基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法

针对机动飞行器强耦合性、快时变性以及高不确定性的问题,建立了六自由度刚体运动数学模型,按照时间尺度将姿态运动模型分为快变子系统和慢变子系统并分别设计动态逆控制律。然后给出了神经网络自适应控制器的设计方法,对神经网络的逆误差补偿原理、输入的选择、权值矩阵更新规则进行分析。通过算例进行六自由度仿真,证明本文方法的跟踪精度较高。     

翻管数值参数分析法研究

采用塑性流动理论，薄壳无力矩理论及幂函数强化模型，对求解轴对称塑性平面应力问题的数值参数法作了进一步的研究，推导出成形力学分析的一阶微分方程组，在此基础上，将该微分方程相应用于薄壁圆管轴压外翻成形的稳态流动分析，计算时采用了四阶龙格库塔法，并获得了应力，应数值解，本文通过大量的计算，分析了边界条件对计算结果的影响，并将理论计算结果与实验作了比较。研究结果表明，轴对称塑性平面应力问题可以转换为一阶常     

一种基于神经网络补偿动态逆误差的方法

讨论了一种基于神经网络自适应补偿动态逆误差的方法，并应用于超机动飞机控制器设计中，飞机的基本控制采用非线性动态逆方法进行设计，对于模型不准确导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿，仿真结果表明，采用神经网络补偿误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，而且可以简化动态逆控制律的设计，改善整个控制系统的性能。     

临近空间飞行器的滑模变结构解耦控制

建立了临近空间滑翔飞行器六自由度运动模型,针对模型具有的快时变、强耦合、强非线性和不确定性特点,应用动态逆方法和滑模变结构控制方法分别设计了内环解耦控制器和外环鲁棒控制器,实现了解耦性与鲁棒性的有机结合,显著提高了控制系统性能.内环采用反馈线性化方法实现了姿态运动模型的伪线性化;外环滑模变结构控制器采用等速趋近律,采用饱和函数法抑制抖振现象,有效抑制外界干扰和参数偏差.仿真结果表明:基于动态逆的滑模变结构控制系统可以准确跟踪攻角、侧滑角和倾侧角指令,对外界干扰和参数偏差具有较强的鲁棒性.     

基于神经网络自适应动态逆的结冰飞机飞行安全边界保护方法

考虑到飞机带冰飞行的安全问题,对结冰飞机进行安全边界保护成为一种有效的解决手段。基于神经网络自适应动态逆跟踪性能好、鲁棒性强的优点,提出了以安全关键飞行参数限制值作为神经网络自适应动态逆的输入,获取可用舵面偏转角的边界保护方法。建立了飞机本体动力学模型,采用高精度的数值模拟方法获得结冰数据库。设计了神经网络自适应动态逆控制律,通过在动态逆环节引入单隐层神经网络,对不确定性逆误差进行自适应补偿,增强了控制系统的鲁棒性。以俯仰姿态保持模式为例设计了结冰飞行闭环安全边界保护系统。以结冰飞机最小平飞速度的估算值作为飞机最低飞行速度,设计自动油门控制系统,实现对飞行速度的保护。通过仿真验证了设计的控制律具有较强的鲁棒性。对结冰严重程度线性增加情形下飞机状态参数的动态响应进行了分析。仿真结果表明,所设计的结冰边界保护系统,能够实现飞机在容冰飞行过程中对安全关键参数如迎角、飞行速度的实时保护。     

基于模糊神经网络的质量矩拦截弹动态逆控制

质量矩控制是一种全新的飞行控制方法,与广泛应用的空气动力控制相比,可以避免飞行器在超高马赫数飞行时舵面的气动加热问题,而且,可以提高飞行器的机动性和敏捷性。以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统。考虑到系统的鲁棒性要求和三个滑块的协调控制问题,应用双时标分解的方法,提出将拦截弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,设计了拦截弹模糊动态逆飞行控制系统,分别针对快变和慢变子系统,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的动态逆误差补偿方法,可以有效地抑制气动参数摄动而引起的控制系统性能的下降,提高了控制系统的鲁棒性。仿真结果表明系统性能指标满足设计要求,只需微调滑块位置,即可以实现拦截弹的飞行控制。     

微小型飞行器的神经网络动态逆控制方法

微小型飞行器(MAV)精确的数学模型很难得到,限制了单纯动态逆控制方法的使用,比例-积分-微分(PID)等传统的控制方法已不能满足要求。针对这一问题,研究了应用动态逆控制方法的新途径──神经网络动态逆。选取串接积分器的多层前向神经网络训练飞行控制系统的动态逆模型,并自适应补偿逆误差。用MATLAB的NNCTRL20工具箱并结合NNSYSID20工具箱建立了仿真系统。升降舵和方向舵联合控制转弯。用PID控制器、近似神经网络动态逆模块、在线神经网络补偿器构建了飞行控制系统。仿真结果表明,神经网络动态逆有较强的鲁棒性、稳定性和指令跟随能力,比PID更适合于微小型飞行器的姿态控制。     

无人机非线性动态逆控制器的设计研究

针对现代无人机上采用非线性飞行控制的趋势,概述了动态逆方法的发展、特点及应用。结合无人机飞行控制特点,基于奇异摄动原理,将无人机非线性运动方程分解为快慢不同的3个模态,采用动态逆方法设计了无人机非线性状态逆控制器,仿真结果表明,动态逆控制器能够较好地实现对无人机的跟踪控制。     

无人机复杂电磁环境频谱特征反演测量

针对复杂电磁环境对无人机用频设备的干扰和威胁,本文提出了一种复杂电磁环境信号频谱特征的反演方法。该方法基于小波变换原理对无人机典型用频频段电磁信号进行变换处理,对其频谱特征进行奇异性检测,结合信号降噪处理等技术去除频谱伪奇异点对接收信号频谱特征进行反演测量,并对该方法进行了仿真验证。仿真结果表明该方法反演复杂电磁环境频谱特征满足无人机数据链抗干扰设计要求。     

Automated techniques for the analysis of magnetic field inversion in filaments with the Solar Feature Catalogue

We present an automated comparison of magnetic field inversion line maps from SOHO/MDI magnetograms with solar filament data from the Solar Feature Catalogue created as part of the European Grid of Solar Observations project. The Euclidean distance transform and connected component labelling are used to identify nearest neighbour filament skeletons and inversion lines. Several filament-inversion line characteristics are defined and used to automate the decision whether a particular filament/inversion line pair is suitable for quantitative comparison of orientation and separation. The technique is tested on a total of 207 filaments from four H_α images, and the distributions of angles and distances between filament skeletons and LOS magnetic inversion lines are presented for six degrees of magnetic field smoothing. The results show the approach is robust and can be applied for a statistical analysis of magnetic field in filaments.