飞翼布局舰载无人机自主着舰技术研究

舰载无人机自主着舰是舰载机飞行过程中技术复杂、风险最大的环节之一。舰尾流等着舰环境以及甲板的运动是导致着舰产生严重偏差的主要原因。为了掌握环境对着舰过程的影响,需对舰尾流、甲板运动进行建模仿真,尽量真实地反映出理想着舰点的运动情况。在此基础上根据飞翼布局无人机的动力学特性和着舰的技术要求针对飞机纵向着舰设计出理想的下滑轨迹和纵向通道采用高度跟踪控制,横侧向通道采用侧向偏离控制,发动机通道采用基于迎角恒定的动力补偿控制的控制策略。最后结合舰载无人机动力学模型在舰尾流以及甲板运动仿真中实现垂直高度偏差在理想值正负0.78m内、水平位置误差在理想值正负6.1m内的精确着舰,并对方法进行评估验证。     

舰载机着舰下滑段飞行员操纵策略研究

为提高舰载机在不同返航着舰重量下的着舰精度,对飞行员着舰操纵策略进行了研究.首先对着舰操纵基准状态进行了探讨.研究表明,为避免满载返航失速,应以最大着舰重量状态作为操纵基准状态.而后采用人机闭环着舰仿真,对"保持迎角不变"和"保持速度不变"操纵策略进行了对比研究(简称"保角"和"保速度"策略).结果表明,不同着舰重量下,"保角"策略相对表现更好,"保速度"策略着舰点"发散","保角"策略着舰点相对"集中".在算例中,"保角"策略着舰点集中在-1.8~9.4m之间,而"保速度"策略着舰点集中在7.2~17m之间.此外对两种策略着舰差异产生原因进行分析,结果表明,"保角"策略首先针对不同着舰重量,采用了恒定的基准姿态角;其次"保角"策略不仅通过跟踪下滑光束保持了轨迹角,减小了高度误差,而且通过保持基准迎角不变减小姿态角误差、进而减小了尾钩误差,因此在不同着舰重量下,"保角"策略着舰精度更为稳定.但这一结论仍需在实际飞行中进一步验证.     

舰载机纵向自动着舰控制

对舰载机纵向着舰控制系统进了分析和研究,根据舰船甲板运动引起舰载机着舰点不断变化的问题,加入甲板运动补偿环节,并对补偿律进行了设计;对常规的纵向导引控制律进行了改进设计,引入模糊控制.仿真结果表明,引入甲板运动补偿环节,有效地减小了由于甲板运动造成的着舰误差,提高了着舰的安全性,模糊PID导引控制律比常规的PID导引控...     

基于卡尔曼滤波理论的甲板运动预估技术研究

航母在航行过程中，海浪运动将会导致舰体产生俯仰、横滚、偏航、上下起伏等运动，这将严重威胁舰载机的着舰安全。为了确保飞机在航母上成功降落，必须在着舰前使飞机运动轨迹与甲板运动同步，因此，本文研究了甲板运动预估技术，运用卡尔曼最优波波理论开发了甲板运动预估器，并提出首先对引入着舰导引系统的甲板运动信息进行预估，然后再进行超前补偿的策略。经仿真验证，甲板运动预估与补偿的结合，可以明显减小舰载机着舰误差，提高着舰精度。     

基于L1自适应着舰纵向控制与特性分析

考虑到舰载机着舰在最后阶段受到舰尾气流的不利影响。因此,为了提高舰载机着舰控制系统的鲁棒性,提出一种基于L1自适应控制的纵向着舰控制律设计方法。首先,对舰尾流进行分类并将其转化为控制系统的干扰模型,通过分析舰尾气流特性来构建与之相对应的L1自适应控制律结构;然后,基于L1自适应控制方法设计纵向自动着舰控制律,其中包括设计状态观测器、L1自适应控制律、低通滤波器和自适应律,并且对设计好的系统进行了稳定性分析;最后,讨论不同尺度风速的舰尾流对自动着舰系统的影响规律,并且采用“单因素方差分析法”对不同舰尾流环境下的着舰点进行分析。仿真结果表明不同风速下的舰尾流对着舰精度存在一定影响规律,并且所设计基于L1自适应纵向着舰控制律具有较强的自适应性和抗干扰能力。     

舰载机着舰侧向回路的滚动时域控制

舰载机着舰问题是一个十分复杂的难题.由于航母的斜角甲板只有几十米宽,故而舰载机要降落在航母上需要十分精确的控制.在横测向控制中,最重要的是控制偏心距.为保持期望的着舰姿态,建立了舰载机横侧向着舰的非线性动力学模型,通过设定期望的着舰位置与姿态,将舰载机横侧向动力学模型的状态转化为误差状态,在攻角为11.7°,空速为70m/s的平衡点设计控制器,采用滚动时域预测控制来解决舰载机着舰的横侧向控制问题,用VC++构建三维仿真平台,在MATLAB上建立控制器模型,运用网络通信发送到三维仿真平台上,控制舰载机实现自动着舰.仿真结果表明滚动时域优化算法可以很好的实现舰载机着舰侧回路非线性系统的航迹跟踪与姿态跟踪.     

