基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

移动终端基于机器视觉的器材识别研究

提出了单兵移动终端离线状态下基于机器视觉的装备器材识别的方法,从图像采集、图像预处理、特征提取及数据匹配3个模块展开分析。简要介绍了手持终端图像采集的相关考量。通过畸变校正、降噪、轮廓提取等,得到器材的轮廓图像,为特征提取做好准备。选取器材的几何形状特征作为识别依据,通过ORB算法得到图像的特征向量,并进行匹配,达到识别器材的目的。实验测试数据表明,该算法具有较高的识别率和良好的实时性。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

基于灰色滑模控制的火箭炮伺服系统仿真

新型火箭炮伺服系统的控制过程具有明显的非线性和时变特性,传统的PID控制是基于精确数学模型的控制方法,难以获得满意的控制效果。为了提高控制精度,在伺服系统中采用滑模控制与灰色预测相结合的控制方法,以减少参数变化和外部干扰对伺服系统的影响。通过MATLAB仿真表明,该控制方法削弱了滑模控制抖动对伺服系统的影响,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

采用PWPF调节器的再入飞行器最优控制分配方法

针对具有反作用控制系统(Reaction Control System,RCS)和气动舵两类控制机构的再入飞行器,提出一种基于脉宽脉频(Pulse-Width Pulse-Frequency,PWPF)调节器的最优控制分配方法。将RCS的输入信号转化为连续变化量,RCS与气动舵的控制分配问题被描述为二次规划问题,并采用有效集方法对其求解。采用离散法和PWPF调节器将优化结果转化为RCS的开关机状态。与混合整数规划问题相比,连续二次规划问题更容易求解,计算速度更快。通过对二次规划问题的重构,该算法能有效地应对故障情况。