目标自动跟踪半实物仿真平台设计

介绍了战车目标跟踪系统半实物仿真平台设计方案和开发过程,描述了仿真系统的结构、组成、功能和实现方法.在该平台上可以进行各种目标跟踪仿真试验.该仿真系统是战车目标跟踪火控系统的重要组成部分.     

饱和特性下坦克火炮控制器的优化与仿真

在对坦克炮控系统的分析中,针对考虑伺服电机的饱和特性,分析比较了系统特性的改变,利用MATLAB中的simulink及所带的优化函数对PID控制器的参数进行了优化,仿真结果取得了良好的效果.     

暂态能量函数中不可积项积分路径的探讨

阐释了能量函数中不可积项的积分路径。考虑转移电导时,首积分法构造的暂态能量函数含有不可积项。现有的理论将故障后系统的稳定平衡点作为积分路径的初始点,并在计算临界能量时虚构了稳定平衡点和不稳定平衡点间的线性路径。分析表明,故障轨线上的点在故障后系统中的轨道上存在零势能点,不可积项的积分路径是故障后系统中从该零势能点出发的轨线。由此得到一种能量计算方法,能够逼近准确值,可用于分析现有方法的准确性。示例表明,线性路径法采用了上述积分路径的线性近似,有时结果接近准确值,有时偏差较大;梯形近似法不一定能提高能量计算的准确性。     

一类时延神经网络的非线性分析

本文详细讨论了一类由两神经元藕合的时延网络系统,分析了该系统稳定、分叉 的条件,指出利用分叉稳定因子(延迟时间)可以进行分叉控制、极限环幅值控制等,并给出 了仿真的具体实例．     

径向基函数神经网络的一种构造算法

提出了径向基函数(RBF)神经网络参数的一种新的学习算法——分类优化迭代算法。在此基础上,设计了RBF网络的一种构造算法。仿真结果表明了本文方法的有效性。     

MIMO系统转化为Luenberger能控规范型的条件

线性系统化为Luenberger能控规范型后可以很方便地进行极点配置.本文证明,在完全能控的情况下,MIMO系统能否化为Luenberger能控规范型与系统的最大能控性指数和最小能控性指数之差有关.如果两者之差大于1,就可能在控制矩阵B中除第l行(l=sum from i=1 to m μi,1≤m≤r)以外的位置上出现非零元.结果表明,用Luenberger能控规范型方法进行极点配置有一定的局限性.     

基于模糊神经网络的非线性大系统滑模自适应控制

针对一类非线性大系统，基于模糊神经网络，提出了一种分散滑模自适应控制方法。由模糊神经网络实现滑模控制，平滑了控制切换信号，消除了滑模控制中出现的颤动现象且使系统有强的鲁棒性，同时在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的上界。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定理论证明了闭环系统是稳定的且跟踪误差收敛到零的一个邻域内。     

解Job-shop调度问题的自适应遗传方法

研究Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题。首先分析遗传算法的参数值优化问题，然后结合遗传算法和调度的特性，构造解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的自适应遗传方法，最后针对几个典型调度问题提出解决方案。仿真实验表明了此法用于复杂调度问题的优越性。     

梯度算法下RBF网的参数变化动态

分析神经网络学习过程中各参数的变化动态,对理解网络的动力学行为,改进网络的结构和性能等具有积极意义.本文讨论了用梯度算法优化误差平方和损失函数时RBF网隐节点参数的变化动态,即算法收敛后各隐节点参数的可能取值.主要结论包括:如果算法收敛后损失函数不为零,则各隐节点将位于样本输入的加权聚类中心;如果损失函数为零,则网络中的冗余隐节点将出现萎缩、衰减、外移或重合现象.进一步的试验发现,对结构过大的RBF网,冗余隐节点的萎缩、外移、衰减和重合是频繁出现的现象.     

线性离散时延系统的辨识

本文根据逐步回归思想,提出了一种辨识多输入-单输出线性时延系统(MISO-D)的新算法.本算法可推广应用于一类极其广泛的多输入-多输出时延系统的辨识,与迭代法相比[1-4],计算量小,应用范围广.