基于微粒群算法的非线性系统建模方法研究

针对非线性系统多模型自适应控制中的模型覆盖问题,提出一种基于微粒群算法的多模型建模方法.首先,对非线性系统定义了基于混合逻辑模型的多模型描述,建立了非线性系统的混合线性多模型;然后,基于微粒群优化算法对非线性系统进行优化建模,在保证建模准确性的同时采用最少的子模型逼近非线性系统;最后,通过一个仿真算例表明了该建模方法的有效性.     

基于微粒群算法的非线性系统建模方法研究

针对非线性系统多模型自适应控制中的模型覆盖问题,提出一种基于微粒群算法的多模型建模方法.首先,对非线性系统定义了基于混合逻辑模型的多模型描述,建立了非线性系统的混合线性多模型;然后,基于微粒群优化算法对非线性系统进行优化建模,在保证建模准确性的同时采用最少的子模型逼近非线性系统;最后,通过一个仿真算例表明了该建模方法的有效性.

     

基于分支分析的机翼摇晃预测与抑制

针对现代战斗机大迎角飞行时的机翼摇晃预测与抑制问题,根据其主要动态特性建立了新的横侧向多自由度模型,通过开环分支分析准确预测了机翼摇晃对应的临界迎角.在此基础上考虑模型不确定性和舵面位置限幅的影响,利用滤波器动态对跟踪误差进行补偿,设计了一种约束滤波自适应反步控制算法,通过采用补偿误差代替跟踪误差进行自适应律设计,确保了输入饱和条件下自适应过程的稳定,并结合闭环分支分析实现了对机翼摇晃运动的有效抑制.六自由度仿真验证了多自由度模型的有效性和控制算法的鲁棒性.     

一种基于即时学习的非线性系统滑模预测控制方法

针对复杂非线性系统的控制问题,采用数据驱动的控制策略,将具有本质自适应能力的即时学习算法与具有强鲁棒性的滑模预测控制相结合,设计了一种基于即时学习的滑模预测(LL-SMPC)控制方法.该方法在在线局部建模的基础上,采用滑模预测控制律求取最优控制量,具有较强的自适应和抗干扰能力,并采用分层递阶搜索策略,避免了求解Diophantine方程,有效减少了计算量,提高了搜索效率.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

一类带有加速度约束的非线性系统最优滑模控制

针对加速度受约束的非线性时变系统,设计了一种全局最优滑模控制算法.首先引入全程滑态因子,保证滑模面一开始就在零值附近,然后选取位置跟踪误差绝对值的积分为指标函数,通过求解该指标函数的最小值来确定滑模面方程的相关参数,最后设计了基于指数趋近律的滑模控制算法.仿真结果表明了该方法的有效性和强鲁棒性.     

平流层飞艇对巡航导弹制导系统干扰对策研究

战斧巡航导弹作为美军精确打击力量的中坚,在海湾战争后的历次战争中起到了至关重要的作用。在对战斧Block 3/4 GPS制导系统采用的抗干扰措施和GPS干扰技术特点分析的基础上,提出了以平流层飞艇为干扰器载体,对战斧巡航导弹的主要对抗策略。     

执行主编寄语

临近空间高超声速目标飞行速度快、活动高度范围广、横向机动能力强、续航里程长、探测难度大、毁伤能力强,具有极大的军事威胁,对我国的空天防御体系构建提出了新的挑战.围绕反临近空间高超声速目标拦截过程中的信息获取、目标跟踪、制导控制等关键技术问题开展研究,可为防空反导武器系统的论证与研制提供理论依据与关键技术支撑.     

临近空间高超声速飞行器轨迹预测方法研究进展

临近空间高超声速飞行器轨迹预测对其自身制导控制与对其防御拦截均具有重要意义.本文从合作与非合作两个角度对临近空间高超声速飞行器轨迹预测中采用的常用方法进行了分析,在合作飞行器的轨迹预测中,重点结合飞行器预测校正制导过程对解析法与数值法进行了归纳与分析;在非合作飞行器的轨迹预测中,主要分析了基于运动模型预测、基于概率密度...     

基于改进的IMM-UKF高超声速目标跟踪算法

针对临近空间高超声速目标跟踪过程中,因初值不准确、状态方程偏差较大而引起的滤波初期跟踪误差较大的问题,提出了基于改进的IMM-UKF高超声速目标跟踪算法。该算法利用方差膨胀原理,添加自适应因子α_k调整状态预测值与量测预测值所占权重。利用Monte Carlo仿真实验与IMM-UKF滤波算法仿真结果进行比较,证明了所提算法跟踪高超声速目标的优越性与可靠性。     

一种无人侦察机监控航线规划方法

提出了一种基于粒子群优化算法的监控航线规划，探讨了粒子群中单个粒子的编码方式和解码顺序，研究了航线光顺方法．最后进行了仿真检验．结果表明，该算法切实可行，初步解决了无人侦察机的监控航线规划问题，在一定程度上提高了无人侦察机的监控效率．