简介：在数字惯性稳定平台系统中，由于无法实现前馈惯性稳定平台控制回路的全补偿条件，控制同路的稳定精度和跟踪能力仍提高有限．针对这一问题，采用以RBF单神经网络自动校正比例、微分、积分3个参数的算法来提高控制回路性能，研究结果表明：采用该算法的控制回路在跟踪能力上明显优于传统PID控制凹路，该算法在阶跃响应时不仅超调量满意，而且上升时间与调节时间非常理想，跟踪误差小于千分之一，同时对于惯件稳定平台控制回路参数的摄动以及输出扭矩的干扰都有很强的自适应能力．

简介：为了改善常规PID算法在电动助力转向系统（EPS）控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法（PSO）对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明：与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优.

简介：为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题，提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度，得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真，结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．

简介：弹药基本包和组合包的装载优化，是实施弹药配套包装所需解决的关键问题。提出了“分类布局策略”方法，用以解决配套包装布局难题。针对步兵部队体制编制区别，建立了两种具有普遍代表性的装载优化模型。首次提出了“余度”概念，并将其在“类装载启发式算法”中加以应用。试验数据检验证明了所提出的方法对弹药配套包装的实施具有现实指导意义，为其在部队推广应用奠定了理论基础。

简介：将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统，实现了装备调拨决策信息的生成。同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化，实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进。

简介：建立了轻型越野车驱动过程的整车动力学模型、发动机模型、车轮模型、传动系模型等,提出了基于PID控制的ESP发动机控制和制动干预控制算法,该控制算法对不同附着条件的路面都具有较好的适应性.建立了该控制算法的轻型越野车加速过程控制的仿真系统,分别对有、无ESP系统的车辆在对开路面上的加速直行和加速转弯性能进行了分析和验证,结果表明ESP明显提高了轻型越野车在不同工况下的行驶稳定性.

简介：根据移动机器人领域中普遍应用的Ackermann’s模型，推导出了适用于ARV移动机器人路径跟踪控制算法的运动学模型．该模型是利用参考路径的曲率、车体相对于参考路径的偏航角以及位置偏移量等变量参数来建立的；然后应用“链式系统”控制理论把该运动学模型转换为链式模型，并由链式模型设计出用于路径跟踪的控制律；最后对该控制律进行了仿真分析．仿真结果表明，应用该控制算法进行路径跟踪控制时，能够较好地跟随预设路径，满足整车控制要求．

简介：通过对多指标评判的分析,结合模糊评价方法的特点,论述了一种多指标模糊综合评判的混合决策算法.在模糊综合评判的取大取小算法的基础上,给出一种比较好的模糊综合评价的混合算法.

简介：轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID（NNPID）进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明：基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.

简介：针对户外割草、作物收割等大中型平台覆盖式自主作业应用，运用车辆模型约束，将基于模型约束的螺旋式收缩遍历和直线循环推进法相结合，提出了组合式覆盖规划算法．该算法有效规避了大角度转向、连续转向等不符合车辆模型约束和不利于区域遍历的路线规划问题，具有完备性．相关研究内容在中型轮式平台的自主割草机上进行了实际应用．试验结果表明，该算法能够有效保证作业区域内的覆盖式遍历，具有良好的实用性．

简介：从现代战场及装备保障特点出发，采用十标度法对影响战损装备应急抢修的诸因素加权、归一和排序，给出了一种比较实用、并针对指挥员指挥装备抢修的任务指派算法，使得部署内的所有应急机动装备保障分队避免无故空闲，提高保障力量调配的适时性和任务执行的有效性。

简介：以环境随机激励作用下的大型塔架结构为研究背景,提出了基于Polymax算法的大型复杂系统模态参数识别方法。首先针对大型塔架设计环境激励响应信号测试系统,然后对获取的激励响应信号进行分析和截取,选出各组试验中理想的响应信号段,最后基于Polymax算法对截取信号段进行参数识别,并将获取的结果进行模态验证。结果表明：该方法对于大型塔架模态参数的识别具有较高的精度。

简介：在研究气体爆轰条件和物理模型的基础上，首次以遗传算法为工具，解决了气体爆轰参数求解时温度、压力假设的盲目性和复杂性，并应用具体算例对该方法进行了验证，为气体爆轰参数的求解提供了一个新的途径。

简介：在新的控制条件下,证明了二次型极小化问题的迭代算法的有效性,所得结果改进了徐洪坤关于二次型优化的最新结果.

简介：利用电磁场理论，分析了短切碳纤维丝对毫米波的干扰作用。通过实验发现，短切碳纤维丝云团对８ｍｍ波有较强的干扰作用，为无源干扰毫米波精确制导武器、毫米波雷达、毫米波通讯、毫米波辐射测量等的研究提供了一定的依据。

简介：利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义.

简介：利用Turbo码的强纠错性和小波分形思想，提出了基于Turbo码和小波分形的图像数字水印算法。嵌入水印之前，对水印信息序列首先进行混沌变换和Turbo编码，并利用HVS（HumanVisualSystem）将水印自适应嵌入到载体图像视觉不敏感的零树和分形的相似域。实验结果表明，该算法不仅提高了提取水印的准确度，也提高了水印的抗攻击能力，同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾。

简介：设计了基于磁强计确定飞行器的姿态的KF算法,该算法在不足够和不精确测量或具有较大模型不确定的情况下仍具有一定的鲁棒性和足够的精度.采用某太阳同步卫星的典型阶段的仿真数据来验证设计的算法的性能,结果表明,该算法收敛,精度令人满意.

简介：传统的传播算子（PM）算法利用矩阵的线性运算代替特征值分解（EVD）得到噪声子空间,在一定程度上降低了运算量,但在整个空间谱的遍历搜索仍需较大计算量,且在低信噪比的情况下估计性能较差.因此,针对空域的一维信号提出了多重镜像压缩的传播算子（MIC-PM）算法,将整个空域等间距地分为多个切片,将原始噪声子空间通过Hadamard积变换,使之从一个切片镜像映射到另一个切片,得到映射噪声子空间,通过映射得到的噪声子空间与导向矢量的正交性得到真实DOA和镜像DOA.理论分析和仿真实验证明,MIC-PM算法能够将PM算法的运算量大大降低,在低信噪比情况下估计精度有所提高.

简介：传统的伪码捕获算法消耗时间长且在低信噪比条件下伪码捕获虚警率高,针对该问题,提出了一种低信噪比条件下的伪码快速捕获算法。该算法首先利用快速傅里叶变换完成信号相干积累,然后根据频率进行门限判决,从而捕获相应的时域伪码。仿真实验结果表明：该算法可减少伪码捕获时间,降低伪码捕获的虚警概率。