基于粒子群优化自抗扰控制的舵系统研究

舰载诱饵干扰弹作为重要的防御性武器,其舵系统对保证飞行控制系统的动态品质和飞行安全具有核心作用。传统的 PID 控制算法在抗干扰能力和快速响应能力方面存在局限性。为此引入粒子群优化技术并集成自抗扰和智能算法的优势,以改进自抗扰控制算法,提高舵系统的抗干扰能力和稳定性。针对自抗扰控制存在的离线调节问题,提出使用粒子群智能算法在线优化舵系统控制器的参数,以适应环境变化及时调整,解决控制性能受限问题。系统的仿真实验结果显示,与传统的 PID 算法和 ADRC 算法相比,基于粒子群优化的自抗扰控制方法在舵系统位置环控制中拥有更优的性能。     

土耳其——穿行欧亚大陆的神奇之旅(下)

<正>我们在地中海周边旅行的第一站,来到了安塔利亚。这座坐落在安塔利亚海湾的城市,始建于公元前2世纪,是地中海沿岸最大的土耳其城市,也被旅行者视为通往土耳其蓝色海岸的门户,今天它仍是土耳其著名的度假旅行圣地。因为地中海性气候的影响,这里冬暖夏热,所以颇受来自寒冷国家游客的喜爱,尤其是德国和俄罗斯游客更将安塔利亚视为度假的天堂。是呀,还有什么比脱下厚重的冬装,换上轻薄的泳衣,再纵身跃入大海畅游一番更痛快呢?     

UUV定深控制模型参数优化设计方法

合适的控制模型参数能够保证被控对象在较快的响应时间和较小的超调量下达到控制目标,无人水下航行器定深控制模型参数的优化设计对提升水下航行器使用性能具有重要意义。首先,建立了水下航行器空间运动学方程,基于 Modelica 建模语言构建了航行器虚拟样机及其定深控制模型。然后,以响应时间和超调量最小为优化目标,采用非支配排序差分进化算法建立了水下航行器定深控制模型参数多目标优化流程,基于 OPTIMUS 平台构建了水下航行器定深控制模型参数优化设计工作流。以某水下航行器为对象的实验结果表明：所提方法可快速获得较优的 PID 控制模型参数,优化后的水下航行器定深运动控制特性显著改善。     

土耳其——穿行欧亚大陆的神奇之旅(上)

<正>动身前往土耳其以前,我一直在问自己:这一次旅行,我究竟去的是欧洲还是亚洲?面对这个遥远而神奇的国度,这的确是一个让人无法圆满回答的问题。历史与现代并存的大都市——伊斯坦布尔Welcome to turkey!(欢迎来到土耳其!)移民局负责入境检查的柜台后面,年轻的土耳其帅哥给了我们一个热情的微笑,并把办好入境手续的护照交给我们。从上海出发,在莫斯科转机,我们经过16个小时的飞行,终于抵达了位于伊斯坦布尔     

土耳其——穿行欧亚大陆的神奇之旅(中)

<正>以弗所遗址位于塞尔丘克城市的近郊,是爱琴海地区保存最完好的罗马时代的古典城市。每一个来土耳其的游客,都不会错过以弗所。但随之而来的是以弗所的人山人海。你想在以弗所古图书馆门前照一张只有你自己的留影?趁早打消这个念头吧,旅行团一拨接一拨的游客让你这个美妙的想法成了泡影。我们希望找到一些其他的遗址,可以静静的感受历史的流淌,所以选择了塞尔丘克周边的另外三处遗址。