模糊奇异摄动建模及在飞机着陆控制的应用

文中研究了基于模糊奇异摄动理论的飞机建模方法，分别建立了基于机理分析和基于特征值分解的飞机模糊奇异摄动模型。所建立的模型与传统的非线性飞机模型相比．在提高非配平点建模精度的同时，避免了针对传统模型设计控制器时遇到的矩阵奇异等病态计算问题。在仿真验证中．针对所建立的飞机模糊奇异摄动模型设计了着陆轨迹跟踪控制系统，仿真结果表明这种控制系统能够满足飞行控制的精度要求．具有良好的动态和静态特性。     

基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制

针对一类不确定非线性系统,分为已知名义模型和不确定模型两部分,考虑不确定因素的上界已知和未知两种情况,设计一种全局Terminal滑模和基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制器,使得系统能够很好地跟踪参考输入,并且滑模控制的抖振在使用模糊系统逼近不确定参数上界时有所减弱,系统具有滑模控制所具有的鲁棒性.最后的仿真证明了理论分析的正确性.     

基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制

针对一类不确定非线性系统，分为已知名义模型和不确定模型两部分，考虑不确定因素的上界已知和未知两种情况，设计一种全局Terminal滑模和基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制器，使得系统能够很好地跟踪参考输入，并且滑模控制的抖振在使用模糊系统逼近不确定参数上界时有所减弱，系统具有滑模控制所具有的鲁棒性。最后的仿真证明了理论分析的正确性。     

自适应神经模糊在通信装备效能评估中应用

介绍了神经模糊的理论,用自适应神经模糊的评估方法设计了通信装备效能评估模型,对通信装备效能进行全景式科学预测。实验结果表明,自适应神经模糊方法能有效地对通信装备效能进行全面优化评估,为通信装备在复杂环境下的效能评估提供借鉴数据。     

基于自适应神经模糊系统的高超声速飞行器再入预测制导

针对高超声速飞行器再入运动过程模型的非线性特性,提出了一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的再入预测校正制导方法。在以能量为自变量的三自由度再入方程的基础上分别设计了纵向制导律和侧向制导律。以能量和剩余航程偏差为输入参数,侧倾角调节量为输出参数,设计了ANFIS控制器,并将其应用于纵向制导。侧向制导基于横程与能量的近似线性关系,设计了由分段漏斗形横程走廊控制的侧倾角反转逻辑。仿真结果表明,所设计的制导律具有制导指令解算速度快,制导和落点精度高且对再入初始偏差及过程扰动不敏感的优点。     

基于加速度计的模糊自适应温度控制方法研究

在惯性导航系统(INS)工作过程中,加速度计输出的稳定性与温度有很大的关系,温度的稳定性直接影响着惯性导航系统能否快速启动并稳定工作.因此,研究精度高、快速性好的温度控制系统尤为重要.文中提出一种基于DSP的两级变结构温度控制方法.实验证明,该系统可以达到快速启动、输出稳定并能较好适应工作环境变化等要求.     

基于自适应模糊神经网络系统的射击毁伤评估模型研究

针对炮兵对集群有生力量目标射击的毁伤效果评估问题,提出一种基于自适应模糊神经网络系统（ANFIS）的评估新模型。应用坐标毁伤律仿真计算不同炸点分布时的毁伤效果,形成样本数据,采用ANFIS学习出毁伤因素与毁伤效果之间的映射关系,进而对毁伤效果进行评估。运用该模型对炮兵连射击毁伤效果进行评估的实验结果表明,评估值和实际值之差约在3%左右,充分说明该模型精度高,泛化能力好,具有很强实用性,能有效根据弹群信息进行毁伤评估。     

自适应卡尔曼滤波的最新进展

对自适应卡尔曼滤波最新发展的几个分支进行了讨论：相关自适应卡尔曼滤波、多模型自适应卡尔曼滤波、基于信息的自适应卡尔曼滤波、神经网络自适应卡尔曼滤波、模糊逻辑自适应卡尔曼滤波,并对它们主要解决的问题及优缺点进行了分析.提出了一种神经网络自适应卡尔曼滤波器,以及自适应卡尔曼滤波器的发展方向.     

压力仿真系统模糊自适应PID控制

针对压力仿真系统实时、高精度的要求,提出了将模糊控制理论和PID控制结合起来构成模糊自适应PID控制器的方法。利用模糊控制规则在线对该控制器PID参数进行了整定,增强了PID控制器的调节控制能力。并在基于MATLAB/Simulink的仿真环境下,对模糊自适应PID控制器进行了验证。结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器可有效提高系统的动态响应性能,具有很好的稳定性。     

光纤陀螺温度误差自适应神经模糊补偿方法

依据Shupe热致非互易性理论,研究光纤陀螺温度漂移产生机理,设计了-15 ℃～50 ℃温度范围内实验。将自适应神经模糊推理系统和分段建模思想相结合,以实测数据构建训练样本,建立光纤陀螺温度误差自适应神经模糊补偿模型。该模型解决了传统建模方法中模型适配性较差的问题,并有助于缩短陀螺进入稳态的时间。数据计算表明,用所建立的模型进行误差补偿后,温度漂移标准差降低了75.55%,补偿效果明显。     

