输入饱和的一类切换系统神经网络跟踪控制

针对单输入单输出系统研究一种在任意切换下的跟踪控制问题,系统包含未知扰动和输入饱和特性.首先,利用高斯误差函数描述一个连续可导的非对称饱和模型.其次,利用径向基神经网络(Radial basis function neural network,RBF NN)逼近未知的系统动态.最后,基于公共的Lyapunov函数构造状态反馈控制器.设计的控制器避免过多参数调节从而减轻计算负荷.结果展示本文给出的状态反馈控制器可以保证闭环系统的所有信号是半全局一致有界的,并且跟踪误差可收敛到零值小的领域内.最后的仿真结果进一步验证提出方法的有效性.

基于大规模训练神经网络的微小故障在线检测

神经网络已经广泛应用于系统建模和模式识别领域。但为了逼近未知的参数或者系统动态,需要大量的神经元达到足够的逼近精度,因此导致了计算负荷的增大。运算量制约着大规模神经网络计算,无法使其应用到实际的在线系统中。CPU处理无法保证在线数据的同步运算,需要借助图形处理单元GPU(Graphic Processing Unit)来解决实时性同步运算问题。首先,利用RBF神经网络的持续激励PE(Persistent Excitation)特性对系统输入进行分析,减少神经元的数目且优化设计算法,从而提高逼近精度。其次,基于LabVIEW平台,利用LabVIEW的GPU高性能分析工具包实现神经网络算法和并行计算。最后,在一台航空低速轴流压气机中开发基于大规模训练神经网络的LabVIEW系统。实验结果表明,提出的方法可以实现对系统的在线实时运行,满足航空失速检测的要求。

一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制

针对一类单输入单输出的严格反馈时滞系统研究跟踪控制问题。该控制系统包含不确定项、输出约束、未知死区特性和未知时间延迟。首先,设计一个状态观测器来估计无法测量的系统状态;其次,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络去逼近未知的系统内部动态;同时,利用障碍李雅普诺夫(Lyapunov)函数确保输出约束及Lyapunov-Krasovskii方法消除时滞项对系统的影响;最后,基于Lyapunov稳定性理论,构造一个鲁棒自适应神经网络输出反馈控制器,并且克服了过参数问题。结果显示,设计的神经网络输出反馈控制器可以保证闭环系统中的所有信号都是半全局最终一致有界的,跟踪误差能收敛到零值小的领域内。文中通过两个例子进一步验证了提出方法的有效性。

拦截机动目标的变论域模糊末制导律设计

为提高拦截大机动目标的制导性能,应用变论域模糊理论,设计了一种模糊自适应的末制导律。将目标的机动加速度视为外界干扰,根据李亚普诺夫函数分析变论域模糊制导律参数的自适应律,保证了视线角速率收敛到0附近领域,从而确保了制导精度。仿真结果表明,所提出的变论域模糊末制导律在目标机动下可精确拦截目标,具有良好的鲁棒性能。

轴流压气机旋转失速建模与检测:Ⅰ——基于确定学习理论与高阶Moore-Greitzer模型的研究

喘振和旋转失速是轴流压气机研究领域中重要而困难的问题.本文基于确定学习理论及动态模式识别方法提出一个旋转失速初始扰动近似准确建模和快速检测的方法.首先,基于高阶Moore-Greitzer模型(Mansoux模型),利用确定学习理论提出一个对旋转失速初始扰动的内在系统动态的近似准确建模方法;其次,基于以上近似准确建模,利用动态模式识别方法提出一个对旋转失速初始扰动的快速检测方法.基于MIT的Mansoux-C2模型仿真研究验证了所提方法的有效性.最后,在北京航空航天大学航空发动机重点实验室的低速轴流压气机试验台上开展了试验研究.通过对低速轴流压气机试验台参数进行测量,得到基于北航低速轴流压气机试验台的Mansoux模型.通过对基于北航试验台Mansoux模型进行仿真研究,验证了所提方法的有效性.

