利用模糊控制理论设计自适应机构的自适应系统的研究

本文针对航空发动机的转速控制系统 ,提出了以模糊控制理论 ,设计比较和积分自适应机构的模型参考自适应控制系统的设计方法 ,并对系统进行数字仿真。结果表明 :这种自适应控制方法充分发挥了 PI控制和模糊控制的优点 ,不但使控制算法得到简化 ,而且使控制精度得到提高。因而 ,这种自适应方法对高阶、非线性或缺乏精确数学模型的被控对象提供了一种新的设计方法     

多重网格法求二元跨声速流在一种半自适应网格上的欧拉解

本文采用MacCormack两步显式格式,用有限体积法求解了二元跨声速欧拉流。推导了物面边界条件,采用了特征远场边界条件及远场环量修正。利用保角变换方法生成O型贴体网格,并修改得到了一种在激波处局部加密的半自适应贴体网格。采用多重网格及焓阻尼加速收敛技术计算了NACA0012翼型的跨声速气动特性,得到了十分满意的收敛过程和计算结果。     

分组码在有记忆删除信道上的性能计算

 本文首先描述了一种有记忆删除信道模型,然后提出了分组码在该信道上的性能的迭代算法。最后以Golay(23,12,7)码为例给出了多种信道参数之下的性能曲线。     

T／R－R型双基地系统分段跟踪技术的研究

根据Ｔ／Ｒ－Ｒ型双基地系统在受到由弱到强的干扰影响时,其可用的测量量不同,有必要研究各种干扰模式下应采用的跟踪算法,提出了分段跟踪技术,充分利用了不同干扰强度时Ｔ／Ｒ站和Ｒ站的测量数据,提高了对三维运动目标的跟踪精度。通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法性能做了评估。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

小波分析在外测数据降噪处理中的应用

小波变换分析是一种同时在时间(或空间)域和频率域内进行局部化的新方法;利用小波变换及其自适应性,可在不同尺度上分析和处理数据,通过特定的方法达到消除随机噪声的目的。本文简单介绍了小波分析理论的基本原理和方法,详细介绍了该方法在信号处理中的分解与重建算法,以及基于小波分析方法的降噪原理。在此基础上,将小波变换应用到外测弹道数据的滤波降噪处理中,通过仿真和实测数据的运算结果表明,应用小波分析的降噪方法对喊噪声的数据具有很好的效果,在工程应用中有看十分广泛的应用前景。     

基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。     

带副翼三维机翼绕流的N-S方程解

提出了一种求解带副翼偏转三维机翼绕流的N-S方程计算方法。采用对接分区网格与分区求解算法的结合,有效地求解绕此外形的复杂流动。提出了一种满足通量守恒的内边界耦合条件。数值方法中选用vanLeer分裂格式离散无粘通量项,并构造了一种Limiter函数以保证TVD性质,采用中心差分格式来离散粘性通量项。数值算例表明该方法是求解带操纵面偏转的机翼绕流的有效方法。     

PVM平台下通量守恒的嵌入自适应网格解激波和底部流

运用嵌入式自适应网格技术来提高结构网格求解复杂流场的分辨率。该方法根据流场的形成,将密集网格嵌入到物理量剧烈变化的区域,使求解精度得以提高的同时,避免较大的计算开销,从而达到求解效率和求解精度之间的平衡。 Ｐ Ｖ Ｍ 平台使得被嵌入的网格可以在网络中不同的机器上完成,大幅度降低了墙上时间。原始网格与被嵌入网格之间数值通量守恒的实现增强了该方法在捕捉间断时的有效性和可靠性。     

超机动飞行的非线性反推自适应控制

为解决对象参数未知时的超机动飞行控制问题,设计了一种非线性反推自适应控制器。针对超机动飞行的非线性模型,适当选取Lyapunov函数和中间虚拟控制信号,同时通过自适应控制律的设计来调节未知参数并得到了最终的控制信号。仿真结果表明,即使模型参数未知,所设计的控制律也能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,同时保证了闭环系统的稳定性。