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国家自然科学基金(60975072)

作品数:11 被引量:131H指数:8
相关作者:段海滨张雷李沛范彦铭苏丙未更多>>
相关机构:北京航空航天大学沈阳飞机设计研究所中国人民解放军空军更多>>
发文基金:国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”中国航空科学基金更多>>
相关领域:航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 10篇中文期刊文章

领域

  • 9篇航空宇航科学...
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 4篇UAV
  • 3篇无人机
  • 2篇PSO
  • 2篇UGV
  • 1篇地面机器人
  • 1篇多机
  • 1篇在线参数辨识
  • 1篇气动
  • 1篇全局优化
  • 1篇人工脑
  • 1篇人工智能
  • 1篇作战飞机
  • 1篇网络
  • 1篇微分进化
  • 1篇无人机技术
  • 1篇无人作战
  • 1篇无人作战飞机
  • 1篇空中机器人
  • 1篇机器人
  • 1篇滚动时域

机构

  • 6篇北京航空航天...
  • 2篇沈阳飞机设计...
  • 1篇苏州大学
  • 1篇空军装备研究...
  • 1篇北京临近空间...
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 6篇段海滨
  • 2篇张雷
  • 1篇范彦铭
  • 1篇张祥银
  • 1篇余亚翔
  • 1篇李沛
  • 1篇刘森琪
  • 1篇邵山
  • 1篇苏丙未
  • 1篇李霜天

