Integrated guidance and control of guided projectile with multiple constraints based on fuzzy adaptive and dynamic surface

Based on fuzzy adaptive and dynamic surface (FADS), an integrated guidance and control (IGC) approach was proposed for large caliber naval gun guided projectile, which was robust to target maneuver, canard dynamic characteristics, and multiple constraints, such as impact angle, limited measurement of line of sight (LOS) angle rate and nonlinear saturation of canard deflection. Initially, a strict feedback cascade model of IGC in longitudinal plane was established, and extended state observer (ESO) was designed to estimate LOS angle rate and uncertain disturbances with unknown boundary inside and outside of system, including aerodynamic parameters perturbation, target maneuver and model errors. Secondly, aiming at zeroing LOS angle tracking error and LOS angle rate in finite time, a nonsingular terminal sliding mode (NTSM) was designed with adaptive exponential reaching law. Furthermore, combining with dynamic surface, which prevented the complex differential of virtual control laws, the fuzzy adaptive systems were designed to approximate observation errors of uncertain disturbances and to reduce chatter of control law. Finally, the adaptive Nussbaum gain function was introduced to compensate nonlinear saturation of canard deflection. The LOS angle tracking error and LOS angle rate were convergent in finite time and whole system states were uniform ultimately bounded, rigorously proven by Lyapunov stability theory. Hardware-in-the-loop simulation (HILS) and digital simulation experiments both showed FADS provided guided projectile with good guidance performance while striking targets with different maneuvering forms.     

基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,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,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

交流异步电动机直接转矩控制系统的一种新型设计方案

将模型参考自适应控制、滑模变结构控制和人工神经网络控制应用到交流异步电动机的直接转矩控制系统中,从而可以改善系统的动态和稳态性能,提高了系统的鲁棒性.     

次优Sage滤波器的改进措施

针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。     

固体运载器姿态控制系统自适应滤波器设计

采用大长细比、轻结构质量设计方案的固体运载器结构刚度较小,姿态控制系统设计需要考虑弹性振动的影响。设计了自适应滤波器实现对箭体弹性振动信号的抑制:将滤波器参数自适应问题转化为系统参数辨识问题,通过Steiglitz-McBride参数辨识方法求解,该方法具有计算复杂性低、收敛迅速等特点,适用于箭上计算机实时计算。通过闭环仿真表明,在箭体弹性频率发生变化的条件下,具有自适应滤波器的控制系统能够跟踪这种变化,有效抑制振动信号对控制器的影响,保持运载器姿态运动稳定。     

基于相位相关和自适应阈值的图像亚像素配准

针对图像的亚像素配准问题,提出了一种基于相位相关和自适应阈值技术来计算图像间平移参数的方法.先通过传统的相位相关技术得到图像间的整数平移参数,接着引入由整数平移参数自适应确定的阈值来消除相位相关矩阵的主导奇异向量中相应的高频部分,最后使用主导奇异向量剩下的部分来估计非整平移参数.实验结果证实了这一方法具有较高的配准精度和鲁棒性.     

基于小波游程编码的改进算法

提出一种基于小波和数学形态学的自适应游程编码的改进算法.与其他优秀的小波图像编码算法一样,自适应游程编码是一种对小波域经数学形态学处理得到的小波显著系数的有效编码方式.图像小波分解.经数学形态学膨胀处理后,位平面将出现大量极长的连"0",利用游程编码将是非常有效的.改进的自适应游程编码算法最突出的新特点是其可以将原始比特流转换成码长的二进制编码.实验结果表明,当连续码流相等的情况下,改进的算法可以有效减少编码长度.     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。     

发射波束域MIMO-STAP雷达发射接收联合设计方法

研究了信号相关杂波背景下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题,建立了机载MIMO雷达发射波束域空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)信号模型。为了提升杂波环境下目标的检测性能,通过最大化输出信干噪比构建了发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题;然后,设计了一种新的基于优化最小化(majorization-minimization,MM)框架的迭代优化算法来解决联合设计问题。该算法通过合理寻找目标函数的下界可以有效提升算法的收敛速度并降低算法的运行时间。此外,与传统的相控阵雷达和MIMO雷达相比,优化后的发射波束形成和接收滤波器可以显著提升输出信干噪比,仿真实验验证了所提方法的有效性。     

主动自适应悬架机器人概念样机及其配置模型和方法

未来的空间探测要求机器人系统具备高可靠性、高移动性,以胜任未知非结构的地理环境。结合自适应悬架机器人和主动悬架机器人的优点,创新提出主动自适应悬架机器人的概念。它是一类具有主动配置功能的自适应悬架机器人,在一般复杂地形环境下,利用移动机构的超静定特性自适应地形,在极端复杂环境下,主动调整悬架结构等移动机构的运动配置适应地形变化,获取最佳移动性能。设计了一种六轮主动自适应悬架样机,可实现折叠、翻到后起身,建立了机器人移动性能综合评价模型,并给出了相应的配置模型和主动配置方法,通过主动配置可明显提高主动自适应悬架机器人的移动性能。