导弹自动驾驶仪控制算法鲁棒性研究

以某型轴对称导弹为研究对象,在解耦和线性化的情况下,得到简化的数学模型。通过求解线性矩阵不等式(LMI)设计了状态反馈H∞控制导弹自动驾驶仪,采用模糊和变论域理论设计了变论域模糊PID控制自动驾驶仪。考虑飞行过程中的干扰、气动参数摄动,对两种自动驾驶仪的控制性能进行对比研究,仿真结果表明,二者皆能实现对导弹制导指令的有效跟踪,其中状态反馈H∞控制设计的自动驾驶仪在指令跟踪的快速性、准确性和抗干扰性上具有明显的优越性。     

线粘弹性材料中三维裂纹问题的加料有限元法

将加料有限元法扩展应用于线粘弹性材料三维断裂问题.为了反映裂纹尖端的奇异性,在裂尖附近的奇异区采用若干八节点六面体加料单元和过渡单元,非奇异区采用常规八节点六面体单元.三种单元分区混合使用形成求解域网格划分.基于Boltzmann叠加原理,推导了粘弹性材料的增量型本构关系,进而获得了增量加料有限元列式,并通过附加自由度计算粘弹性介质中裂纹应变能量释放率.数值算例验证了方法的正确性和有效性.     

小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。     

基于Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

区间正交小波变换域FLP算法及其在捷联寻北中的应用

针对机抖激光陀螺角随机游走和发动机干扰等影响静态捷联寻北精度的问题,提出了一种新的基于区间正交小波变换的前向线性预测算法。该算法利用前向线性预测技术以及区间正交小波变换抑制边界效应的能力,有效地减小了角随机游走和发动机干扰。车载实验证明该算法的有效性。     

空间光通信粗瞄系统的扰动估计与补偿

粗瞄系统以直流力矩电机驱动二维转台为执行机构,通过粗瞄控制器对其进行控制。对系统受到的扰动进行分析,应用了最速跟踪微分器提取速度信号;以二维转台的方位轴为控制对象,在其位置环、速度环采用级联线性自抗扰控制器,通过线性扩张状态观测器主动补偿扰动,达到内外环双重隔离扰动的目的,提高跟踪精度;之后进行了实验分析。分析结果表明:在加入同样的模拟扰动信号,输入2 Hz,5 Hz和8 Hz的正弦信号时,与比例、微分、积分控制器相比,跟踪误差的标准差约降低50%;验证了线性扩张状态观测器具有扰动补偿效果;在输入不同频率正弦信号时,自抗扰控制器对输入信号频率的变化不敏感,仍能保证较高的跟踪精度。     

平面内一组线段相对于线光源的可见性

给定平面内一组互不相交的线段 ,将实际光源抽象成有限长度线光源 ,讨论其可见性 ,发现线光源的照射效果等价于线光源两端点的照射效果叠加 ,给出了寻找所有可见边的算法 ,推广了文 [1 ]的结论。     

恒定应力加速寿命试验的非参数统计方法

在恒定应力加速寿命试验 (简称恒加试验 )的统计分析中 ,非参数统计方法具有一定的实际价值 .在一定的假定下 ,文中给出了两种新估计 ,并证明了它们的优良性     

The LP/POMDP marriage: Optimization with imperfect information

A new technique for solving large‐scale allocation problems with partially observable states and constrained action and observation resources is introduced. The technique uses a master linear program (LP) to determine allocations among a set of control policies, and uses partially observable Markov decision processes (POMDPs) to determine improving policies using dual prices from the master LP. An application is made to a military problem where aircraft attack targets in a sequence of stages, with information acquired in one stage being used to plan attacks in the next. © 2000 John Wiley & Sons, Inc., Naval Research Logistics 47: 607–619, 2000