智能控释纳米农药

传统农药制剂较低的实际利用率造成生态环境污染,农产品中农药残留,最终对人类公共健康构成严重威胁.传统农药制剂低效使用的关键问题是脱靶损失.为了减少农药用量,提高农药药效,水基纳米农药制剂有望替代传统农药制剂,解决传统农药制剂面临的主要难题.本文主要介绍了本课题组在智能(刺激响应)控释纳米农药领域的前沿研究工作.针对病虫害等有害生物和作物叶面的多级次靶标,综合考虑有害生物、作物和环境(如太阳光)的多维度刺激,研制智能纳米农药,实现农药控制释放,达到农药减施增效的目的.最后对智能纳米农药的未来挑战和发展前景进行进一步展望.     

基于LMS算法的自适应控制在稳定回路中的应用

成像器稳定跟踪平台的稳定回路设计是一种高精度、高动态响应的伺服回路设计,为实现较好的控制特性,提出了一种基于LMS算法的Adaline网络参数自适应控制方法,根据被控对象的参数变化,实时调整控制器的参数,由于算法相对简单,满足实际工程应用的要求。为了避免自适应算法运算对系统响应快速性的影响,设计了基于常规控制和自适应控制的双模态控制器结构,根据实际工作条件,进行控制策略的实时切换,既保证了系统响应的快速性,又保证了控制精度。实验结果表明,采用该方法实现的稳定回路具有良好的动态和静态特性。     

基于表面设计的红外辐射特征控制技术

红外辐射特征控制是红外伪装技术的关键。结合腔体辐射理论,提出了在目标表面形成不同的微孔组合来选择及控制其发射率的方法。通过一个具体实例计算验证了这种技术的实用价值,并探讨了其在红外伪装中多种实际应用方式及自适应红外伪装系统的实现方法。最后给出了此技术今后的发展和改进的方向。     

基于PSO-RBF的短期电力负荷预测模型

精确的短期负荷预测对电网经济运行至关重要。为了提高电力系统负荷的预测精度,提出一种基于相似日和PSO优化RBF神经网络的短期负荷预测方法。该方法以RBF神经网络为短期电力负荷预测的基础算法,结合灰色关联分析法、K-means算法,通过DBI指数筛选出相似日集合,进一步结合PSO对RBF神经网络的参数进行优化。结果表明,所提方法预测精度优于单一RBF神经网络方法,在K-means算法选取的相似日基础之上,PSO-RBF预测模型的MAPE仅为0.77%,能精准预测待预测日负荷值,使其具有更广泛的应用价值。     

基于DSP的舰载搜索雷达稳定平台交流伺服系统的设计

给出了一种基于DSP的舰载搜索雷达交流伺服控制系统的设计方法。采用高速数字信号处理芯片TMS320LF2407A作控制主体,交流变频器和交流无刷电机作驱动,采用先进的数字PID控制算法,组成全数字交流伺服系统,保证系统具有很高的精度、可靠的稳定性和良好的可扩展性。仿真试验表明该设计满足舰载雷达伺服控制系统的要求。     

在新军事变革中发展信息化的对策

分析了在新军事变革中战场较量方式、作战目标等的变化,论述了信息化战争的特征和对作为信息化战场的技术基础的网电一体化要求．分析了它的网络体系结构、网络功能、系统通用化软件的开发等问题,提出了调动整体国家实力调整国防工业来应对新军事变革的挑战。     

基于模型预测控制的无人驾驶车辆纵向跟车控制研究

为提升自适应巡航系统(adaptive cruise control, ACC)在纵向跟车工况下的安全性及乘车舒适性,基于模型预测控制(model predictive control, MPC)设计了面向无人驾驶车辆的跟车控制器,并在Matlab/Carsim联合仿真平台中搭建仿真模型,对该控制器在纵向跟车工况下的有效性进行验证,仿真结果表明：基于MPC的控制器可以使车辆在纵向跟车工况下实现稳定速度跟随并保持安全车距,同时车辆的实际加速度与期望加速度一致,能够保持在舒适范围内。     

某军用三坐标激光非接触测量系统的安全性及精度控制方法研究

安全性和精度控制是三坐标激光非接触测量技术在武器系统测量领域中应用所必须解决的问题。本文在简要介绍某军用三坐标激光非接触测量系统的基础上,详细介绍了该系统在安全性和精度控制方面所采取的措施,并对系统误差和异常数据处理方法进行了讨论。最后,通过测量应用实例对上述理论分析进行验证,结果显示,该系统单点测量精度优于7μm．球面度测量精度优于22μm,测量系统的安全性和精度符合该武器系统使用要求。     

空间飞行器姿态控制律设计

空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点。针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出了分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的方法具有控制精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。     

无人机自主编队飞行控制的技术问题

从未来无人机的性能需求出发,详细描述了无人机编队飞行的功能特点和核心技术。根据无人机的任务要求,将编队飞行分为作战编队、侦察编队和混合协同编队,同时研究了编队飞行控制的关键技术,并对无人机编队重构技术进行了探讨和分析。