基于自适应模糊神经网络的油料消耗预测模型

根据我军油料消耗预测方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,激励预测模型,利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有作战估计条件,即可对部队日平均油料消耗做出预测。     

激光武器系统

本文阐述国外激光武器系统发展概况,激光与目标相互作用机理及破坏机制,激光武器系统的功能及组成,激光武器系统的主要技术性能及关键技术等。     

微波、超短波自适应干扰抵消器的实现

本文提出了一种采用正交通道自适应干扰抵消器方案,对方案的算法进行了讨论,在54～86MHz范围内进行了干扰抵消器硬件实现,达到了较高的抵消比。     

无人机-无人车空地无人集群系统多任务协同控制

针对无人机-无人车空地无人集群系统多任务控制问题,开展了一种多任务协同控制的自适应鲁棒控制方法研究。首先,根据多任务控制问题的不同情况,确定系统的动力学模型及控制目标。其次,通过伺服约束的形式描述了被控系统需要遵循的约束,将多项控制任务所建立的约束进行整合,并建立约束跟随误差χ。随后提出了一种自适应鲁棒控制方法,并设计自适应律抑制系统中存在的不确定性,保证系统在复杂不确定性干扰下,仍具有较好的控制精度和系统稳定性。仿真结果表明,所提控制方法相比于LQR控制能够在较大不确定性影响下完成无人机-无人车空地无人集群系统控制中的多任务协同控制,不仅使相关各类误差在5 s内快速收敛至0,还能够使系统具有良好的控制性能。     

不同推力与射流类型的火箭发动机排气噪声仿真研究

火箭发动机排气的气动噪声分析是降噪的基础。采用k-ε湍流模型和大涡模拟对发动机排气场进行仿真,再采用FW-H法对噪声场进行计算。对4种不同推力发动机的欠膨胀和过膨胀排气流场的仿真分析表明：排气场声功率级的分布与湍流强度的分布具有相似性,且有明显边界;声功率级在射流影响区域呈现锥形分布的特征,半锥角随推力增大但变化不大,在13°～16°;正激波后的声功率最大,此外噪声强度最大的位置介于马赫数为1的界面到燃气/空气界面之间;射流欠膨胀时,最大声功率在喷管出口下游,射流过膨胀时,最大声功率在喷口附近或内部;对于推力接近的发动机排气场,其噪声声压级基本相同,与射流状态无关;随着发动机推力的增大,声功率级最大值增大不多,而高声功率级的范围扩大是噪声增大的主因;发动机排气噪声的频率范围较宽,主频随着推力增大而降低的原因不是高频噪声降低,而是下游大尺度涡脉动引起的低频噪声增强。     

基于协方差矩阵重构的方向图保形算法

现代雷达探测过程中需要采用自适应波束形成技术,在干扰处形成零陷从而消除干扰的影响。然而,波束产生零陷的同时也会导致主瓣波束产生畸变,严重降低了目标检测能力,针对波束保形问题,提出了一种具有波束保形的(worst-case performance optimization, WCPO)最差性能最优化算法。该算法通过对空间中不包含目标信号的区域进行积分来获得一个重构的干扰-噪声协方差矩阵,接着引入一个二次惩罚项使得重构的协方差矩阵满足凸优化条件,最后通过凸优化理论得到权矢量的最优解。区别于传统WCPO算法,该算法在相同条件下有着更高的输出信干噪比(signal-to-jamming noise ratio, SINR),并能在主瓣同时存在多个干扰,且不需要干扰信号先验信息的情况下实现主瓣波束保形。仿真验证了算法的有效性。     

考虑落角约束与驾驶仪特性的自适应RBF空间末制导律

为使大口径舰炮制导炮弹在打击近岸机动目标的末制导段满足落角约束,现考虑自动驾驶仪动态特性,基于自适应RBF逼近网络与动态面滑模提出一种空间末制导律。构建空间弹目相对运动模型,通过带改进微分跟踪器的扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模动态面,并运用自适应RBF逼近网络削弱控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了全系统中视线角跟踪误差与视线角速率均最终一致有界。仿真实验表明：该末制导律使制导炮弹在空间中打击具有不同机动形式的近岸目标时,均具备良好的末制导性能。     

双泵源电液舵机线谱噪声控制

采取变频调速控制策略的电液舵机可大幅降低操舵噪声,但系统线谱噪声明显且随工况变化而迁移,衰减难度大。基于此,结合泵源双冗余的电液舵机原理,仅改变原系统控制策略,提出基于辅助泵源合流的压力脉动控制措施。理论分析指出,两泵源转速一致,初始相位角为半个周期可衰减奇数次谐波。设计了主从同步控制策略,配置相应硬件,并应用于实际系统,实测相同操舵工况下可降低基脚结构振动总级3~5 dB,一阶线谱最大可衰减23 dB。     

基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法

介绍了卫星导航系统常用的自适应抗干扰算法,并指出了各自的优缺点。针对自适应抗干扰算法的难点,提出了一种基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法,巧妙地回避了矩阵求逆等复杂运算,大幅度降低了运算复杂度。推导出了利用Cholesky分解求下三角矩阵并最终完成权值求解的公式,基于FPGA设计给出了具体的实现方法。该算法已成功应用于GNSS抗干扰系统中,实测结果表明该抗干扰算法性能优良,权值更新速度快,是一种简单、高效的实现方法。     

水下航行器轴向运动的初始修正自适应反演控制方法

研究水下航行器在复杂水下环境中轴向运动的轨迹跟踪问题,当航行器质量及初始误差均较大时,根据传统自适应反演控制方法设计的控制器需要航行器动力系统提供较大的推力,甚至超过动力系统的最大输出。提出初始修正自适应反演控制方法对此予以改进,该方法将原来对参考信号的跟踪转换为对修正参考信号的跟踪,并采用自适应方法估计航行器的质量和未知扰动等未知参数,可以获得较好的轨迹跟踪性能且不需较大的推力。仿真结果验证了所提初始修正自适应反演控制方法的有效性。