传媒

  • 4篇Scienc...
  • 3篇中国科学:技...
  • 2篇中国科学:信...
  • 1篇智能系统学报

年份

  • 3篇2013
  • 4篇2012
  • 3篇2010
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
空中/地面机器人异构协同技术研究:现状和展望被引量:5
2010年
多空中/地面机器人异构协同是一个新的前沿性技术领域,该技术可拓宽空中机器人和地面机器人的应用范围,提高其侦察、搜救及执行其它任务的效率.本文对空中/地面机器人的异构协同技术中的群集运动、编队控制、编队控制稳定性分析、网络控制、实际应用等核心问题进行了系统综述,并分析空中/地面机器人异构协同技术的未来发展趋势.
段海滨刘森琪
Pendulum-like oscillation controller for micro aerial vehicle with ducted fan based on LQR and PSO被引量:9
2013年
This paper describes a novel type of pendulum-like oscillation controller for micro air vehicle(MAV) hover and stare state in the presence of external disturbances,which is based on linear-quadratic regulator(LQR) and particle swarm optimization(PSO).A linear mathematical model of pendulum phenomenon based upon actual wind tunnel test data representing the hover mode is established,and a hybrid LQR and PSO approach is proposed to stabilize oscillation.PSO is applied to parameter optimization of the designed LQR controller.A series of comparative experiments are conducted,and the results have verified the feasibility,effectiveness and robustness of our proposed approach.
DUAN HaiBinSUN ChangHao
Progress in control approaches for hypersonic vehicle被引量:25
2012年
The controller design for hypersonic vehicle is critical and challenging because of the inherent couplings between the propulsion system and the airframe dynamics,as well as the presence of strong flexibility effects.Many researchers have investigated various strategies to mitigate the coupling by means of robust design methods.This paper reviews the recent research efforts to promote the capability of control design for hypersonic vehicle.Methodologies such as robust control,adaptive control,sliding mode control and other hybrid methods have made significant progresses in hypersonic control.Then,the main challenges of control approaches for hypersonic vehicle are systematically analyzed in detail.
DUAN HaiBinLI Pei
基于仿生智能的无人作战飞机控制技术发展新思路被引量:12
2010年
仿生智能和无人作战飞机均已分别成为国际人工智能和航空航天领域中备受关注的研究热点和前沿性课题.本文在系统阐述仿生智能和无人作战飞机基本概念原理的基础上,结合目前研究现状从基于人工脑的无人作战飞机高智能化自主控制、基于群体智能理论的多无人作战飞机协同控制、基于群智能-Bayesian网络的复杂作战态势评估、基于仿生硬件的无人作战飞机高智能化自主控制、网络环境下基于元启发式智能的多无人作战飞机/无人作战车异构分布协同控制等方面提出了无人作战飞机控制技术的发展新思路,这些思路的实现对极大提高作战任务的有效性及生存概率具有重要意义,同时也为无人作战飞机的智能化、综合化和先进化提供新的突破方向和切实可行的技术途径.
段海滨邵山苏丙未张雷
关键词:无人作战飞机人工脑BAYESIAN网络
基于微分进化的多UAV紧密编队滚动时域控制被引量:11
2010年
多无人机(UAV)协同控制可在一定程度上提高单UAV执行任务的效率,而多UAV紧密编队是多UAV协同控制中的一个关键性技术难题.在构建多UAV紧密编队非线性模型的基础上,利用滚动时域控制方法,将UAV紧密编队问题转化为滚动时域内的一系列在线优化问题,然后采用微分进化策略在每个滚动时域内进行控制量的优化求解.此外,还给出了基于Markov链的微分进化算法数学描述及收敛性证明,且从理论角度分析了所设计多UAV滚动时域控制器的稳定性.仿真实验结果验证了文中所提出方法的可行性和有效性.
张祥银段海滨余亚翔
关键词:无人机滚动时域控制微分进化MARKOV链
高空长航时无人机技术发展新思路被引量:19
2012年
根据未来航空发展的战略需要,面向新一代高空长航时无人机的系统设计,十分有必要开展探索性、创新性和面向高空长航时无人机的关键技术研究.提出了高空长航时无人机技术发展的新思路和其瓶颈问题的解决方案.重点从高空长航时无人机多目标组合优化、气动-隐身一体化、能源动力、软件使能自主控制、自主导航、测控和信息传输、空天地多机分布协同等方面给出了可行技术方案和重点研究方向.这些技术的实现可增强高空长航时无人机系统方面的可持续发展能力,支撑和引领相关领域的技术发展.
段海滨范彦铭张雷
关键词:高空长航时无人机
Trophallaxis network control approach to formation flight of multiple unmanned aerial vehicles被引量:17
2013年
A novel network control method based on trophaUaxis mechanism is applied to the formation flight problem for multiple un- manned aerial vehicles (UAVs). Firstly, the multiple UAVs formation flight system based on trophallaxis network control is given. Then, the model of leader-follower formation flight with a virtual leader based on trophallaxis network control is pre- sented, and the influence of time delays on the network performance is analyzed. A particle swarm optimization (PSO)-based formation controller is proposed for solving the leader-follower formation flight system. The proposed method is applied to five UAVs for achieving a 'V' formation, and a series of experimental results show its feasibility and validity. The proposed control algorithm is also a promising control strategy for formation flight of multiple unmanned underwater vehicles (UUVs), unmanned ground vehicles (UGVs), missiles and satellites.
DUAN HaiBinLUO QiNanYU YaXiang
An improved artificial physics approach to multiple UAVs/UGVs heterogeneous coordination被引量:8
2013年
This paper proposed an improved artificial physics(AP)method to solve the autonomous navigation problem for multiple unmanned aerial vehicles(UAVs)/unmanned ground vehicles(UGVs)heterogeneous coordination in the three-dimensional space.The basic AP method has a shortcoming of easily plunging into a local optimal solution,which can result in navigation fails.To avoid the local optimum,we improved the AP method with a random scheme.In the improved AP method,random forces are used to make heterogeneous multi-UAVs/UGVs escape from local optimum and achieve global optimum.Experimental results showed that the improved AP method can achieve smoother trajectories and smaller time consumption than the basic AP method and basic potential field method(PFM).
LUO QiNanDUAN HaiBin
基于改进万有引力搜索算法的无人机航路规划被引量:25
2012年
无人机航路规划是根据任务目标规划出某种性能指标最优的飞行航路的全局优化问题.本文将改进后的万有引力搜索算法用于求解航路规划问题,在万有引力搜索算法的速度更新部分引入粒子群算法中的记忆和群体信息交流功能,改善了最优解的质量;然后提出了基于权值的粒子惯性质量更新公式,以加快全局搜索的收敛速度;后运用优胜劣汰的选择操作规则,对粒子的位置进行更新,使种群始终朝着最优解的方向进化.通过与其他仿生智能计算方法的仿真实验对比,验证了本文所提算法可在复杂作战环境下实时有效规划出无人机的最优航路.
李沛段海滨
关键词:无人机航路规划
基于人工蜂群优化的高超声速飞行器在线参数辨识被引量:7
2012年
高超声速飞行器由于具有特殊的气动特性和复杂的运行环境,其气动模型的建立和模型中参数的确定面临着更高的要求.飞行器参数辨识是根据飞行器的输入及其响应确定出飞行器的模型和模型中的各个参数数值.针对高超声速飞行器模型耦合性强、非线性程度高、运行环境复杂等特点,本文提出了基于人工蜂群优化的在线参数辨识方法,将参数辨识问题转换为优化问题,以蜂群为单位进行搜索,通过群体信息交流和优胜劣汰的机制,使得蜂群朝着更优方向进化;引入采蜜蜂机制和混沌搜索机制,使得蜂群能够跳出局部最优,具有更强的全局寻优能力.应用此方法对某飞行器升力系数进行辨识计算,结果证明了此方法的可行性.与传统的极大似然法对比表明,本文所提方法在具有系统测量噪声的条件下具有更强的抗干扰能力和准确性.
李霜天段海滨
关键词:高超声速飞行器参数辨识人工智能全局优化
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