超音速靶弹的鲁棒自适应反演控制系统设计

针对靶弹超音速低空巡航的模型不确定性以及外界气流对靶弹产生干扰等问题,研究了一种适用于超音速低空巡航靶弹的鲁棒自适应反演控制方法。建立了一种非匹配不确定性的超音速低空巡航靶弹非线性动力学模型,利用反演设计法求取虚拟控制和实际控制,并在虚拟控制和实际控制中引入自适应鲁棒项,以抵消系统不确定性的影响。利用Lyapunov稳定性理论证明控制系统稳定。仿真表明,所设计控制器能有效解决系统不确定性及外界干扰问题,具有较强鲁棒性。     

视觉惯性导航系统初始化方法综述

视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。     

民用飞机运行可靠性研究进展

结合民用飞机运行可靠性研究的技术现状与发展趋势,根据现有的型号设计、研制和在役飞机的具体情况,阐述了民用飞机运行可靠性研究需求。通过梳理民用飞机运行可靠性理论研究进展及工程应用现状,从运行数据采集与处理、运行可靠性分析方法、运行可靠性预测反馈技术、运行可靠性的优化设计、优化维修任务、运行可靠性综合管理平台六个方面,详细阐述民用飞机运行可靠性研究现状及面临问题,展望了民用飞机运行可靠性研究未来发展方向。     

基于图像处理的火焰检测算法研究

简要介绍了火焰检测系统构成和火焰燃烧特性,并根据全炉膛火焰的燃烧特性,从火焰图像中提取了反映炉膛火焰燃烧状态的特征量.最后,通过对火焰图像的处理及对火焰检测算法的分析与研究,利用计算机仿真得出火焰图像特征量与燃烧状态的关系,提出火焰燃烧稳定性判据.该算法能够实时、准确地检测全炉膛火焰的燃烧状况和炉膛中心火焰偏移情况,为...     

基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。     

倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道的自适应全局积分滑模控制

针对倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道控制中初始误差大、系统参数不确定和干扰严重的问题,设计了一种自适应全局积分滑模控制方法.该方法在滑模控制参数中引入了自适应调节律来逼近系统参数摄动和干扰的上界,保证了整个控制过程中的滑模可达性,在此基础上,设计了一种基于全局积分滑模面的自适应滑模控制器,消除了稳态误差,同时大大削弱了系统参数不确定和干扰对系统的动态影响,并使系统在初始阶段就处于滑模态,解决了大的初始误差引起的超调问题.理论分析和仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

一种面向复杂地理空间栅格数据处理算法并行化的任务调度方法

随着并行计算技术的成熟,地理空间栅格数据处理算法的并行化研究成为新的热点。聚焦于处理流程包含多个计算步骤的复杂地理空间栅格数据处理算法,基于空间计算域理论,提出了一个随着算法处理流程而动态变化的任务调度方法。实验证明,该方法在算法流程的每一个计算步都会调整任务分组方案,因此相比于传统任务调度方法,任务调度的负载均衡效果更好,并行算法程序的运行时间更短。     

基于双自适应小波变换的JPEG2000数字水印算法

针对小波变换提出一种双自适应算法,并将该算法应用于JPEG2000压缩过程中的小波变换,在此基础之上,又提出一种适合于JPEG2000的数字水印算法．该算法利用JPEG2000压缩中的双白适应小波变换,将水印嵌入到量化后的小波系数中．实验证明,该算法具有较好的不可见性和较强的鲁棒性．     

基于场的装备物资供应保障适应性配置决策

根据与物理场的相似性,将装备物资供应保障抽象为供应保障场,在定义场强度的基础上,提出基于场强度的反演运算进行供应保障资源配置的方法,给出了通过实时获取战场信息跟踪供应保障场的变化进行保障资源适应性配置决策的流程。     

基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．