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将空空导弹攻击区的拟合表示成一非线性逼近问题 ,从而利用模糊逻辑系统的万能逼近性质 ,并结合误差反向传播学习算法 (BP算法 )实现了对导弹攻击区的自动学习。在此基础上 ,提出了利用扩展的 T- S推理进行攻击区分组逼近与综合的方法。仿真结果表明该方法具有精度高、参数少、通用性强等优点。 相似文献
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基于双目视觉的自动空中加油近距导航方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决插头锥管式自动空中加油中的近距精确导航问题,提出了一种基于双目视觉的近距导航方法.该方法使用受油机上的两个摄像机拍摄加油锥管端面上光学标记的图像,采用轮廓跟踪法检测图像中的光斑区域,并将其灰度重心作为光学标记的像点,根据对极几何约束完成像点的匹配,利用空间圆形拟合法计算加油锥管的位置和姿态.建立了空中加油的三维虚拟场景对该导航方法进行仿真验证,仿真结果表明,该方法在近距离加油对接时具有很高的位置和姿态测量精度,可以满足自动空中加油的需要. 相似文献
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自动空中加油阶段加油机尾涡流场建模与仿真 总被引:2,自引:1,他引:2
针对自动空中加油技术对于加油机尾涡精确建模的需要,通过分析大型加油机机翼尾涡形成机理和运动规律,运用改进的马蹄涡理论方法建立了较精确的考虑尾涡衰减和扩散特性的尾涡空间流场计算模型,之后将此流场模型在受油机质心处线性化,并采用平均化的方法计算得到受油机受到的平均风分量和风梯度值,在分析受油机受扰运动中利用气动等效的方法将尾涡对受油机的影响模型加入到受油机非线性全量方程中.在此基础上利用Matlab/Simulink搭建仿真平台对空中加油阶段受油机扰动运动进行了仿真验证.仿真结果表明,所建立的尾涡模型能够反映受油机受扰后的动态特性,与有人机飞行员的飞行经验相符,该模型还可用于大型飞机起飞飞行安全和近距编队飞行的扰动分析. 相似文献
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空战仿真中的机动决策分析 总被引:7,自引:0,他引:7
针对对策法的不足,引入类比例导引法和优化指向向量法,建立了两种方法的数学模型,分析了它们的导引性能,数字仿真结果表明这两种方法不但在执行速度上有很大提高,而且在一定条件下弥补了对策法的缺陷。并据此进一步提出了在现有知识的基础上将多种方法结合起来以提高飞机作战效能的观点。 相似文献
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针对飞行器动力故障迫降着陆问题,提出一种应急着陆域(ELR)和着陆轨迹设计方法。首先,提出了无动力应急着陆域的概念,即无动力条件下可实现成功着陆的着陆点范围,并分别应用最优控制方法和hp自适应伪谱法对着陆域进行设计和求解;采用理论分析与仿真验证相结合的方法分析应急着陆域的特点以及影响着陆域大小的主要因素,并据此得到求解应急着陆域的简单近似方法。然后,依据所求得的应急着陆域,选择合适位置作为预定着陆点,并应用最优控制方法设计对应的着陆轨迹。仿真结果表明:应急着陆域的建立、分析对快速选择预定着陆点具有重要参考价值;设计的应急着陆轨迹可引导无动力飞行器实现成功着陆。 相似文献
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针对高超声速飞行器快时变、强耦合以及存在参数不确定和外部干扰情况下的姿态控制问题,同时考虑到执行机构动态和输入受限,提出了基于滑模干扰观测器-轨迹线性化(SMDO-TLC,Sliding-Mode Disturbance Observer-Trajectory Linearization Control)的高超声速姿态控制方法.首先,引入二阶线性微分器(SOLD,Second-Order Linear Differentiator)的概念,通过理论分析指出了当前TLC中采用一阶惯性+伪微分器求取输入指令的微分信号时会存在与SOLD类似的峰值现象,随后利用韩式跟踪微分器求取姿态标称指令及其微分信号,可有效解决过渡过程中执行机构饱和问题;接着,分别在姿态和角速率回路设计二阶滑模干扰观测器,利用符号函数积分来重构内外回路的复合干扰,在此基础上设计补偿控制律,以实现姿态控制器设计.仿真结果表明,所提出的方法能够克服时变干扰及气动参数大范围摄动的影响,同时兼具良好的动态特性与静态品质,能够满足高超声速飞行器的快时变、高精度以及强鲁棒的控制需求. 相似文献
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针对考虑交接班误差的重复使用运载器(RLV)无动力自动进场着陆段轨迹设计问题进行了研究。将整个自动进场着陆过程分成交接段、标称下滑段和标称拉平段3个阶段。在依据标称交接班状态、触地状态逆序完成拉平段、下滑段的标称轨迹设计的前提下,针对可能存在的交接班误差,提出一种综合考虑纵、侧向位置和速度交接班误差的交接段在线三维轨迹设计方法,并结合阻力舵调整策略,实现RLV从交接班点向标称轨迹的平滑过渡;然后,在交接段轨迹设计基础上提出了交接高度平面内"安全交接区域(SIA)"的概念及其求解方法。仿真结果表明:所提出的轨迹设计方法及SIA对存在交接班误差的无动力进场着陆轨迹设计问题具有实际的参考意义。 相似文献
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针对故障特征数据维数高、非线性且系统难以建立物理模型的故障诊断问题,提出了一种全局的无关线性图嵌入故障特征提取算法.通过监督学习建立原始特征的关系图,以线性图嵌入为框架进行特征降维.特征的降维过程既保留了同类数据的局部结构,又考虑了异类数据之间的全局分布,同时最大程度地消除了特征之间的统计相关性.在标准故障数据集上的实验结果表明:与已有的经典算法相比,能更有效地提取出故障的典型特征,因而更有利于故障诊断系统训练网络的快速收敛,实现快速、准确的故障诊断. 相似文献