环境参数在线辨识及其在滑翔段制导中的应用

针对助推滑翔导弹,提出基于飞行环境参数在线辨识的滑翔段数值预测校正制导方法。综合考虑大气密度和气动系数对导弹运动的影响,引入滑翔段综合环境参数,利用扩展Kalman滤波方法对综合参数进行在线辨识。基于在线辨识结果,利用渐消记忆递推最小二乘方法在线建立环境参数预测模型,并利用最新辨识结果进行模型的在线修正。设计了纵向和横向制导律,并基于环境参数在线预测模型进行落点预测,以克服飞行环境扰动对落点预测精度的影响。进行了大气密度非定常扰动下的制导仿真,以及密度和气动参数随机扰动下的Monte Carlo仿真。仿真结果表明:环境参数在线预测模型能准确预报飞行环境参数,制导方法对飞行环境扰动具有较强的鲁棒性。     

基于自适应差分进化算法的武器稳定系统参数辨识

以某步兵战车武器稳定系统为背景,在考虑驱动电机与火炮之间的弹变形、摩擦和齿隙非线性因素的基础上,建立了基于三惯量模型的武器稳定系统模型。应用自适应差分进化算法对模型中的未知参数开展参数辨识研究,在MatlabSimulink进行仿真实验,与标准差分进化算法及粒子群算法对比,验证了该方法的有效性和优越性。实验结果表明,所建模型基本符合实际系统。     

一种改进的次级通道辨识算法

为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。     

一种基于最优在线无偏估计的空间配准方法

提出了一种最优在线无偏估计(BLUE)方法,能够对时变系统误差进行实时在线估计,但是该方法是基于二维公共直角坐标系内平移变换的,不能直接在实际工程中应用。针对上述问题,提出了基于ECEF坐标转换的BLUE方法,解决了多传感器多目标背景下的绝对空间配准问题;同时将改进后的BLUE方法应用到相对空间配准问题中,结果验证了该方法的正确性和有效性。     

子空间预测控制在固体氧化物燃料电池中的应用

为使固体氧化物燃料电池(SOFC)输出满足一定约束的稳定电压、提高其输出功率跟踪性能,采用文献中给出的SOFC动态模型,设计了基于子空间矩阵的预测控制器。将子空间辨识和预测控制算法结合起来,直接从开环输入输出数据获得预测控制器的控制矩阵,而不须经过中间参数模型辨识的步骤。仿真结果验证了所提子空间预测控制算法(SPC)的实用性。     

潜艇指控系统输入输出通道故障诊断与分析

某潜艇指控系统采用微诊断原理,实现对指控系统各组成部件的测试与诊断,系统故障检测采用预防性检测和在线检测两种方式.当输入输出通道发生故障时,检测时存在多故障代码及代码重叠等不易定位故障.根据通道检测流程,利用在检测时所生成的故障代码,结合在随机存储器生成的数据块的信息,能够较好地为通道部件中存在的故障进行定位.     

一体化智能柔性仿真评估技术研究

针对一体化作战下的装备体系化对抗仿真数据采集、处理和作战能力评估方面的不足,分析了面向装备体系对抗仿真的智能化评估需求,探讨了智能化柔性仿真评估与自动优化技术的研究内容和技术途径,支持提高仿真评估的能力和效率,可以为武器装备体系结构优化、配系部署、重大装备战技指标论证和一体化联合作战分析等提供技术支撑。     

在线考试系统功能优化需求分析――以某部队在线考试系统为例

智能化的在线考试系统无疑越来越成为教育培训领域的一种必然选择，对于士兵训练机构来讲由于机密性等特征，对在线考试系统的实现提出了更为保密、更为便捷的要求，笔者以目前使用的自开发在线考试系统为例，从功能阐述、问题分析、优化升级等方面进行研究，得出更加科学、准确、适用的在线考试系统功能结构。     

教师团队异质性对学生在线学习满意度的影响机制研究——自主学习能力的调节作用

在线教育模式在高校的融合创新发展成为必然趋势。基于310份学生样本调查数据，实证研究了教师团队异质性对学生在线学习满意度的影响机制，分析了在线学习投入的中介作用以及自主学习能力的调节效应。结果表明：教师团队异质性正向影响学生在线学习满意度；在线学习投入在教师团队异质性与在线学习满意度之间起部分中介作用；自主学习能力正向调节了在线学习投入与在线学习满意度之间的关系；自主学习能力在教师团队异质性与在线学习满意度之间的调节效应是通过在线学习投入的中介起作用。在此基础上，文章提出相应的教学建议。