飛行器智能控制系統(tǒng)中的算法

內(nèi)容概要

　　《飛行器智能控制系統(tǒng)中的算法》是作者將“功能一智能系統(tǒng)”用于飛行器控制的研究成果的總結(jié)，內(nèi)容主要包括飛行器“功能一智能”控制系統(tǒng)的概念綜合、實(shí)現(xiàn)行動(dòng)感知器的預(yù)測(cè)算法和非線性控制算法。書(shū)中提供了大量的數(shù)學(xué)仿真結(jié)果，以證實(shí)所研制的預(yù)測(cè)及控制算法的有效性。為了使讀者對(duì)智能控制系統(tǒng)能有較全面的認(rèn)識(shí)，開(kāi)篇就給出了飛行器智能控制系統(tǒng)研制進(jìn)展的綜述，還簡(jiǎn)要列舉了廣泛采用的傳統(tǒng)智能組件，并對(duì)建模中采用的自組織方法作了專門(mén)介紹?！　　讹w行器智能控制系統(tǒng)中的算法》讀者對(duì)象為大學(xué)自動(dòng)控制專業(yè)高年級(jí)學(xué)生、研究生和從事智能控制系統(tǒng)研究的科技工作者及工程技術(shù)人員。

作者簡(jiǎn)介

　　柯芳，四川成都人，1968年12月生，莫斯科褒曼國(guó)立技術(shù)大學(xué)工學(xué)副博士，西南技術(shù)物理研究所研究員級(jí)高級(jí)工程師。發(fā)表的主要論文有：《飛行器智能控制系統(tǒng)研究進(jìn)展》、《飛行器智能控制系統(tǒng)中運(yùn)用自組織方法建模算法研究》、《陀螺穩(wěn)定平臺(tái)伺服回路的變結(jié)構(gòu)控制》等。研究方向?yàn)榉€(wěn)定跟蹤系統(tǒng)伺服控制技術(shù)、非線性控制及智能控制系統(tǒng)?！　÷櫸嵯ＹeKA（NeusipinKA），俄羅斯人，1960年2月生，工學(xué)博士，莫斯科褒曼國(guó)立技術(shù)大學(xué)自動(dòng)控制教研室教授。發(fā)表了150余篇學(xué)術(shù)論文，出版了15部專著，發(fā)明了7項(xiàng)專利。研究領(lǐng)域?yàn)轱w行器導(dǎo)航及控制系統(tǒng)、選擇導(dǎo)航綜合系統(tǒng)、卡爾曼濾波器、自適應(yīng)濾波、自組織方法及智能控制系統(tǒng)。

