装备保障人员优化配置方法研究

将装备保障人员按级别分为操作人员、维修人员及管理人员,结合人员进入、培训和退出的状态,构造了状态转移矩阵,求出了各级别人员数量。定义了不同级别针对不同任务的保障效率,按照保障人员完成最高效率任务构建了最优化配置模型。通过实例验证了模型的实用性。     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

光电跟瞄平台稳定控制器设计

以考虑光电跟瞄平台三轴环架间的耦合所建立的数学模型为基础,对光电跟瞄平台的稳定回路分别设计了基于线性矩阵不等式(LMI)的状态反馈H∞控制器和多输入系统极点配置控制器;分别建立基于所设计两种控制器的跟瞄平台稳定控制系统,并对其控制效果进行对比研究,结果表明,二者皆能实现对光电跟瞄平台的稳定控制,都具有一定的鲁棒性能。其中H∞控制器的设计更简单,超调更小且达到稳定的时间短,更适合于光电跟瞄平台的稳定控制。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型

为解决指标权重信息不完全时的机载雷达作战效能评估问题,提出了一种评估模型。对专家关于指标权重给出的残缺判断矩阵,给出了其一致性评判标准。结合残缺判断矩阵的最佳一致性比例,构造了一个单目标优化模型,用于计算指标权重。在此基础上提出了权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型。最后给出一个实例验证了评估模型的有效性。     

基于通用扩张状态观测器的鲁棒飞行控制方法

针对参数不确定、外界干扰与测量噪声情况下飞行控制问题,提出一种基于通用扩张状态观测器的鲁棒飞行控制方法。基于状态相关的Riccati方程控制方法对飞行器俯仰通道非线性模型进行扩展线性化;引入基于通用扩张状态观测器的控制方法,设计干扰补偿增益,实现对外界干扰的估计与补偿;通过在线解算状态相关矩阵及代数黎卡提方程,得出状态反馈增益与干扰补偿增益,实现对飞行器期望攻角的跟踪控制。与已有方法对比表明,所提方法不仅对系统模型不确定性与外界干扰具有较强的鲁棒性,而且在较大测量噪声情况下,其依然能够保证良好的跟踪控制效果,具有较强的工程应用价值。     

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。     

作动器最优配置的柔性结构振动主动控制

柔性结构广泛应用于航空航天等领域,为了获得结构的最佳动力学性能,在主动振动控制中作动器或传感器位置优化成为关键。基于结构有限元动力学方程,在状态空间利用系统可控和可观Gramian矩阵考虑结构剩余模态的影响,推导一种新的作动器/传感器优化准则。根据优化准则结合非线性整数规划遗传算法对作动器的位置进行配置。以悬臂板为研究对象,采用基于状态反馈的线性二次型调节器研究悬臂板的振动控制效果。与其他配置方法进行比较,验证了新方法的优越性。     

Integrated guidance and control of guided projectile with multiple constraints based on fuzzy adaptive and dynamic surface

Based on fuzzy adaptive and dynamic surface (FADS), an integrated guidance and control (IGC) approach was proposed for large caliber naval gun guided projectile, which was robust to target maneuver, canard dynamic characteristics, and multiple constraints, such as impact angle, limited measurement of line of sight (LOS) angle rate and nonlinear saturation of canard deflection. Initially, a strict feedback cascade model of IGC in longitudinal plane was established, and extended state observer (ESO) was designed to estimate LOS angle rate and uncertain disturbances with unknown boundary inside and outside of system, including aerodynamic parameters perturbation, target maneuver and model errors. Secondly, aiming at zeroing LOS angle tracking error and LOS angle rate in finite time, a nonsingular terminal sliding mode (NTSM) was designed with adaptive exponential reaching law. Furthermore, combining with dynamic surface, which prevented the complex differential of virtual control laws, the fuzzy adaptive systems were designed to approximate observation errors of uncertain disturbances and to reduce chatter of control law. Finally, the adaptive Nussbaum gain function was introduced to compensate nonlinear saturation of canard deflection. The LOS angle tracking error and LOS angle rate were convergent in finite time and whole system states were uniform ultimately bounded, rigorously proven by Lyapunov stability theory. Hardware-in-the-loop simulation (HILS) and digital simulation experiments both showed FADS provided guided projectile with good guidance performance while striking targets with different maneuvering forms.     

多载荷识别频响函数矩阵求逆法的改进算法

分析了频响函数矩阵求逆法在多载荷识别中存在的问题 ,提出了两种改进算法 ,即算术平均法和条件数加权平均法。实验结果表明 ,这两种方法在识别精度和消除病态影响方面均优于传统的频域识别方法。