基于粒子群优化算法的模糊飞行控制器设计

提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的模糊飞行控制器优化设计方法。PSO算法通过粒子跟踪本身所找到的最优解和种群的最优解来完成优化．该算法具有可调参数少．简单易实现，优化速度快的特点。将PSO算法用于对模糊飞行控制器隶属函数的优化设计中，以达到提高控制效果与简化模糊控制器设计的目的。仿真结果表明．利用PSO算法进行优化设计所得到的模糊飞行控制器具有优良的控制性能。     

基于粒子群算法的飞行控制系统参数优化

针对飞行控制系统控制器参数优化问题，文中提出了一种基于粒子群算法的模型参考优化整定策略。并将此策略应用于某型飞机的横侧向飞行控制系统的参数优化之中．仿真结果表明．该优化策略能够有效地整定飞行控制系统的参数，具有收敛速度快．编程简单的优点。     

一种导弹末制导自适应控制方法

文中根据导弹响应快和精度高的基本要求,在导弹变向跟踪接近目标时,对导弹制导控制过程中的控制方法进行研究和数学推导,提出了一种导弹末制导的自适应控制方法,该方法提高了导弹马赫数和质量在较大范围（35%）内变化时系统的响应精度和稳定性。将该方法应用于导弹跟踪飞行控制,通过计算机仿真,结果比较满意。     

基于粒子群优化的静电陀螺支承控制优化设计

静电陀螺支承控制系统的结构和参数优化对提高其性能具有重要影响.利用基于差分进化联合三目标速度方程改进的粒子群优化算法,分别针对具有线性和负刚度特性的静电支承控制系统模型进行了参数优化设计.结果表明,改进的粒子群优化算法具有更快的收敛速度和全局寻优能力.所优化的参数可以提高静电支承控制系统动态性能.     

基于粒子群优化-蚁群融合算法的分布式电驱动车辆模型预测转矩协调控制策略

针对分布式电驱动车辆多动力源耦合作用和高度非线性造成的动力学控制难题,以7自由度整车动力学模型为预测模型,以粒子群优化-蚁群融合算法为优化方法,提出一种基于粒子群优化-蚁群融合算法的模型预测转矩协调控制策略,并搭建了仿真实验和实车试验平台,进行了多种工况试验。试验结果表明,新提出的转矩协调控制策略能够根据试验工况调整控制模式,实现动力性、经济性和操纵稳定性的综合最优控制效果。     

倾转旋翼机横侧向飞行控制系统设计的线性模型跟随方法

文中针对倾转旋翼机横侧向飞行控制系统的耦合问题,应用线性模型跟随法进行控制器的设计.该方法不需要对横侧向运动进行解耦运算,可直接对飞行控制系统进行设计.首先给出一个希望的特征模型,然后通过设计控制u,使控制系统的特性跟随模型系统的特性.最后将该方法应用到一个倾转旋翼机的飞行控制系统的设计中,仿真验证了控制器的有效性.     

基于粒子群优化的伺服系统比例积分微分控制器设计方法

给出了 一种基于粒子群优化（PSO)算法的火炮伺服系统比例积分微分（PID)控制器优 化设计方法。定义了 ー个综合考虑火炮调转时间、上升时间、超调量、系统静态误差、等速跟踪误差 和正弦跟踪误差等动静态性能的指标函数,在给定的控制器参数空间进行组合优化搜索,可迅速求 得使性能指标优化函数极小化的ー组PID控制器参数。仿真結果表明该方法有效。     

基于模型预测控制的自适应噪声抵消方法

针对用常规自适应滤波器实现噪声抵消,在没有或很少先验概率的情况下,消除噪声效果很差,阻碍了自适应消噪在实际中的应用。为此,将模型预测控制结构引入自适应噪声抵消。基于模型预测控制的自适应噪声抵消方法利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。理论推导和仿真表明:该方法对先验概率的依赖性小,可以实现实时性的噪声消除,具有良好的鲁棒特性。其特点是利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。     

基于粒子群算法的防空修正弹控制方法研究

为了提高防空弹道修正弹拦截机动目标的能力,提出了一种弹载执行机构的控制方法.建立了防空弹道修正弹的质点弹道模型,根据弹道修正的基本原理,得到了脉冲控制的优化模型;针对脉冲控制的特点给出了脉冲点火控制策略;应用粒子群算法对脉冲控制指令进行了优化.通过引入脉冲能量消耗最小原则改进了适应度函数,搜索了控制指令的全局优化解.仿...     