書(shū)籍目錄

第1章  飛行器智能控制系統(tǒng)研究進(jìn)展  1.1  引言  1.2  飛行器控制系統(tǒng)中智能控制的前期應(yīng)用    1.2.1  帶預(yù)測(cè)模型的專家系統(tǒng)    1.2.2  神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)系統(tǒng)    1.2.3  咨詢式智能系統(tǒng)  1.3  “功能—智能系統(tǒng)”的概念綜合    1.3.1  “功能—智能系統(tǒng)”結(jié)構(gòu)    1.3.2  目標(biāo)綜合模塊    1.3.3  動(dòng)態(tài)專家系統(tǒng)    1.3.4  實(shí)現(xiàn)行動(dòng)感知器的預(yù)測(cè)算法    1.3.5  智能系統(tǒng)中的非線性控制算法  1.4  “功能—智能系統(tǒng)”在飛行器控制中實(shí)現(xiàn)的最新成果    1.4.1  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)框圖    1.4.2  上級(jí)控制中的目標(biāo)綜合算法    1.4.3  下級(jí)控制中的控制算法    1.4.4  仿真研究結(jié)果    1.4.5  結(jié)論  1.5  本章內(nèi)容小結(jié)第2章  傳統(tǒng)智能組件  2.1  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.1.1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)方法    2.1.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式    2.1.3  前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型    2.1.4  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì)  2.2  進(jìn)化計(jì)算    2.2.1  遺傳算法的基本思想和特點(diǎn)    2.2.2  遺傳算法的基本原理    2.2.3  遺傳算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)  2.3  專家系統(tǒng)    2.3.1  專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)    2.3.2  專家系統(tǒng)的知識(shí)表示法    2.3.3  專家系統(tǒng)的推理機(jī)制  2.4  模糊控制    2.4.1  模糊理論基礎(chǔ)    2.4.2  模糊模型    2.4.3  模糊控制器  2.5  傳統(tǒng)智能組件融合技術(shù)研究  2.6  本章內(nèi)容小結(jié)第3章  預(yù)測(cè)及模型自組織方法  3.1  預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)的方法    3.1.1  預(yù)測(cè)任務(wù)的提出    3.1.2  以控制理論的術(shù)語(yǔ)來(lái)提出預(yù)測(cè)的任務(wù)    3.1.3  短期預(yù)測(cè)和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)    3.1.4  預(yù)測(cè)的試驗(yàn)方法    3.1.5  需要的先驗(yàn)信息  3.2  啟發(fā)式自組織  3.3  “自組織”術(shù)語(yǔ)的其他應(yīng)用  3.4  模型自組織的基本原則    3.4.1  數(shù)學(xué)模型自組織    3.4.2  模型自組織算法    3.4.3  基函數(shù)形式和方程類型的選擇    3.4.4  篩選的準(zhǔn)則    3.4.5  正規(guī)性準(zhǔn)則形成方法    3.4.6  MryA理論的基本狀況  3.5  本章內(nèi)容小結(jié)第4章  飛行器智能控制系統(tǒng)中行動(dòng)感知器的建立  4.1  自組織方法建模的應(yīng)用  4.2  短時(shí)間序列建模的應(yīng)用    4.2.1  時(shí)間序列的描述    4.2.2  專家判斷  4.3  改進(jìn)型Demark趨勢(shì)項(xiàng)建模  4.4  本章內(nèi)容小結(jié)第5章  飛行器智能控制系統(tǒng)控制算法的研制  5.1  控制算法的體系結(jié)構(gòu)  5.2  體系上層中的決策  5.3  體系下層中的控制回路結(jié)構(gòu)  5.4  體系下層中的最優(yōu)控制律  5.5  基于微分幾何理論的對(duì)象模型精確線性化  5.6  飛行器控制繼電調(diào)節(jié)器的研制  5.7  本章內(nèi)容小結(jié)第6章  返回大氣層式無(wú)人飛行器智能控制系統(tǒng)的“系統(tǒng)生成”  6.1  問(wèn)題的提出  6.2  返回大氣層式無(wú)人飛行器智能控制系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程  6.3  智能系統(tǒng)“系統(tǒng)生成”的基本階段  6.4  返回大氣層式無(wú)人飛行器運(yùn)動(dòng)的各階段行動(dòng)感知器的運(yùn)行過(guò)程  6.5  本章內(nèi)容小結(jié)第7章  算法的仿真研究  7.1  用改進(jìn)型Demark趨勢(shì)項(xiàng)建立慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差預(yù)測(cè)模型的數(shù)學(xué)仿真    7.1.1  慣性導(dǎo)航系統(tǒng)輸出速度參數(shù)及誤差修正    7.1.2  慣性導(dǎo)航系統(tǒng)輸出速度參數(shù)誤差的預(yù)測(cè)模型    7.1.3  仿真結(jié)果  7.2  基于改進(jìn)型Demark趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)選擇的數(shù)學(xué)仿真  7.3  返回大氣層式無(wú)人飛行器“系統(tǒng)生成”三個(gè)階段中行動(dòng)感知器實(shí)現(xiàn)的數(shù)學(xué)仿真  7.4  發(fā)動(dòng)機(jī)推力矢量/氣動(dòng)力復(fù)合控制導(dǎo)彈對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)實(shí)施制導(dǎo)的數(shù)學(xué)仿真    7.4.1  導(dǎo)彈動(dòng)力學(xué)模型    7.4.2  導(dǎo)彈數(shù)學(xué)模型的反饋線性化及控制律設(shè)計(jì)    7.4.3  仿真中對(duì)系統(tǒng)實(shí)際條件的考慮    7.4.4  仿真結(jié)果    7.4.5  結(jié)論  7.5  本章內(nèi)容小結(jié)結(jié)論參考文獻(xiàn)

編輯推薦

柯芳和聶吾希賓KA編著的《飛行器智能控制系統(tǒng)中的算法》工作成果的實(shí)用價(jià)值在于：第一，給出了建立慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型的算法，該算法具有緊湊性特點(diǎn)，可適用于高度機(jī)動(dòng)的飛行器，既保證了較高的精度，又滿足快速性要求。第二，將建立的控制算法應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)推力矢量/氣動(dòng)力復(fù)合控制導(dǎo)彈，實(shí)現(xiàn)了對(duì)垂直平面內(nèi)高度機(jī)動(dòng)目標(biāo)的制導(dǎo)，達(dá)到了滿意的制導(dǎo)精度。此外，依靠在飛行器運(yùn)行的一定區(qū)域從非線性調(diào)節(jié)器切換到線性調(diào)節(jié)器，可以大大簡(jiǎn)化飛行器智能控制系統(tǒng)中控制過(guò)程的實(shí)現(xiàn)。在這些區(qū)域中，向線性空間的切換可以在不損失精度的條件下進(jìn)行。第三，在對(duì)無(wú)人飛行器智能控制系統(tǒng)生成進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人飛行器運(yùn)行的每一階段控制系統(tǒng)算法保障的選擇，這大大地節(jié)約了計(jì)算資源，并提高了系統(tǒng)的快速性。

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