舵机自抗扰控制应用研究

根据制导武器电动舵机的使用特点,研究了将自抗扰控制用于舵机控制回路的设计方法.给出了自抗扰控制器的设计算法,分析了其控制特性,并在实际系统中进行了仿真实验.实验结果表明,和PID控制器相比较,自抗扰控制具有更好的动态性能、稳态精度以及抗干扰能力.     

HSIC特征模型改进算法的抗干扰问题研究与仿真

提出了一种HSIC特征模型的改进算法(ICMA-HSIC),将系统动态过程划分为若干运行模态, 与系统性能指标建立起直接联系,对系统响应做了完整的划分.在保证调节性能的前提下减少了调节参数的个数.采用闭环为主导的开环系统--闭开环控制结构,符合人类的思维.通过对二阶系统叠加不同的典型干扰信号,分析比较了闭环PID控制、ICMA-HSIC控制在不同的干扰作用下系统的动态、稳态性能的变化,仿真分析表明该控制方式具有较好的抗干扰能力.     

一类非线性非最小相位系统的神经网络逆控制

基于对象的逆动力学模型,提出一种RBF神经网络逆控制的在线自学习控制方案.辨识器采用RBF神经网络和最近邻聚类学习算法,实现对象逆模型的动态辨识.并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性.为克服逆控制对非最小相位系统的不足,利用构造铸系统的方法,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆控制器.仿真实验证明该控制策略不仅能使非线性非最小相位系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有较好的抗干扰能力.     

感应电机模糊预测控制策略的研究

在感应电机IM(Induction Motor)的控制中,电阻、电抗等参数对转速控制产生较大的误差影响,从而影响控制精度和动态响应速度.基于感应电机的数学模型,将模糊逻辑系统引入预测控制.针对异步电机的强耦合特性,提出模糊模糊预测控制的方法,并用模糊预测控制的方法设计了高性能的转速控制器.并借助DSP实验平台,将系统模型下载到实时硬件中进行在线仿真,实验结果表明,所设计的控制器在提高速度控制的快速性和抗干扰能力上得到满意的效果.     

基于SDRE的变体飞行器LPV稳定控制

针对变体飞行器飞行过程中存在的外部扰动和参数不确定性问题，提出一种基于状态相关黎卡提方程(state-dependent Riccati equation, SDRE)的线性变参数(linear parameter varying, LPV)稳定飞行控制方法。首先，基于变体飞行器的气动参数模型和纵向非线性动力学模型，综合考虑外部扰动、系统参数误差以及变形产生的附加干扰，并通过雅克比线性化方法，得到LPV系统模型。其次，针对考虑复合干扰的LPV模型，设计基于SDRE的控制律，并利用θ-D方法进行求解。最后，利用蒙特卡罗方法仿真验证了所提方法能够有效抑制复合干扰，实现飞行器的稳定飞行控制，具有较强的鲁棒性能和抗干扰能力。     

基于模型参考的无抖振离散变结构导引律研究

针对无人机加载数据链使得传统的模拟信号导引律无法直接应用的问题,提出了一种基于模型参考的无抖振离散变结构导引律.该算法利用变结构控制的鲁棒性来保证导引精度,在后方预警机对目标坐标的测量存在误差,或者目标机动等情况下也具有极强的抗干扰能力.并提出了一种无抖振离散变结构控制算法,克服了传统的离散变结构控制算法在进入滑模后出现的抖振现象.通过仿真实验证明提出的无抖振离散变结构控制导引规律能够满足无人机的战术指标要求.     

基于RBF网络非线性系统逆控制的一种设计方案

基于逆动力学控制的思想,提出一种RBF神经网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络结构和最近邻聚类算法,实现了对系统逆动力学模型的动态辨识。并将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动态伪线性对象,从而使非线性对象的控制问题转换为线性对象的控制问题。仿真实验证明该控制策略不仅能使系统具有良好的动态跟踪性能和抗干扰能力,而且具有较强的鲁棒性。     

基于无模型控制的一类宏观经济动态调控

宏观经济系统中财政政策和货币政策如何协同运用是一个亟待解决的问题.具有参数自适应能力和结构自适应能力的无模型控制突破宏观经济系统建立控制模型的困难,很适合宏观经济动态分析,为财政政策和货币政策总量协调提供理论依据.同时,还给出了多输入-多输出系统无模型控制律具有变差最小的性质,这就为国家采用稳健的财政政策和适度从紧的货币政策提供理论依据.通过无模型控制在总需求-总供给模型中应用的可行性分析表明,无模型控制在宏观经济动态调控方面的应用具有很强的可行性.     