基于神经网络的模型参考自适应控制方法

针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于BP神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真结果表明,改进后的方法可以有效地抑制神经网络的“过学习”现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,改进效果显著。     

基于改进粒子群算法的UCAV二维路径规划

采用粒子群算法实现了有限数目航点的优化,提出了新的解决PSO路径规划中因基于航点适应度优化计算导致的威胁感知盲点问题的办法,研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。用数学仿真方法实现了改进后的PSO路径规划。     

一种改进粒子群优化HMM 的故障诊断方法

针对传统故障诊断方法不能准确定位故障位置的问题,提出一种改进粒子群优化隐马尔科夫模型(hidden markov model,HMM)的故障诊断方法.应用HMM识别综合传动装置故障模式,用模糊集定义模式研究电压信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用3种HMM对综合传动装置在不同运行状态下的故障信号进行故障诊断,并且对诊断结果进行对比.结果表明:改进粒子群优化的HMM模型能快速有效地识别综合传动装置中磨损、损坏等故障模式,适用性良好,可应用于实际综合传动装置系统的故障诊断.     

量子粒子群算法的弹载SAR图像自聚焦方法

为了补偿弹载合成孔径雷达( SAR)回波数据中的相位误差,研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法.该方法以量子粒子群( QPSO)算法为基础,利用最小熵准则作为评判标准,通过多维搜索完成相位误差校正,改善聚焦质量以提高打击精度.同传统的相位梯度自聚焦算法(PGA)相比,该方法具有较好的鲁棒性和收敛速度快的特点,对低频高阶...     

基于粒子群优化算法的旋转导弹姿态修正策略

针对某型无控火箭弹,对其进行制导化改造并设计了基于粒子群优化算法的直接力装置工作策略,建立弹体六自由度模型,并进行仿真分析,研究结果表明所设计的直接力点火策略能够保证弹体稳定的前提下,有效减小落点散布,为无控火箭弹制导化改造的控制策略设计及其工程化应用提供了参考.     

基于改进粒子群优化算法的路径规划方法研究

文中充分利用粒子群优化算法收敛速度快、机理简单和编码实现容易的优点,提出了一种新颖的极坐标空间粒子群路径规划方法,并将其应用于真实海图数据环境中。通过仿真实验表明改进的粒子群算法同传统的PSO算法及遗传算法相比,在解决路径规划问题上具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。     

一种基于粒子群优化的组卷算法

为实时分析学生在学习中存在的问题,准确评价学生在一段时间内的学习成绩,建立一种整数规则组卷的数学模型,并采用二进制编码的粒子群算法实现。通过应用该模型组成满足多个评估标准的一系列试卷,全面提高了应用大型试题库组卷的工作效率。     

基于粒子群优化极限学习机的雷达识别方法

针对相控阵雷达识别的问题,提出一种基于粒子群优化极限学习机(PSO-KELM)的识别方法.在核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的基础上,引入粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),求得核函数参数最优解,提高相控阵雷达识别准确率.通过构建雷达数据库,使用粒子群优化极限学习机的方法对不同噪声情况下的雷达数据进行识别,并与核函数极限学习机、核函数支持向量机(kernel support vector machine,KSVM)和半监督式迁移学习(semi-supervised and transfer learning,SSTL)的方法进行对比.仿真结果表明:在不同雷达种类和不同噪声情况下,该方法识别准确率均高于其他方法.     

一种基于化学反应优化和粒子群优化的混合型优化算法

针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO) 和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO 算法的领域算子基础上,融入PSO 算法的全局算子,加入权重系 数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测 试函数对ACRO-PSO 进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO 算法能高效地解决待优化问题。