倾转三旋翼无人机倾转定高控制研究

针对倾转旋翼无人机在倾转过程中的高度控制问题,提出一种基于灰狼优化的神经网络自适应控制方法,用于一种倾转三旋翼无人机倾转过程的飞行控制.首先,建立了无人机的非线性数字仿真模型;其次,基于神经网络自适应控制方法分别设计了无人机的高度控制器和姿态控制器,并用灰狼优化算法对神经网络的参数和控制器的参数寻优;再次,设计了倾转过...     

导航星座的自主导航技术--卫星自主时间同步

基于星载原子时钟频率稳定性的Allan方差表达,建立系统状态方程,并以星间双向测量伪距差作为基本观测量,组成系统测量方程,从而可以设计适用于导航星座卫星时间同步的Kalman滤波算法。系统仿真结果表明：通过对星间双向测量数据的滤波处理,能够实现星座卫星时间精密同步。     

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化（PSO）的长短期记忆（LSTM）股票价格预测模型（PSO-LSTM）,该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。      

并行稀疏滤波在轴承声信号下的故障诊断

振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂，对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点，在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而，由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强，传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此，研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点，在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取，可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法，能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取，然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后，通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明，并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类，可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。     

基于自适应网格的钝头体激波诱导燃烧现象数值模拟研究

钝头体激波诱导燃烧是爆震研究的一个基本问题。针对化学恰当量比的H2/Air预混气在Ma=4.79和Ma=6.46时的激波诱导燃烧现象开展数值模拟研究，采用基于有限体积法的块结构自适应网格加密程序AMROC对带化学反应源项的轴对称Euler方程解耦求解，考察了数值模拟中不同形式的MUSCL重构格式、限制器类型以及化学反应机理等重要因素对模拟结果的影响。结果表明，程序能够根据设定的加密判据较好地实现网格自适应加密，减小总网格量，实现高效数值模拟。通过与实验数据的对比，表明非定常激波诱导燃烧算例的准确程度不仅取决于化学反应机理，也取决于限制器类型，而采用两种不同形式的MUSCL重构格式获得的振荡频率则几乎一致，与试验结果的误差分别为1.17%和0.97%。模拟对比经典的Jachimowski机理和近年来新发展的几种包含压力相关反应步的氢/氧反应机理，模拟结果表明：对于Ma=4.79时的非定常激波诱导燃烧模拟，经典的Jachimowski机理仍然是能够给出与实验结果最接近的反应机理；而对于Ma=6.46时的定常激波诱导燃烧模拟，几种反应机理均能给出与实验吻合较好的结果。     

智能控制在航天推力矢量伺服系统中的应用及展望

运载火箭控制技术的快速发展对推力矢量伺服系统提出了面对复杂非线性负载的自适应力位综合控制,智能故障诊断管理等新要求。结合近年来智能控制理论的进展,分析了几种可用于推力矢量控制的新型控制方法。在伺服系统中应用一些先进的智能控制理论,有望在负载辨识和模拟、自适应主动柔顺控制、故障诊断及余度管理等方面取得比传统控制方法更好的应用效果。     

分析插值误差和斜率的轨迹优化网格细化方法

提出一种基于插值误差和斜率分析的轨迹优化自适应网格细化方法，包括节点插入算法和节点删除算法。节点插入算法分析各个离散节点的控制变量的插值误差。若插值误差较大，则在该节点周围增加节点细化网格；否则，不进行细化。节点删除算法分析各个离散节点处的控制变量斜率。若某个节点的左斜率和右斜率都为零，那么删除该节点；否则，保留该节点。采用三个典型的轨迹优化算例验证了所提出的方法的有效性和特色，并且与其它几种网格细化方法进行了对比。仿真结果表明，本文方法生成的网格规模较小，需要的网格迭代次数较少，能够快速、高精度求解非光滑轨迹优化问题。     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。