预测函数控制及其在导弹控制系统中的应用

介绍和分析了预测函数控制方法以及引入预测函数控制律的闭环系统的跟踪性能和鲁棒性等问题,并进一步研究了这一控制策略在某型战术导弹控制系统中的应用.通过仿真及与其他控制方法的比较,表明预测函数控制方法是一种计算简单、鲁棒性强、抑制干扰能力好、控制精度高的十分有效的控制方法.     

线性扩张状态观测器的改进及观测精度分析

为提高线性扩张状态观测器的观测精度,加快其收敛速度,从偏差控制的基本原理出发,提出了一种应用于自抗扰控制系统的改进型线性扩张状态观测器。该改进型线性扩张状态观测器将各状态变量与其观测值之间的偏差作为各状态变量的调节依据。给出了改进后的二阶和三阶线性扩张状态观测器的观测误差系统的稳定性证明,并进行观测精度分析。仿真结果表明,该改进型的二阶和三阶线性扩张状态观测器比传统的同阶次扩张状态观测器的收敛速度更快、观测精度更高。     

非线性系统的状态观测器设计

文中讨论了非线性状态观测器的一种新的构造方法,建立了非线性系统观测器的一种线性化设计过程,所得结果是线性系统观测器理论在非线性系统中的直接拓广。     

二维运动目标纯方位系统的部分可观测性

针对二维空间作匀加速运动的目标,对等速直线运动的单观测站纯方位目标运动分析问题进行了讨论.此时系统是不完全可观测的.本文证明了目标部分运动参数是可估计的,即目标与观察者的相对航向Kr,相对速度与初距离之比Vr/D0,加速度与初距离之比a/D0是可以解算的,并对可估计参数的有解条件进行了分析.     

边境地区群体性事件预警指标体系构建研究

科学、可行的指标体系是群体性事件预警的核心。在坚持完备性与最小性原则、科学性与可行性原则、敏感性与动态性原则、全局性与针对性原则的前提下,利用层次分析法、专家调查法,构建了以边境地区经济、社会保障、公共安全维护、民族与宗教、边民心理状况以及周边环境六大因素为支撑的边境地区群体性事件预警指标内容,并形成了6个一级指标,12个二级指标,44个三级指标的边境地区群体性事件预警指标体系。     

某舰炮托架多目标拓扑优化设计

为避免单目标拓扑优化无法考虑其他因素的缺点,通过基于密度法中的SIMP法,采用折衷规划法定义了多目标拓扑优化。以某舰炮为例,对其托架进行了多目标拓扑优化,得到了同时满足舰炮射角为0°、49°和方向角为0°时刚度最大以及动态低阶振动频率最大要求的舰炮托架的拓扑结构,并根据此优化对托架进行了结构重新改进和有限元的验证,表明了该优化设计方法的可行性。对于舰炮托架结构改进设计具有工程应用价值,对其他一般机械结构问题也提供了一种设计思路。     

基于模糊干扰观测器的高超声速飞行器一体化制导控制方法

为充分利用高超声速飞行器在俯冲段的质心运动与绕质心运动之间的耦合作用和飞行过程中的不确定性,基于模糊干扰观测器提出了三维一体化制导与控制问题。首先根据飞行器的动力学方程以及飞行器-目标的视线角相对运动方程,推导出来适用于倾斜转弯控制的一体化制导控制模型。接着,针对模型中的不确定性采用模糊干扰观测器进行补偿,并使用块动态面方法设计了一种一体化制导控制律。然后,通过选取适当的李雅普诺夫函数证明了闭环系统状态的一致毕竟有界性。最后,仿真结果验证了该一体化制导控制方法的有效性和鲁棒性。     

一种变质心高速旋转炮弹鲁棒姿态控制律

针对采用变质心技术的高速旋转炮弹的姿态控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的动态面控制方法。根据由弹体和单滑块组成的多体系统的特点,建立了系统的姿态动力学模型,并对其进行了合理的简化。将系统的滚转通道引起的强耦合、建模误差及外部扰动等视为未知不确定干扰,并且考虑由于炮弹尺寸限制而引起的多体系统控制输入(滑块位移)的有限性,设计了扩张状态观测器和辅助系统,分别对系统的干扰进行观测以及处理控制输入的有限性,综合动态面控制技术设计了姿态控制律,最后基于李雅普诺夫稳定性原理证明了控制器的稳定性。仿真结果表明,该控制器能够在克服干扰的前提下快速稳定地跟踪指令信号,具有良好的控制精度和鲁棒性。     

Lipschitz非线性系统状态观测器设计新方法

针对Lipschitz非线性系统状态观测器,提出了一种以极小化条件数为目标准则的新的设计方法。运用梯度下降法和Slyvester方程,计算极小化条件数,优化增益矩阵和最大允许Lipschitz常数,完成观测器设计。通过同其它文献的算例比较,结果发现按文中方法设计的观测器具有迭代次数少、优化结果好的特点。     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。