动态数据驱动的森林火灾仿真框架及其实现

提出了动态数据驱动的森林火灾仿真方法,在仿真中将实际系统的实测数据反馈到模型中,以提高模型的准确性。仿真运行了模型的多个样本,模型的输入是大量动态的输入而不是传统固定的输入,每一步仿真结束后采用统计的方法筛选出较优样本集作为下一步仿真各样本的初始条件。该方法包含以下关键部分：如何基于不准确模型获得较为可信的仿真结果、模型计算结果准确性度量方法、应用系统的模型和大量仿真样本运行带来的计算复杂度和计算量大的问题等。为解决上述问题,基于离散系统仿真规范提出并实现了一个动态数据驱动的森林火灾仿真框架。实验表明,上述方法将基于传感器测量到的真实火灾数据动态反馈至仿真系统中,获得了更可信的仿真结果。     

基于多智能体系统的飞机舵面故障诊断方法

采用了多智能体系统方法对飞机系统的舵面故障诊断问题进行分析.首先从飞机系统的复杂性角度分析了该方法对其进行故障诊断的适应性,然后提出了对组成飞机舵面故障诊断系统的各智能体进行分类、建模和编码的方法,并在此基础上提出了故障诊断智能体的交互模型.在仿真实例中,采用Simulink建立了F-16飞机的仿真模型,用JADE平台构造了故障识别智能体以通过数据融合来对具体的舵面故障进行诊断,并利用MAC-Sim建立了Simulink与JADE平台之间的信息互通.仿真结果说明,该方法能够通过智能体的交互与协作来实现飞机舵面单故障和组合故障的在线协同诊断.     

有界丢包情况下网络化控制系统的可靠保成本控制

针对任意丢包和马尔可夫丢包两种有界丢包情况,考虑了系统元件发生故障时网络化控制系统可靠保成本控制问题。提出了一种新的把传感器与执行器同时发生故障的情况考虑在内的故障描述方法,利用丢包依赖的李亚普诺夫方法,得到了可靠控制器存在的充分条件,通过求解具有线性不等式约束的凸优化问题,得到最优可靠控制器增益的参数表达式,它使得系统在有界丢包与元件故障情况下保持渐近稳定,同时使系统性能指标达到最优。数值仿真验证了方法的有效性。     

基于Internet的网络化三容水箱实验平台

基于网络的故障诊断与容错控制算法的现有研究大多止于数值仿真,而简单的数值算例无法准确反应实际的工业过程,需要利用真实的物理实验平台对各种算法进行评估。本文构建了基于Internet的网络化三容水箱系统,为网络化故障诊断与容错控制算法提供了一个基准的实验平台。该系统有较为精确的数学模型,可以方便地设置多种故障。整个系统立足于真实的物理系统、真实的网络传输特性以及真实的故障种类,可作为基准平台对网络化故障诊断与容错控制算法的效果进行评估。     

魏格纳-维尔分布在机载武器振动应力研究中的应用

以时频分布的交叉干涉项为引线,简述W inger-V ill分布和由其演化的几种时频分布方法、特点以及时频分布的重排原理,通过实例比较了这几种时频分布方法在实际信号处理中的应用效果,结果表明,重排后的时频分布可以有效地抑制交叉项与提高信号的时频聚集性,从而为准确定义机载武器的试验时间提供理论依据。     

随机微分系统的耗散性

提出了有关Ito型随机微分系统耗散性理论的新概念:按模耗散、按模等度耗散和按模一致耗散,并利用Lyapunov方法,借助于Ito微分公式沿着Ito型随机微分系统的解对所构造的Lyapunov函数求导数,给出了Ito型随机微分系统有关按模耗散理论的一些代数判据,获得了与确定性常微分系统耗散性理论相对应的结论,最后的算例证明了该方法的有效性和可行性。     

综合化航空电子系统可信软件技术

航空电子系统要求航空任务的执行具有确定性、可预测和可控性。深入分析综合化航空电子系统软件安全性、可靠性、完整性和实时性需求,提出了综合化航空电子系统软件可信性的定义。首次将可信计算引入到综合化航空电子系统中,建立综合化航空电子系统可信软件体系结构,在此基础上,提出软件可信运行环境构建方法和可靠性增强技术。这些技术能够保障综合化航空电子系统的可预测性,对保证飞机任务的执行及其安全具有重要的作用,为研制适合于中国大飞机的综合化航空电子系统可信软件奠定基础。     

多导弹时间协同制导:一种领弹-被领弹策略

首先,假设各枚导弹的速度为相同常值,领弹采用经典比例导引（PNG）,被领弹采用经典比例导引和机动控制相结合的方式,推导出采用领弹-被领弹策略的多导弹时间协同控制设计模型,该模型实际上描述的是一个非线性的弹目相对运动状态跟踪控制系统。在此系统中,领弹的弹目距离与导弹前置角作为两个参考状态量,被领弹的弹目距离与导弹前置角作为两个待控制的状态量。针对这一弹目相对运动状态跟踪控制系统,采用时标分离的方法设计了期望的慢子系统和快子系统。对这两个子系统分别进行动态逆控制设计,得到了被领弹的机动控制指令。该机动控制指令用于调整被领弹相对目标的运动状态,来逼近领弹相对目标的运动状态,这就保证了所有的导弹能够同时攻击目标。然后,通过为每枚被领弹引入一个与其速度相同的虚拟领弹,将上述方法推广到各枚导弹速度可为不同常值的情况。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

微小型机器人嵌入式自驾仪设计

分析了不同类型微小型机器人对自驾系统的共性需求.提出了一种基于ARM(Advanced RISC Microprocessor)和μCOS-II的嵌入式自驾仪设计方法,给出了从需求分析、功能设计、结构设计、硬件设计、软件设计的系统设计过程,并分别从上述各方面对自驾仪的通用性进行了探讨.层次化的体系结构、模块化的硬件、结构化的软件以及无精确模型的模糊控制方法使得设计出的自驾仪经过简单的硬件调整和软件定制,就能适用于仿生机器鱼、履带机器人、小型无人机等不同的微小型机器人平台.经过多次试验验证,该自驾仪性能稳定、具有一定的通用性,弥补了专用自驾仪在多元异构群体中应用时的成本高、协调控制困难、兼容性和维护性差等不足.