要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估

建立要地防空指挥控制系统作战效能评估指标体系,运用层次分析法确定各层次指标权重,提出了一种基于灰色定聚类和中心点三角白化权函数的要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估方法,并通过算例对该方法的有效性进行了检验。结果表明该方法是切实可行的。     

多旋翼无人机模型预测抗扰避障制导

多旋翼无人机的自主避障是完成复杂任务的基础,避障的效果直接影响无人机执行任务的效能。针对存在外部扰动的无人机避障问题,提出了一种基于模型预测的抗扰避障制导律设计方法。通过设计干扰观测器对系统动态中的外部干扰进行了估计,并基于李雅普诺夫函数方法设计辅助制导律用于建立稳定性约束条件。结合前两者与模型预测控制,在模型预测控制优化求解中考虑无人机与障碍物的关系,根据所设计的制导律求解水平线速度与偏航角速度指令实现无人机的避障。对所提出的避障制导律进行数值〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLQX.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 仿真和实物飞行验证,结果表明了所提方法的有效性。     

可变搜索区末制导雷达捕捉模型

反舰导弹远程化是一种发展趋势。但是随着射程的增加,反舰导弹自控终点的误差散布也增加,同时降低了目标捕捉概率,扩大末制导雷达搜索区域是解决该问题的一个途径,但这将降低末制导雷达的目标选择能力。选用可变搜索区末制导雷达是解决该矛盾的一种方法。在分析该模式末制导雷达搜索规律的基础上,建立了可变搜索区末制导雷达目标捕捉模型,为该模式末制导雷达目标捕捉概率的计算提供了一种较准确的方法。仿真结果显示该模型基本可信。     

精确制导技术研究

精确制导技术在整个现代军事技术的发展中占据着十分重要的地位,是世界各国竞相发展的对象,但是迄今为止在国际上尚无统一的定义,也无统一的分类标准.首先给出了精确制导技术的基本概念,然后详细地介绍了精确制导技术的分类,并分析了它们各自的优缺点,最后对精确制导技术的发展趋势作了说明.     

反无人机蜂群作战指挥控制系统

随着无人机战技性能的不断提升以及战术战法的广泛运用,无人机蜂群协同作战给当前防空系统带来了全新的挑战。通过梳理分析近年来无人机蜂群作战运用案例,总结了当前无人机蜂群作战运用的特点,阐述了发展反无人机蜂群作战指挥控制系统的必要性和紧迫性。由此,结合当前世界各军事强国反无人机蜂群作战指挥控制系统的现状,对未来反无人机蜂群作战指控系统发展提出了一些启示建议。     

基于自抗扰控制的高超声速飞行器再入制导律

鲁棒制导律设计是增强高超声速飞行器再入突防能力、提升飞行安全性的重要保障.针对多约束条件及多种气动参数摄动影响的高超声速飞行器再入轨迹抗干扰跟踪问题,首先,在标准轨迹制导的框架下,结合模型辅助线性自抗扰控制和基于航向角误差走廊的几何制导逻辑,提出了一种可满足纵向和横侧向平面制导任务需求的自抗扰再入制导律;其次,采用反馈...     

基于超螺旋滑模观测器的六相PMSM转速估计

针对军用轮毂六相PMSM无位置传感控制系统中采用传统滑模观测器导致的系统高频抖振问题,以及估计坐标系相位滞后对转速估计造成的稳态误差问题,提出了一种基于超螺旋滑模观测器的转速估计算法;在旋转坐标系下采用超螺旋算法对系统中的高频抖振进行抑制,并对反电动势进行观测,构造李雅普诺夫函数对电流动态误差方程进行稳定性分析,考虑估计旋转坐标系相位滞后对转速估计误差的影响,根据超螺旋滑模控制算法结构特点,提出一种考虑d轴估计反电动势的转速估计算法;通过仿真和实验验证了基于超螺旋滑模观测器的转速估计算法具有更高的估计精度;其能够抑制系统中的高频抖振,降低了估计坐标系相位滞后对转速估计误差的影响,省略了低通滤波器和相位补偿模块,提高了转速估计的准确度。     

新一代指控系统任务控制能力分析与评估

随着新兴信息技术在军事上的广泛应用,联合作战背景下使命任务趋于多样化,同时军事行动对指挥控制系统尤其是任务控制能力提出了更高要求,因此,开展了新一代指挥控制系统的任务控制能力分析与评估研究。结合新一代指挥控制系统特点,根据任务控制能力的具体含义,构建任务控制能力指标体系;结合各指标的特性,建立可量化的数学模型;运用灰色层次分析法完成任务控制能力效能评估,为系统性能改进和完善提供重要参考。     

协同空战制导优势模型研究

为解决多机协同空战中对导弹制导权移交时的制导机选择问题,建立了一种新的制导优势模型。分析了空空条件下制导优势的影响因素,主要包括机载脉冲多普勒雷达对目标的探测能力、雷达制导链路能力和导弹回传链路能力;根据不同态势下目标的雷达截面积和地杂波,采用探测概率建立了雷达探测优势模型;根据制导链路和回传链路接收的功率,建立了不同态势下的制导链路优势模型和回传链路优势模型;将前述三者优势聚合为制导优势模型。仿真实验证明了模型的合理性与有效性。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。