轴流压气机旋转失速建模与检测Ⅱ:基于北航低速压气机试验台的实验研究

轴流压气机旋转失速和喘振的提前检测对于提高压气机工作效率和稳定性具有重要的意义.本文以北京航空航天大学航空发动机重点实验室的低速轴流压气机实验台为研究对象,基于确定学习理论及动态模式识别方法,开展旋转失速初始扰动近似准确建模和快速检测研究.首先,在压气机机匣壁面周向布置多个动态压力传感器,获取压气机失速前和失速先兆的动态压力信号,基于确定学习理论对旋转失速初始扰动的内部系统动态进行建模;其次,基于以上建模,利用微小振动故障检测方法实现对旋转失速的离线和在线提前检测.实验结果表明,本文所提方法能够在不同转速情况下,提前0.3 s^1 s实现对旋转失速的实时在线检测.

预防性维修最佳维修周期决策

综合考虑预防性维修最小费用准则和最大可用度准则,利用多目标规划法优化模型,并利用实例进行验证,证实了这种方法的可行性。

“会学习”运载火箭的制导控制技术

"会学习"运载火箭具备"边飞边学"和"终身学习"的特征。对于"会学习"运载火箭制导控制技术具备的5个能力需求,即飞行状态在线辨识与感知、制导控制在线重构、经验知识自学习、"终身学习"和箭上强计算能力等进行了分析,研究了支撑"边飞边学"的在线辨识与控制重构、轨迹在线规划、目标在线变更等技术和支撑"越飞越聪明"的数据挖掘、自我学习、持续优化和决策评估等技术。最后,对"会学习"运载火箭的智能控制技术进行思考与展望。

基于支持向量机的冗余陀螺故障诊断方法

为了弥补最优奇偶向量法在冗余陀螺故障诊断中存在的不足,提出了基于支持向量机的故障诊断方法。在最优奇偶向量法的基础上,将冗余陀螺测量单元中所有陀螺的奇偶残差看做整体,作为多故障支持向量分类机进行训练数据,并从训练数据预处理、核函数选择和参数寻优等方面进行了研究。将训练后的支持向量分类机用于对九陀螺冗余测量单元的故障诊断试验,试验结果表明,该方法具有良好的故障识别率、较低的漏检率和虚警率。

基于SOPC的MEMS组合导航仪设计与实现

为了提高以微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)惯性器件为核心的惯性导航系统精度,提出了由MEMS惯性测量单元、GPS接收机、倾斜仪和电子罗盘构成组合导航系统的方案。该系统以FPGA作为中央处理器,采用SOPC(System on Programmable Chip)技术构建导航计算机,并开发多传感器数据融合算法,完成组合导航功能。通过静态导航试验,表明该系统能够实现在1000s时间内,位置误差均值小于2.1m,标准差不大于3.1m。

一种新型的光学陀螺捷联惯组系统级标定方法

对光学陀螺捷联惯性组合的系统级标定方法进行了研究。在对惯性测量元件误差模型进行分析的基础上,对标定参数的选择、参数的解算过程以及精度分析等方面进行了研究。设计了一种基于转动支架多位置转动的系统级标定方法。仿真结果表明,该方法能够满足系统精度指标要求。

初级教练机中的低成本导航仪组合导航算法设计

为了解决初级教练机低成本组合导航仪中全球定位系统(GPS,Global Positioning System)信息更新频率过低,导致传统组合导航算法失效的问题,在对惯性器件进行建模的基础上,提出了一种基于运动学非线性模型的组合导航算法.该算法选取载体的姿态、速度和位移量作为状态量,以GPS、磁强计和高度计的测量值作为观测量,建立组合导航系统模型,利用卡尔曼滤波对线性化后的系统模型进行数据融合.通过静态试验和动态跑车试验,表明该组合导航算法能够使姿态误差均值控制在0.12°以内,速度误差均值不大于0.03 m/s,位移量误差均值不大于3.94 m,精度能够满足初级教练机的应用需要.

粗毛栓菌atp9基因的克隆、表达及序列分析

ATP合酶是生物体内能量代谢的关键酶,参与多种氧化磷酸化和光合磷酸化反应.atp9基因是ATP合酶的重要组成部分,其编码了ATP合酶A亚基上第9亚单位,与呼吸作用和光合作用密切相关.本研究利用atp9基因在进化过程中高度保守的特点,据已知近缘真菌基因序列,设计并合成了一对引物,以粗毛栓菌mRNA反转录得到的cDNA第一链为模板,PCR扩增得到atp9基因完整序列,并连接于原核表达载体pET32a(+)上.测序与序列分析表明:该克隆片段全长222 bp,共编码73个氨基酸,翻译的蛋白质分子量是7.35 kDa.转化大肠杆菌后经IPTG诱导,可高效表达外源融合蛋白,分子量大小与预测结果一致.经过同源比对和进化树分析,该克隆基因编码的氨基酸序列与可可丛枝病菌(Crinipellis perniciosa)和瓣环栓菌(Trametes cingulata strain ATCC 26747)中相对应的氨基酸序列相似度最高.本实验为未来进一步研究粗毛栓菌atp9基因和其蛋白功能,阐明其调控和作用机制奠定了基础.

