简易制导航弹非线性控制

针对简易制导航弹非线性模型,运用微分几何理论和现代控制思想,提出了一种分层控制方法,即将该模型分为质心层、速度层、姿态层和角速度层,使其具有仿射型特点,然后根据各层间的关系进行控制器设计.仿真结果表明,这种分层控制器较传统控制器具有更好控制品质,且实现简单,同时满足简易制导航弹低成本要求.     

制导航弹飞行力学中的坐标系研究

参考坐标系是导弹飞行力学研究的基础.本文针对某型制导航弹的特点建立了斜置坐标系,并且给出了斜置坐标系之间以及斜置坐标系与常规坐标系之间的转化关系.对于在斜置坐标系中建立的制导航弹的运动方程组的研究结果表明了该坐标系在导弹飞行力学研究中的突出优点.     

自适应提升小波在漏磁信号处理中的应用

为了解决在漏磁信号中的噪声抑制问题，采用提升小波变换的方法构造小波，在讨论了第二代小波变换基本原理及其特点的基础上，将自适应性引入提升方案中。提出了第二代小波的改进算法，用先更新后预测的改进提升方案解决自适应性引起的非线性问题。应用该算法对采集的漏磁信号进行消噪处理，并在阈值处理过程中引入了软硬阈值折衷法。仿真结果表明：与传统小波变换的去噪效果相比较，该文的信号降噪处理方法，不仅较好地剔除信号中的噪声，而且保留了原始信号中的有效成分，是一种可行的方法。     

带衰减因子的自适应滤波在组合导航中的应用研究

从卡尔曼滤波的稳定性出发，分析了卡尔曼滤波算法发散的原因，提出了一种适合组合导航的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法，并在GPS／SINS组合导航系统中进行了实验．实验结果表明，该算法能够自适应地估计出衰减因子的大小，有效地抑制滤波发散，且计算量较其它方法小．     

自适应联邦滤波算法在鱼雷多参量导航定位中的应用

针对鱼雷水下航行的特殊性以及组合导航系统中由于量测噪声统计特性的不确定而导致滤波精度降低的问题,提出了一种新的应用于鱼雷导航定位的自适应滤波算法。该算法通过新息自适应量测噪声,在噪声统计特性未知的情况下能进行滤波计算。同时在信息融合时提出一种新的自适应信息分配方法,该方法利用估计的均方误差阵来实时确定各子滤波器的信息分配系数,使信息分配系数能够跟随子滤波器的性能而改变。通过对新算法与标准卡尔曼滤波算法所做的对比仿真试验分析,结果表明,该自适应联邦滤波算法在鱼雷多参量自适应联邦滤波导航定位应用中的有效性。     

自适应抗野值Kalman滤波算法在水下航行器组合导航中的应用

野值会严重影响滤波器的稳定性和滤波精度。以自主水下航行器(Autonomous UnderwaterVehicle,AUV)为应用背景,通过分析AUV中低精度组合导航系统的特点和误差模型,针对野值可能产生的影响,提出了一种由Sage_Husa自适应滤波和抗野值修正算法结合而成的自适应抗野值Kalman滤波算法。仿真结果表明,自适应抗野值Kalman滤波算法提高了滤波器的滤波精度和稳定性,具有较好的工程实用价值。     

小波分析在末敏弹探测信号处理中的应用

为了获得末敏弹红外/毫米波敏感器探测信号真实波形特征,提高目标识别率,针对高塔抛弹实验所获数据,结合红外/毫米波复合探测原理及信号特征,采用小波分析法,选取合适的小波函数、分解尺度以及阀值完成了去噪工作,得到了较为真实的探测信号波形。处理结果表明小波去噪可以很好的对末敏弹复合敏感器原始探测信号进行平滑处理,去噪后的真实波形特征可以为末敏弹目标识别模板提供数据依据。     

小波故障检测在脉冲星组合导航中的应用

为提高基于X射线脉冲星的组合导航系统容错能力,利用小波分析方法进行故障检测,以保证组合导航系统的精度和可靠性。笔者采用X射线脉冲星导航、天文导航和紫外敏感器导航构建组合导航系统,运用小波分析技术对传感器输出信号进行故障诊断,并进行故障隔离和系统重构,最后采用联邦式滤波器进行信息融合,并以火星探测任务为例进行了数学仿真。实验结果表明：该方法能够有效检测相关传感器故障,解决了X射线脉冲星组合导航系统因故障导致的导航结果变差问题,且具有较高的导航精度,提高了脉冲星组合导航系统的容错性能和工程实用价值。     

自适应反演滑模控制在火箭炮交流伺服系统中的应用

针对某火箭炮俯仰运动的位置控制问题,采用了一种自适应反演滑模控制方法.自适应反演控制律保证了闭环系统最终有界,使伺服系统能够全局渐进跟踪参考位置指令,从而达到交流伺服系统稳定跟踪控制的目的,滑模控制抑制了模型参数摄动和外界干扰的影响.通过不同条件下的仿真研究,分析了自适应机制和滑模控制在运动控制中的作用,结果表明该方法...     

