制导炮弹非线性滑模控制器设计

为了提高制导炮弹的精确打击能力,研究了一种非线性滑模变结构控制器。利用近似最优控制理论确定了非线性滑模面,并设计了舵面的控制律,使得系统状态快速达到并保持在滑模面,采用指数趋近律和饱和函数减轻了滑模控制带来的抖振,实现对控制指令的跟踪。仿真表明,设计的非线性控制器能有效处理制导炮弹的非线性耦合问题,快速响应控制指令,并且在气动参数摄动时体现出较强的鲁棒性,具有良好的工程应用前景。     

Approximating nondominated sets in continuous multiobjective optimization problems

Many important problems in Operations Research and Statistics require the computation of nondominated (or Pareto or efficient) sets. This task may be currently undertaken efficiently for discrete sets of alternatives or for continuous sets under special and fairly tight structural conditions. Under more general continuous settings, parametric characterisations of the nondominated set, for example through convex combinations of the objective functions or ε‐constrained problems, or discretizations‐based approaches, pose several problems. In this paper, the lack of a general approach to approximate the nondominated set in continuous multiobjective problems is addressed. Our simulation‐based procedure only requires to sample from the set of alternatives and check whether an alternative dominates another. Stopping rules, efficient sampling schemes, and procedures to check for dominance are proposed. A continuous approximation to the nondominated set is obtained by fitting a surface through the points of a discrete approximation, using a local (robust) regression method. Other actions like clustering and projecting points onto the frontier are required in nonconvex feasible regions and nonconnected Pareto sets. In a sense, our method may be seen as an evolutionary algorithm with a variable population size. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

态势生成中一种非线性运动模型的建立

探讨了在信息融合仿真试验床的态势生成部分,建立飞行实体运动模型的方法;通过保留运动学方程,简化动力学方程的方法,给出了一种常见的机动飞行方式(俯冲爬升类运动)的运动模型的计算公式;并对这种运动模型的非线性和机动性进行了分析和讨论;通过仿真,比较了几种机动目标跟踪算法对该运动模型的跟踪效果,验证了该方法的有效性。     

未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

滑模控制的新型双幂次组合函数趋近律

提出一种基于双幂次组合函数趋近律的新型滑模控制方案。与现有的快速幂次或双幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度,同时还保持了全局固定时间收敛特性,收敛时间上界与滑模初值无关。当系统存在有界扰动时,能够使滑模变量在有限时间内收敛到稳态误差界内,同时其稳态误差要小于现有方法的。仿真实验验证了该方法的有效性及理论分析的正确性。     

一类非线性系统的自适应模糊反推近似滑模控制

针对一类含有未知非线性函数项和外界干扰的不确定纯反馈非线性系统,提出了一种自适应模糊反推近似滑模变结构控制方法。采用中值定理和隐函数定理使未知非仿射输入函数拥有显式的控制输入,利用模糊系统逼近未知非线性函数,动态面控制技术解决了反推设计中出现的"微分爆炸"问题。所提出的自适应近似滑模控制方案削弱了传统滑模控制中的抖振现象。从理论上证明了所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号半全局一致终结有界。仿真算例验证了算法的有效性。     

非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

高速飞行器间隙非线性机翼颤振的非线性能量阱抑制

针对间隙非线性机翼颤振系统的亚临界问题,引入了非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)技术来提高系统发生极限环振荡的临界速度。建立了具有NES控制的间隙非线性机翼颤振系统动力学模型,并分析了质量比、频率比、阻尼比、相对位置等NES参数对颤振系统极限环振荡的抑制效果,以及NES参数对颤振系统极限环振荡临界速度的影响规律。结果表明,阻尼比越大,可以在越小的自振频率比情况下使系统进入稳定区,但需要更苛刻的NES位置要求,即越靠近机翼前缘;而阻尼比越小,则使颤振系统极限环振荡响应进入稳定区所需的NES质量越小。在NES位置靠近机翼前缘时,增大自振频率比会使极限环振荡抑制效果有明显的提升,而增大质量比可以显著提高极限环振荡的抑制效果和临界速度。此外,NES的阻尼比越小,其颤振系统的极限环振荡抑制效果越好。     

随机共振在微弱信号检测中的数值仿真

对基于非线性双稳系统随机共振的微弱信号检测技术进行数值研究,利用随机共振机制,浸入在噪声中的微弱信号可以得到有效的放大与增强。给出了基于Runge Kutta算法的双稳系统随机共振模型的求解方法,提出了利用随机共振检测微弱非周期信号的一种新思路。数值仿真结果表明,该方法不仅可以检测出强噪声极低频的微弱周期信号,而且可以对非周期信号进行有效的检测。