基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制

提出一种基于捕食逃逸鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)紧密编队协同控制方法.基于人工势场法设计了外环控制器,将无人机紧密编队转化成一种抽象的人造势场中的运动;基于鸽群优化算法设计了内环控制器,进行控制量的优化求解.在遵循鸽群优化基本思想的基础上,对其结构进行调整,并针对基本鸽群优化易陷入局部最优的问题,引入了捕食逃逸机制来改善鸽群优化总体性能.最后,将本文所提出的改进鸽群优化算法与基本鸽群优化算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行了系列对比实验,实验结果验证了文中所提方法的可行性、有效性和优越性.     

基于hp自适应伪谱法的四旋翼无人机编队轨迹优化

四旋翼无人机编队轨迹优化是实现高精度跟踪控制的基础.研究四旋翼无人机编队轨迹优化问题,首先建立非线性四旋翼无人机模型,并对模型进行简化与参数获取;再考虑四旋翼无人机编队之间的避撞约束、状态量约束及控制输入量约束;最后采用可自适应选点的hp自适应伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,hp自适应伪谱法对于求解6架四旋翼无人机编队的轨迹优化问题具有良好的效果,能够满足工程实际的约束要求.     

基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器设计

针对无人机编队控制器设计难题,受到大雁飞行时头雁产生的上洗气流能有效减小雁群飞行所需要的体力消耗的启发,设计了无人机编队远距离飞行时的比例-积分-微分仿雁群编队控制器.编队飞行中,无人机由于会受到突风或其他客观因素的影响会偏离最佳的编队位置,针对该问题提出了一种基于莱维飞行鸽群优化无人机编队控制器参数的整定方法,以求取无人机编队时对外界干扰具有强鲁棒性的比例-积分-微分控制器参数.仿真对比验证表明,本文所设计的基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器具有更强的快速性、稳定性和可靠性,减少了无人机远距离仿雁群编队时飞行的油量消耗,并增加了无人机的作战半径.     

基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法

未来空中战场,大规模无人机集群系统将成为主导力量.而对大规模无人机集群系统进行分组聚类是完成作战任务规划的必要步骤.在实际战场中无人机受到有限通信约束,无法得到全面而有效的全局作战信息.因此本文提出一种基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法.根据聚类模型设计鸽群优化算法,研究分析导航能力优异的鸽群智能行为,将鸽群飞行过程中的层级网络机制映射到鸽群优化算法中,解决有限交互环境下的信息不完整问题.一方面,依据鸽群在飞行过程中来自临近个体的引导更为有效直接,因而在有限交互环境下,基本鸽群优化算法中的全局最优信息由交互范围内的最优个体信息替代;另一方面,鸽群的中心位置更新包括三部分:增量惯性部分、模仿部分、环境影响部分.为验证改进后鸽群优化算法在有限交互范围下的有效性,本文采用三种算法针对三个数据集进行聚类分组,仿真结果表明改进后的鸽群优化算法在最优解与平均最优解上均有改善,为实际作战环境下的无人机集群系统聚类分组提供了有效的解决方法.     

基于边Laplacian一致性的多无人机编队控制方法

目前无人机技术发展迅速,其应用也逐步从军事领域扩展到民用领域,多智能体系统一致性理论的结果大大推进了多无人机编队控制的进展.本文考虑带速度、偏航角和高度3个回路的自动驾驶仪且纵向解耦和不确定性扰动的无人机模型,在非平衡拓扑下,给出了基于边Laplacian一致性的分布式编队控制算法.首先用反馈线性化方法对六模态非线性无人机模型进行预处理.其次将编队问题转变成一致性问题;然后基于边Laplacian方法,将一致性问题转化成稳定性问题.利用Backstepping设计系统李雅普诺夫函数,并给出了编队控制算法,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明系统的收敛性,从而保证多无人机编队的实现.最后仿真验证系统受到不确定扰动时,仍有很好的鲁棒性,并能够按指定队形稳定飞行.     