基于行为优先与模糊控制的移动机器人导航

由于动态未知环境下自主移动机器人的导航具有较大困难,为实现自主机器人在动态未知环境下的无碰撞运行,文中将行为优先级控制与模糊逻辑控制相结合,提出4种基本行为控制策略:目标寻找、避障、跟踪和解锁。针对‘U’型和‘V’型障碍物运行解锁问题,提出了行走路径记忆方法,并通过构建虚拟墙来避免机器人再次走入此类区域。仿真实验表明,所提出的控制策略可有效地运用于复杂和未知环境下自主移动机器人的导航,且具有较好的鲁棒性和适应性。

关于“航天智能控制系统”的认识

航天控制系统正在走向智能化。本文以指标提升、持续学习为核心,提出了航天智能控制系统的概念,分析了智能技术赋能对航天装备技术指标显著提升和从无到有的作用,进而梳理了航天智能控制系统的能力特征,构建了航天智能控制技术体系,并讨论了航天智能控制的系统架构。最后,从个体智能、群体与人机混合智能的视角提出了航天智能控制系统发展构想。

陀螺随机游走对导弹自瞄准精度的影响

介绍了激光陀螺随机游走误差的基本概念和误差模型,通过理论分析、计算机仿真以及试验研究了激光陀螺随机游走误差对导弹自瞄准精度的影响,研究结果具有一定的工程应用价值。

基于确定性学习的人体步态识别方法研究

基于确定性学习理论,提出了一种基于关节角时序数据序列的人体步态识别方法。首先,由人体运动捕捉设备获取关节角时序数据序列,则局部准确的人体步态的内部动力学可通过径向基函数（RBF）网络得到逼近。进一步,证明了逼近误差和相关神经网络（NN）参数的收敛。接下来,通过将NN逼近得到的步态动力学知识存储于常值的RBF网络,可实现人体移动步态特征的有效表达。最后,通过构建步态模式的相似性定义,提出了一种步态时序数据识别的方法,最终可实现准确的步态识别。仿真实验采用类圆规双足机器人验证了所提方法的有效性。

具有输入和输出约束的高阶随机系统神经网络控制

针对高阶非线性系统,开展自适应神经网络跟踪控制器设计,系统受到随机扰动的影响.首次把输入和输出约束问题引入到高阶系统的跟踪控制中,并假定系统动态是未知.首先借用高斯误差函数表达连续可微的非对称饱和模型以实现输入约束,和障碍Lyapunov函数保证系统输出受限;其次,针对高阶非线性系统,径向基函数(RBF)神经网络用来克服未知系统动态和随机扰动.在每一步的backstepping计算中,仅用到单一的自适应更新参数,从而克服了过参数问题;最后,基于Lyapunov稳定性理论提出自适应神经网络控制策略,并减少了学习参数.最终结果表明设计的控制器能保证所有闭环信号半全局最终一致有界,并能使跟踪误差收敛到零值小的邻域内.仿真研究进一步验证了提出方法的有效性.

现代教育资源在体育教学中的应用

随着现代教育装备水平的不断提高,体育教学理念的不断进步,应紧跟时代脉搏,转变教学模式,加快改革步伐,整合现代教育装备资源,实现体育教学的最优化,全面落实教学目标,为学生的身体素质和体育素养的提高奠定坚实基础。

桥梁施工中挂篮悬臂浇筑施工技术的应用探讨

随着我国桥梁工程数量不断增加,合理选用施工技术显得尤为重要,利用挂篮悬臂浇筑技术可以有效降低施工难度,提高施工质量。本文以某桥梁工程为例,探讨挂篮悬臂浇筑技术在桥梁施工中的实际应用,同时提出该技术在应用中的注意要点。