模糊多参考模型自适应控制及仿真研究

将模糊理论应用于参考模型的选择，提出一种将模糊选择和自适应控制相结合的模糊多参考模型自适应控制算法。此方法通过模糊规则选取合适的参考模型，能克服传统自适应算法中由于系统参数跳变而带来的控制困难，并且具有较好的鲁棒性能。在无刷直流电机调速系统模型中的仿真表明，此方法控制的无刷直流电机在电机参考转速和负载转矩变化的情况下仍具有良好的动态性能和控制精度。     

基于神经网络的非线性动态系统的多内模控制研究

由于非线性动态系统的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法,用传统的线性系统理论来设计,当工作点大范围变化时,很难保证其性能及稳定性.在人工神经网络内模控制系统中建立了神经网络内部模型和神经网络内模控制器,提出了基于多模型的内模控制方法,它对非线性动态过程的控制具有良好的性能.在此基出上,给出了方便易行控制算法,仿真分析结果验证了控制算法的有效性.     

装备保障任务分配建模与DLS-BCIWBA算法求解

针对以时效优先为目标的装备精确保障协同任务分配问题,设计考虑保障单元能力更新机制,提出基于动态列表规划 (dynamic list scheduling,DLS)和二进制混沌入侵杂草蝙蝠算法 (binary chaotic invasive weed bat algorithm,BCIWBA)的混合任务分配方法,通过DLS选择所需执行的任务,设计BCIWBA为选定任务分配保障单元。BCIWBA利用蝙蝠算法的全局寻优能力和迭代初期快速收敛性进行全局搜索,然后选取部分最优个体融合入侵杂草生长繁殖、空间扩散和竞争生存机制进行局部搜索,并通过学习因子和惯性权重的自适应协同更新以平衡探索和开发能力,结合脉冲频率、响度和发生率变化区间的混沌搜索避免早熟收敛。仿真算例表明,所提方法可对时序逻辑任务分配问题进行快速高效求解。     

基于改进搜索策略的混合蜂群算法

针对人工蜂群算法搜索效率低、易陷入局部最优和精度低等缺点,提出混合蜂群（hybrid bee colony, HBC)算法。将人工蜂群（artificial bee colony, ABC）算法局部收敛性与模拟退火（simulated annealing, SA）算法全局收敛性结合,为ABC算法提供了一种新机制。根据SA算法中Metropolis接受准则, 通过调整温度依概率确定全局最优解的替代值,并利用全局最优解的替代值和个体极值来改进ABC算法的引领蜂搜索模式。其次,改进侦察蜂搜索方式,根据迭代次数非线性减小侦察蜂搜索范围和以一定概率反向搜索更新方式,能够有效地提高算法的全局搜索能力,并加快算法的后期收敛速度。通过对8个复杂函数仿真测试,结果表明,HBC算法在搜索性能和精度方面均有明显提高。     

复合最优模型微粒群优化算法研究及应用

针对微粒群算法全局最优(Gbest)模型收敛速度快、局部搜索能力强、鲁棒性差,局部最优(Lbest)模型全局搜索能力强、鲁棒性好、收敛速度慢的特点,提出了一种结合全局最优和局部最优两基本模型特点的复合最优模型微粒群优化算法。用4个Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,与微粒群算法的两种基本模型相比,该复合模型算法能有效提高算法的收敛速度及全局搜索能力。最后将算法应用于一个非线性系统模型的辨识,辨识结果验证了该算法的有效性。     

遗传算法在神经网络控制中的应用与实现

比较了遗传算法与神经网络的特点,并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性,提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法,该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维,以神经网络为基础,用遗传算法 习神经网络的权系数,即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,将遗传算法和神经网络相结合,分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择,设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法,成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制,仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度,确保了快速达到全局收敛,克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,表明了该方法的可行性与有效性。     

基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.     