基于自适应有限时间干扰观测器的无人机集群编队控制方法

近年来,随着无人机技术的发展,其任务能力逐渐增强,成本优势逐步凸显,加之多无人机协同技术的不断进步,无人机集群受到科学界、工程界越来越多研究人员的关注,其应用领域也在不断拓展.本文对无人机集群受未知干扰影响下的编队问题进行了研究.首先,设计了基于自适应增益的有限时间干扰观测器,可在有限时间内对未知干扰进行精确估计.然后,将集群中的无人机分为可获知期望编队的绝对位置和不可获知期望编队的绝对位置两种类型,并基于此,设计了一种具有统一形式的包含绝对位置误差、相对位置误差、绝对速度误差、相对速度误差、干扰估计值等的编队控制器,并给出了控制器收敛的充分条件.最后,通过设计的4个数值仿真实验,对所提出方法的有效性进行了验证.     

无人机的自主与智能控制

分析研究了无人机的本质与内涵,系统阐述了无人机自主与智能控制的内涵与本质以及二者的关系,提出了无人机自主控制的设计理念和工程实施要素,合理规划了自主智能控制的等级,提出了无人机自主智能控制实现的工程方法与方案,构建了自主智能控制系统工程实现的架构.     

基于拟态物理法的无人机集群与重构控制

基于拟态物理(artificial physics)法研究多无人机系统的集群构型生成及重构控制问题.在改进传统的拟态物理法基础上定义新的引力和斥力,使质点模型多无人机系统能够生成均匀分布的标准构型,并借助LaSalle不变集理论分析了集群控制律的稳定性;在此基础上,进一步讨论了序号无关的集群构型局部极值的改进策略.探索了一般性集群构型和标准构型之间的可逆且唯一的双射变换,利用双射变换提出了一般性集群构型生成的集群控制算法,并进而讨论了集群队形的收缩与扩张、集群构型切换和集群避障等集群重构问题.为验证提出的质点模型集群构型生成和重构算法,论文基于ROS(机器人操作系统)及Gazebo仿真器构建了多四旋翼无人机的协同仿真平台,分析验证了构型生成和重构算法的有效性.最后,将设计的基于拟态物理法的集群控制律扩展到多固定翼无人机系统,并搭建了基于X-Plane飞行模拟器和无人机自驾仪的多无人机协同控制半实物仿真环境,验证集群构型生成控制律的有效性.     

仿雁群行为机制的多无人机紧密编队

研究了无人机编队的仿生飞行控制问题.雁群可通过有效利用编队飞行过程中的上洗气流节约体力,实现长距离飞行.通过分析雁群长途迁徙过程中的编队飞行机制,讨论了编队飞行与雁群行为机制间的仿生映射机理,设计了一种仿雁群行为机制的多无人机紧密编队构型及控制方法,并提出了一种基于雁群行为机制的编队变拓扑重构方法.仿真验证了无人机群可基于所设计的多无人机紧密编队控制器以较少的耗油量形成期望编队构型并保持,并可基于所提出的编队变拓扑重构方法实现编队重构.进而验证了本文所提出的基于雁群行为机制的多无人机编队保持及重构控制方法的有效性与稳定性.     

基于分块优化思想的多无人机覆盖路径规划

覆盖路径规划广泛应用于环境清洁、建图、监控等场景,为了提高覆盖效率,经验证,一组有自主运动能力的无人飞行器配合机载传感器可以提供有效帮助.本文提出一种可以应用于大规模复杂环境的多无人飞行器覆盖路径规划方法.在面积规模大、环境情况复杂的区域内,计算出可以采集到精确可靠环境信息的最优覆盖路径是比较困难的,本文提出的覆盖路径规划方法基于分块优化的思想,将大规模的环境分成若干面积较小的子区域,分别计算子区域内的局部最优覆盖路径,在一些特定的约束条件下,所有子区域内的局部覆盖路径可以连接成一条遍历环境中每个子区域的整体覆盖路径,兼顾了环境的差异性和覆盖的完整性.同时,为了保证整体路径的平滑,适合飞行器跟踪,在规划路径时还考虑到减小相邻两段局部路径之间的过度转角和飞行器完成一次环境覆盖的调头转向次数,通过设计不同的覆盖模式以及在计算局部路径的评价函数中加入转角相关项来实现路径的平滑.最后,通过仿真和实验验证了所提算法的有效性和可行性.     

