基于串级LADRC设计的旋翼无人机航迹跟踪控制

针对复杂环境下,四旋翼无人机航迹跟踪精度易受风扰的影响,设计了串级线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)双回路控制系统。外环为位置回路,针对风扰采用3阶LADRC设计;内环为姿态回路,针对执行机构的动态特性,采用4阶LADRC设计。仿真对比串级LADRC和串级PID两种控制方法,结果表明,两种方法虽然都实现了四旋翼无人机航迹跟踪控制,但是在各种复杂风场扰动、内扰作用的情况下,串级LADRC能够克服复杂扰动的影响,精度更高、抗扰性更好、鲁棒性更强,且待整定参数不多,十分符合工程实际的需求。     

电视制导微型导弹制导律设计与仿真

适应微型导弹的发展趋势,研究地基电视制导微型导弹的制导方案的设计。以高精度微型导弹为对象,建立了导弹在铅垂平面内的运动方程组。针对电视导引头的工作原理,设计了初制导为程序制导、末制导为比例制导的复合制导方案,并基于MATLAB/Simulink的仿真平台,采用模块化的建模思想建立了仿真模型。通过计算机仿真,验证了所设计的制导方案的可行性和制导精度。     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。     

一类具垂直传染SIS传染病模型的全局稳定性

研究了一类具有常数出生、垂直传染和一般接触率β(N)的SIS传染病模型。利用Bendixson-Dulac判别法证明了当垂直传染率0p1或p=0,R01时,地方病平衡点E*或E*1全局渐近稳定,疾病流行形成地方病。运用Liapunov函数方法证明了当p=0,R0≤1时,无病平衡点E0全局渐近稳定,疾病最终消失。并通过Matlab进行数值模拟。     

基于传热增广模型的轨迹优化与防热结构分析

在考虑飞行器结构温度约束的轨迹设计问题中,采用一般约束热流密度的轨迹优化模型存在反复迭代、不能考虑轨迹、传热之间耦合关系等缺点.针对这些问题,提出一种传热增广的轨迹优化模型.利用空间差分将传热方程转化为一阶微分方程组,与运动方程组成传热增广的系统状态方程,从而能在轨迹优化中对结构温度直接进行约束.算例仿真说明了基于增广...     

拟线性最优平滑滤波在一维弹道修正弹中的应用

为一维弹道修正弹控制指令的形成,打击精度的提高,采用拟线性最优平滑滤波算法对雷达测量的一段飞行参数进行滤波。滤除雷达的量测噪声,然后再外推弹道落点,比较计算弹道偏差。通过仿真表明,拟线性最优平滑滤波算法可较快的减小具有较大幅值和随机性的量测飞行参数噪声。即使在不正确的滤波初始值情况下,该算法仍能较快的跟上飞行状态量,较普通推广卡尔曼滤波有更好的稳定性和收敛性,说明该算法应用于一维弹道修正弹是可行的,且可靠性更高。     

基于NSGA-II的超音速飞机最快爬升轨迹分析

参考了规划飞机最佳爬升轨迹的图解法—能量高度法。采用NSGA-Ⅱ算法求解了飞机最快爬升轨迹,即各能量高度单位剩余功率(Ps)值最大的轨迹。并通过对跨音速段的俯冲角度θ与过渡段的时间t的关系进行分析,求解出跨音速段的最佳俯冲角。从而解决了能量高度法在等能量高度发生跃升或者俯冲时不适用的问题。并以此对超音速飞机最快爬升轨迹跨音速段进行了修正。     

带有初始误差的机械手轨迹跟踪的快速迭代学习控制

针对具有非零初始误差的多关节机械手的轨迹跟踪控制问题,首先采用降阶变换的方式将原系统转化为低阶系统,再对低阶系统重新变换设计,该方法消除了Kawamura方法在学习过程中要求每次学习初态与期望初态一致或迭代初态固定的限制.然后提出一种新型快速迭代算法对变换后的机械手系统模型进行学习控制,充分利用了系统已存的有效信息,使系统的输出能尽快地收敛于期望轨迹.该算法相对于P型算法具有较快的跟踪收敛速度,相对于PD型算法计算过程简便易行,避免了微分运算给系统带来的不稳定影响.仿真结果表明了所提控制方案的有效性,提高了系统的实时性.     

复杂环境中多无人机协同侦察的任务分配方法

现有多无人机协同规划方法往往将航迹规划与任务分配拆开单独解决,导致在复杂环境下协同方案并不是最佳。建立多无人机协同侦察异构目标的代价矩阵,针对复杂环境中多种障碍约束和无人机运动及航迹特点,以改进的PSO-AFSA (Particle Swarm Optimization-Artificial Fish Swarms Algorithm)求解单无人机航迹规划模型,利用匈牙利算法完成各架无人机侦察任务协同分配。仿真结果表明：该算法能使单无人机航程更短且航迹更光滑的同时,实现与任务协同分配紧耦合,使无人机集群总航程的全局总代价最低,提高了任务分配合理性。     

基于自适应分段势场法的多无人机航迹规划

为解决传统人工势场法在无人机进行航迹规划应用中易陷入局部极值、目标不可达与规划航迹曲率过大等问题,在分层势场法基础上提出了目标点处附加的第二局部引力场和由目标引力场组成的引力集合的方法。该方法克服了目标不可达和易陷入局部极值的缺陷,且在原有分层势场法中引入分段函数,提高了航迹规划效率,缩短了航迹长度。仿真对比了传统人工势场算法、对比算法一、对比算法二、本文提出的基于附加引力场和复合引力场的势场算法以及自适应分段势场算法。结果表明：自适应分段势场算法具有较好的有效性和较强的鲁棒性。