大系统的 LQG/H∞优化模型降阶

本文给出了大规模控制系统的一种新的综合LQG/H_∞模型降阶方法。该方法同时兼顾了系统的时域特性与频域特性,使得对于在状态空间形式下的大系统的降阶既尽量保持原系统的频率特性,又具有与原对象更为接近的最小二次误差。     

状态空间中的 H∞控制方法研究

本文简要介绍了H_∞控制方法的发展与应用。给出了作者博士论文期间的主要工作。     

单片可编程数字信号处理器(DSP)在控制领域的应用趋势

分析了单片可编程数字信号处理器的特性,并着重同普通微处理器、微控制器作了结构及性能上的比较。介绍了现有的DSP 并预测了DSP 在控制领域中的应用趋势。     

CCIP火控计算的CAD研究

以逐步回归理论为基础,应用CAD技术,给出了一种实用的CCIP火控计算研究方法,用该方法研制的火控工作式,不仅简单实用、易于修改,而且比原工作式的精度高。这种采用计算机辅助设计求解CCIP火控工作式的研究方法,也可应用于其它类型的火控工作式设计和一般的数据处理。     

一种确定性时变系统离散时间自适应控制算法

研究实时控制的自校正控制算法问题的运用是近年来人们很感兴趣的问题,在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辩识问题,然而现有的方法大都适用于参数缓慢时变的系统,本文提出一种新的方法,它能成功地控制快速时变参数的未知系统,同时给出了一些仿真计算,得到了令人满意的结果。     

可编程控制器直流调速系统通信监控

研究了 Ｓ Ｉ Ｅ Ｍ Ｅ Ｎ Ｓ可编程控制器与具有通信功能的直流调速器之间的通信控制，通过对系统的硬件配置、控制方式、通信软件实现介绍，给出了应用 Ｐ Ｌ Ｃ进行直流调速器串行通信监控的方法。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

基于注意力机制的兵棋对抗态势预测方法

以不可观察算子实时位置预测为例进行兵棋对抗态势预测方法研究。训练基于注意力机制的陆战场战术级兵棋不可观察算子实时位置端到端预测模型。对高维离散兵棋态势特征进行低维嵌入,用多头自注意力机制学习特征交叉,通过把兵棋地图的各个六角格视为单独的类,将算子位置预测转化为稀疏特征下的多分类问题,达到33.47%的top＿1预测准确率,相较其他模型至少提高2.57个百分点,并具有良好的可解释性。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。