基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用

无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度，针对这一特点，设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型，采用状态反馈方法对名义模型进行控制，以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点，神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明，该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。     

面向突发事件的应急指挥控制敏捷性度量及仿真?

现阶段，国内外应急事件时有发生，如何快速有效地实施应急指挥控制是处置社会公共安全突发事件的核心要求之一。因此，以OODA模型为基础提出了一种基于敏捷性指标的应急指挥控制过程模型和一种基于Lotka?Volterra模型的度量指挥控制敏捷性的数学计算方法，并以地铁突发爆炸事故为背景，对应急指挥控制的敏捷性与指挥控制效果进行了仿真分析和对比。     

通用扩张状态观测器鲁棒飞行控制方法

针对存在参数不确定、外界干扰与测量噪声情况下飞行控制问题，提出一种基于通用扩张状态观测器的鲁棒飞行控制方法。首先基于状态相关的Riccati方程（SDRE）控制方法，对飞行器俯仰通道非线性模型进行扩展线性化；而后引入基于通用扩张状态观测器的控制方法，设计干扰补偿增益，实现对外界干扰的估计与补偿；最后通过在线解算状态相关矩阵及代数黎卡提方程，得出状态反馈增益与干扰补偿增益，实现对飞行器期望攻角的跟踪控制。通过与已有方法进行对比，验证了本文所提方法不仅对系统模型不确定性与外界干扰具有较强鲁棒性，而且在较大测量噪声情况下，其依然能够保证良好的跟踪控制效果，具有较强的工程应用价值。     

永磁同步电机有限时间抗扰控制方法研究

针对永磁同步电机在实际应用中变负载、磁饱和内外干扰等因素影响下的稳定控制问题，提出了基于super-twisting算法的扩张状态观测器（super-twisting extended state observer,STESO）对总扰动进行准确估计和补偿。通过分析永磁同步电机的动力学模型，构建永磁同步电机的扩张状态模型，并以此为基础设计STESO，在有限时间内实现对永磁同步电机总扰动的准确观测。利用Lyapunov方法分析了STESO的稳定性，并推导了误差收敛时间的表达式。仿真实验结果表明，所提方法在位置和转速控制上响应速度快、扰动影响恢复时间短，相比于PID控制、自抗扰控制和基于改进模型预测的自抗扰前馈控制等方法具有更好的快速性和更强的抗扰性，蒙特卡洛实验结果同样显示所提方法针对参数不确定性具有较强的鲁棒性。     

自主式水下机器人控制方法研究

水下机器人能够代替人类完成水下各种极端环境作业,其精确控制成为研究热点.阐述了国内外水下机器人控制方法的研究现状,对现有水下机器人的控制方法进行了分析整合,进而总结了水下机器人在无动力学模型依据和基于动力学模型时的控制方法,特别是归纳了基于水动力学建模控制方法的一般过程,最后对水下机器人控制领域未来的发展进行探索与展望.     

基于线性模型跟随的重构飞行控制律设计

线性模型跟随控制是一种传统的控制方法，通过对增益的调整，使实际受控系统的输出跟随参考模型的输出，以达到理想的静态、动态特性。将线性模型跟随控制引入自修复飞行控制系统的重构控制中，针对发生舵面故障的飞行控制系统，设计模型跟随控制律，给出仿真实例。结果表明，该方法具有可行性和有效性。     

导弹俯仰通道制导控制一体化设计

根据弹目相对运动关系及导弹系统模型,建立了导弹俯仰通道制导控制一体化模型。利用反馈线性化方法将该模型转化成为可控线性系统,基于自适应反演控制方法设计了控制器对转换后的系统进行控制。仿真结果表明,制导控制一体化设计能够有效减小导弹脱靶量,缩短导弹系统响应时间。     

ICF激光驱动器总体集成中的关键小批量事件均衡匹配模型研究

关键器件是决定和影响ICF激光驱动器总体输出性能指标的主要因素之一,它也是典型的多规格、小批量事件,其与总体集成过程的均衡、成比例的动态配置关系是ICF激光驱动器工程的管理难题之一。基于神光系列激光驱动器研制的工程实践,借助EOQ经典模型,尝试建立在均衡成比例约束条件下的匹配方法,以期有效提升工程效率,为兆焦耳级激光装置及类似大科学工程在涉及小批量事件的管控方面,提供参照。研究表明,所提均衡匹配模型对于大科学工程项目具有普适意义。     

基于灰色关联分析的人员密集场所消防安全评价

近年来，包括商场在内的公众聚集场所的火灾以其多发性和严重性引起人们越来越多的关注。为了控制和防范此类火灾的发生，减少其对人民和社会的威胁，对此类场所进行更为准确、高效的火灾风险评估十分必要。在模糊综合评价方法的基础上，建立了公众聚集场所的消防安全评价模型，采用灰色关联分析确定各因素的权重，并应用所建立的评价模型对某商场进行了实际评估。结果表明此方法具有很好的可行性与高效性。     

