基于系统动力学的反恐怖作战模型

在未来作战中,反恐怖作战将成为一种重要的作战样式。以反恐怖作战理论为基本依据,针对反恐怖作战的实效性、非对称性、不可预测性等特点,基于系统动力学,建立反恐怖作战模型,解决了反恐怖作战中作战效能评估、兵力需求预测、兵力分配决策等问题。     

基于动力学模型的有源假目标鉴别方法

针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。     

基于传播动力学的心理战效果评估模型研究

心理战效果评估是心理战的重要环节,科学的心理战效果评估模型是实现心理战效果及时、精确评估的前提和基础。传播动力学以其简化性、准确性、直观性和可操作性等优势为心理战效果评估提供了新的思路和方法。基于传播动力学构建心理战效果评估模型的关键技术和基本原则,为构建科学心理战效果评估模型提供了理论和技术支撑。     

基于重心动力学及虚拟模型的单腿平台运动控制

传统单腿平台控制方法仅关注机身的运动,较难适用于腿部重量较大的单腿平台运动的准确控制。在单腿平台运动学及重心动力学建模基础上,提出了融合重心动力学及虚拟模型的控制方法。在单腿平台运动过程分析基础上,运用Simulink与Adams对单腿平台竖直干扰过程及下落缓冲过程进行动力学仿真,并与虚拟模型控制算法进行对比。结果表明,基于重心动力学及虚拟模型的控制方法,能够极大提高单腿平台的控制效果。     

基于动力学模型的柔性加工设备机电系统状态监测与故障预警

在建立的加工设备机电系统精确动力学模型及对模型参数实时辨识的基础上［１］,建立柔性加工设备机电系统的状态监测模型,包括ＢＡＹＥＳ故障检测、突发故障检测及故障分析与定位等;同时利用Ｋｕｌ－ｂａｃｋ信息距离和多层递阶ＡＲ模型实现系统的状态与故障预警。在加工设备上的实验表明模型可行有效,它能排除柔性多变工况、时变性及随机干扰对监测与预警功能的影响,提高其鲁棒性和自适应能力。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

基于超螺旋滑模观测器的永磁同步电机超局部模型非奇异快速终端滑模控制

针对永磁同步电机因外部干扰、电机参数未知、参数摄动等未知因素影响难以实现高性能控制的问题,提出了一种基于超螺旋滑模观测器的永磁同步电机超局部模型非奇异快速终端滑模复合控制方法。建立了忽略电机具体参数的超局部模型,基于此构建一种非奇异快速终端滑模面,并引入新型自适应趋近律,实现削弱抖振并加速收敛。通过超螺旋滑模观测器实时更新超局部模型并优化控制效果。仿真结果表明,该复合控制方法相较于现有控制方法,转速响应更快,响应时间为0.007 6 s;受外部干扰时转速波动最小且恢复稳态更快,转速波动为29.496 r/min,恢复稳态时间为0.004 s;受电机参数摄动影响时可快速恢复原定工作状态,具有良好的动态性能、抗干扰能力与稳态控制精度。