摘要：倒立摆系统是一个复杂的、绝对不稳定的非线性系统。给出了一种倒立摆系统动力学模型,分别采用基于状态反馈和变结构控制的方法对其设计了控制方法;基于数字仿真对这两种方法进行了比较,结果表明变结构控制的方法具有较强的鲁棒性和有更好的控制效果。

摘要：传统的PID控制器在控制系统中应用广泛,它的参数设计是一个广泛研究的课题。基于遗传算法的控制器虽能求取全局解,但是收敛速度慢,而基于神经网络的控制器结构简单、可塑性强,但是容易陷入局部解。文中结合两者优点,提出采用遗传算法的BP神经网络PID参数设计的方法,以达到整体优化的目的。

摘要：文中以某型导弹的稳定回路为研究对象,利用一种简便的模型参考控制,设计了基于该导弹稳定回路的自适应自动驾驶仪。通过仿真分析,设计的自动驾驶仪能满足制导系统提出的性能指标,具有一定的实际应用价值。

摘要：通过对自动驾驶仪的阻尼回路构建Simulink仿真优化模型,依据所设计的控制系统的性能指标要求,对阻尼回路校正网络的待定参数进行优化,使优化后的系统在所选择的特征气动点弹道上完全满足性能指标的要求,得到理想的待定参数的优化值。最后将优化值代入所有四个特征点,并画出其频率特性曲线,证明了优化后的结果对四个特征点都满足要求。

摘要：针对大气层外拦截器常值姿态控制问题,设计了一种"数字变推力"姿态控制系统。通过对拦截器动力学环节合理简化,应用线性二次型最优控制理论(LQR),设计出连续型角度最优控制律,并依据廉价控制、昂贵控制等原则,选择合适的加权矩阵推导出控制量的解析表达式;根据PWPF((Pulse Width Pulse Frequency)调制原理,将用连续推力设计最优控制律用于常值推力发动机,实现了"数字变推力"姿态控制系统设计;考虑燃料消耗及PWPF线性工作区要求等应用PSO(Particle Swarm Optimization)优化算法对PWPF调制器参数进行了优化设计和仿真。仿真结果表明了该设计方法的有效性及工程应用价值。

摘要：针对具有未知参数的飞行器系统提出了一种基于模型的神经网络预测控制策略.目的是通过一个优化程序以自适应控制律来稳定未知系统.由于能够描述动态函数关系的特性和具有反馈处理结构,回归神经网络以一个期望状态值的自适应估计器得到应用.神经网络的训练是通过动态顺序递归反向传播学习算法来执行的.这表明所提出的神经网络学习算法拥有设计飞行控制系统的潜在能力,所设计的飞行系统能在大范围飞行条件下和其它不确定因素下补偿飞行器动力学不可预测的变化.

摘要：首先针对定向战斗部起爆控制的复杂性,提出了综合利用导引头和引信目标探测器提供的信息进行起爆控制的引制一体化控制方案;在此基础上分析了起爆方位角和最佳起爆延时等关键控制信息的获取;最后提出了定向起爆控制器的概念,并对其进行了初步设计。

摘要：为了研究导弹稳定回路的参数对导弹控制系统性能的影响,设计了导弹驾驶仪稳定回路动态分析系统。该系统以工控机为核心,将A/D板,D/A板,定时计数器板按层叠式结构组合在一起,利用了自动化测试设备的硬件设施,并采用了软硬件抗干扰措施,提高了测试分析的精度。测试结果表明该系统能很好的应用于驾驶仪稳定回路测试参数的分析,有很好的理论和应用价值。

摘要：探讨了通过脉冲响应法来求取被识别系统的传递函数的过程,给出了计算公式,最后利用MATLAB对计算过程进行了可视化的编程实现。

摘要：在分析寻的导弹制导控制回路中天线罩瞄准线误差形成原因及其主要特点的基础上,利用人工神经网络技术,提出了一种具有强非线性和柔性适应能力的补偿天线罩瞄准线误差的理论方法。通过对基于该方法设计的 BP 网络离线训练后所进行的仿真结果分析与比较,使其有效性和可行性得以验证。