失效卫星姿态接管的并行学习合作博弈控制

针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络（NN）权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。     

基于遗传算法的咸阳机场流量组合预测方法研究

引言随着我国民航事业的迅猛发展,航空器数量与基础设施建设的不成比例增长,流量控制方法已经成为日常使用的流量管理方法。流量控制中准确的流量预测是空中交通流量管理系统的关键问题之一,如何准确预测某时间段机场的流量是本文着重解决的     

基于标准弹道点的最优制导方法

由于基于需要速度的显式制导方法要确定虚拟目标点,虚拟目标点的确定要对地球扁率和再入阻力的影响进行修正,存在着百米以上的修正误差,为此提出了基于标准弹道点的最优制导方法,即将标准弹道的某点作为目标点进行需要椭圆轨道计算及最优入轨控制。提供了采用弹上迭代制导方法实现最优控制,同时给出了预测关机参数的需要椭圆轨道终端约束校正方法。该制导方法无需进行地球扁率和再入阻力的影响修正,可以减少方法误差,仿真计算证明了这一点。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

基于ICP算法的手术导航三维配准技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内.     

基于需求演化的软件开发迭代时机选择

瀑布过程模型要求所有需求都明确并经过评审后才能开始软件设计和编码,使得整个软件系统的研制周期很长。为了缩短软件研制周期,可以采用迭代过程模型开发飞控软件系统。在采用迭代过程模型时,必须合理确定迭代的次数和每次迭代的时机。本文介绍了软件需求演化的概念,建立了基于需求演化规律的迭代次数和迭代时机确定模型,提出了确定软件需求演化函数的方法。以实例对模型的应用和演化函数确定方法进行了说明。     

开闭环PD型快速迭代学习控制方法及其在直流电动机中的应用

针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。     

模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用

普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势.      

基于增量-迭代算法的SABRE系统非线性分析流程设计

随着大型复杂装备结构分析的非线性问题日益突出,基于线性理论的有限元分析方法已难以满足复杂工程结构设计与研制需求,必须借助非线性有限元方法来获得结构的全状态力学性能。鉴于工程结构对非线性有限元分析的迫切需求,在新架构下的自主CAE软件SABRE系统中,基于增量-迭代算法研发了非线性有限元计算流程和相应的功能模块,初步实现了结构非线性分析功能。数值算例表明,研发的分析流程具有较高的精度,可进一步基于该流程进行功能的扩展和性能的提升。