电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

基于动态因子的粒子群算法在航路规划中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)因其实现容易、精度高、调整参数少、收敛速度快等优点而在解决优化问题中得到了广泛的应用。分析了惯性权值及加速度因子对粒子群算法优化性能的影响,进而提出改进粒子群算法的方法:线性或非线性动态调整惯性因子,从而有效地提高算法的搜索能力;进行了仿真实验,仿真结果表明改进后的算法在全局搜优的速率与精度方面均有明显提高。     

最小生成树算法及其应用

Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法,设计了这两种算法的C语言程序,并通过实例研究了这两种算法的实际应用价值。     

基于RBF神经网络的数字模式识别方法

在介绍径向基函数神经网络基本原理的基础上,讨论了基于 RBF 的数字模式识别的设计及其原则,包括识别数字网络模型结构、最近聚类学习算法等问题。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

面向维修的产品可拆卸性评价模型及算法

应用有向网络图建立了一种可拆卸性评价模型,提出了利用关联矩阵进行运算的可拆卸性评价算法,并以某机构的输送装置为例,验证了该算法的有效性。     

直升机/发动机系统变旋翼转速串行优化方案

提出了一种用于直升机/涡轴发动机综合控制的变旋翼转速串行优化方案.首先基于Levenberg-Marquarat(L-M)算法/一维最优搜索算法,在保证直升机飞行状态不变的情况下,寻优得到旋翼所需最小功率,再通过优化发动机操纵量,在保证发动机约束成立的条件下得到当前发动机运行最优工作点,即达到直升机巡航时油耗最小或者涡轮前温度最低.最后,在UH-60直升机/涡轴发动机综合控制仿真平台上进行了最小油耗控制模式的仿真,数字仿真结果表明了该串行优化方案的可行性.      

多星测控调度的遗传算法分析

针对多星过站冲突问题,以工程需求为导引,建立了多星测控调度模型,并采用遗传算法对其进行求解.从全局和局部搜索两种策略入手,以可用可见弧段为对象,设计了"全弧段"编码和基于协同进化的编码两种编码方式,给出了对应算法的实现流程和遗传操作算子,对两种编码方式的求解效率进行了分析.通过仿真对两种编码的求解质量与时间开销性能作了验证,由此得出了两种编码和对应搜索策略的适用范围.据此开发的系统已成功应用于航天顶层设计的辅助决策.