基于自适应陷波器的噪声调频干扰抑制方法

针对线性调频引信抗噪声干扰能力比较差的问题,提出了基于自适应陷波器的噪声调频干扰抑制方法。该方法根据线性调频引信差频信号的单频特性,将自适应陷波器应用到线性调频引信中,对噪声调频干扰进行抑制。通过自适应调整陷波器的权值,使陷波器在差频信号的频率点具有陷波特性,从而达到噪声调频干扰抑制的目的。仿真结果表明：SJB=-10 dB时,仍然能达到很好的噪声调频干扰抑制效果。     

基于自适应小波神经网络实现鱼雷超声引信信号消噪

将小波理论和人工神经网络技术同时引入鱼雷超声引信目标信号处理中,抑制信号噪声,并给出了自适应小波神经网络的构造方法.采用正交的Daubechies小波系作为小波元,并对尺度参数进行优化选取,以实现更好的拟合信号.仿真结果表明,该自适应小波神经网络对引信目标信号的处理具有消噪效果好,失真小的特点,有利于防止出现误判和漏判目标的现象.     

基于多圈环绕结构的超流体陀螺噪声抑制方法

超流体陀螺是新一代惯性传感器,其面临的关键问题是：输出存在较大的噪声,引起其高测量精度的潜力不能发挥。为此,基于对管路多圈环绕时的流体感抗分析,构建了多圈环绕时超流体陀螺噪声的数学模型;并综合考虑多圈环绕对超流体陀螺的影响,研究最优环绕圈数,提出基于多圈环绕结构的噪声抑制方法。研究结果表明,随着环绕圈数的增加,超流体陀螺的噪声呈现逐渐下降的趋势。根据通用参数,采用最优圈数进行多圈环绕时,超流体陀螺的噪声值被抑制为无多圈环绕时的1/4. 因此基于该方法,超流体陀螺的测量精度得到了显著提高。     

匹配场噪声抑制的稳健方法

由于拖船噪声是一种具有多途角扩展的宽带相干强干扰,拖船噪声抑制是拖线阵声呐系统中的关键技术之一。根据最优传感器阵列处理和匹配场处理的概念,提出两种稳健的匹配场噪声抑制方法：多约束匹配场噪声抑制和匹配场波束形成后噪声抑制。理论与仿真分析均表明,稳健的匹配场噪声抑制方法比常规波束形成器、最小方差无失真响应波束形成器、以及以往的匹配场噪声抑制方法具有更优越的性能。     

基于加权自适应估计的温度测量

采用PXI6031E、ADAM3014及热电偶搭建温度测量系统,并在LabVIEW编写的虚拟仪器平台上实现了航空发动机涡轮后燃气温度的采集.应用加权自适应数据融合算法对4个通道采集的温度信号进行数据处理,得到了采集温度准确的估计值.对涡轮后燃气温度的测量证明,该方法实时性好,精度高,适合平稳过程的测量估计.     

基于支持向量机的磨削参数自适应系统

基于支持向量机的磨削参数决策系统通过多传感器信息融合获得磨削状态信息,用支持向量机分类器对其分类.经建立样本数据、选取核函数及其参数并求解拉格朗日系数,找出支持向量.再求解分类超平面系数,建立训练数据最优决策超平面,并根据样本数据学习.系统按分类学习结果自动选择工艺参数以控制磨削加工质量.     

一种基于核方法的LMF 自适应多用户检测器

为加快收敛速度,获得稳定的性能,提出一种基于核方法的LMF(kernel least mean fourth,KLMF)多用户检测器。将DS-CDMA接收机收到的信号通过高斯核函数映射到高维特征空间(核空间),进行线性检测,并以实例在同步高斯信道环境下进行仿真试验比较。仿真结果表明:该方法能避免高维特征空间的复杂运算,通过选择合适的核参数,KLMF检测比LMF检测具有更好的收敛性能。     

基于改进Elman网络的自适应预测函数控制

基于改进Elman网络的自适应预测函数控制算法，使用网络作被控对象的预测模型，按实际输入输出数据建立对象的网络预测模型(NPM)．当预测误差大于规定值时，在线修正对象数据NPM权值，使其准确反映对象的动态特性，将预测误差控制在规定范围．以电液伺服舵机为对象仿真，选择合适网络结构、权值初值和学习速率，自动修正网络权值以适应变化的被控对象，实现了快变过程的鲁棒控制．     

基于小波变换的自适应Kalman 滤波算法研究

针对组合导航系统中Kalman滤波在实际工程应用中的不足,以惯性/卫星组合导航系统为背景,提出小波变换技术对量测噪声方差阵进行直接调控的滤波算法。介绍Kalman滤波原理,根据小波变换在时域和频域都有良好的局部化性质,检测量测噪声的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测和过去信息的比例关系。仿真结果表明:该算法对噪声干扰有较强的自适应性,能有效抑制滤波发散,提高系统的精度和鲁棒性。     

混沌置乱马尔可夫随机场的自适应鲁棒水印算法

针对嵌入水印易产生人为痕迹,提出基于混沌置乱马尔可夫随机场的自适应鲁棒水印算法.对原始图像进行离散余弦转换,以Logistic映射生成水印图像混沌置乱序列,再用马尔可夫随机场产生噪声可视性函数,得到每象素点允许的嵌入水印最大失真值.实验结果表明,该算法具有很好的不可见性,容量较大,鲁棒性较强.