全局自适应模糊反步控制在火箭炮伺服系统中的应用

针对含未知非线性参量及外界干扰的火箭炮伺服系统,基于反步法提出了一种全局自适应模糊控制策略。利用高斯模糊函数对参数摄动、负载扰动及虚拟函数等不确定因素进行了补偿,并结合工况对控制器参数进行了实时整定。根据伺服系统数学模型及传统反步理论逆向反推得到了控制律表达式,通过李雅普诺夫函数证明了整个闭环系统的稳定性,并对参数摄动及干扰下的位置跟踪进行了仿真研究,同时给出了复杂信号下虚拟控制函数的变化规律。仿真结果表明,该方法不仅保证了系统的响应速度和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。     

制导炸弹半实物仿真系统误差对仿真结果的影响

在制导炸弹半实物仿真试验中经常发现,同一发制导炸弹多次仿真的俯仰角差别较大,同一批次制导炸弹投弹试验的遥测俯仰角与仿真俯仰角差别也较大,但是俯仰角的收敛趋势均一致,实测脱靶量与仿真脱靶量都合格,且具有一致性。为了分析出现上述现象的原因,基于协方差分析描述函数法(CADFT),建立了制导炸弹半实物仿真系统的误差传播理论,计算了仿真姿态角和姿态角速度的误差。分析了仿真姿态角和姿态角速度的误差对仿真结果的影响。结果表明,在仿真系统各种误差中,气动力和气动力矩误差是主要误差,是引起仿真俯仰角差别的重要原因; 姿态角的动态验模方法不适用于制导炸弹仿真模型,而脱靶量的静态验模方法适用于制导炸弹仿真模型。     

基于人工鱼群算法的制导炸弹控制系统设计与仿真

针对制导炸弹在大空域飞行过程中受到不确定外界干扰和未建模摄动影响,就人工鱼群算法对精确解获取能力不够和后期收敛较慢的问题,提出了一种引入饥饿因子以自适应调整视野、步长和拥挤度因子的改进方法.采用改进算法对混合灵敏度问题中的权函数进行了优化选取,设计了制导炸弹鲁棒控制器.Matlab仿真结果表明,改进的人工鱼群算法具有更快的寻优速度和更高的寻优精度,应用该方法设计的控制器具有较好的设计性能指标,对大空域、强外界干扰和较大模型摄动的适应性强、鲁棒性好.     

极点配置多模型预测函数控制在制导炸弹控制系统中的应用

针对非线性系统,结合多模型预测控制和极点配置预测函数控制,提出了极点配置多模型预测函数控制方法,并将这种方法应用到制导炸弹控制系统中去。仿真结果表明,当被控对象参数变化时,这种方法具有较强的自适应能力,比常规的控制方法具有更好的控制效果。     

基于复合制导律的"惯性/卫星"制导炸弹投放域计算

根据“惯性／卫星”制导炸弹的工作特点，提出了基于虚拟导引头算法的复合制导律．以某型“惯性／卫星”制导炸弹为例，对六自由度空间运动方程作了合理的简化，推导了计算制导炸弹投放域的简化计算模型．仿真计算了水平投放时的投放域，分析了影响投放域的因素．仿真结果表明，该制导方案下制导炸弹具备一定离轴发射的能力，为“惯性／卫星”制导炸弹设计和改进提供了参考．     

制导炸弹模糊变结构滚转自动驾驶仪设计

针对制导炸弹控制系统工作在大空域下参数时变特点,设计了基于模糊滑模控制的变结构滚转自动驾驶仪.以某型制导炸弹为例进行了有初始滚转扰动下的六自由度全弹道数字仿真,就控制效果与传统的变结构自动驾驶仪进行了比较,并选取动压最小最大两种极端投弹条件考核了驾驶仪的鲁棒性.仿真结果显示,模糊变结构自动驾驶仪能实现无抖振滚转快速稳定,对气动、弹道及环境参数变化具有鲁棒自适应性.     

模糊评价模型在舰炮制导炮弹风险评估中的应用

介绍基于风险因子的风险模糊综合评价方法,并运用该方法对舰炮制导炮弹总体方案进行风险评估,取得较好效果。其步骤包括建立因素集和备择集、确定权重集、进行模糊综合评价,以及计算总评分。该方法综合考虑风险事件发生概率和风险后果对舰炮制导炮弹总体方案研制风险的影响,具有一定的应用价值。     

基于非单点模糊网络的制导炸弹智能控制研究

提出并设计一种具有抗干扰能力的制导炸弹智能控制系统。该系统采用非单点模糊正则网络为核心，在自学习建立规则库的过程中，能够自动滤除训练数据中的噪声，获取准确的控制信息。通过计算机仿真，并与基于ANFIS的制导炸弹智能控制系统进行比较，证明该系统抗干扰能力强、控制精度高。     

基于人工鱼群算法的制导炸弹多目标鲁棒PID控制器设计

采用先进控制理论设计的控制器往往阶次较高难以应用于工程实践,PID控制是目前工程中应用最广泛的控制方法.同时控制系统几乎都需要满足多个性能指标的要求,因此提出了一种基于人工鱼群算法的多目标优化方法.分析了制导炸弹控制系统的多目标要求,然后在满足系统鲁棒性的前提下,选取内、外回路的时域指标作为多目标优化的子目标,求解了系统的Pareto最优解,决策者可以在Pareto解中选取需要的满意解进而设计制导炸弹多目标鲁棒PID控制器.数值仿真表明,人工鱼群算法可以快速搜索到多目标问题的Pareto解,所设计的系统时域性能和鲁棒性好.     

基于提升算法的3 阶Daubechies 离散小波变换的FPGA 实现

为提高小波变换的计算效率,研究基于提升算法的3阶Daubechies离散小波变换及其逆变换的FPGA实现。简要介绍提升算法的基本原理,给出3阶Daubechies小波变换及其逆变换的提升算法过程,对正变换与逆变换的硬件实现结构进行设计,该结构无需附加内存,且采用流水线技术实现小波系数的快速并行输出,大大节省了传统变换所需的存储空间并提高了计算速度。在Quartus设计软件中对提升算法结构进行仿真,验证了提升结构的正确性。分别使用传统的基于卷积的DB3小波滤波器和设计的DB3提升结构对包含噪声的模拟信号进行小波阈值滤波处理。结果表明:提升结构算法计算复杂度小,在可承受的信噪比范围内,能够快速实现信号的小波变换处理。