基于UIF-MPC仿真的UAV环航姿态控制研究

为解决无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）在算法结构冗杂和未知外部干扰的环境下控制系统操作难度大的问题,提出一种基于UIF-MPC融合的自适应全局快速终端滑模控制方法。考虑到在环境复杂、时间敏感及通信受限条件下给出UAV姿态运动观测模型;提出一种多控制变量交互的UIF-MPC融合滤波姿态算法,利用滤波器和PID控制器对模型不确定性和未知干扰进行补偿;根据UAV性能及饱和控制条件设定姿态设定控制参数并设定目标位置估计均方根误差,带入UIF-MPC模型并与传统单UIF模型进行比较。结果表明UIF-MPC融合模型可以较好融合系统需求,且在运动过程中具有较好的估计精度及机动控制的鲁棒性。     

陆军合成旅典型装备保障系统数字孪生模型

陆军合成旅作为陆军新型作战力量,其装备型号多、合成度高,保障问题复杂,对装备“精确保障”的要求越来越高。将数字孪生技术引入装备保障领域,通过对研究对象的分析,廓清研究系统的内涵和外延,掌握系统运行规律。通过构建数字孪生模型框架,从物理维、孪生维、数据维、应用维、连接维5个维度刻画数字孪生模型的结构,明确模型各维度建立的关键技术,探索模型的应用设想,最终构建陆军合成旅典型装备保障系统数字孪生模型,以解决陆军合成旅装备保障面临的复杂问题,为装备“精确保障”目标实现提供方法借鉴。     

面向售后保障的导弹装备健康管理系统研究

随着战争向信息化、体系化、智能化方向发展,部队用户对导弹装备保障的需求从事后维修、定期维护向视情维修和智能保障转变,对导弹装备故障预测与健康管理提出了更高要求。通过开展导弹装备健康管理系统的需求分析,提出了面向导弹装备保障的系统总体架构、面向军厂复杂应用场景的系统物理架构和基于微服务的系统软件技术架构,采用结构化设计方法开展了系统功能模块结构设计,对系统关键技术进行了阐述和分析,并完成了面向试点型号的系统阶段性建设和应用。应用结果表明了本研究的可行性,可为其他型号装备的健康管理提供参考。     

一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型

战术互联网流量具有极强的动态时空特征,且与天气、高程等外部特征紧密相关,现有的网络流量预测模型不能很好地提取其复杂特征,提出了一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型。首先,将外部特征与流量特征融合为多源特征;然后,提取当前时刻网络流量的空间特征,并对随时间变化的卷积权重迭代更新得到不同时间片下的空间特征信息;最后,通过时间卷积聚合当前和历史时刻的空间信息以预测下一时刻的多源动态时空流量。相比单一的基础模型,该方法在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)三种评估指标中效果均更好。     

不确定条件下作战筹划态势研判风险预测方法

针对战场态势不确定、复杂繁多导致研判过程风险预测准确性差的问题,提出构建态势-风险模型并构造风险可能性分布以实现对风险的精准预测。首先,从敌情、我情以及战场环境态势研判内容入手建立风险预测指标体系;其次,剖析态势信息对风险的作用方式,构建指数、Z型、正切等风险模型并计算风险取值区间;然后,以可能性理论中模糊函数构造法为基础,以权重差和不确定性测度为依托,在风险取值区间内构造风险可能性分布;最后,采用某防御任务实例,结合专家系统及云模型方法进行实验,验证了所提方法的可行性和合理性。结果表明,在风险预测时所提方法能够充分考虑态势信息的不确定性,为后续筹划决策制定提供了重要依据。     

基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测

分析了装甲器材需求量影响因素,将灰色预测与神经网络预测方法相结合,建立了装甲器材需求量预测的灰色神经网络计算模型。该模型具有灰色系统的少数据建模及神经网络的精度可控性等优点,能较好地解决目前装甲器材需求预测精度不高的问题,可为装甲器材管理部门制定订购、调拨计划提供决策依据。     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

基于神经网络的目标预测跟踪

针对高炮火控系统的现状,在阐述神经网络模型预测控制理论的基础上,将神经网络模型预测控制器应用于火控系统的目标跟踪中,同时利用Matlab对其进行了实验仿真,并将仿真结果与传统控制器和模糊控制器仿真结果相比照进行了分析,验证了该控制器可以较好地提高火控系统目标跟踪的速度和精度,从而使系统具有良好的鲁棒性和自适应性.     

基于改进威胁代价的无人机路径在线重规划

针对路径在线重规划中的威胁代价评估问题,提出了基于最大综合拦截概率的在线威胁代价评估改进算法.在该算法中,以已有威胁代价评估模型为基础,给出不同信息支持条件下的“瞬时跟踪概率”计算模块,进而引入“连续跟踪概率”概念,并结合“杀伤概率”得到“拦截概率”概念模块.在此基础上,提出“最大拦截概率”概念,以此作为单个主动威胁作用下的在线威胁代价评估标准,最后将其拓展到“最大综合拦截概率”作为多个主动威胁作用下的在线威胁代价评估标准.在此基础上,结合MPC算法给出路径在线重规划的模型.通过仿真结果对比,说明上述模型的合理性和算法的有效性.     

基于仿真弹群的目标毁伤预测模型

针对炮兵对集群有生力量目标射击,提出一种基于仿真弹群的毁伤评估模型.首先仿真得到严格符合射击误差表征的弹群,然后应用坐标毁伤律计算毁伤概率.合理确定描述弹群的毁伤因素之后,采用自适应模糊神经网络系统(ANFIS)从仿真数据中得出毁伤因素与毁伤效果之间的映射关系,进而对毁伤效果进行评估.实验结果表明,该模型精度高,泛化能力好,具有很强实用性,有效解决了根据炸点信息进行毁伤评估的难题.