具有可变终端代价项的非线性模型预测控制

针对离散时间非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种具有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案.此方案通过引入自调节因子,并对其设定不同的自调节规则,使终端代价函数项具备了可变自调节性能.证明了带有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案可保证闭环系统的性能.为自调节因子提出了若干自调节规则,并分别分析了它们的性质.用实例证明了研究结果的有效性.     

导弹自控终点散布与发射初始姿态关系建模研究

在给定导弹自控终点纵向散布的情况下,如何界定导弹的发射初始姿态域?是动基座发射的导弹武器系统必须面对的问题,它对确定导弹武器系统战术技术指标、发射方式和战斗使用等至关重要。文章通过设计正交试验表、弹道仿真和回归分析等技术途径,建立了导弹自控终点纵向散布和初始发射姿态之间的数学模型,依据此模型并给定导弹自控终点纵向散布,采用非线性规划方法,可获得初始姿态域。     

衰减记忆自适应滤波在惯导系统传递对准中的应用

针对滤波稳定性问题,提出了一种改进的衰减记忆自适应滤波算法。通过引入衰减记忆滤波矩阵,根据残差序列输出的互不相关性,在线自适应地调整衰减因子,从而使衰减记忆滤波工作在最佳状态。将该算法应用于惯导系统的传递对准过程,仿真结果表明在模型和噪声统计特性的先验信息不准确时,该算法优于传统的卡尔曼滤波。     

基于BDI的Agent动态推理模型

本文基于慎思式Agem的理论,研究如何发展Agent的适应能力,对现有Agent的推理模型作了改进,提出了一个具有动态推理能力的Agem模型,在文章的最后用一个简单的事例验证了这种推理过程的合理性。     

Agent的信念、愿望、意图模型

本文分析了Agent的信念、愿望、意图模型（BDI模型）。依据BDI模型结构,本文刻画了Agent的内部状态,主要涉及Agent的信念、愿望和意图等思维属性,使该模型既能描述客观环境,又能描述Agent的思维状态及其变化过程。     

基于组合载波相位的飞行器姿态确定

为解决全球导航卫星系统(GNSS)姿态测量中整周模糊度的快速求解问题,提出一种基于组合载波相位的短基线整周模糊度解算方法,利用单个历元的观测数据解算整周模糊度.根据多颗卫星的单频载波相位整周模糊度解算结果,应用最小二乘原理对基线向量进行精确求解,进而由基线向量确定出飞行器的姿态角.仿真结果表明,该模糊度解算方法在单个历元内至少能够解算出8颗卫星的载波相位整周模糊度,解决了GNSS动态测姿领域的一个关键性问题.测姿结果显示,偏航角和俯仰角的测量误差均小于0.2°.该研究成果可以为GNSS姿态测量系统在航空、航天等对实时性要求较高的领域中的应用创造条件.     

带丢包和量化的参数不确定系统滚动时域估计

针对网络化系统中丢包、量化和参数不确定性对状态估计的影响,提出一种带有预测补偿机制的鲁棒滚动时域估计算法。将丢包现象描述为概率已知的随机Bernoulli序列,并利用丢失数据的预测值进行丢包补偿,将数据量化引入的量化误差描述为观测方程中的一个有界不确定参数,将模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动,基于滚动优化策略,考虑量化和模型不确定性影响最严重的情况,通过滚动求解一个min-max问题得到最优状态估计器。对所提算法进行稳定性分析,推导了估计误差范数平方期望的一个上界函数,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

高超声速飞行器再入突防轨迹快速优化

针对含路径点和禁飞区约束的再入突防轨迹快速优化问题,提出了一种基于自适应hp 伪谱法的多阶段求解策略. 给出了含路径点、禁飞区、热流、过载、动压等约束条件的轨迹优化模型,利用Radau伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题. 引入内点（连接点）概念,将路径点、禁飞区转化为内点约束,统一于一个优化框架内,结合自适应节点配置方式,在通用优化软件包内实施这一思想. 仿真结果表明,该方法能够更精确地捕捉状态变量、控制变量的不连续性、非平滑性及禁飞区的边界切点,适合求解含路径点和禁飞区的突防轨迹快速优化问题.     

做好企业思想政治工作中“人”的工作

论述了依靠职工办企业的观点,探讨了建设高素质的职工队伍的问题,提出了全方位、多层次关爱和善待职工的具体做法.     

粒子群优化小波神经网络在惯导系统传递对准中的应用

为克服系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,利用小波神经网络具有收敛速度快,结构简单,计算量小等优点,将其应用于惯导系统传递对准。并采用粒子群算法优化小波神经网络参数,取代传统的梯度下降法,克服了网络参数选取的盲目性,避免陷入局部极小值。仿真结果表明采用粒子群优化的小波神经网络进行传递对准,不仅获得了与Kalman滤波相同的精度,而且收敛速度快,满足了对准的实时性要求。