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)測算法和非線性控制算法。書中提供了大量的數(shù)學(xué)仿真結(jié)果，以證實(shí)所研制的預(yù)測及控制算法的有效性。為了使讀者對智能控制系統(tǒng)能有較全面的認(rèn)識(shí)，開篇就給出了飛行器智能控制系統(tǒng)研制進(jìn)展的綜述，還簡要列舉了廣泛采用的傳統(tǒng)智能組件，并對建模中采用的自組織方法作了專門介紹。　　《飛行器智能控制系統(tǒng)中的算法》讀者對象為大學(xué)自動(dòng)控制專業(yè)高年級學(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。

作者簡介

　　柯芳，四川成都人，1968年12月生，莫斯科褒曼國立技術(shù)大學(xué)工學(xué)副博士，西南技術(shù)物理研究所研究員級高級工程師。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  上級控制中的目標(biāo)綜合算法    1.4.3  下級控制中的控制算法    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  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)測及模型自組織方法  3.1  預(yù)測和預(yù)測的方法    3.1.1  預(yù)測任務(wù)的提出    3.1.2  以控制理論的術(shù)語來提出預(yù)測的任務(wù)    3.1.3  短期預(yù)測和長期預(yù)測    3.1.4  預(yù)測的試驗(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  返回大氣層式無人飛行器智能控制系統(tǒng)的“系統(tǒng)生成”  6.1  問題的提出  6.2  返回大氣層式無人飛行器智能控制系統(tǒng)的運(yùn)行過程  6.3  智能系統(tǒng)“系統(tǒng)生成”的基本階段  6.4  返回大氣層式無人飛行器運(yùn)動(dòng)的各階段行動(dòng)感知器的運(yùn)行過程  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趨勢項(xiàng)建立慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差預(yù)測模型的數(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)測模型    7.1.3  仿真結(jié)果  7.2  基于改進(jìn)型Demark趨勢項(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，可以大大簡化飛行器智能控制系統(tǒng)中控制過程的實(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，在對無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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無

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