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291.
应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤:首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。 相似文献
292.
采用TLC方法的超机动飞行控制系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
基于轨迹线性化控制(Trajectory linearization control,TLC)方法,研究了超机动飞机飞行控制系统的设计问题。首先简要介绍了TLC方法的设计思想;然后根据奇异摄动理论,将超机动飞行控制系统分成快慢两个回路,并为其分别设计了轨迹线性化控制器;最后分别用所设计的控制器和已有的动态逆控制器对某型歼击机进行了赫布斯特机动仿真。仿真结果和对比分析表明,所设计的TLC控制器是有效的,且比动态逆控制器具有更好的控制跟踪性能。 相似文献
293.
火力/飞行综合控制(Integrated fire/flight control,IFFC)系统要求对飞机飞行姿态的控制应具有精确性和快速性,但提高姿态跟踪精度受到自然飞机惯性动力学的限制。本文提出飞机中性稳定技术应用于综合火力/飞行控制系统,给出了中性稳定飞机结构图和动力学模型。利用后缘襟副翼偏转所产生的直接力效果,在一定的控制律制约下,去抵消迎角扰动所产生的气动效果,使飞机不再出现静稳定力矩,达到中性稳定。采用中性稳定技术的综合火力/飞行控制系统有效地加速了飞机在攻击区的姿态跟踪过程,并实现了姿态控制过程中航迹基本不变的机身瞄准模态控制要求,提高了火控精度和命中概率。仿真结果表明,中性稳定综合火力/飞行控制系统具有良好的控制效果和应用前景。 相似文献
294.
从工程应用的角度出发,根据飞/推综合控制技术对计算能力和数据通信能力的要求,提出基于DSP和CAN总线的飞/推综合控制优化计算机设计方案。优化计算机实时接收飞机和发动机的信息,利用内嵌的优化模块,对发动机控制指令进行校正,使飞机和发动机的整体性能达到最优。论文阐述了优化计算机的软硬件设计方法,并通过基于优化计算机的飞/推综合控制半物理仿真试验,验证了优化计算机的设计方案是可行的。 相似文献
295.
研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值 相似文献
296.
297.
非线性逆在ASTOVL控制系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了先进短距起飞垂直着陆飞机(ASTOVL)的飞行/推进控制系统的控制律,基于解和掌握气动舵面和推力矢量舵面控制下的飞机数学模型,应用非线性动态逆理论,为ASTOVL飞机从巡航到悬停阶段的飞行,设计了推力矢量控制器和俯仰控制器,以合理地分配飞机上的力和力矩,使得俯仰姿态速度和法向速度的控制在推进系统性能包括线范围内是近似线性和解耦的,最后以ASTOVL飞机悬停阶段的数字仿真曲线为例,证明了所设计的两个控制器是可行的,基本上达到了设计要求。 相似文献
298.
以提高低动压着舰时动态跟踪及抑制舰尾气流扰动的性能为期望 ,基于线性矩阵不等式 (LMI)的 H∞ 控制理论 ,提出了保持由地速构成的迎角 αd 恒定的 H∞ 飞行 /推力综合控制增广模型结构。使飞机在接近舰尾处于雷达导引系统关闭的关键时刻 ,该系统仍有姿态保持及抑制气流扰动的优良性能 ,从而改变了传统设计需由导引系统纠正气流扰动而引起的轨迹偏离。基于工程应用 ,文中提出了 H∞ 控制器的降阶方法 ,进行了离散化实时仿真验证。仿真表明 ,本文开发的系统能够很好地满足设计要求 相似文献
299.
基于TC787触发模块的电机调速控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了晶闸管集成触发芯片TC787的工作原理和特点,分析了利用基于TC787晶闸管集成触发芯片进行电机调速控制的电路应用。 相似文献
300.
AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求. 相似文献