基于约束预测控制的火星大气进入轨迹跟踪

针对火星着陆任务大气进入段的轨迹跟踪控制问题,给出了一种基于约束预测控制的跟踪策略。综合考虑大气进入段动力学模型的非线性、状态初值的不确定性、控制量限幅约束以及参数摄动,设计了基于线性化阶跃响应预测模型、反馈校正和含约束滚动优化的约束预测控制器,并通过数学仿真对该方法进行了数值验证,结果表明:约束预测控制较PID对参考指令跟踪精度更高,开伞点误差圆半径远小于PID方法;能得到控制量限幅约束条件下平稳的控制曲线。     

一种粒子群模糊支持向量机的航天器参量预测方法

针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、模糊数学与支持向量机的优势相结合,提出了一种粒子群模糊支持向量机预测方法。针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,设计了总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差三个预测结果评价指标,对不同步长情况下的预测结果进行了比较,证明了粒子群优化模糊支持向量机预测方法的有效性。通过对比粒子群优化模糊支持向量机模型、灰色粒子群神经网络优化模型、粒子群神经网络模型、灰色模型预测的总平均绝对百分比误差,结果证明粒子群优化模糊支持向量机的预测精度和效率较高,在航天器参量预测领域具有较好的应用前景。     

基于改进的双指数模型的软件可靠性预测研究

研究软件可靠性模型是实现软件可靠性定量分析的前提。为克服传统演绎建模的局限性,采用指数平滑方法进行软件可靠性建模,分别建立了单指数平滑模型、双指数平滑模型。在分析单、双指数平滑模型的基础上,引入动态平滑系数,对双指数平滑模型进行了改进,并运用实际统计数据验证了其预测效果,结果表明模型具有较高的准确性和实时性。     

基于Hammerstein模型的非线性建模与预测控制

所有实际的运动机构中都包含一定的非线性,对其进行精确的建模和控制是运动控制中具有挑战性的难题。文中提出了基于粒子群优化算法的RLS-PSO系统辨识建模方法,所得伺服转台模型具有良好拟合效果;对该模型提出改进的两步法,应用基于预测函数控制(Predictive functional control,PFC)的全局优化预测控制;伺服转台的仿真运行结果表明跟踪效果良好。     

一种可用于航空发动机健康状态预测的动态集成极端学习机模型

提出一种动态集成极端学习机模型用于航空发动机健康状态预测.采用AdaBoost.RT集成学习算法对极端学习机（ELM）进行集成,在训练时采用每个训练样本的近邻样本对ELM的局域性能进行评估;在预测时首先确定新样本在训练样本集中的近邻样本,然后根据ELM在近邻样本上的性能来赋予集成权值实现弱学习机的动态集成.以燃油流量为指标进行航空发动机健康状态预测,动态集成ELM模型短期预测结果的平均相对误差绝对值（MAPE）为3.688%,小于单一ELM模型的3.830%以及静态集成ELM模型的3.719%;长期预测结果中动态集成ELM模型的MAPE为3.075%,小于单一ELM模型的4.355%以及静态集成ELM模型的3.884%.因此动态集成ELM模型更适用于航空发动机健康状态预测.      

基于航迹分割的航空器噪声预测模型

根据航空器的航迹来预测其影响区域的噪声情况,基于航迹的几何特性,将航迹分成直线段航迹和曲线段航迹两个基本航迹元素;确定了直线段和曲线段的各自影响范围之后,分别计算各航迹段对它们影响区域的噪声值贡献情况;统计了各个航迹段对监测点的噪声影响之后,综合得出整个航迹段对监测点的噪声影响,从而建立了航空器航迹噪声预测的模型。将该模型计算的结果分别和软件模拟数据、实际监测数据进行对比分析,发现该模型在航迹段内对监测点噪声均值的预测较为准确,监测点噪声峰值预测结果更接近实测数据。     

现代企业对高职专科人才的需求状况研究

通过对现代企业的人才需求情况的调查,分析影响高职专科人才素质变化的客观因素,归纳现代企业对高职专科人才的需求特征和素质要求的现状及趋势。     

高空平台通信系统中基于预测的小区切换算法

在平流层的环境中,高空平台(HAPS)的扰动特性严重影响了通信系统的小区切换性能。在平台扰动和终端移动的场景中,基于固定门限的切换算法容易增加不必要的切换次数,切换性能较差。建立HAPS覆盖模型,用户终端根据其速度动态选择切换检测周期,提出基于接收信号强度差分最小均方预测的自适应切换算法,推导了无线链路失败率的上限。仿真结果表明,相比传统固定门限的切换算法,本文算法有效降低了不必要的切换,同时还可将无线链路失败率控制在1%以下,能够适应多种通信场景。