一类不确定仿射非线性系统的自适应变结构控制

研究非匹配不确定仿射非线性系统的输出跟踪问题．针对系统中的参数不确定性，基于李亚普诺夫稳定性理论提出了一种分段控制方案，当控制误差大于一定范围时，采用自适应变结构控制方案，使得闭环跟踪系统全局渐近稳定，参数估计值收敛，系统信号保持有界，控制误差减小到零域附近时，切断变结构控制，避免了颤振现象的出现．理论研究和仿真结果证实了理论结果的正确性和有效性．     

一种新的改进遗传算法——混合式遗传算法

针对遗传算法应用的局限性,把模糊思想应用到大变异操作中,提出了模糊大变异操作;并结合自适应遗传算法、最佳选择策略机制和过滤操作的思想,提出了一种新的遗传算法结构--混合式遗传算法(hybridgeneticalgorithm,HGA).HGA不仅保证了算法的全局收敛性,而且提高了算法的收敛速度和稳定性.算例验证了算法的优越性能.     

基于滑模观测器的非线性系统迭代学习控制

针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模观测器的迭代学习控制算法。根据系统的非线性特性,利用一种滑模观测器对系统的状态进行估计,根据估计信号设计了一种类D型开环迭代学习控制律。这种控制方法不需要对系统的跟踪误差信号进行微分,从而对系统的量测噪声不敏感。给出了控制算法的收敛性证明,通过仿真实验证明了这种算法的有效性。     

溅落点散布误差对火箭助飞鱼雷射击效率影响研究

为分析研究溅落点散布误差对火箭助飞鱼雷对目标射击效率的影响,分析建立了火箭助飞鱼雷空中和水下弹道模型,以及对目标的自导检测模型,进而建立了基于蒙特卡罗法的火箭助飞鱼雷发现概率计算模型,并就火箭助飞鱼雷溅落点散布误差对发现概率的影响作了仿真计算.仿真结果表明,在影响火箭助飞鱼雷发现目标概率的诸多因素中,溅落点散布误差是主要的因素之一,对于特定的声自导系统,溅落点散布误差在一定范围内对发现概率的影响较为平缓,只有超过一定值后,发现概率才快速下降.     

基于Simulink/VRML的自主水下航行器编队控制仿真

针对多自主水下航行器编队协同控制问题，建立了基于Leader-Follower编队的数学模型，设计了编队控制律，并从理论上证明了控制律的稳定性。为了直观地表达自主水下航行器编队控制的效果，利用MATLAB的Simulink/VRML工具箱构建了水下航行器的编队控制的可视化仿真模型。仿真结果表明，提出的编队控制算法是有效的，所构建的仿真平台直观地表达了自主水下航行器的编队效果，该仿真模型易于扩展，且可以验证其它编队控制算法。     

基于卡尔曼滤波的二次型神经网络学习算法及收敛性分析

提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法，并证明了该算法的收敛性。与文献［２，３］中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比，新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力，并且对学习率有很好的鲁棒性，不容易陷入局部极小点。仿真实验结果表明了新算法的有效性。     

Ti(On-Bu)4/AlEt3-Et(Ind)2ZrCl2/MAO催化体系原位聚合制备LLDPE

利用茂金属与MAO的复合物为乙烯原位聚合制备短链支化聚乙烯的共聚催化剂，以Ti(On-Bu)4/AlEt3为二聚催化剂组成双功能催化剂体系，该聚合体系具有高活性、分子量分布窄、结晶度低以及聚合物物性可调等优异特点。     

一种适用于SINS动基座初始对准的新算法

在运载体运动情况下,提出了一种适用于捷联惯导系统(SINS)初始对准的新算法,该算法以惯性空间为过渡参考基准,即建立了初始时刻惯性坐标系(i₀系)和初始时刻捷联惯组惯性坐标系(i_b0系)两个惯性坐标系。将捷联惯组坐标系(b系)与导航坐标系(n系)之间的初始对准姿态矩阵的实现分解为三步骤:(1)通过地理位置和初始对准时间求解i₀系至n系的变换矩阵;(2)通过惯导比力方程变形,引入测速仪速度辅助,求解从i_b0系至i₀系的常值变换矩阵;(3)使用姿态更新算法实时计算b相对于i_b0系的变换矩阵。最后,载车运动环境下的初始对准试验结果表明航向角对准精度达到了0.1°(1σ)。     

主动磁悬浮轴承的非线性反演变结构控制

基于主动磁悬浮轴承的非线性模型,提出了一种非线性的控制方法－全阶电磁机械系统的反演变结构控制法,在对转子位置,速度及电流进行测量的基础上,控制器解决了主动磁轴承中存在的不确定性非匹配问题,实现了位置跟踪,仿真实例证明了控制器有效性。     

基于多普勒速度声纳的水下航行器导航方法

提出由多普勒速度声纳、姿态测量组件和陀螺罗经组成导航系统,研究了速度解算和误差分析方法,给出了导航卡尔曼滤波算法．实船航行试验结果证明了导航方法的有效性.