一种基于同伦BP网络记忆模糊规则的参数自调整ANN-PI控制及应用

BP神经网络可有效地记忆模糊控制规则,并以“联想记忆”方式使用这些经验.然而,现有前向网络学习算法不可避免地存在局部极小问题,同伦连续BP算法可有效地解决BP网络的全局收敛性问题,同时使网络具有很快的收敛速度.为了进一步提高控制系统的精度和抗干扰能力,本文设计了一种参数自调整ANN一PI控制器.实验结果表明,这种控制器动态响应快,控制精度高,抗干扰能力强,对参数变化不敏感,具有一定的鲁棒性.     

基于ADC法的防空导弹武器系统效能建模

基于ADC(availability dependability capability)法对防空导弹武器系统效能进行建模。针对防空导弹武器系统复杂的特点,构建了系统的多状态及状态转移的路径,充分体现了武器系统的可靠性水平,建立了可用性和可信度模型。克服了ADC法的不足,对系统能力向量进行拓展,考虑了指控能力、抗干扰能力、生存能力等综合性指标,突破单指标效能评估的局限性。采用多种方法组合,对量纲类指标采用标度法进行计算,对定量概率指标采用参数法进行建模,对定性概率指标采用标度法结合德尔菲法进行量化。通过算例的验证表明了该模型适用、准确。     

基于ADC法的防空导弹武器系统效能建模

基于ADC(availability dependability capability)法对防空导弹武器系统效能进行建模。针对防空导弹武器系统复杂的特点,构建了系统的多状态及状态转移的路径,充分体现了武器系统的可靠性水平,建立了可用性和可信度模型。克服了ADC法的不足,对系统能力向量进行拓展,考虑了指控能力、抗干扰能力、生存能力等综合性指标,突破单指标效能评估的局限性。采用多种方法组合,对量纲类指标采用标度法进行计算,对定量概率指标采用参数法进行建模,对定性概率指标采用标度法结合德尔菲法进行量化。通过算例的验证表明了该模型适用、准确。     

非对称变后掠柔性后缘飞机滚转控制分配研究

以往研究已经证明机翼后掠角和后缘弯度的单独改变均可增强飞行器的机动性,探究将后掠角作为冗余控制器后飞机滚转运动收敛特性问题。首先利用计算流体力学方法,探讨了后掠角非对称变化对气动特性的影响规律,建立了不同工况下研究对象飞机后掠角、柔性后缘两种广义操纵面的操纵效能函数。其次综合Kane方法建立的稳定滚转子系统动力学模型,在考虑飞机阻尼力矩影响下,确定了监督控制器-主控制器控制架构下系统主、从控制器控制律。最后将后掠角非对称偏转作为系统冗余控制输入,以操纵面偏转速率为特征量,分析了不同工况下后掠角非对称变化对飞行器稳定滚转运动收敛特性的影响。通过分析可知,采用冗余操纵面设计,可有效增大滚转控制力矩,避免操纵面进入饱和状态,提升飞机整体控制效能。通过两种工况下的仿真结果可知,后掠角操纵面可增强系统容错能力、提升高升力下飞机操纵性能,但会增大系统达到稳定所需的时间。     

Research on Complementarity and Similarity of Technology Convergence北大核心CSCD

Exploring complementary technology convergence and similar technology convergence is conducive to enhancing enterprise innovation capability. This paper analyzes the impact of partner diversity on technology convergence by building a multi-layer network model of organizational cooperation and technology convergence. The research shows that the geographic diversity of partners is not conducive to the occurrence of complementary technology convergence and similar technology convergence. The technological diversity of partners is conducive to complementary technology convergence but not conducive to similar technology convergence. The relationship strength between enterprises and different types of partners has different effects on complementary technology convergence and similar technology convergence. The research results can help enterprises choose appropriate partners to achieve different innovation strategies. © 2023 Editorial Borad of Complex Systems and Complexity Science. All rights reserved.