舰船等速航行下基于FAKF的舰载机捷联惯导自对准技术

详细推导了舰船在等速航行下基于惯性系下重力加速度信息的舰载机捷联惯导系统的自主精对准状态空间模型,针对该状态下海况对舰船产生的大幅摇摆,使得自主精对准中滤波值的量测值产生较大的附加不确定干扰,可能导致卡尔曼滤波器发散、对准精度低的问题,根据量测方程中残差的均值和实际方差与理论方差的比值对量测方差阵的影响,设计了一种模糊自适应卡尔曼滤波器(Fuzzy Adaptive Kalman Filtering,简称FAKF)。在典型海况下的仿真结果表明,采用FAKF比常规卡尔曼滤波器能更好地抑制量测噪声干扰,且对准精度高,水平姿态误差角小于,0.01°方位姿态误差角估计误差小于0.1°。     

自抗扰控制在陆战平台电子信息中的建模与应用

火力控制系统是在陆战平台上重要的电子信息功能系统.自抗扰控制技术将非线性滤波与非线性控制技术融于一体,通过其中的扩张状态观测器对未知系统扰动进行估计,实现系统的自抗扰特性,并具有鲁棒性.提出了自抗扰控制技术在坦克炮控系统中的应用方案,可以实现提高火炮稳定精度、精密跟踪和高精度调炮等多项功能.     

捷联惯导系统快速自对准误差模型的建立

通过对惯性制导系统两个基本方程的研究,求出了各状态矢量在各坐标系下的微分方程,然后以ψ角法所确立的平台为基准,分别推导得出惯性制导系统各主要状态的微分方程,从而建立了捷联惯性制导系统的误差模型.最后根据静基座捷联惯导系统初始对准的特点对其进行简化,得到了静基座捷联惯导系统快速自对准的误差模型.     

机载雷达伺服系统模糊自整定PID控制研究

针对机载雷达伺服系统提出了一种参数模糊自整定PID控制,利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,克服了传统PID控制的一些缺点.详细介绍了参数模糊自整定PID控制的基本原理及设计方法,并采用MATLAB/SIMULINK中的模糊控制工具箱对系统进行了辅助设计与仿真实验.仿真结果表明,该控制方法可以提高雷达伺服系统的动、静态特性,使整个系统获得较好的性能.     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

基于声诱饵对抗的火箭助飞鱼雷命中概率仿真

针对舰艇使用火箭助飞鱼雷与潜艇对抗的典型样式,分别建立了潜艇自航式声诱饵对抗声自导鱼雷模型、火箭助飞鱼雷对目标提前位置射击参数解算模型、鱼雷运动模型、潜艇机动模型和命中概率计算模型,采用模拟法计算了火箭助飞鱼雷单雷射击和双雷齐射的命中概率,总结了射击距离和潜艇航速对火箭助飞鱼雷命中概率的影响,研究结论可为火箭助飞鱼雷作战使用提供理论指导。     

分形理论在装备保障组织设计中的应用研究

基于分形理论，提出了一种适应敏捷化要求的分形装备保障系统组织模型，能够通过快速的重构以响应战场环境的变化。阐明了其层次性、自相似、自组织和自优化的组织结构特点，分析了其运行模式。     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。     

永磁同步电机有限时间抗扰控制方法研究

针对永磁同步电机在实际应用中变负载、磁饱和内外干扰等因素影响下的稳定控制问题，提出了基于super-twisting算法的扩张状态观测器（super-twisting extended state observer,STESO）对总扰动进行准确估计和补偿。通过分析永磁同步电机的动力学模型，构建永磁同步电机的扩张状态模型，并以此为基础设计STESO，在有限时间内实现对永磁同步电机总扰动的准确观测。利用Lyapunov方法分析了STESO的稳定性，并推导了误差收敛时间的表达式。仿真实验结果表明，所提方法在位置和转速控制上响应速度快、扰动影响恢复时间短，相比于PID控制、自抗扰控制和基于改进模型预测的自抗扰前馈控制等方法具有更好的快速性和更强的抗扰性，蒙特卡洛实验结果同样显示所提方法针对参数不确定性具有较强的鲁棒性。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。