特征结构配置和H_∞鲁棒控制的飞行控制器设计

常规的特征结构配置(EA)方法不能同时满足系统频域设计指标和鲁棒稳定性的要求,而H_∞鲁棒控制理论在设计控制器时,并没有考虑系统时域性能。为此,基于特征结构配置和H_∞鲁棒控制,设计一种直观的控制器。该控制器以特征结构配置作为内环控制器,以H_∞鲁棒控制器作为外环控制器,使闭环系统能同时获得较好的时域动态特性、鲁棒稳定性以及指令跟踪性能力。通过对某无人机横侧向飞行控制的仿真,进一步验证了该方法的有效性。     

线性系统的鲁棒容错控制设计方法

考虑了线性故障系统的鲁棒容错控制问题。利用状态反馈特征结构配置参数化结果，提出了一种鲁棒容错控制设计方法。该方法将故障系统的鲁棒容错控制问题转化为含有约束的最小化问题。数值算例及其仿真结果验证了所设计方法的简单性和有效性。     

基于遭遇角决策的并行双模切换舵减摇控制

结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。     

鱼雷联接结构可靠性稳健优化设计

将可靠性优化设计理论与可靠性灵敏度分析方法相结合,提出了可靠性稳健优化设计方法.采用该方法对鱼雷螺钉联接结构和楔环联接结构进行了实例分析,并给出了仿真计算结果,为工程实际机械产品的可靠性稳健优化设计提供了理论依据.     

光纤陀螺在车载惯性平台稳定回路中的仿真

为了延长车载惯性平台的使用寿命并提高其稳定精度，在原有平台机械结构的基础上，提出采用光纤陀螺代替原有的挠性陀螺作为惯性平台的敏感元件，并重新建立了平台系统稳定回路的数学模型。仿真研究表明该数字稳定回路具有较好的动态和稳态性能，能够满足系统的设计要求。经实验验证，该光纤陀螺惯性平台系统已实现功能要求。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航；能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

结构不确定线性时滞系统的无记忆鲁棒镇定

针对状态和控制均存在时滞的一类结构不确定线性时滞系统 ,讨论了鲁棒镇定问题 ,当不确定性参数满足有界性条件时 ,提出了一种无记忆线性状态反馈控制律 ,可保证闭环系统具有二次稳定性