舰载机自动着舰可视化仿真

根据舰载机自动着舰系统的原理建立了航母的甲板运动、舰尾流、甲板运动补偿和舰载机着舰的引导控制模型;使用3D Max软件绘制了飞机、航母的三维模型;利用Visual C++和OpenGL软件进行编程,完成了舰载机自动着舰仿真软件的设计,并实现了舰裁机自动着舰的可视化仿真.     

基于机舰协同的舰载机着舰过程分析

舰载机作为航母的主战武器,是航母作战能力的保障。在航母的整个作战链条中,舰载机的着舰是最重要的环节之一。文章首先对航母平台、助降设备,以及配备人员等与舰载机着舰密切相关的几个因素进行了简要分析,然后结合舰载机着舰的具体过程,详细阐述了如何通过航母和舰载机的紧密协同来实现舰载机的安全着舰。     

基于自适应积分滑模的舰载机纵向航迹最优控制

舰载机进舰着舰飞行航迹控制严重影响着舰精度和着舰安全。通过建立舰载机着舰纵向运动小扰动模型,将航迹运动模型分解为标称模型和不确定项。结合线性二次型调节器(LQR)与自适应积分滑模,设计了舰载机着舰的纵向航迹控制律。采用LQR对标称模型进行控制,利用自适应积分滑模控制消除不确定项的影响。在不同初始高度误差、舰尾流扰动和甲板运动的工况下,对着舰纵向航迹进行了仿真计算。仿真结果表明,所设计的航迹控制律能够消除初始高度误差、舰尾流扰动和甲板随机运动的影响,实现舰载机纵向航迹的精确跟踪。     

飞翼无人机自主着舰控制技术的综述

舰载机的着舰过程被认为是舰载机事故率最高的阶段,因此,如何引导与控制舰载机特别是无人机舰载机实现精确着舰,一直是国内外研究人员的研究热点。对无人舰载机所采用的气动布局和研制无人舰载机的迫切性、必要性进行了描述,对国内外飞翼布局无人机的现状进行了研究,对自主着陆和着舰技术进行了比对分析,并且指出了自主航母着舰控制技术的特殊性。针对无人舰载机在自主着舰过程中遇到的复杂风扰动、甲板运动和航母条件限制,分析了舰载机着舰过程中的控制与导引技术难点,对自主着舰控制的关键技术和解决方法的发展过程和现状进行了阐述和总结,并就自主着舰技术的发展进行了展望。     

基于改进的混合蛙跳算法机器人路径规划的研究

对于采用混合蛙跳算法进行机器人路径规划容易产生局部最优、收敛速度慢等问题,把人工鱼群算法融合到混合蛙跳算法。人工鱼群算法的追尾行为有利于加快收敛速度,群聚行为提高了跳出局部最优解的能力。把机器人路径规划问题转化为最小化问题,使用改进的算法对其进行优化,最终得到全局最优路径。仿真结果表明,与改进前的算法相比,改进后算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度。     

多品种小批量粮油机械制造业流水车间JIT调度问题研究

粮油机械制造业是为粮油加工企业提供技术装备的重要产业。随着人民群众对粮油的品种、质量的要求越来越高,传统的大批量生产方式逐渐被多品种、小批量现代化大生产模式所取代。作为提供粮油工业装备的行业,生产技术和传统工艺革新迫在眉睫。调度作为保证制造车间有序生产、稳定运行的决定性因素,传统算法很难针对准时制(just-in-time,JIT)要求下流水车间调度问题进行建模和有效求解。在此提出一种基于JIT的遗传算法和模拟退火算法的混合式智能优化算法,采用流水车间10×5 Benchmark进行了调度性能基准测试。结果表明,针对多品种、小批量粮油机械制造流水车间提前/拖期调度问题,搜索效率高,解质量稳定,具有较好地全局优化能力。     

