火力打击条件下Ad hoc网络节点毁伤程度评估

Ad Hoc网络在信息化战场的广泛应用,需要快速有效地评估火力打击对网络的毁伤程度。从Ad hoc网络自身属性出发,结合网络的内部测度和外部测度,给出了节点有效度、节点修复度以及节点连通度等指标计算模型。构建了节点毁伤程度加权邻接矩阵,提出了一种基于复杂网络团簇结构划分的节点毁伤程度评估方法,根据权值的相似程度对节点的毁伤程度进行归类,并给出了示例分析。最后将本算法与模糊聚类算法进行对比分析,结果证明了方法的正确性。     

火控系统故障预测与健康管理技术

故障预测和健康管理(PHM)技术具有故障诊断、故障预测以及健康管理的功能,对降低火控装备维修成本、增强火控系统的完备性以及提高火控系统管理效率具有重要意义。根据通用火控系统发展现状及应用需求,将PHM技术引入到火控系统中。首先介绍了PHM技术原理和国内外发展现状,重点讨论了PHM关键技术和通用火控系统PHM体系结构。最后展望了火控系统PHM技术的发展趋势。     

指定目标不延误条件下的拦截决策算法

从现有的拦截排序准则出发,根据实际作战中进袭目标的特点,应用现代排序理论,分别建立了动态目标拦截排序模型和总损失最小化模型,给出相应的求解算法。最后实例计算得出模型既体现了现有的拦截准则,又对现有的准则进行了推广。     

胶泥缓冲器的非线性刚度的控制机理研究

为了改善履带车辆悬挂系统在各种路面的平顺性和缓冲性,对悬挂系统匹配了一款具有非线性刚度的粘弹性胶泥缓冲器。为了定量地研究胶泥缓冲器的非线性刚度控制机理,建立了非线性悬挂系统的动力学方程组。提出了一种无条件稳定的线性加速度逐步积分法对非线性方程组进行数值求解的新方法,最后用冲击实验验证该方法的可靠性。该研究为胶泥缓冲器的优化设计和车辆悬挂悬挂系统的动力学匹配提供了理论指导。     

无人机测控系统Turbo-MAP译码方法

无人机测控数据链系统与地面控制站进行的是遥测数据、侦察图像及遥控指令的传输,因此,高质量的通信是确保无人机数据链发挥效能的关键技术之一。针对无人机信道的特点和要求,研究了无人机信道的Turbo-MAP译码模型,提出一种无人机测控系统Turbo-MAP译码方法,并针对各种参数条件进行了Matlab仿真。实验结果证明,该方法能够保证在发送数据的时候尽量使用长度较长的数据包且增加交织深度,并显著提升译码BER性能。     

有源滤波器比例谐振重复控制策略

为了改善补偿电流跟踪控制性能,在分析比例谐振控制策略原理与特性的基础上,结合指令电流的特性,合理地融入重复控制,提出了一种基于多重化坐标系的比例谐振重复控制策略。仿真和实验结果表明:该控制策略具有优良的动静态性能,可有效抑制电流的谐波。     

矩阵变换器自抗扰控制策略研究

矩阵变换器的输出电压易受各种因素的影响,为了改善输出性能,将自抗扰控制技术应用于矩阵变换器的闭环控制中。分析了自抗扰控制器的特性,提出了一种双闭环自抗扰控制策略,即电流内环与电压外环均采用一阶简化的自抗扰控制算法。仿真结果表明:该方法不仅可以有效地抑制多种扰动的影响,而且比PI控制具有更优的动静态性能,可满足高性能矩阵变换器系统的控制要求。     

超空泡航行体深度跟踪串级控制策略

针对空泡与航行体之间非线性滑行力导致的超空泡航行体稳定性问题,提出了基于圆判据理论和Nelder-Mead算法的超空泡航行体深度跟踪串级控制方法。介绍了超空泡航行体数学模型以及圆判据定理基础知识。结合模型特性推导了超空泡航行体串级误差状态方程,利用圆判据定理研究了内环绝对稳定性。通过Nelder-Mead算法对内环反馈参数进一步优化。仿真分析结果表明：所提控制方法便于反馈参数整定,可以充分利用超空泡航行体的控制量实现深度跟踪。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

基于态势预测的无人机防相撞控制方法

针对无人机自主飞行过程中,受空中非协作移动目标威胁较大,且空中移动威胁存在高机动性的特点,提出一种预测移动威胁情况下的无人机防撞控制方法,该方法采用交互多模(IMM)算法预测移动威胁的运动状态,同时利用滚动时域控制(RHC)思想建立无人机运动控制模型,构造有约束目标函数,运用微分进化算法(DE)求解目标函数,获取最优控制量,输入控制模型,完成防撞机动控制。仿真结果表明,该方法可以有效解决空中多架航空器同时入侵的防撞问题。