陀螺稳定平台视轴稳定系统自适应模糊PID控制

 在运动载体上的光电跟踪系统中,需要采用建立在陀螺稳定平台上的视轴稳定控制。分析了平台结构和惯性稳定隔离原理。针对系统机械谐振、力矩耦合及电气参数波动等非线性不确定因素的影响,设计了复合自适应模糊PID控制器。引入自适应调整因子进行控制规则和参数的在线修正,采用复合控制克服模糊控制固有的盲区,实现无差调节。在光电跟踪转台上的实验结果显示该方法能够有效地隔离载体扰动,减小扰动造成的误差,保证视轴对目标的准确瞄准,具有快速的动态响应和较强的抗干扰性。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

基于视线角序列的机动目标视线角速率计算

 依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系,采用导引头球面模型,基于当前统计模型,实现了强跟踪状态自适应滤波,计算出了可用于制导的视线角速率。该算法利用导引头球面模型,将测角信息转换成距离信息,进行方差自适应调整和卡尔曼滤波。在只给出视线角序列信息的情况下,根据相对状态滤波结果求出所需的视线角速率。     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

可编程约瑟夫森电压标准低温探杆的设计

由于约瑟夫森电压标准的关键器件——约瑟夫森结需要工作在4.2 K的低温环境中[1],而标准使用的其它仪器则工作在室温环境中,因此需要设计一种沟通低温环境和室温环境的测试探杆,即可以将偏置电流和75 GHz微波传送到约瑟夫森结上,又可以将约瑟夫森结产生的量子电压输出到校准所需的仪器上。本文对可编程约瑟夫森电压标准的低温探杆的绝热设计、精密电测设计和微波传输设计做了介绍。     

基于剪裁技术考虑的某冲击试验分析

利用环境工程剪裁技术对某冲击试验的结果进行分析,结果表明,按照引用标准评定为"超差"的试验,当考虑到试验件结构的特性并进行必要的数据转换后,试验结果是有效。首先分析造成超差的原因为天线组件的剩余响应,然后通过频域数字滤波进行数据转换。