基于伴随方程和自动微分的雷达散射截面表面灵敏度计算

反隐身技术的发展对军用飞行器的隐身性能提出更高要求，针对经典电磁场伴随方法无法获得表面灵敏度，难以为优化设计提供直观指导，且梯度求解时需反复填充阻抗矩阵，当设计变量、入射角度较多时梯度求解效率下降的问题，提出了基于伴随方程和自动微分的雷达散射截面表面灵敏度计算方法，并结合基函数特点提出了表面灵敏度的稀疏存储和稀疏矩阵-矢量相乘方法，避免了直接计算表面灵敏度时计算量、存储量无法承受的问题。提出的表面灵敏度计算方法可以通过一次阻抗矩阵偏导数求解得到所有网格点的表面灵敏度，避免反复填充阻抗矩阵的问题。当入射角度改变时，求解任意数量设计变量梯度的计算量约为8次矩阵-向量乘，显著提升基于伴随方程的梯度计算效率，为作战飞机气动隐身一体化优化设计提供有力技术支撑。     

基于未知状态估计器和改进跟踪微分器的柔性关节预设性能反演控制（英文）

为解决由模型不确定性和外部未知干扰导致的柔性关节系统控制偏差问题，提出一种基于未知状态估计器和跟踪微分器的预设性能反演控制方法。设计一种基于低通滤波器的未知状态估计器，该估计器仅依赖于模型的名义值即可估计集总扰动。构造了一种新的有限时间收敛预设性能函数，并基于该函数设计反演控制器，用于在保证闭环系统所有信号有界的情况下，使关节跟踪误差在约定时间内收敛到预定的任意小区域。为避免反演控制器的微分爆炸问题，设计基于改进Sigmoid函数的跟踪微分器来估计虚拟控制律的微分信号。仿真结果表明，在未建模动态和外部未知干扰的影响下，所提方法能够保证关节跟踪误差在有限时间内收敛到任意给定范围，有效提高了柔性关节的瞬态和稳态性能。     

基于跟踪微分器的增量动态逆容错控制方法及应用

为提高飞机对干扰的鲁棒性，提出一种基于跟踪微分器的非线性增量动态逆控制方法，并基于此方法设计飞机飞行容错控制律。首先，利用传递函数补偿法同步角速度和舵面偏转信号降低角速度传感器对闭环系统的影响。然后，为克服估计角加速度时差分放大残余噪声的问题，采用跟踪微分器来替代传统差分方法，在保证角加速度准确性的同时降低测量噪声。最后，通过数值仿真验证了所提出的基于跟踪微分器的增量动态逆控制方法的性能。结果表明，该控制方法对机翼损伤故障具有鲁棒性，能够消除传感器动态对系统的影响，并且能够有效降低测量噪声对系统的影响。     

事件触发机制下多导弹固定时间编队控制

针对领-从弹编队结构中从弹对领弹的固定时间协同跟踪控制问题，同时为了节省通信带宽和弹载计算资源，基于多智能体一致性理论，给出了有向拓扑下基于事件触发机制的固定时间编队控制算法。用微分几何法将导弹运动模型精确线性化，为其设计固定时间编队控制协议，保证具有较大飞行速度的导弹编队在较短的时间内收敛到稳定的队形。在此基础上，引入事件触发机制，克服有向拓扑下Laplacian矩阵的不对称性和事件触发通信引入的误差项对系统稳定性带来的影响；为从弹设计了基于自身状态误差的事件触发函数，当状态误差满足所设定的阈值时，从弹在通信网络中更新并传递自身的采样信息，有效减少了弹载资源的占用率。利用代数图论、矩阵理论和Lyapunov稳定理论证明了编队控制系统的稳定性。数值仿真结果校验了算法的有效性和稳定性分析的正确性，适用于导弹编队的总体设计。     

新型跟踪微分器在航空发动机磁悬浮轴承中的应用

为了实现航空发动机磁悬浮轴承的稳定悬浮，在磁悬浮轴承反馈控制器设计中获取光滑、精度高、相位滞后小的跟踪滤 波与微分信号等位移传感器信号，基于离散2阶串联型系统，提出了一种具有边界层函数、基于离散时间最优控制算法的新型跟 踪微分器。为减小算法在滤波与微分信号提取过程中的相位滞后，在所设计的跟踪微分器算法中引入相位调整因子对相位进行 实时有效地补偿。分别从时域与频域的角度进行仿真及试验验证，结果表明：所提出的新型跟踪微分器算法具有全程快速、无超 调、无颤振、相位滞后小、精度高等特点，与原基于离散时间最优控制的跟踪微分器算法相比，其平均相位滞后减小80~100个采样 周期，满足实际工程应用需求。     

