新的MOPSO及其在大型复杂系统可靠性优化中的应用

可靠性优化问题是大型复杂系统设计的一个关键问题。针对大型复杂系统多个指标(可靠度、造价和冗余数)同时进行最优分配的结果多样性不好的问题,提出了一种基于杂草克隆的多目标粒子群算法—IWMOP-SO(invasive weed multi-objective particle swarm optimization)的多指标分配方法。该分配方法通过引入杂草克隆机制来改善Pareto最优解的收敛性和多样性。通过对大型复杂系统多个指标进行分配,其分配效果与NSGA-Ⅱ相比,得到的Pareto非劣解集多样性和均匀性好,分布范围更广,更利于设计者进行决策,是一种更有效的复杂系统多指标分配方法。     

基于粒子群优化算法的广义逆控制分配方法

为了获取具有最高分配效率的加权矩阵,将粒子群算法应用于广义逆控制分配法设计,通过计算不同广义逆阵所能有效分配的转矩可达集体积,来选择具有最高分配效率的加权矩阵。以某飞机的控制效率矩阵进行基于广义逆分配法分配器设计,通过粒子群算法对加权矩阵进行寻优,有效地选取了具有最优分配效率的广义逆阵,显著地提高了分配器的分配效率。     

雷击电磁脉冲防护技术在广播电视发射台站的应用研究

雷击电磁脉冲防护技术常应用于广播电视发射台站,此项技术主要是为了防止广播电视发射台站受到雷击的电磁干扰,维持广播电视发射台站的运行稳定。本文为了了解电磁脉冲防护技术的应用,研究了雷击对广播电视发射台站的危害,之后基于雷击电磁脉冲防护技术提出相关的防护应用。     

先导式溢流阀静动态特性的仿真研究

溢流阀作为多路阀的过载保护阀,其性能的好坏直接影响多路阀的性能和工作的可靠性。文中分析了某型先导式溢流阀的静态特性,并在AMESim环境下建立了仿真模型。通过静、动态分析,优化了阀的内部参数,提高了阀的可靠性。     

先进飞机余度舵机系统故障诊断技术研究

以某型号飞机二余度伺服舵机为研究对象，建立了系统辨识模型，进行了仿真验证，有效地完成了系统故障诊断。对最小二乘参数辨识及径向基函数网络2种系统辨识方法的优缺点进行了比较。     

基于L1自适应着舰纵向控制与特性分析

考虑到舰载机着舰在最后阶段受到舰尾气流的不利影响。因此,为了提高舰载机着舰控制系统的鲁棒性,提出一种基于L1自适应控制的纵向着舰控制律设计方法。首先,对舰尾流进行分类并将其转化为控制系统的干扰模型,通过分析舰尾气流特性来构建与之相对应的L1自适应控制律结构;然后,基于L1自适应控制方法设计纵向自动着舰控制律,其中包括设计状态观测器、L1自适应控制律、低通滤波器和自适应律,并且对设计好的系统进行了稳定性分析;最后,讨论不同尺度风速的舰尾流对自动着舰系统的影响规律,并且采用“单因素方差分析法”对不同舰尾流环境下的着舰点进行分析。仿真结果表明不同风速下的舰尾流对着舰精度存在一定影响规律,并且所设计基于L1自适应纵向着舰控制律具有较强的自适应性和抗干扰能力。     

基于AFKF的多旋翼无人机组合导航技术研究

目前旋翼无人机组合导航系统大都使用扩展卡尔曼滤波算法,然而由于导航系统建模误差和传感器测量精度的影响,导航信息解算误差较大。为了改善旋翼无人机的飞行控制效果,应用自适应渐消卡尔曼滤波（Adaptive fading Kalman filter,AFKF）进行旋翼无人机组合导航解算,算法通过实时计算遗忘因子,对过去的数据权重进行削减,以提高扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力。应用旋翼无人机真实飞行数据进行仿真,仿真结果表明,自适应渐消卡尔曼滤波算法能够有效抑制建模误差,弥补传感器测量精度不足,改善旋翼无人机组合导航解算结果。     

基于模值估计的三轴磁力计标定方法研究

现有的三轴磁力计标定方法大都是对采样数据进行归一化,然后利用样本数据求解参数.为了提高标定算法的通用性和有效性.提出了一种改进的标定方法,首先将磁力计所处位置磁场向量的模作为误差模型参数,然后对其进行估计算法设计,接着提出一种两步标定方法进行参数初值的选取,然后应用Levenberg-Marquardt方法进行磁力计标定算法设计.仿真和实验结果表明,本文所提算法对类似的三轴传感器具有通用性,不依赖于传感器的观测向量,同时能够对所观测向量的模值进行精确的估计,可以标定三轴磁力计的安装误差、静态灵敏度误差和零位误差,标定过程简便,适用性广.     

一种基于逻辑代数模型的动态故障树不交化方法

针对动态故障树的逻辑代数模型,提出一种不交化方法:在获得最小割序列或集合的基础上,通过对动态逻辑事件进行"非运算"和"反演"运算,推演出故障树逻辑代数模型的容-斥不交化形式,为其后的动态故障树定量分析提供有效的结构函数表达式。借助一个共享备件的双温贮备(WSP)系统案例的研究,可以体现出该种方法较之传统方法的优越性。     

基于改进的多目标进化算法的飞行控制系统优化*

针对在传统飞行控制系统控制器参数整定问题中单目标优化不能同时满足多个控制指标要求的缺点,提出了一种基于改进的NSGAII算法的多目标进化算法。在改进的NSGAII算法中,提出了改进的精英保留策略增强了算法收敛性;同时,使用改进的自适应模拟二进制（ASBX）算子提高了算法效率,提出使用改进的基于混沌序列的变异算子避免算法陷入局部最优解,以提高算法搜索精度。将改进的算法应用到飞机飞行控制系统设计中,仿真结果表明,该进化算法能够快速有效地进行飞行控制系统参数整定。