一类不确定非线性系统的鲁棒稳定控制器的设计

运用微分流形的分布为工具，先将一类多输入多输出不确定非线性系统通过对角状态反馈变换为一个状态矩阵为区间矩阵的不确定线性系统，把非线性系统的不确定性和对角状态反馈变换误差转化为区间矩阵。再对区间矩阵系统应用实对称矩阵集合的最小上界定理进行鲁棒控制器设计，从而达到对原非线性系统的鲁棒稳定控制。最后通过一个算例验征了该方法的有效性。     

食品源单增李斯特菌喹诺酮类抗生素耐药机制研究

以945株食品源单核细胞增生李斯特菌(Listeria monoocytogens,LM)作为研究对象,分析其对喹诺酮类抗生素耐药的分子机制。采用KB法筛选出喹诺酮类耐药的LM,利用PCR检测喹诺酮耐药决定区(quinolone resistance-determining region,QRDR)的基因突变以及质粒介导喹诺酮耐药(plasmid-mediated quinolone resistance,PMQR)基因的分布情况,结合最小抑菌浓度(MIC)值和外排泵抑制剂利血平分析其外排泵的作用,多位点序列分型(multilocus sequence typing, MLST)结合血清组对耐药菌株进行遗传多样性分析。结果表明:32株耐药菌株中gyrA、gyrB、parC与parE的QRDR均未发生氨基酸突变,且未检测到PMQR相关基因;而7株fepR基因发现新的氨基酸突变位点,其作用机制有待阐明;外排泵基因lde在耐药LM中皆有检出,78.1%(25/32)LM加入利血平后MIC值降低至原MIC的1/2以下,lde可能是导致LM对喹诺酮耐药的重要因素。血清组分析发现32株耐药菌株分属血清组I.1、I.2、II.1、II.2和III,MLST共分为10种ST型,其中ST87、ST9和ST8为优势株,具有一定的致病能力。结果表明,lde是LM产生喹诺酮耐药的重要因素,但LM潜在喹诺酮耐药分子机制仍有待阐明,同时其潜在的致病性应引起重视。     

一类串级不确定非线性系统的最优滑模控制器设计

对一类串级不确定非线性系统提出了一种基于SDRE控制的最优滑模控制方法。该方法采用两环控制结构，外环控制器的设计采用基于依赖状态的Riccati方程最优控制，用以产生最优滑模面。内环控制器设计采用滑动模控制以减小控制系统对参数变化、模型误差、外部干扰的敏感。同时提出了两种求解依赖于状态的Riccati方程的方法，所设计的最优滑模控制器能使串级不确定系统具有鲁棒稳定性。最后通过一个仿真算例，验证了该控制方法的有效性。     

基于在线支持向量机的空对地攻击决策算法

为解决无人机对地攻击决策问题, 对影响地面目标威胁度的指标因素进行了分析和量化, 构建了基于在线支持向量的目标威胁度预测模型。利用在线支持向量机实现目标威胁度排序, 进而完成空对地的攻击决策。研究的空对地决策算法具有在线训练、 模型精确度高、 需要样本少和泛化能力强等特点, 有利于快速准确地进行空对地攻击决策。最后, 通过仿真实例验证该算法的正确性。仿真结果表明, 在线支持向量机在计算目标威胁度过程中速度快且精确度高。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制

对一类非线性系统进行简化处理后,结合神经网络逼近方法、自适应滑模控制提出一种新的自适应控制方法.所设计的控制器分为两部分,一部分是等效控制器,另一部分是滑模控制器.滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用.文中用神经网络逼近非线性函数,并将网络权值误差引入到神经网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能.最后给出的仿真算例证明所设计的控制器是十分有效的.     

基于DEM的民航地空VHF通信有效覆盖仿真研究

针对起伏地形环境下求解民航地空甚高频(very high frequency,VHF)通信有效覆盖范围冗余较大、精度较低的问题,采用改进的最大斜率法进行了仿真研究.首先,考虑遮蔽角计算存在计算冗余,提出"高程清洗"方法,降低计算量.其次,考虑求解最大斜率遮蔽角存在误差,采用改进的反距离加权插值法对原始数字高程模型数据进...     

应用干扰观测器的导弹发射车起竖装置鲁棒控制

针对现有垂直导弹发射车起竖装置的起竖平稳性不足和快速性不够的问题,对起竖装置的运动学部分和液压部分进行建模,在此基础上利用backstepping方法实现起竖角的精确控制. 由于系统存在着建模不确定性误差和未知外部干扰,运用径向基神经网络干扰观测器对其进行估计,并将估计输出应用于起竖角的控制,从而提高了系统控制精度. 仿真结果表明,所设计的基于径向基神经网络干扰观测器导弹发射车起竖装置backstepping控制器具有良好的动态特性和强鲁棒性.     

UCAV协同攻击多目标的任务分配技术研究

为解决单目标函数构建的任务分配模型不能给火控决策者提供更多有用信息的问题, 将无人机（UCAV： Unmanned Combat Aerial Vehicle）损耗代价和目标毁伤价值作为UCAV协同攻击任务分配的两个目标函数, 对其进行多目标优化, 建立新型任务分配模型。在此基础上, 采用一种改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGAII: )进行求解, 得到多目标协同攻击任务分配的Pareto最优解集, 然后根据决策者的偏好选取最佳的任务分配方案。最后通过仿真算例, 验证了该算法的收敛性及有效性。     

“日盲区”紫外光大气散射研究

无线紫外光通信具有抗干扰能力强、非视距通信等特点,在军事通信领域应用越来越广泛。针对紫外光的大气传输特性,为下一步实现紫外光通信组网提供物理层的理论依据,研究了紫外光非视距单次散射模型,并简化模型建立了紫外光单次散射近似模型。使用近似模型分析了紫外光通信三种工作模式下的通信效果,着重探讨了定向条件下收发器不同角度对通信性能的影响,仿真结果表明,不同的收发角度对紫外光通信影响较大,其中定向条件下通信性能最好。     

基于改进蚁群算法的无人机航迹规划

针对无人机在指定地点执行侦察、 巡逻或攻击等任务, 将无人机执行任务的航迹代价模型转化为旅行商问题, 采用改进蚁群算法实现航迹规划。通过引入去交叉禁忌搜索策略, 对基本蚁群算法进行改进, 以解决在收敛后期易陷入局部最优的问题。同时, 利用数值仿真对所研究的基于改进蚁群算法的无人机航迹规划算法进行验证。仿真结果表明, 该算法能提高了无人机航迹优化能力。