战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

二次奖罚学习自动机

研究了奖罚型学习自动机的一种非线性强化算法。与线性的奖罚模型（ＬＲＰ）不同,新模型的行动选择概率的更新函数为二次的。这使得该模型的学习性能优于ＬＲＰ,且对不同的环境,其具有不同的行为和特点。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。     

基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法研究

根据迭代学习控制基本原理,吸取了Bang-Bang控制的思想,提出了新的迭代学习控制算法。与常用的利用迭代误差或误差变化率进行控制率计算的算法相比,该算法只需根据迭代误差的符号即可计算控制率,不仅大大减小了计算工作量,而且增强了系统的抗干扰能力。给出了算法表达式和控制结构图,进行算法收敛性分析。仿真结果表明该算法的有效性和收敛性。     

弱引力下小行星动量驱动机器人的可控跳跃行为

以小行星表面着陆探测为背景,提出一种动量驱动机器人(MoRo)以满足弱引力复杂环境下的探测需求.该机器人利用弱引力环境下的摩擦和碰撞特性,通过主动辨识环境参数,规划和控制动量轮以产生期望的驱动力矩,完成可控性跳跃及腾空后的稳定拍照等任务.首先,基于MoRo的动量轮刹车机构特性,分析了MoRo在弱引力环境下的跳跃机理并对...     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。