区域极点及方差约束下的航天器拦截控制：静态输出反馈情形

本文提出并讨论了具有选通窗约束的航天器拦截控制问题，指出航天器拦截控制的稳暂态性能指标可表现为系统稳态状态方差及闭环区域极点的形式。然后，基于配置控制的思想，本文完整地给出了期望静态反馈控制器的存在条件及其解析表达式，并举例说明所提设计方法的直接性与有效性     

K8飞机前起落架载荷谱空测数据处理分析

目前国内在处理起落架两数据中，大多采用应变值单向敏感的矩阵法处理，存在一定的局限性。 K8前起落架两数据处理中，在分析了力学与数理方法的基础上，采用数理统计中线性回归的方法进行处理，其数学模型为多元线性回归方程。采用的计算方法为逐步回归计算法。从计算结果分析，各方向载荷与理论情况比较接近，变化规律与真实情况相符合。     

MIMO系统模糊控制及其在飞行控制中的应用

提出了ＭＩＭＯ系统最优模糊控制规则自学习方法,并采用传统动态规划法确定出全局最优模糊控制规则,这些规则满足使模糊性能性能最小的要求,同时还讨论了规则的复杂性和工程实用性等基本问题。研究结果证明了该方法的正确性与实用性。     

基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。     

电磁轴承-转子系统多变量模糊解耦控制算法的推导

在建立了转子高速旋转时电磁轴承系统的模型基础上 ,针对此系统的多变量模型 ,采用了多变量模糊解耦方法进行控制研究。文中推导了有效的降维模糊关系矩阵 ,得出了四输入四输出的多变量模糊系统的输出算法 ,并进一步考虑了加上输入变量导数的情况下算法的推导。     

基于多变量特征模型的机械手自适应控制

机械手系统动力学模型所设计出来的控制器一般具有比较复杂的形式。为了解决机械手系统控制器复杂性问题,推导出机械手系统的线性多变量时变二阶离散差分方程,得到了其方程系数所满足的特征关系,并由分析可知当采样时间间隔足够小时,该方程系数具有慢时变特性。基于建立的差分方程及其系数的特征关系,给出了带有遗忘因子的最小二乘辨识方法和多变量黄金分割控制律相结合的且形式简单的自适应控制算法。利用系数的特征关系,能使需要辨识的参数个数减少。此算法具有只需要关节的位置信息而不需要速度信息的优点。数学仿真结果表明该方法对机械手控制的有效性和鲁棒性。     

HFC134a喷雾闪蒸冷却换热特性的实验研究

喷雾闪蒸冷却由于可以在较小的工质流量下实现很高的散热能力,在高热流密度散热、航天器热控和热防护等领域具有广阔的应用前景。本文建立了喷雾闪蒸冷却实验系统,对环境压力下以HFC134a为工质的喷雾闪蒸冷却换热特性进行了实验研究,得出了喷雾闪蒸冷却的换热特性曲线、临界热流密度(critical heat flux,CHF)以及被冷却表面温度随喷雾高度和流量的变化曲线,分析了适用于热控的最佳喷雾高度和流量。     

航空发动机PID神经网络解耦控制

对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习,克服了BP算法易陷入局部权值的缺点,并具有PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点。     

基于DRNN网络的航空发动机多变量解耦控制

通过分析对角递归神经网络（DRNN）及带动量项的梯度学习方法（GDM）,针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用.阐明了该方法的结构和原理.并在设计点处进行了发动机多变量解耦控制系统设计.在偏离设计点时,大量的仿真结果表明,系统具有较好解耦和自适应能力.