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，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、實現(xiàn)行動感知器的預測算法和非線性控制算法。書中提供了大量的數(shù)學仿真結果，以證實所研制的預測及控制算法的有效性。為了使讀者對智能控制系統(tǒng)能有較全面的認識，開篇就給出了飛行器智能控制系統(tǒng)研制進展的綜述，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?！　　讹w行器智能控制系統(tǒng)中的算法》讀者對象為大學自動控制專業(yè)高年級學生、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大學工學副博士，西南技術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)研究進展》、《飛行器智能控制系統(tǒng)中運用自組織方法建模算法研究》、《陀螺穩(wěn)定平臺伺服回路的變結構控制》等。研究方向為穩(wěn)定跟蹤系統(tǒng)伺服控制技術、非線性控制及智能控制系統(tǒng)。　　聶吾希賓KA（NeusipinKA），俄羅斯人，1960年2月生，工學博士，莫斯科褒曼國立技術大學自動控制教研室教授。發(fā)表了150余篇學術論文，出版了15部專著，發(fā)明了7項專利。研究領域為飛行器導航及控制系統(tǒng)、選擇導航綜合系統(tǒng)、卡爾曼濾波器、自適應濾波、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)研究進展  1.1  引言  1.2  飛行器控制系統(tǒng)中智能控制的前期應用    1.2.1  帶預測模型的專家系統(tǒng)    1.2.2  神經(jīng)元網(wǎng)絡自適應系統(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)”結構    1.3.2  目標綜合模塊    1.3.3  動態(tài)專家系統(tǒng)    1.3.4  實現(xiàn)行動感知器的預測算法    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)”在飛行器控制中實現(xiàn)的最新成果    1.4.1  系統(tǒng)實現(xiàn)框圖    1.4.2  上級控制中的目標綜合算法    1.4.3  下級控制中的控制算法    1.4.4  仿真研究結果    1.4.5  結論  1.5  本章內(nèi)容小結第2章  傳統(tǒng)智能組件  2.1  人工神經(jīng)網(wǎng)絡    2.1.1  神經(jīng)網(wǎng)絡結構及學習方法    2.1.2  神經(jīng)網(wǎng)絡的工作方式    2.1.3  前向神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學模型    2.1.4  神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展趨勢  2.2  進化計算    2.2.1  遺傳算法的基本思想和特點    2.2.2  遺傳算法的基本原理    2.2.3  遺傳算法的設計與實現(xiàn)  2.3  專家系統(tǒng)    2.3.1  專家系統(tǒng)的基本結構    2.3.2  專家系統(tǒng)的知識表示法    2.3.3  專家系統(tǒng)的推理機制  2.4  模糊控制    2.4.1  模糊理論基礎    2.4.2  模糊模型    2.4.3  模糊控制器  2.5  傳統(tǒng)智能組件融合技術研究  2.6  本章內(nèi)容小結第3章  預測及模型自組織方法  3.1  預測和預測的方法    3.1.1  預測任務的提出    3.1.2  以控制理論的術語來提出預測的任務    3.1.3  短期預測和長期預測    3.1.4  預測的試驗方法    3.1.5  需要的先驗信息  3.2  啟發(fā)式自組織  3.3  “自組織”術語的其他應用  3.4  模型自組織的基本原則    3.4.1  數(shù)學模型自組織    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  篩選的準則    3.4.5  正規(guī)性準則形成方法    3.4.6  MryA理論的基本狀況  3.5  本章內(nèi)容小結第4章  飛行器智能控制系統(tǒng)中行動感知器的建立  4.1  自組織方法建模的應用  4.2  短時間序列建模的應用    4.2.1  時間序列的描述    4.2.2  專家判斷  4.3  改進型Demark趨勢項建模  4.4  本章內(nèi)容小結第5章  飛行器智能控制系統(tǒng)控制算法的研制  5.1  控制算法的體系結構  5.2  體系上層中的決策  5.3  體系下層中的控制回路結構  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動的各階段行動感知器的運行過程  6.5  本章內(nèi)容小結第7章  算法的仿真研究  7.1  用改進型Demark趨勢項建立慣性導航系統(tǒng)誤差預測模型的數(shù)學仿真    7.1.1  慣性導航系統(tǒng)輸出速度參數(shù)及誤差修正    7.1.2  慣性導航系統(tǒng)輸出速度參數(shù)誤差的預測模型    7.1.3  仿真結果  7.2  基于改進型Demark趨勢項進行導航系統(tǒng)結構選擇的數(shù)學仿真  7.3  返回大氣層式無人飛行器“系統(tǒng)生成”三個階段中行動感知器實現(xiàn)的數(shù)學仿真  7.4  發(fā)動機推力矢量/氣動力復合控制導彈對機動目標實施制導的數(shù)學仿真    7.4.1  導彈動力學模型    7.4.2  導彈數(shù)學模型的反饋線性化及控制律設計    7.4.3  仿真中對系統(tǒng)實際條件的考慮    7.4.4  仿真結果    7.4.5  結論  7.5  本章內(nèi)容小結結論參考文獻

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》工作成果的實用價值在于：第一，給出了建立慣性導航系統(tǒng)誤差預測數(shù)學模型的算法，該算法具有緊湊性特點，可適用于高度機動的飛行器，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用于發(fā)動機推力矢量/氣動力復合控制導彈，實現(xiàn)了對垂直平面內(nèi)高度機動目標的制導，達到了滿意的制導精度。此外，依靠在飛行器運行的一定區(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行。第三，在對無人飛行器智能控制系統(tǒng)生成進行分析的基礎上，實現(xiàn)了無人飛行器運行的每一階段控制系統(tǒng)算法保障的選擇，這大大地節(jié)約了計算資源，并提高了系統(tǒng)的快速性。

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