评估飞控系统的风洞虚拟飞行试验系统与关键技术

为向开展具体的风洞虚拟飞行试验技术提供引导,针对应用于飞控系统评估的风洞虚拟飞行试验系统及关键技术进行了分析。基于传统意义上的飞控系统评估方法的不足,分析风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估的优势;按飞控系统常用的姿态控制回路及制导控制回路的组成形式,介绍风洞虚拟飞行试验系统方案与工作原理,详细分析它与半实物仿真系统的差异;分析风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估需解决的关键技术问题,包括风洞虚拟飞行试验评估方法、飞行器模型设计技术、飞控系统改进技术及模型支撑技术。     

伞翼无人机线性自抗扰高度控制

针对伞翼无人机参数不确定性和复杂环境干扰敏感的问题,提出一种伞翼无人机线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)高度控制方法。建立伞翼无人机8自由度飞行动力学模型,并引入风场和降雨模型以更加准确地模拟真实飞行环境。基于LADRC确定总体控制架构,设计线性扩张状态观测器对所有扰动进行估计,并引入误差反馈率在控制中实时补偿。使用该控制方法在多种扰动工况下进行伞翼无人机高度控制仿真实验。仿真结果表明,基于LADRC的高度控制方法能够有效克服内扰和外扰的影响,实现高精度高度控制;与传统PID控制效果相比,LADRC控制器具有更好的抗扰能力和鲁棒性。     

ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计北大核心

针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。     

基于鲁棒滑模策略的电机伺服系统内模控制

在模型不确定性和干扰状态下建立了基于鲁棒滑模策略的改进内模控制模型.这种控制模型的特征表现为,将内模控制策略和滑模控制结合起来,在模型不确定条件下也可以高效控制,且系统的抗干扰性能显著提升.另外由于引入了二自由度增强型内模控制,大大提升了对未知扰动的鲁棒性.仿真与实验研究结果发现,建立的这种控制器跟踪精度和稳定性高,且...     

考虑浮绳联结的双无人船艇系统协同控制策略研究

针对青岛等海域浒苔泛滥成灾的问题,开展了由浮绳柔性连接两艘水面无人船艇构成的双无人船艇系统协同控制策略研究,通过双无人船艇系统清扫浒苔,并将其拖运至海岸.考虑系统中的无人船艇动力、浮绳力矩和水流产生的干扰力矩,建立了欠驱动无人船艇三自由度动力学模型,提出了基于距离的包含编队和跟踪两个模式的协同控制策略.双无人船艇系统作...     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

利用开源大数据的社会工作实时评估方法

鉴于目前社会工作评估评价方面的学术研究还较薄弱,存在无针对性指标体系,现有相关评比周期长、成本高等突出问题,探索构建了利用互联网开源大数据的实时定量评估模型,建立了针对性指标体系,提出评分快速计算方法,并设计实现原型软件。针对选定的社会工作进行案例实证,通过采集某省14个市州的互联网真实数据来评估其工作力度,结果与多位受访者的主观感受及相关官方评估基本相符,验证了所提模型的有效性和合理性。     

无线传感网络中基于Dijkstra算法的分簇路由

无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的网络寿命与节点的能耗直接相关。分簇路由是缓解节点能耗速度的有效措施。但是若分簇路由所选择的簇头位置以及数据传输路径的不合理,会加剧节点能量消耗,缩短网络寿命。为此,提出一种基于Dijkstra算法的分簇路由（Clustering Routing-based Dijkstra,CRBD）。CRBD路由先利用节点的剩余能量及离汇聚节点距离信息选择部分节点作为簇头,并禁止拥塞节点担任簇头。利用贪婪启发式算法构建簇。利用Dijkstra算法构建簇头间的最短路径,缓解簇头的能量消耗。仿真结果表明,相比于基于改进萤火虫聚类的能效路由（Energy Efficient Routing based on Improved Firefly Clustering,EIFC）,CRBD路由中节点的平均能耗下降了约12.3%,并且CRBD路由的数据包传递率保持在85%以上。     

具阻尼广义Korteweg-de Vries方程的迭代学习控制

研究了一类具阻尼广义Korteweg-de Vries(KdV)方程的迭代学习控制问题,利用半群理论导出系统状态的表达式及先验估计。若迭代过程中初值允许存在一定偏差,结合P型迭代学习控制算法,证明了跟踪误差在Banach空间■中收敛,并且给出了数值实例。     

一种针对坦克速度控制的深度强化学习算法

坦克的无人化将成为作战装备的未来研究方向之一,针对坦克无人驾驶如何提高智能体训练速度是当前深度强化学习领域的一大瓶颈,提出一种最近经验回放的探索策略来对传统的软行动者-评论家算法（soft actor-critic,SAC）进行改进,在训练阶段,赋予最近经验更大权重值,增大其采样概率,从而提高了训练的稳定性和收敛速度。在此基础上,基于应用环境以及作战任务设计奖励函数,提高算法的战场适用性。构建具体作战场景,对改进的算法与传统算法进行对比,结果表明,提出的算法在坦克速度控制上表现出更好的性能。