大攻角飞行导弹自动驾驶仪反馈线性化设计

针对大攻角空空导弹飞行过程中复杂的非线性空气动力学特性,提出了采用反馈线性化进行控制器设计的方法.在完成导弹俯仰通道的非线性建模的基础上,采用反馈线性化理论对导弹模型进行精确线性化,然后,对线性化后的系统给出了变结构控制系统设计.最后,通过仿真验证了所设计的控制器具有良好的动态性能及较好的工程参考价值.     

一种攻击机动目标的变结构导引律研究

无人机在快速接敌的过程中,传统比例导引法系数的最优解与目标和载机的距离有关,而且一旦目标机动或增加了干扰,跟踪效果都会变差.为了解决这一问题,提出了一种变结构的跟踪方法.仿真结果表明:该方法在未知目标距离的情况下能够快速接敌,且能减小无人机所需过载,提高制导精度和跟踪鲁棒性,限制了视线角速度.     

基于可变权重模糊集的搜索方案模糊决策模型

运用模糊决策理论,研究了反潜巡逻机在执行反潜任务时,从多种搜潜手段及其组合中选择合理的搜潜方案的决策模型,特别是针对声纳浮标为消耗性器材的特点,引入了基于AHP方法思想的、与声纳浮标存有量有关的可变因素权重模糊集向量,通过计算和判断各种备选方案与理想方案之间的模糊距离,建立了针对不同航行状态潜艇的搜索行动方案优选模型,最后给出了决策算例,验证了模糊决策模型的合理性,可应用于反潜巡逻机作战指挥的计算机辅助决策.     

三合一场所火灾危险性模糊综合评价

根据＂三合一＂场所火灾危险性的影响因素,应用模糊识别理论构建了＂三合一＂场所火灾危险性评价指标体系、层次结构模型和判断矩阵,并利用层次分析和多级模糊评价相结合的方法对某＂三合一＂场所火灾危险性进行了综合评价。研究结果表明：该方法的评价结果符合实际情况,具有较好的可操作性,对预防＂三合一＂场所火灾事故具有很好的参考价值。     

基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用

无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。     

基于结构熵理论的师装备保障力量层次设置模式评价研究

针对师装备保障力量层次设置模式优选时缺乏定量分析的问题,尝试从系统信息论的角度,采用结构熵理论对师装备保障力量层次设置的组织结构有序度进行客观评价,用时效熵和质量熵分别对师装备保障力量层次设置组织结构中信息流通的时效性和质量性进行度量,为师装备保障力量层次设置模式的选择提供科学依据。     

熵权正负理想方案灰色关联法的对地攻击目标选择

针对攻击机对地攻击的目标选择问题,提出了目标攻击优先权的计算方法,将正负理想方案与灰色关联分析方法进行融合并引进熵权的思想为各项优先权赋值,避免了权值确定过于主观的问题,提出了一种目标选择的模型,为飞行员对地攻击目标选择提供了辅助决策,具有较高的实用性。仿真结果也说明了该方法的合理性。     

改进模糊层次分析法的火控系统故障诊断方法

提出了一种基于改进模糊层次分析法的某型战车火控系统的故障诊断模型。分析火控系统顶层故障现象的各个影响因素,建立对应的层次结构,给出模糊判断矩阵,将基于静态的专家经验知识和基于动态的定量测试相结合,然后综合各个专家判断矩阵的差异性,由模糊层次分析法求得各影响因素的权重并进行排序,得到故障部件权重,诊断结论表明该方法准确可靠。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型研究

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善了其早熟收敛现象;基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数;利用滑动时间窗口策略更新模型数据,设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整,对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验,表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能,有一定的实用价值。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。