非对消解耦方法在硬式空中加油管控制中的应用

研究了硬式空中加油管的控制问题,基于对伸缩管模型的分析,得出伸缩管必须进行解耦才可有效控制的结论;基于模型存在S右半平面零点的特征,提出了利用非对消解耦方法解决硬式空中加油管的控制问题。通过Matlab/Simulink进行仿真,结果表明该方法可以有效地消除系统间的耦合作用,能够满足伸缩管的控制需要。     

风场中平流层飞艇轨迹跟踪的滑模控制方法

为实现平流层飞艇驻空阶段可控飞行，研究环境风场中横侧向轨迹跟踪的滑模控制方法。建立平流层飞艇驻空阶段动力学模型，将动力学方程解耦为纵向运动方程和横侧向运动方程，采用小扰动方法对动力学方程进行线性化；利用滑模控制对外部干扰强鲁棒的特性，设计横侧向轨迹跟踪的滑模控制器；以直线与圆组成的复合轨迹跟踪控制为例，对提出的轨迹控制方法进行仿真验证。仿真结果表明，所提基于滑模的轨迹跟踪控制方法鲁棒性好，在一定范围的风场扰动条件下，可以实现对指令轨迹的有效跟踪控制，响应特性好。     

单通道旋转弹高精度控制方法的研究

对单通道旋转弹控制方法与数字式自动驾驶仪模型进行了研究,提出了一种自旋导弹的高精度控制方法;介绍了数字驾驶仪模型的设计,通过对数字式驾驶仪仿真工作过程的研究,证明它比原驾驶仪的制导精度有明显提高。     

基于BP网络的BTT导弹逆控制方法

运用BP神经网络结构和Levenberg-Marquardt算法,对导弹动力学特性进行动态逆模型辨识,并以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决BTT导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习控制相结合的控制方法.从理论上证明了该控制方案可以实现对导弹三通...     

作战仿真中指挥控制建模初探

指挥控制建模是作战仿真中的核心部分,可以有效减少大规模作战仿真应用中实际参与的兵力和装备,减少人为因素对仿真结果的影响.借鉴复杂系统的建模思路,提出了指挥控制建模的基本思想,即通过指挥实体以及实体之间的交互来表示指挥控制的整体行为.基于该思想,提出指挥控制建模方法EOI,EOI方法建立的仿真模型包括3部分:一是具有决策能力和信息处理能力的指挥实体模型,二是指挥控制组织模型,三是交互模型.并分别对3个模型进行了初步的探讨,给出了模型在作战仿真中的实现方法.     

基于规则预置的应急事件指挥控制建模研究

为提高应急事件仿真过程中指挥控制模型的智能化程度和仿真结果的可信度,分析了应急事件指挥实体的指挥控制过程和指挥实体阃的信息交互关系,建立了基于预置规则的指挥控制模型,提出了驱动指挥控制模型运转的、表达应急事件指挥专业化知识的产生式指挥控制规则表达方式,重点研究了指挥控制规则的分类、定义和设计方法,并对该方法在仿真系统中的应用进行了分析,取得了比较理想的模拟效果.     

基于模糊干扰观测器的高超声速飞行器一体化制导控制方法

为充分利用高超声速飞行器在俯冲段的质心运动与绕质心运动之间的耦合作用和飞行过程中的不确定性，基于模糊干扰观测器提出了三维一体化制导与控制问题。首先根据飞行器的动力学方程以及飞行器-目标的视线角相对运动方程，推导出来适用于倾斜转弯控制的一体化制导控制模型。接着，针对模型中的不确定性采用模糊干扰观测器进行补偿，并使用块动态面方法设计了一种一体化制导控制律。然后，通过选取适当的李雅普诺夫函数证明了闭环系统状态的一致毕竟有界性。最后，仿真结果验证了该一体化制导控制方法的有效性和鲁棒性。     

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.     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

通信系统接入的智能控制

针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。     

小型无人机控制逻辑建模及仿真

无人机的飞行轨迹具有明显的分段特性,且在各飞行段内其飞行状态和控制方式有明显的区别。针对这一特点,可以通过建立飞行全过程的控制逻辑模型实现对无人机的监控任务。Stateflow是一个基于有限状态机理论的图形化离散事件仿真环境,可以用于控制逻辑建模。利用Stateflow建立了某小型无人机飞行全过程的控制逻辑模型,为无人机的控制逻辑建模提供了新的设计方法。通过对所研究的小型无人机非线性系统模型进行仿真,验证了所建立的控制逻辑模型的正确性。