广义预测自适应控制器在导弹控制系统设计中应用

将一种新的广义预测自适应控制算法应用于快速时变的导弹控制系统设计中。讨论了设计参数对控制系统性能的影响;针对自适应控制信号过大,提出了改进方案,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。大量的数字仿真结果表明:运用该方案设计的导弹控制系统具有很好的跟踪性能和强的抗干扰能力;对系统阶次、参数、时延和采样周期的变化具有很强的鲁棒性;自适应算法中,对验前知识要求少,实现起来也比较简单。     

云层和降水中湍流区雷达检测的自适应算法

应用自适应算法综合理论，研究出了检测云层和降水中湍流区雷达信号的一些新算法。本文分析了这些新算法的有效性，首先对气象雷达信号进行了仿真，然后通过对处理过程的建模和测试，分析比较了算法的有效性。结果表明，与广泛使用的脉冲对算法相比，新算法有着明显的优势。     

低轨遥感卫星Ka频段自适应编码调制应用效能分析

分辨率的不断提高对低轨遥感卫星对地数据传输能力提升提出了迫切需求。当前低轨遥感卫星对地数据传输采用固定编码调制(CCM)和可变编码调制(VCM),未利用仰角增大时大气损耗减小带来的信道条件改善,对链路资源造成较大浪费。自适应编码调制(ACM)在VCM基础上,充分利用大气损耗的时变特性,可进一步提高链路的数据吞吐能力。为综合衡量数据传输性能,文章提出低轨遥感卫星传输效能因子指标,并对Ka频段降雨特性不同的喀什、北京、三亚地面站CCM,ACM,VCM的传输效能进行了对比分析。仿真结果表明:按链路可用度最大的原则设计时,ACM的传输能力明显优于VCM和CCM,显著提高了数传系统的综合传输效能。     

典型复合材料结构固化变形仿真预测与控制验证

针对典型复合材料结构固化成型过程中变形难以控制的问题,本文对典型复合材料结构的固化变形进行仿真预测,从固化工艺和模具补偿两方面对固化变形加以控制和验证。固化工艺方面以各设计点变形数据为基础确定了最优固化工艺曲线,模具补偿方面提出了一种构件有限元模型自适应调整的方法,综合考虑固化工艺参数与模具型面补偿采用了一种基于全局补偿量的协同控制方法。结果表明,通过仿真模拟L形构件的固化变形误差为12.4%,借助响应面优化算法得到的L形构件最优固化工艺曲线其固化变形预测值与各试验设计点最大变形的最小值偏差不超过3.3%;T形加筋壁板有限元模型经自适应调整后,对于下表面与目标型面之间的偏差距离,数值模拟值与试验测量值的最大相对误差为17.20%。通过全局补偿量的协同控制方法对半筒形壁板的模具进行补偿,其固化变形最大值相比于传统单一模具型面补偿控制方法降低了接近90%。     

基于VC和OpenGL的导航仿真系统三维物体建模的实现

主要对Windows环境下使用VC及OpenGL实现三维物体建模和显示的方法进行了研究,并在导航系统可视化仿真软件的开发设计中进行了综合应用。首先,对使用OpenGL在VC环境下实现三维物体建模和显示的三种方法分别进行了分析和研究,并概括阐述了相应的实现过程;然后,对三种方法的优缺点和显示效果进行了总结和对比;最后,介绍了这些方法在导航系统可视化仿真软件设计过程中的具体综合应用和效果,对于其它可视化仿真软件的三维物体建模和显示有良好的借鉴作用。     

自适应直角坐标网格方法在对流换热数值模拟中的应用

复杂几何边界是对流换热计算面临的主要难点之一。自适应直角坐标网格方法可以比较方便的处理复杂几何边界,但其应用目前主要集中于可压无粘流的Euler方程、可压粘性流的Navier-Stokes方程的外部绕流计算。本文应用自适应直角坐标网格方法计算了两个不可压内流对流换热算例,并把计算结果同商用CFD软件STAR-CD的计算结果进行了对比。自适应直角坐标网格方法在本文的两个算例中得到了同STAR-CD一致的结果。这说明采用该方法数值模拟对流换热问题是适用的。      

基于反馈线性化的高速无人机自适应控制系统设计

高速无人机是典型的复杂非线性、参数不确定性系统,且各控制通道之间存在强耦合作用,这对飞行控制系统设计提出了严峻挑战。针对其非线性特性和耦合特性,采用精确反馈线性化理论将无人机动力学模型解耦为3个独立的子系统,即滚转、俯仰和偏航通道;应用模型参考自适应控制方法分别设计每个通道的姿态控制器。研究表明,上述线性化方法能够实现三通道解耦,所设计控制系统满足飞行控制性能要求,且对气动参数摄动和外部干扰具有较强的鲁棒性。     

拦截大气层内机动目标的自适应积分滑模制导律

针对大气层内机动目标拦截的末制导问题,提出了一种自适应积分滑模制导律。基于抑制弹目视线旋转的原则,设计了一种视线转率收敛速率可调的跟踪剖面,选取跟踪误差与其积分为状态变量,采用状态有限时间收敛的积分滑模面与快速趋近律推导得到了积分滑模制导律。为了处理未知的目标机动项,提出了一种自适应算法,对目标机动项上界的平方进行估计,构成了自适应积分滑模制导律,并证明了其有限时间收敛的特性,给出了各状态变量的收敛域。最后,将制导律转换成适用于大气层内拦截的形式。仿真结果表明,所提制导律能够精确拦截机动目标,剖面跟踪误差收敛速度快,过载分布均匀,能量消耗少,并具有良好的噪声特性,易于工程实现。     

对失控翻滚目标逼近的神经网络自适应滑模控制

针对失控航天器在空间中自由翻滚的情况,研究追踪器对失控翻滚目标逼近的位置和姿态六自由度耦合控制问题。建立追踪器与目标器相对运动的姿轨一体化动力学模型,设计追踪器逼近过程的标称轨迹和标称姿态。综合考虑系统不确定性和外部干扰,设计无抖振的神经网络自适应滑模控制器。将滑模控制与神经网络逼近相结合,采用径向基函数(RBF)神经网络对系统未知部分进行自适应逼近。由Lyapunov方法导出神经网络自适应律,通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性。数值模拟实例说明了所设计的标称轨迹和标称姿态的合理性,同时验证了神经网络自适应滑模控制器的有效性。     

带攻击角约束的自适应STA有限时间滑模导引律

针对拦截机动目标的过程中考虑攻击角度约束的制导问题,为了达到最佳的杀伤效果,提出了一种考虑导弹自动驾驶仪动态特性的带攻击角度约束的自适应STA有限时间滑模导引律。首先建立了考虑导弹自动驾驶仪动态特性和攻击角约束的三维耦合制导模型;由于目标机动未知,对传统STA算法进行改进,确保系统含有不确定项时在有限时间收敛,在此基础上,结合自适应控制理论,设计了带攻击角约束的自适应STA有限时间滑模导引律。基于类二次型Lyapunov函数,对系统进行了有限时间收敛稳定性证明。通过与真比例导引律数字仿真结果对比分析,所设计导引律能够制导导弹精确命中目标,弹目视线倾角和偏角在有限时间高精度收敛至期望值,满足攻击角度约束要求,具有强鲁棒性和有效性,制导性能优于真比例导引律。