GKD-l RRC 机器人控制器与力反馈顺应控制研究

GKD-1 RRC是为开展机器人力反馈顺应控制的研究而设计的新型机器人实时控制器。本文介绍了它的主要性能、特点,并对用它在PUMA 562机械手上完成的几个典型的力/位置混合控制实验及其控制策略、实验结果进行了说明。实验表明,以GKD-1 RRC为核心的机器人力控制系统,控制周期仅为4.88ms,力控制稳态误差平均小于100g,位置控制精度不低于机械手原有水平,证明GKD-1 RRC控制器性能优越。     

角速率火控系统倾斜修正问题的研究

倾斜修正是角速率火控系统研究、设计和生产中的一个重要课题。本文首先明确了几个基本概念,然后给出倾斜修正的计算方案,最后,应用四元数理论解决计算方案的工程实现问题。     

防空导弹武器系统C3I仿真系统一体化研究

现代化的高科技战争中,C3I系统已成为武器系统的"神经中枢",建立一体化的C3I系统是联合作战、统一指挥的需要,同时也对C3I的仿真系统提出了一体化的要求。结合防空导弹武器两级指控仿真系统互操作问题的研究,首先简要介绍了仿真系统一体化的有关标准,然后介绍了互连的方式和对象,探讨和分析了互操作的模型、特点以及互操作性等级的评定。     

压水型核反应堆功率控制系统的优化设计

在分析了压水型反应堆功率控制系统的前提下,针对其特殊的控制要求,运用基于输出反馈的次最优控制的设计方法和Matlab中的NCD模块,最终实现了系统的优化设计,并对系统进行了某一功率水平下的仿真试验和其它工况下的鲁棒性试验.结果表明,改进后的系统性能有了较大改善.     

轮毂电机驱动车辆转向控制策略

为提高轮毂电机驱动车辆转向机动灵活性以及安全稳定性,提出了一种基于直接横摆力矩控制的转向控制策略。以带有双桥转向机构的8轮轮毂电机驱动车辆为研究对象,研究其双重转向控制问题,建立基于车辆二自由度单轨模型的车辆参考模型,并以横摆角速度作为控制变量,建立基于横摆力矩PID控制器和横摆力矩分配控制器的转向分层控制模型。利用硬件在环实时仿真实验对所提出的转向控制策略的可行性和有效性进行分析验证。     

实现大空域变轨的三维虚拟目标比例导引律

为了实现反舰导弹的大空域变轨,提出了一种三维虚拟目标比例导引律。该导引律利用简单的控制指令就能控制导弹完成复杂的大空域变轨。采用变轨弹道可以提高导弹的机动性,有效地对抗敌方反导武器系统的拦截,提高突防能力。同时,采用变轨弹道可以增大导弹的射程,实现防区外发射,从而有效地提高发射平台的生存能力。最后,通过仿真实例证明所提出的导引律是很有效的。     

火箭炮位置伺服系统的鲁棒性多内模控制

为了实现火箭炮交流伺服系统的高精度位置跟踪控制,引入补偿模块,设计了一种鲁棒多内模预估控制器,是一种适应于参数时变的控制器。理论分析和仿真结果表明,所提出的方法设计简单,参数调整方便,可以使系统同时具有良好的目标值跟踪特性、干扰抑制特性和鲁棒性。     

坦克铅酸蓄电池快速充电模糊控制研究

对于坦克用铅酸蓄电池快速充电问题,初步研究了采用模糊控制器控制充电过程,分析了其模糊控制器的组成,并讨论了模糊控制在铅酸蓄电池快速充电中存在的问题。     

永磁直线同步电机矢量控制系统建模与实现

针对永磁直线同步电机(PMLSM)的特点,建立PMLSM在dq两相坐标系下的数学模型。介绍了永磁直线同步电机矢量控制系统并给出了硬件和软件的设计思想。通过对控制电流以及电机位置的实验分析,验证了所研究的基于矢量控制的永磁直线同步电机矢量控制方法的有效性。     

An adaptive forecasting algorithm and inventory policy for products with short life cycles

Products with short life cycles are becoming increasingly common in many industries, such as the personal computer (PC) and mobile phone industries. Traditional forecasting methods and inventory policies can be inappropriate for forecasting demand and managing inventory for a product with a short life cycle because they usually do not take into account the characteristics of the product life cycle. This can result in inaccurate forecasts, high inventory cost, and low service levels. Besides, many forecasting methods require a significant demand history, which is available only after the product has been sold for some time. In this paper, we present an adaptive forecasting algorithm with two characteristics. First, it uses structural knowledge on the product life cycle to model the demand. Second, it combines knowledge on the demand that is available prior to the launch of the product with actual demand data that become available after the introduction of the product to generate and update demand forecasts. Based on the forecasting algorithm, we develop an optimal inventory policy. Since the optimal inventory policy is computationally expensive, we propose three heuristics and show in a numerical study that one of the heuristics generates near‐optimal solutions. The evaluation of our approach is based on demand data from a leading PC manufacturer in the United States, where the forecasting algorithm has been implemented. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.