大力推进新时代中国特色科技兴军

习主席站在时代发展与战略全局的高度,着眼军队建设全局,深刻阐述了科技兴军在强军征程中的重要作用,明确了科技兴军的举措抓手,丰富和发展了新时代党的强军思想理论体系。必须毫不动摇地坚持走中国特色科技兴军之路,为实现党在新时代的强军目标提供强有力的支撑。     

卫星在役考核相关问题研究

各类卫星在现代战争中发挥着重要和关键作用。我国传统的卫星试验和鉴定具有很强的科研试验性质,承制单位和用户重点关注的是性能检验,较少考虑作战效能和部队适用性等指标。为推动卫星装备建设和应用,装备试验鉴定部门初步组织开展了相应的在役考核工作。文章对比了美军装备作战试验与鉴定、我国作战试验与在役考核的概念;提出卫星在役考核的六大特点;分析卫星在役考核的组织方式、组织机构和组织保障的不足,提出相应发展建议;研究卫星在役考核指标体系设计、分析评估方法、问题反馈与整改等方面的不足,并提出相应措施建议。     

基于LPS模型的飞行器控制系统故障诊断方法

传统故障诊断方法一般针对测量信号而展开,未考虑其实际物理连接特性对故障诊断结果的显著影响。随着专业电气系统设计软件的广泛应用,设计人员容易获取系统的物理连接特性和逻辑连接特性。论文通过对产品层、系统层的信号、物理连接及其互连关系的分析,提出了一种将抽象的逻辑信号和具体的物理连线统一起来的逻辑物理综合(LPS)模型,并研究了基于导线表文件和网表文件的LPS模型实例化方法,开发了一套智能故障检测软件,进行了算例验证,结果表明：基于LPS模型的故障诊断方法能够将系统故障定位到指定产品级别上,具有极大的工程应用价值。     

未来作战武器智能化的发展趋势

随着以信息技术为核心的高新技术应用于军事领域,武器装备的发展变成了以物质、能量、信息为基础,以信息为核心,具有信息力这种崭新能力的“聪明的”智能体,并逐步呈现出智能化特性。作战武器的智能化是通过武器系统中那些具有类似人的“感官”(各种传感器)与“中枢神经”(信息传输设备)、“大脑”(自动化指挥控制系统)、“肢体”(以各种弹载、车载、机载、舰载计算机的人机结合体构成的精确打击武器)等等所构成的多元一体化武器系统来实现的。未来一体化联合作战中,作战武器的智能化主要体现在武器装备系统的战场感知、智能决策和精确打击…     

UAV地面控制系统抢修设备携行量模型分析

根据无人机地面控制系统战场损伤模式特点,文章通过分析战场损伤模式的抢修方法及战时抢修设备备件携带数量的确定问题,以最短抢修时间为目标函数,以抢修备件携带能力有限为约束条件建立模型,运用线性规划理论对模型进行求解,对设备携行进行了探讨。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

模糊控制在蒸汽发生器水位控制系统中的应用研究

针对蒸汽发生器水位控制系统的特殊性,分析其影响因素,建立相应的模糊控制规则,应用Simulink3.0对水位调节进行仿真,与PID控制比较,验证模糊控制的性能和可行性.     

空面攻防对抗指挥控制系统的节点网络复杂度

分析了网络中心战环境下空面攻防对抗作战系统的结构组成,给出了指挥控制系统的节点网络图构建方法与指挥控制系统节点网络复杂度的计算方法,研究了节点网络复杂性与节点间的协作性对指挥控制系统延时的影响,研究了考虑指挥控制系统延时情况下的作战效能,并进行了相应的仿真计算与分析.结果表明在网络中心战环境下,空面攻防对抗作战指挥控制系统网络节点的复杂性与节点间的协作性对系统延时和作战效能具有较大的影响.研究结果可以为空面攻防对抗作战系统的作战节点配置提供理论决策依据.     

飞行器执行机构故障的鲁棒容错控制器设计

针对具有冗余操纵机构飞行器的执行机构故障,提出了一种主控制器加补偿控制器的鲁棒容错控制器结构。两个控制器可分开单独设计。系统无故障时,仅主控制器作用,保证被控系统具有较高的性能;系统发生故障后,启用补偿控制器,在保证闭环系统稳定的前提下尽可能地补偿故障对系统造成的影响。控制器可以兼顾系统的性能鲁棒性和容错性,可作为自修复飞行控制系统中的应急控制律。采用PID基于扩张状态观测器的故障补偿的方法实现了该控制器结构。最后,以飞机方向舵卡死故障为例,验证了该控制器的正确性和有效性。     

运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。