基于纯方位量测的三维运动目标可观测性研究

通过建立纯方位量测系统的状态方程和测量方程,利用伪线性化方法,将非线性测量方程转换成线性形式,再利用奇异矩阵的性质,获得一种基于可观测性定义和特征值分解法相结合的定量确定纯方位量测系统可观测性的方法,得出可观测的充要条件.此项成果对于分析运动目标跟踪的机动策略具有重要意义,可推广到对多种运动目标的三维被动跟踪研究中.     

自治式潜水器规避航行神经网络控制器设计

在规避机动状态下,为了实现对自治式潜水器良好的航行控制,通过分析潜水器的运动状态,建立了运动状态方程,确立了非线性单输入/单输出系统.同时,将复杂的非线性模型通过微分同胚的方法转化为降阶的线性模型,并在此基础上提出了一种基于神经网络的控制方法:将滑模控制思想、反馈线性化理论及神经网络在线建模方法相结合,提出了基于神经网络的鲁棒自适应控制算法,并将此方法用于自治式潜水器高度保持的仿真中,从仿真的结果来看,控制器具有满意的控制效果,证实了该方法的有效性,能为自治式潜水器航行控制提供一定的参考.     

三角形网格上的C1有理插值

本文描述了一种用线性算子的组合插值新方法。较之已往方法,插值函数结构简单,易于计算。并且估计了插值函数的误差,误差阶是O(h~4),比[4]中的误差阶高2.     

油气悬架非线性刚度的统计线性化研究

介绍了一种双气室油气悬架结构,基于理想气体状态方程,推导了其刚度的非线性特性.以传统线性悬架模型为基础,根据概率统计理论和数值迭代理论,提出了一种油气悬架非线性刚度的统计线性化方法,并分析了油气弹簧统计线性刚度的迭代收敛性.通过与非线性实体模型的仿真对比,验证了利用统计线性化刚度收敛值建立的线性模型的有效性.     

一类非光滑非线性系统的鲁棒输出跟踪控制

研究一类具有不可控不稳定线性化的非光滑和本质非线性系统的鲁棒输出跟踪问题.应用Lyapunov稳定性和"加幂积分器"方法构造出一个鲁棒非线性状态控制器,解决了系统的全局鲁棒输出跟踪问题,且所求控制律能确保跟踪误差充分小,闭环系统所有信号全局有界.仿真结果证明了所提出方法的有效性.     

基于控制器动态线性化的数据驱动ILC

针对未知非线性非仿射重复离散时间系统,将迭代域的动态线性化技术应用于非线性被控系统和未知非线性理想学习控制器,提出一种新的数据驱动迭代学习控制方案。通过设计一种改进的无模型自适应迭代学习控制算法对理想学习控制器的增益进行估计,该方案仅利用非线性系统的输入输出数据,便可自动调整迭代学习控制律。数值仿真和对高速列车模型的仿真验证了该方法的有效性和适用性。     

基于空频域信息的单站无源定位可观测分析

对利用空频域信息的单站无源定位方法进行可观测性分析。针对非线性系统的可观测性理论需要计算复杂的雅克比矩阵的问题,提出把观测方程先经过伪线性化处理,然后运用线性系统的可观测性分析的理论,对匀速、匀加速直线运动进行了具体分析,得出只要目标不朝观测站作径向运动都是可以对其进行观测的。实验结果也验证了分析结论的正确性。     

越野汽车非线性悬架系统建模与仿真研究

针对越野汽车的行驶条件,对传统线性被动悬架、非线性被动悬架和非线性主动悬架的动态特性进行了研究。建立了悬架系统的动力学模型,采用统计线性化方法对非线性弹簧悬架进行求解,利用MATLAB／SIMULlNK工具箱对悬架模型进行了动力学仿真。仿真结果表明：非线性弹簧悬架模型比传统的线性悬架模型更符合越野汽车悬架系统的振动运动,而采用基于线性二次型最优控制方法的主动控制非线性悬架,则能获得更好的行驶平顺性和操纵稳定性。     

反馈线性化及模型预测方法的RLV再入控制策略

以可重复使用运载器(Reusable Launch Vehicle,RLV)再入基准轨道为基础,以气动/RCS的控制效率、控制力矩、RCS燃料最省和轨道器机动情况为原则,将RLV再入控制分为4个阶段,给出了RLV轨道器在这4个阶段RCS和气动操纵面复合控制策略,完成了由RCS到气动控制的过渡过程.同时采用两层次控制框架...     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.