主动悬架有限频域H∞时滞控制参数影响分析及优化

基于线性矩阵不等式的方法,设计了考虑控制输入时滞的有限频域H_∞控制算法。在该算法设计中,以提高车辆乘坐舒适性、降低车体加速度为控制目标,以悬架动行程小于最大许用行程、车轮与地面始终保持良好接触、作动器出力小于其最大出力为控制的3个约束条件,分析了控制参数对求解结果的影响。针对控制参数经验取值难以得到控制的最优解,且不同时滞条件下参数取值不具有通用性的问题,提出了基于遗传算法的优化设计方法,并对求解得到的控制算法性能进行了仿真分析。结果表明：基于遗传算法优化设计并考虑了控制时滞的有限频域H_∞控制算法,能够有效地降低时滞对控制的影响,提高车辆在4~8 Hz频域范围内的乘坐舒适性,且控制效果明显优于依靠经验设计的控制算法和未考虑控制输入时滞的控制算法。     

基于回合制的火力分配优化问题建模方法研究

为解决火力分配中目标威胁度量化评估难,以及不同装备使用不同弹药对不同目标的毁伤效果差异大问题,建立了火力分配优化问题模型,该模型以最大战斗力指数为目标函数,并在火力分配基础上提出了装备-弹药-目标的分配方法。以武器装备回合战斗力指数为火力分配依据,有效解决了当前优化模型中很难精确确定不同目标威胁度大小问题;以回合制为计算周期确定装备战斗力指数、弹药消耗发数及装备运用方案等,有效解决了当前优化模型中一次计算后目标动态变化造成的火力资源浪费以及实时动态分配造成的计算困难等难题。运用遗传算法求解所建立的模型,算例结果验证了模型的可行性和有效性。     

一种考虑多种保障因素的作战任务间歇期战备完好率评估模型

科学合理的战备完好性评估对于准确掌握部队实战能力,优化保障体系结构,提高装备作战能力与保障效能具有重要意义。针对现有评估模型注重维修保障因素而忽略供应保障因素、无法处理结构和状态较复杂的装备体系与保障体系问题,提出一种新的综合考虑多种保障因素的作战任务间歇期战备完好率评估模型。分析装备体系与保障体系之间的交互关系和保障过程,从装备保障需求角度出发构建装备体系中单个装备作战单元的战备完好率评估模型,在此基础上进一步构建共享同一保障体系多个装备作战单元的战备完好率评估模型。该模型考虑了装备作战单元装备保障需求相同与不同两种情况,并针对模型求解时装备体系状态难以确定的问题,给出一种基于向量通用函数的装备体系状态确定方法。通过实例分析验证了所提模型定量评估战备完好率的有效性和优越性。     

基于多尺度子带能量集特征的膛口波识别方法

面向实际复杂环境下的枪声探测应用,提出一种基于多尺度子带能量集特征的膛口波识别方法。采用一组低频子带滤波器增强膛口波信号,通过膛口波检测和波峰搜索确定候选膛口波的起点位置,并基于该起点以嵌套方式截取候选膛口波及其各子带分量的多尺度数据片段,用各片段数据的短时能量和能量比构成多尺度子带能量集特征输入支持向量机和k近邻分类器,进行膛口波和非膛口波识别。对372段外场实录枪声数据进行数值实验,结果表明：所提方法对膛口波识别的查全率、查准率均高于93%,加权调和平均高于0.95;两种分类器下的识别结果无明显差别,但所用特征维数和计算耗时却远低于常用的离散小波方法,更接近实际应用需求。     

磁场方向对圆筒结构内高温导电气体流动与传热特性的影响研究

火药气体在高温环境下会发生电离形成热等离子体,从而具有良好的导电性。针对高温火药气体对武器身管产生热烧蚀的问题,提出一种应用磁控等离子体降低身管内膛表面温度的方法。运用磁流体描述法构建高温导电气体在圆筒结构中的湍流耗散模型,研究了不同磁场方向对导电气体黏性效应及腔体壁面温度的影响,并采用红外热成像技术测试了同轴磁场对导电气体传热特性的影响。结果表明：与流动方向相垂直的磁场,可以有效地降低导电气体的湍流动能和湍流黏度,削弱其传热能力,并且流动分布出现各向异性特征,沿磁场方向的湍流动能和湍流黏度要低于垂直磁场方向;施加同轴磁场可以限制带电粒子的径向扩散,减少导电气体对圆筒壁面的传热量,从而降低壁面温度。     

