鱼雷纵向运动二次型稳定H∞控制

讨论了二次型稳定H∞鲁棒控制理论及其在鱼雷纵平面航行控制中的运用.用模型的参数摄动来描述鱼雷纵平面航行模型的建模误差,设计了基于状态反馈的H∞控制器,并对系统进行了分析和仿真.所设计的控制器在被控对象存在一定范围参数摄动的情况下,仍能使系统保持预期的性能.     

柴油机PID、F并联调速控制研究

为了提高柴油机动态和稳态控制性能,提出了PID、F并联调速控制的方法,并利用Matlab/Simulink工具箱对PID、F交替调速控制和并联调速控制进行了仿真研究,表明Fuzzy-PID并联控制的性能优于常规PID控制和单纯的模糊调速控制以及PID、F交替调速控制的调速性能.     

大容量储能发电机并联运行励磁控制算法

大容量储能发电机作为脉冲电源,整流后通过逆变器向大功率脉冲负载供电。采用储能发电机直流侧并联方式工作,可以有效提高系统带载能力与可靠性。当并联运行的储能发电机转速不同时,根据转速合理分配电机释放功率可以有效提高系统工作效能,因此需要设计一种具有功率调节功能的励磁控制算法。在电压、电流双闭环控制的基础上,引入功率前馈控制,推导并求解了前馈功率与励磁电流关系以及控制参数,并根据电机初始转速设计了功率分配算法。仿真试验结果表明,功率前馈控制在励磁控制过程中起主导作用,有效分配储能电机释放功率大小,提高了励磁电流响应速度,抑制了负载功率扰动对励磁控制系统的影响。     

多影响因子下智能前照灯系统建模与仿真

针对多影响因子下的前照灯系统进行研究,建立可以适应路面湿滑状态以及车辆载重变化的智能前照灯偏转模型,并对所建模型进行了直线路段和转弯路段的仿真分析;根据仿真分析中存在的车灯偏转调节尖峰问题设计模糊PID控制器对其控制性能进行优化。仿真结果表明,加入模糊PID控制器后能够大大降低过度偏角,提高了前照灯的使用寿命和工作精度。     

通用扩张状态观测器鲁棒飞行控制方法

针对存在参数不确定、外界干扰与测量噪声情况下飞行控制问题,提出一种基于通用扩张状态观测器的鲁棒飞行控制方法。首先基于状态相关的Riccati方程（SDRE）控制方法,对飞行器俯仰通道非线性模型进行扩展线性化;而后引入基于通用扩张状态观测器的控制方法,设计干扰补偿增益,实现对外界干扰的估计与补偿;最后通过在线解算状态相关矩阵及代数黎卡提方程,得出状态反馈增益与干扰补偿增益,实现对飞行器期望攻角的跟踪控制。通过与已有方法进行对比,验证了本文所提方法不仅对系统模型不确定性与外界干扰具有较强鲁棒性,而且在较大测量噪声情况下,其依然能够保证良好的跟踪控制效果,具有较强的工程应用价值。     

轮毂电机驱动车辆转向控制策略

为提高轮毂电机驱动车辆转向机动灵活性以及安全稳定性,提出了一种基于直接横摆力矩控制的转向控制策略。以带有双桥转向机构的8轮轮毂电机驱动车辆为研究对象,研究其双重转向控制问题,建立基于车辆二自由度单轨模型的车辆参考模型,并以横摆角速度作为控制变量,建立基于横摆力矩PID控制器和横摆力矩分配控制器的转向分层控制模型。利用硬件在环实时仿真实验对所提出的转向控制策略的可行性和有效性进行分析验证。     

基于激励机制的装备采办风险总量控制

针对装备采办中的风险总量控制,提出一种激励方式来提高承包商的积极性。在单目标风险控制模型的基础上,建立了多目标风险控制模型,推导出了激励机制下风险控制的最优合同公式。对激励机制中存在的两类错误进行了理论分析和实例验证,得出了两类错误对收益的影响,并在成本控制中得到了应用,有效地提高了装备采办的质量和效率,为军方决策者在装备采办中提供了合理的参考依据。     

基于多目标的雷达组网传感器资源管理算法

在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。     

无人机自主控制应用需求及研究发展分析

随着无人机装备的快速普及,自主控制技术越来越成为提高无人机系统生存能力、适应能力和任务完成能力的重要因素。通过对无人机实战场景和使用需求的分析,提出近期对自主控制技术应用的重要需求是提高无人机感知能力和对故障及飞行状态的适应性。分析了当前自主控制技术在外部态势、内部态势和适应性飞行控制方面的研究和应用现状。最后,根据对应用需求的分析和当前相关技术的发展应用情况的考察,提出了无人机适应性自主控制的技术框架。