Zhang Min
Associate Professor Supervisor of Master's Candidates
Gender:Male
Alma Mater:南京航空航天大学
Education Level:南京航空航天大学
Degree:Doctoral Degree in Engineering
School/Department:College of Automation Engineering
Discipline:Weapon Systems and Utilization Engineering. Guidance, Navigation, and Control. Control Theory and Engineering. Control Science and Engineering
Business Address:自动化学院4号楼
Contact Information:13776552117
E-Mail:
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Affiliation of Author(s):自动化学院
Journal:兵工学报
Key Words:飞行器控制、导航技术;空空导弹;粒子群优化;约束优化;鲁棒性;
Abstract:针对现有约束粒子群优化(PSO)算法存在的算法复杂、应用范围受限、优化效果不佳等缺陷,提出一种新型约束粒子群算法。该算法采用目标函数替换的方法将约束优化问题转化为非约束优化问题,具有简便易用的优点。通过典型测试函数测试并和其他具有代表性的约束PSO算法进行对比,表明该算法在处理约束优化问题上的优越性。为了验证该算法应用于工程的可行性,以样例导弹纵向模型为对象,针对经典Raytheon控制结构,采用该算法设计了μ-PID控制器。仿真结果表明,样例导弹控制器可以在满足多种时域指标的同时具有良好的鲁棒性能,达到了设计指标要求,验证了所提出算法的有效性。
Translation or Not:no
Date of Publication:2017-01-15
Co-author:,TingZhao
Correspondence Author:Zhang Min
南京航空航天大学导航制导与控制专业博士
近3年发表SCI论文7篇，EI论文3篇，参编《无人机设计手册》
授权发明专利10项，获省部级以上科技进步奖4项，其中2024年度JS科技进步二等奖1项(排名1/10)
研究方向：无人机飞行控制与仿真,多机协同控制,智能优化方法
重要参研课题：某大型无人机、翼龙无人机原型机飞行控制系统
目前在研课题：纵向2项，横向3项
招生专业：双控、导航、兵器等大类招生
目前主要研究方向：多无人机/巡飞弹编队与协同控制，
协同态势感知，协同搜索打击，路径巡检等。
涉及制导控制、滤波、智能规划等方向。
理论研究和工程实践研究相结合。
欢迎对上述方向有浓厚兴趣、能遵守团队管理纪律、愿意勤奋踏实科研的同学加入团队。
2025.1