不完全维修条件下复杂系统的选择性维修决策方法研究

以复杂串联和并联系统任务为研究对象,建立了序贯任务条件下系统状态随机劣化过程模型。以最小维修、不完全维修和换件维修作为部件维修策略,在有限维修时间约束下,以当期系统任务可靠度最大化为目标,建立选择性维修决策模型以及相应的决策优化求解算法。案例分析表明：同时考虑役龄回退和风险修正的不完全维修模型能够更准确地描述系统可靠度;不完全维修策略可以在有限维修时间约束下,为复杂系统的选择性维修决策提供更大解空间,有助于相对提高系统可靠度。     

低速巡飞器倾斜转弯鲁棒反演控制律设计

针对低速巡飞器倾斜转弯非线性控制系统存在耦合、不确定项的特点,设计了一种倾斜转弯（BTT）鲁棒反演控制律。将巡飞器的动力学模型写成适用于反演算法的块控模型,假设其由标称模型与不确定项组成,利用微积分学中的Leibniz法则推导不确定项。采用反演算法推导控制律的基本形式,并通过改进的符号函数抵消非匹配不确定项,利用Lyapunov理论重新设计技术补偿匹配不确定项。仿真结果表明,与传统反演法相比,该系统能够快速、准确地跟踪攻角、侧滑角、倾斜角参考指令,具有强鲁棒性。     

基于正向时延的卫星网络拥塞控制算法研究

在具有带宽不对称特点的卫星网络中,反向(地对空)链路带宽较小,更容易发生拥塞。当反向链路发生拥塞时,可以通过减小发送端的发送窗口来降低拥塞,但是这也降低了网络正向(空对地)链路的吞吐率。针对以上问题,提出了基于正向时延的TCP Vegas正向拥塞控制（Vegas_FD）算法。该算法通过测量数据分组的正向延迟时间,判定通信链路是否发生拥塞,并根据通信链路不同的拥塞类型采取不同的控制策略,使拥塞控制算法在反向链路发生拥塞时仍保持较高的吞吐率,适应了卫星网络带宽不对称特性。基于网络仿真软件Opnet进行了实验,结果表明,在卫星网络中Vegas_FD算法比Vegas算法、Westwood算法吞吐率性能明显提高,验证了该算法的有效性。     

基于自适应神经网络Backstepping 空中加油编队飞行控制

为解决无人机自主空中加油过程加油机和受油机编队飞行控制的问题,提出了对受油机采用导引回路和 姿态回路分离控制策略,采用L1 导引算法设计一种基于自适应神经网络Backstepping 飞行控制器。将改进的L1 导 引算法应用于受油机的横向和纵向的导引,使用自适应神经网络补偿受油机受到的外界的干扰和系统模型误差,神 经网络权值矩阵通过自适应律在线更新,并结合Backstepping 控制方法设计受油机的控制律。仿真结果表明：在受 油机与加油机编队飞行过程中,该设计方法能有效提高受油机的跟踪精度和抗干扰能力,解决空中加油编队飞行控 制问题。     

移动机器人SLAM 改进算法的分析与实现

为解决移动机器人扩展卡尔曼滤波(EKF-SLAM)算法计算复杂、精确度不高及易受干扰的缺点,提出一 种基于最优平滑滤波理论的改进同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法。详细介绍 算法的改进过程,通过Matlab 软件对其位置轨迹跟踪误差及标准差进行仿真分析,基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)系统的实验平台,在室内走廊进行SLAM 实验以测试改进算法的效果。结果表明,改进的 SLAM 算法精度高、抗干扰能力强,能实现移动机器人的即时定位与地图构建。基于ROS 系统的软件平台能简化开 发难度,提升移动机器人的智能化。