火控系统输出误差分离方法

本文提出的火控系统输出误差的分离法,为利用动态飞行试验数据评价火控系统及其火控系统子系统的性能提供了一种方法。     

一高精度随动系统的分析研究

本文对某坦克火控系统的瞄准线控制机构进行了分析、仿真,并对改进其性能提出了初步设想。     

现代防御武器系统中红外技术的应用及发展

本文主要结合海湾战争分析、阐述了现代防御武器系统面临的主要威胁特点。提出了对付新威胁的技术措施。分析了红外技术,特别是红外成象技术的优点及潜在威力。分析了红外技术在现代防御武器系统中应用现状及发展趋向,并提出我国红外技术的发展建议。     

坦克火控系统误差分析及仿真系统设计与实现

分析了坦克火控系统的误差源,并以误差分析问题为背景,设计并实现了一个仿真平台,并将其应用于火控系统设计过程中,为精度分配算法提供支持.仿真系统应用火控系统的基本数学模型,通过模拟实际射击来获得火控系统输入误差与输出误差的传递关系,以此分析各误差源对系统精度影响的敏感程度,帮助设计者选择影响较为显著的误差源来进行修正,从而获得较高的系统精度.     

基于VR和MR技术的火控系统虚拟仿真平台构建

运用VR和MR技术构建了用于火控系统模拟训练的虚拟仿真平台,该平台利用先进的计算机视觉成像和交互手段,将火控系统的内部结构、部件组成、整体形态、工作原理等,通过逼真的实时三维渲染技术真实呈现出来,用户可以通过双手与虚拟现实/混合现实中动态生成的虚拟三维部件进行自然交互,实现对火控系统的虚拟操作,对火控系统构造与原理进行自主探索认知。利用该平台可有效实现“三层次、五阶段”的火控系统模拟训练模式,“三层次”即仿真层次、交互层次和探索层次等3个不断深化的认知层次,“五阶段”即感知→认知→习知→用知→验知等5个逐步递进的认知阶段。     

闭环激励下无人机非线性参数频域在线辨识

随着无人机在军民领域的大规模应用,对无人机复杂工况下的安全性和适应性提出更高要求。闭环辨识能够在考虑系统反馈作用下获取辨识参数,大幅提高辨识试验的稳定性和安全性。针对无人机闭环辨识试验中多变量非线性气动参数获取问题,首先基于某固定翼无人机动力学模型,推导了无人机的气动力、气动力矩等29个气动参数辨识模型;然后提出了一种闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法,设计了基于递推傅里叶最小二乘的闭环辨识的流程架构;最后通过添加噪声后的仿真系统对辨识方法的有效性进行了验证,对辨识结果的有效性进行了分析,可为后续开展的闭环辨识飞行试验提供技术储备和理论支持。初步仿真结果证明,提出的闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法可以高效获得辨识结果,辨识的29个气动参数中有16个气动参数辨识平均误差3.43%,同时提出的辨识方法较常规最小二乘法精准度平均提高25.5%。     

基于空降兵的移动终端火控系统软件架构

为了解决传统火控车载终端软件架构无法满足空降兵武器装备小型、轻量、携行的需求,提出了一种基于移动终端的火控系统软件架构IMDA(Interaction-Mediator-Data Access),充分发挥移动终端的特点。IMDA通过改变通信机制、改进交互理念、使用函数调用等方式解决了移动终端硬件资源受限的问题,弥补了车载终端交互效率低下以及多App之间的信息交互问题。并通过接口匹配法和半实物仿真相结合的方式验证IMDA架构的可行性和有效性。     

跟踪微分器在光电火控系统中的应用

光电火控系统主要由光电跟踪系统、火控计算机、火炮随动系统组成,光电跟踪系统视频取差器的滞后特性以及火炮随动系统的不平稳性,直接制约着光电火控系统精确跟踪并打击目标的性能。针对上述问题,介绍了非线性跟踪微分器的原理,利用其滤波特性和微分信号提取特性,创造性地提出将其应用于光电火控系统中。仿真和工程试验证明,采用非线性跟踪微分器的系统,在跟踪精度上有明显的提升。     

反馈干扰系统的自校正控制方法

为实现系统跟踪期望输出及系统未知参数的在线闭环辨识,针对带反馈干扰的未知参数系统,结合最小方差控制算法和增广最小二乘法设计了自校正调节器。首先通过对反馈通道干扰的分析,给出了系统的等效模型;其次,按系统输出最小方差的原理设计了控制器,实现了系统跟踪期望输出;第三,运用增广最小二乘法对系统参数的辨识,给出未知参数的无偏一致估计,实现了参数的在线闭环辨识。通过对未知参数的辨识,用所辨识的参数计算调节器的参数,完成对控制律的修改,实现了系统跟踪期望输出和参数的在线闭环辨识。最后,利用该方法对实例进行了仿真研究。仿真结果表明:所提方法简单可行。