一种新型快速直线检测算法

针对传统的Hough变换直线检测的方法需要对整幅图片的每一个像素点进行判断和计算,最后才能得出直线参数,这样就造成计算量大,计算时间长,且需要存储大量数据将占用大量内存资源等缺陷。提出了一种新型的直线检测算法来解决以上存在的问题。与已有算法不同,该算法不需要进行坐标变换,该算法的思想就是依次检测直线上的像素点,当检测到图片中某一像素点特征值为1（图片中的直线像素点特征值为1,背景点特征值为0）,则需要判断以该像素点为圆心,以常数R为半径的圆周上是否存在一对特征值为1的像素点,且该对像素点之间的相位相差180°,故可以快速地得到该直线的参数方程。若以该点为圆心的圆周上不存在这样一对灰度不为零的像素点,则继续检测图像的下一个像素点,直到扫描完整幅图像或是得到一条直线参数。与传统的Hough变换相比,该算法计算量和计算时间最多是原算法1／R（与选取的半径参数R相关）,Hough变换占用内存与图片大小相关,本算法占用固定的内存,几乎可以忽略。     

基于AT89C51单片机的信号监控系统设计

设计了一款基于AT89C51单片机的信号监控系统，文章详细地介绍了该系统的各部分结构，给出了各部分结构连接简图，并且给出了详细的算法和部分程序代码，最后在Proteus仿真平台上进行了仿真。实验表明，该系统具有结构简单、体积小巧、功能可靠、使用方便等优点，达到了预期效果。可以应用在工业制造、医疗、家庭生活等多个方面，价格低廉，实用性强，具有广阔的应用前景。     

基于差分算法的反渗透海水淡化优化调度

以系统运行费用为目标的反渗透海水淡化优化调度是一类带有约束的非线性优化问题。针对这一问题,提出一种改进的差分进化算法。该算法对基本差分进化算法中的变异因子和交叉因子进行改进;定义约束违反度函数,将约束优化问题转化为无约束的优化问题。以24小时为一个周期,通过改进的差分进化算法对系统模型进行优化调度。仿真结果表明,改进的算法可以对机组进行优化操作,有效的降低了系统的生产成本。     

一种基于膜计算的遗传算法图像分割方法

提出了一种基于膜计算的改进遗传算法图像分割方法。设计了一个三层膜的细胞型P系统,各个膜通过运行进化规则和交流规则进行寻优。该算法融合了P系统的极大并行性与遗传算法的良好收敛性,并通过与传统遗传算法、Otsu法的实验比较验证了所提出的图像分割方法的可行性与有效性。     

改进蚁群算法FENA2O解决TSP问题研究扈

为了解决传统蚁群算法解决TSP问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种名为FENA2O的改进蚁群算法。通过寻找并更新精英蚂蚁行走路径来提高收敛速度,通过规定蚂蚁数量来降低陷入局部最优的可能,配合2- Opt算法进一步优化所得路径。实验结果表明,算法改进后的收敛速度得到了较大提高,并能够有效解决局部最优。     

基于模糊查询算法的医院体检管理信息系统的设计

由于越来越多的人开始将视线转移到个人健康体检管理上,使得医院在如何实现快速、有序地对体检管理信息进行处理方面面临着巨大的挑战。通过引入模糊查询算法到体检管理系统中,利用语义词法规则结合专家系统对查询条件信息进行分词处理,用模糊贴近度对已经进行分词的条件信息与数据库中存储的对应数据做贴近度的计算,并按照贴近度降序输出,由此使系统尽可能多地快速、准确地获取查询目标数据,减少数据库的冗余度,提高医院体检管理工作的效率,改变医院原有的体检管理运行方式,确保医院体检工作正常有序地运转。     

基于区域生长的翡翠云雾纹理分割方法

根据翡翠云雾纹理特征,提出基于区域生长算法的翡翠纹理分割方法。首先,将图像转换到YCbCr颜色空间,根据统计的翡翠CbCr分量范围,利用边界跟踪算法确定分析区域,然后针对CbCr分量进行FCM聚类,选定生长区域种子,根据生长区域颜色相近和纹理相似的特征,进行区域生长,利用灰度共生矩阵分析Y分量进行纹理特征提取,针对分割效果影响因素,进行区域合并。实验表明该方法的分割效果良好。     

智能车图像处理与识别算法研究

以全国飞思卡尔智能车大赛为背景,介绍了智能车工作的整体框架、图像采集以及图像处理与识别控制算法。智能车控制系统中选择索尼CCD传感器进行路径识别,对采集的视频数据二值化后进行图像处理,进而提取赛道两边的黑色边缘的中心位置,并以此作为小车的方向引导线,结合PID闭环控制算法控制舵机的转向,使得小车能够保证稳定性的前提下高速行驶。