基于(火积)理论的火力发电节能优化研究

提高能源利用效能,是控制化石能源总量,进而实现2030年碳达峰、2060年碳中和目标的必要途径.接近我国总装机容量50%的火力发电机组全工况节能降耗在用能能效提升中具有关键作用.新物理量"(火积)"的引入贯通了系统能效与关键设备内部各物理量场、传热传质表面结构参数、运行方式之间的关联,为火力发电系统的全工况节能降耗提供了新视角.本文梳理了(火积)耗散分析方法在火力发电热力系统节能中的应用成果,重点阐述了基于热量(火积)耗散、动量(火积)耗散以及质量(火积)耗散的锅炉尾部烟道及火电机组冷端换热网络的优化方法;并对有待深入解决的问题和未来的研究方向进行展望,分析各关键子系统的节能潜力和优化目标,以期为进一步提升能源转型时期火电机组的节能运行水平提供参考.     

面向DEMs测量的InSAR系统伴星编队设计优化

为获得高精度的全球数字高程模型（DEMs）的测量,须对主星带伴星编队的干涉合成孔径雷达（InSAR）系统进行设计和优化.首先利用“有效覆盖”的概念,得出了满足全球一重瞬时寻访有效覆盖的伴星编队轨道与构形的约束条件;提出一种新的满足覆盖要求的编队构形调整与控制方法;归纳出满足InSAR系统设计和优化的数学模型,进一步把“对称”的概念引入设计和优化模型,简化了模型求解;最后,给出系统设计和优化的逻辑结构图,并针对三星对称构形的伴星编队进行了设计和优化,结果表明具有可行性.     

利用内点法优化三相不平衡分布式电网的理论算法研究

目前分布式电网的潮流优化算法主要面对三相功率平衡系统,对于三相不平衡系统进行分析的算法介绍较少.文中利用内点法,结合美国电科院的开放式配电仿真系统分析(OpenDSS)平台,提出了三相不平衡分布式电网潮流优化算法的研究.该算法以网损和变压器三相潮流不平衡度最小为目标,以系统潮流、发电机和线路极限容量为约束,以变压器分接头和电容器投切为控制变量,建立了优化函数,利用内点法作为优化算法,以 OpenDSS为计算平台.文中最后以 IEEE123测试节点和 IEEE9500测试节点为例,验证了文中算法的有效性和实用性     

压缩感知非凸优化超宽带信道估计方法研究

超宽带信号由于传输路径较复杂且功率谱密度较低,准确的信道估计十分重要．但是由于其带宽较宽,难以直接采样．压缩感知理论提供了一种可行的低速采样方法．目前的压缩感知超宽带信道估计方法一般采用l1范数约束的凸优化形式或无稀疏性的l2范数约束形式,对目标向量的稀疏性约束不强,而拥有最强稀疏性的l0范数又缺少有效的重构算法．针对上述问题,本文设计一种基于非凸优化算法的压缩感知超宽带信道估计方法．首先将目标函数设置成l,范数约束的非凸优化形式,然后利用凸函数较易求得极值的性质,将原非凸函数组合成为凸函数形式的目标函数,并通过每步迭代凸函数对非凸函数的逼近来求解目标函数,进而估计出原信道．由于lp范数更接近于l0范数,所以对目标向量稀疏性的约束更强．实验结果表明,所提方法相对于现有的压缩感知超宽带信道估计方法能够有效降低重构误差．     

