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为了改善无人机自主空中加油(AAR)“捕获”阶段中受油机对锥套的“被动跟随”状况,对此阶段实施预测制导方案,即利用自回归(Auto Regressive, AR)模型预测锥套飘摆的未来位置作为受油机导航点,并依据卡尔曼(Kalman)滤波原理对模型进行参数估计。通过加油仿真试验现象对提出方案的实时性能进行定量分析,并提出4种提高实时性的优化措施。仿真结果表明,所提出算法具有极高的预测精度,改善后的方案满足空中加油场景的实时性要求,能够使加油对接成功率显著提高,对无人机自主空中加油技术的实现具有重要意义。 相似文献
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近年来无人机武器化备受各国关注,无论从无人机察打一体化和低附带毁伤的军事需求,还是效费比的制约,都在促使无人机载制导炸弹快速发展。未来无人机载制导炸弹向小型化、通用化、网络化及智能化等方向发展,以适应信息化条件下的现代战争。阐述了发展无人机载制导炸弹的必要性,介绍了目前国内外发展的现状,并对未来的发展趋势和主要关键技术进行了概括性分析与研究。 相似文献
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对存在敌威胁时的空中加油任务,提出一种基于遗传算法的区域配置方法.其通过建立空中加油区域优化配置模型,将不同的代价通过转换而统一在适应度函数中.先就战场环境参数得出加油可行区域,然后将可行区域拓展为搜索区域,再针对搜索区域设计编码和代价函数,并把配置方案的不同代价统一到适应度函数中,最后运用遗传算法进行全局搜索,以求得最优化配置. 相似文献
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基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
现有机械零件剩余寿命预测模型在建模过程中,无法同时采用已有数据库数据及被预测产品实时退化数据,为了弥补其不足,提出一种支持向量机(SVM)和非线性卡尔曼滤波相结合的机械零件剩余寿命预测模型。根据现有全寿命试验数据训练所得的SVM回归模型,建立非线性卡尔曼滤波状态更新方程,依据机械零件退化特征构造时间更新方程,设定初始剩余寿命值及其方差,通过逐步迭代计算各时刻剩余寿命估计值及一定置信水平的置信区间。该计算模型能够充分利用现有零件与同类零件全寿命试验数据和被预测零件的实时状态退化数据,实现剩余寿命预测。以某型号滚动轴承为例,验证了所提出剩余寿命预测模型的精度、稳定性及工程应用价值。 相似文献
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针对存在输入和输出多约束的高超声速飞行器再入控制问题,提出了一种基于特征模型的鲁棒预测控制方法。对耦合的非线性再入动力学采用低阶线性特征模型简化,设计鲁棒预测控制器保证满足再入控制的多约束。基于特征模型的低阶等价性,将再入动力学的输入输出动态特性用线性时变的特征模型描述,并将三通道姿态耦合和干扰作为广义复合干扰。将灰色理论中累加求和的思想引入到特征模型参数辨识算法中,弱化了再入随机噪声的影响,通过灰色辨识方法在线估计特征模型的时变参数和干扰。设计一种基于线性矩阵不等式(LMI)滚动优化技术的H_2/H_∞鲁棒预测控制律与基于灰色辨识的补偿器共同构成复合控制器,保证了整个闭环系统的稳定,满足输入和输出约束。数据仿真验证了算法的有效性。 相似文献