简介:在外弹道数据处理中,奇异点处理、特征点求取与随机误差削弱都是精度估计的关键环节.本文首先利用小波变换在处理奇异点、特征点、噪声消除方面的优势,对观测数据进行基于小波变换的分解、融合、重构处理,剔除奇异点,查找特征点,削弱随机误差.其次利用节点自由分布B样条描述导弹运动轨迹,使该弹道确定方法转化为关于求解导弹轨道样条表示参数和测量系统误差的多模融合的非线性优化问题,采用非线性最优化方法,进而得到待估参数的最优估计,完成弹道的最佳逼近.仿真结果表明,该技术应用在奇异点处理、特征点提取与随机误差削弱方面效果较好,多模融合算法能减少计算量,且能切实提高参数估计精度.
简介:研究了拓扑等价的多个时空混沌系统组成的星形网络,提出了一种主动滑模控制时滞时空混沌星形网络的函数投影同步控制方法,实现了多个时空混沌系统的同步.在结合主动控制和滑模控制方法的基础上,设计了主动滑模控制器的结构,得到了网络函数投影同步的必要条件.以Gray--Scott时空系统作为网络节点构成的星形网络为例进行了仿真模拟.结果验证了主动滑模控制器的有效性.
简介:分析了风力机叶片大挠度挥舞振动特性.基于Hamilton原理,建立了叶片大挠度挥舞振动控制方程,其中非稳态气动力由Greenberg公式得出.使用瑞利一利兹法求解振动特征问题,得到振动的频率和无阻尼模态函数.基于得出的模态函数,使用Galerkin方法将控制偏微分方程离散,得到模态坐标方程.将振动位移分解为静态位移和动态位移,得到了静态位移和动态位移方程,考查了入流速度比对静态位移和气动阻尼的影响,并对大挠度挥舞振动动态响应进行了分析,得到如下结论:大挠度挥舞振动静态位移沿叶片展向随人流速度比的增大而增大,叶尖处位移最大;当人流速度比较小时,振动为小振幅的周期运动,人流速度比较大时,振动为大振幅的拟周期运动.
简介:探讨了漂浮基空间机械臂系统在轨捕获参数未知目标卫星后组合体航天器的镇定控制问题.首先在耦合空间机械臂系统捕获目标卫星操作过程动量、冲量的传递的基础上,建立了适用于漂浮基空间机械臂系统在轨捕获漂浮卫星控制系统设计的组合体航天器数学模型.利用该模型,设计了一种基于模糊高斯基神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法.提出的控制算法不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要预知系统惯性参数;由于利用神经网络的自学习能力修正模糊控制的控制规则和隶属函数,这样在系统参数识别中,模糊神经网络可减少模糊规则数,更适应于空间机械臂系统在轨捕获的实际应用.最后通过仿真试验对比结果验证了所提出的控制算法的有效性.