输入受限下的鲁棒微分博弈拦截制导律设计

研究了输入受限和匹配干扰约束下的导弹-目标拦截制导系统，提出了一种复合控制方案。首先，通过超螺旋干扰观测器估计匹配干扰，并依据观测器的估计结果设计了积分滑模控制器对干扰进行补偿。其次，结合微分博弈理论和自适应动态规划算法，设计单评价神经网络来求解微分博弈控制器，并利用Lyapunov稳定性理论证明了所提的复合控制策略保证了闭环系统和评价神经网络的稳定性。最后，对导弹-目标拦截系统进行建模仿真，验证了复合控制策略的有效性。     

基于数值微分计算的SERF原子自旋惯性测量动态仿真

基于量子调控技术的SERF原子自旋惯性测量仪表与传统惯性测量仪表相比,具有精度高、无活动部件、对加速度不敏感等优点,被公认是下一代高精度惯性测量的发展方向。分析了SERF原子自旋惯性装置Bloch微分方程组模型下磁场、激光、角速度输入对碱金属电子极化率和惰性气体核子极化率的影响。针对实验条件下原子系综Bloch微分方程组难以解析求解的问题,基于可变阶次数值微分计算,建立了相应的Simulink模型对实验条件下的原子系综进行数值求解,并分析了极化率对光场、磁场、角速度输入的瞬态响应与稳态响应。仿真结果与理论计算结果相吻合,验证了Bloch方程数值求解的可行性与准确性。该方法可得到惯性测量系统的动态响应,可用于模拟复杂输入下的SERF原子自旋惯性测量系统的输出响应。     

政府和制造商补贴下双渠道供应链联合减排研究

在考虑消费者低碳偏好的基础上，研究政府补贴和制造商补贴对供应链联合减排的影响，构建制造商主导零售商跟随的双渠道供应链，分别建立无补贴、政府补贴制造商、制造商补贴零售商、政府和制造商同时补贴的Stackelberg博弈模型，比较4种模式下供应链成员决策变量的最优解，最后通过算例验证模型的有效性。研究结果表明：政府补贴制造商提高了制造商的减排量、市场需求量和供应链成员的利润；制造商补贴零售商提高了零售商的宣传努力水平、市场需求量以及供应链成员的利润；消费者对零售渠道的偏好使零售商的利润增加，制造商的利润降低；制造商的减排量与自身的边际利润和消费者的低碳偏好呈正相关，零售商的宣传努力水平与自身边际利润呈正相关。     

信息非完备下多航天器轨道博弈强化学习方法

针对信息非完备约束下航天器轨道博弈难以自主决策的问题，基于多智能体强化学习提出一种多航天器轨道博弈决策方法。首先建立轨道博弈动力学和信息非完备约束。其次建立用于训练和决策的神经网络模型，依据分布式系统架构对网络的输入输出结构进行设计，并引入具有记忆功能的长短期记忆网络(LSTM),根据航天器轨道运动在时间、空间连续的属性，补偿位置、速度测量信息的非完备性。然后采用近端策略优化(PPO)算法开展红蓝左右互搏式学习训练。最后通过三组对比训练实验，验证了所提出的方法在信息非完备约束下能够有效增强学习训练过程的稳定性，并提升任务完成率和降低燃料消耗。     

集群空间控制框架下的四旋翼编队飞行研究

针对四旋翼编队控制问题,采用水平通道与高度通道解耦的四旋翼动力学模型,基于集群空间控制方法设计了编队控制器。首先介绍了集群空间控制方法的两个重要概念,即集群空间变量和集群运动学关系,进而以3架四旋翼为例,详细地给出了集群空间编队控制器的设计思路。在选取集群变量并建立编队与单机的运动学关系后,设计了不完全微分PD控制器以产生集群控制指令。不完全微分PD控制与常规PD控制相比,前者抗高频干扰能力更强。最后通过仿真验证了该编队控制算法能够完成多架四旋翼的队形放大和队形保持任务,且具有较高的控制精度和较好的抗高频干扰能力。