基于免疫果蝇混合优化算法的多配送中心选址问题研究

针对具有NP难性质的多配送中心选址问题,利用果蝇优化算法,对免疫算法进行了优化,提出将果蝇优化算法与免疫算法相结合的免疫果蝇混合优化算法。通过与传统免疫算法的matlab仿真结果对比,使用免疫果蝇混合优化算法解决多配送中心选址问题能够快速收敛于全局最优解并优化选址模型,为解决多配送中心选址问题提供了一种新途径。     

基于化学反应优化的多无人机地面移动目标协同观测航迹规划

随着无人机技术的飞跃式发展,利用无人机跟踪地面目标在军事和民用领域得到了广泛的应用.鉴于目标所在环境以及运动状态的不确定性,单一无人机已不能胜任日益复杂的应用环境,利用多无人机协同跟踪目标成为改善目标跟踪任务鲁棒性的一种有效手段.本文针对多无人机协同跟踪观测航路难以求解的特点,提出了一种基于进化算法的近似求解方法,以解决多无人机对被跟踪目标观测航路的时空优化问题.本文通过分析与机身以固定安装角连接的传感器在地面有效观测区域模型,提出了包括目标观测时间和航路安全在内的控制方案,并采用了一种基于化学反应优化(chemical reaction optimization,CRO)理论框架的启发式求解策略,规划无人机的最优协同观测航路.仿真的结果表明,本文所提出的方法能够实现多无人机协同跟踪地面移动目标的要求,在满足无人机性能约束和飞行安全的情况下,具有更长的对目标监测时间.     

基于模块性指标优化的层次聚类算法

层次形成的正确性决定了层次聚类的质量,通常围绕对象类内类间关系评价实现。本文基于聚类目标,综合考虑类内类问关系,借鉴网络分析中模块性评价准则,设计用于层次聚类的模块性指标,并采用自底向上合并的途径实现指标优化从而完成聚类,提出一种基于模块性指标优化的层次聚类算法。仿真试验表明,和谱聚类算法相比,本文介绍的算法实现简单,能以较少的计算代价,准确地获得样本特征,实现聚类。     

模型适应的凸包围多面体并行生成算法

包围盒在计算机图形学和计算几何领域中应用广泛,常用于加速几何求交、光线跟踪和碰撞检测等多种算法.凸包围多面体是包围盒的推广,对于一般不规则形体,可达到比包围盒更好的紧致程度.本文提出一种快速构造给定点集的紧致凸包围多面体的方法.该方法首先根据点集的近似凸包,通过k-means算法生成k个截面法向,然后利用GPU沿各法向搜索切点构成截面,最后求交构成多面体.实验结果表明,与同类算法相比,该方法能够更快地构造给定点集更紧致的凸包围多面体,并能有效加速碰撞检测算法.     

基于可重构的星载数据处理系统结构研究

通过分析当前星栽计算系统(OBCS)在性能、可靠性和成本上面临的挑战,指出可重构计算技术能很好地解决OBCS海量数据处理问题.给出当前OBCS的一个总体结构,提出了一个基于LEON2处理器核的可重构星载计算系统结构.通过比较几种典型的OBCS的数据处理能力,结果表明以LEON2为协处理器的可重构星载计算系统在处理海量数据方面有着较好的性能.     

可重构复杂制造系统的设施布置优化方法研究

针对可重构复杂制造系统可模块化和可集成化等特点,结合层次分析的思想和QAP数学模型,通过布置分类把信息集成的设施模块分为独立型模块和依赖型模块,提出了先后对独立型模块和依赖型模块进行布置的二次设施布置方法。阐述了二次设施布置方法的思想,构建了其模型,并用蚁群算法和重心法求解了这个模型。运用此布置方法建立了某车间的设施布局模型,简化了设施布置过程,实现了对可重构复杂制造系统设施布置的优化。