基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法

介绍了卫星导航系统常用的自适应抗干扰算法,并指出了各自的优缺点。针对自适应抗干扰算法的难点,提出了一种基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法,巧妙地回避了矩阵求逆等复杂运算,大幅度降低了运算复杂度。推导出了利用Cholesky分解求下三角矩阵并最终完成权值求解的公式,基于FPGA设计给出了具体的实现方法。该算法已成功应用于GNSS抗干扰系统中,实测结果表明该抗干扰算法性能优良,权值更新速度快,是一种简单、高效的实现方法。     

伪逆法在飞控系统自修复控制中的应用

研究了飞机在操纵面损伤或卡死故障情况下使用伪逆法进行自修复控制律重构的方法。提出了一种新的飞机单舵面故障的注入形式,引入了交联因子,并分别对飞机舵面卡死和损伤故障进行了建模,给出了数字实时仿真结果,验证了在单舵面故障情况下伪逆重构算法可以快速收敛到飞行正常状态。这种算法简单可行,实时性好。     

动态矩阵控制在固体氧化物燃料电池中的应用

提出将动态矩阵控制(DMC)算法用于固体氧化物燃料电池(SOFC)的控制。为此,在分析SOFC动态机理模型的基础上,建立了其阶跃响应模型。控制目标是使SOFC的输出电压始终保持在一定范围内,并收敛到恒定的数值。在实际应用中,这样的算法应能提高SOFC输出功率的跟踪性能。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

飞控系统鲁棒模糊控制器设计的新方法

通过对飞控系统模型特点的分析,以及模糊控制稳定性条件的深入研究,基于线性T-S模型的模糊控制系统稳定性条件,建立了飞控系统的线性T-S模糊模型,并利用现代控制理论中的状态反馈方法,结合并行分布补偿(PDC)的思想,借助求解一组线性矩阵不等式(LMI)等设计了一种模糊控制器,所设计的控制器能保证闭环系统的全局渐近稳定,并具有较好的鲁棒性.以一个仿真实例验证所设计的模糊控制器的鲁棒性.该方法对于飞控系统鲁棒控制律的设计、故障诊断、控制系统重构具有一定的参考意义.     

动态加权的一致性多传感器数据融合算法

研究现有多传感器的加权融合算法,针对时变非线性系统状态估计的有效融合问题,提出了一种基于动态加权的一致性多传感器数据融合算法.对于多传感器量测,首先利用Unscented 卡尔曼滤波器得到局部状态估计值,然后基于层次分析法思想,构建反映局部状态估计结果相互支持程度的一致性矩阵,充分提取数据中蕴含的冗余和互补信息,最后通过对一致性矩阵的求解实现对权重的合理选择.经过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性.     

基于三标度法优选潜艇兵力作战方案

针对传统AHP在实际应用中存在的问题,采用三标度法进行潜艇兵力作战方案的多目标优选决策,避免了采用九标度方法构建判断矩阵时权重选择的模糊性,从而减少了决策过程中决策者的主观臆断性.实例证明,三标度法具有简单明了、使用方便等优点,在应用于作战方案多目标决策等复杂系统时是适合可靠的.     

一种分析广义脊形传输器件的新型数值方法

利用Compact 2-D频域有限差分(FDFD)法分析广义脊形传输器件特性,得到的本征方程只涉及4个横向场分量,与同时处理6个场分量的本征问题相比,大大降低了CPU时间,同时由给定的工作频率f求解相移常数β,易于实际应用.针对广义脊形传输器件的复杂结构,本文划分了不同的子区.几种代表性的脊形波导传输结构分析结果与其他方法一致,表明了本文分析思路的可行性.     

临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法北大核心

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。     

广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression, SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。