可靠性增长试验的优化设计

讨论了以系统失效率为目标、试验费用和试验时间为约束条件的优化问题,运用梯度投影法得到了最优解;然后讨论了以试验费用为目标、系统失效率为约束条件的优化问题,运用Lagrange乘子法得到了最优解。仿真算例表明,两种算法的效率都较高,按照优化后的分配方案安排可靠性增长试验,能得到最大的收益     

基于最优LS-SVM的制导工具误差分离与折合

将最小二乘支持向量机方法应用于制导工具误差分离于折合。利用线性核函数获得了工具误差系数的估计,然后利用交叉验证技术推导了最小二乘支持向量机最优参数的选择准则。该准则的计算是基于模型求解的中间参数,所以并没有增加很多的计算量。最后根据六自由度弹道仿真软件进行了特殊弹道与全程弹道的仿真。仿真计算表明,与最小二乘和主成份方法相比,最优最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

基于遗传算法的工具误差分离与弹道折合

制导工具误差分离与折合是导弹精度评定中的重要问题,针对传统主成分方法中主要成分选择上的困难,提出了利用遗传算法确定最佳主成分子集的方法,遗传算法适应度函数综合考虑了模型拟合与预测性能,能够有效避免过拟合问题,使得分离结果的预测能力显著增强。仿真计算表明,与最小二乘和主成分方法相比,遗传算法获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

海基导弹初始误差分离建模与参数估计

影响海基导弹落点偏差的因素主要是制导工具误差和初始参数误差。首先分析了海基导弹初始误差的来源,包括三项定位误差、三项定向误差以及三项艇速误差。然后详细推导了初始误差对弹道遥测、外差数据的影响,建立了海基导弹初始误差分离的线性模型,结果表明初始误差与工具误差可以实现线性分离。最后根据六自由度弹道仿真程序仿真的遥测数据和外测数据对模型进行了验证,计算结果证实了模型和算法的正确性与可行性。     

可靠性增长分析的整体推断技术

Gamma分布函数Γ(α,β)常常用作贝叶斯指数可靠性增长模型的先验分布密度函数,参数α、β值的不同,将使增长试验的评估结果有很大的差异。引入服从逆Gamma分布的折合因子,得到一种可靠性增长分析的整体推断技术。该技术是闭合的,具有递推分析形式。通过典型示例与其它确定分布参数的方法进行比较,可知这种方法更加接近工程实际。     

基于干扰估计的高超声速飞行器鲁棒控制方法

针对高超声速飞行器高度与速度跟踪所面临的参数不确定与外界干扰问题,提出基于干扰估计的鲁棒控制律设计方法。首先建立含参数不确定与外界干扰的高超声速飞行器模型;而后基于动态逆思想,将动力学模型进行线性化,并将由参数不确定与外界干扰对系统造成的总效果看作系统总干扰,从而引入线性扩张状态观测器实现对系统状态及总干扰的估计;最后考虑总干扰作用,提出具有鲁棒性能的动态逆控制律与滑模控制律。通过与传统控制律进行对比仿真,结果表明所设计的两种鲁棒控制器只需在原有方法基础上进行简单改进,即可较大程度提高对系统参数不确定与外界干扰的鲁棒性,具有良好的跟踪性能。     

惯导工具误差分离与折合的支持向量机方法

制导工具误差分离与折合是导弹精度评定中的重要问题。由于工具误差分离存在着很强的复共线性,传统的最小二乘方法与主成分方法不能很好的解决这一问题。提出了利用支持向量机方法获得工具误差系数估计的思想,并将估计结果应用用到弹道误差折合中,与最小二乘和主成分方法相比,支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,分离残差较小,折合得到的全程弹道遥外差更加接近于真实值。