宋申民
1. 非线性系统与复杂系统的鲁棒控制与智能控制;2. 启发式智能优化方法及其应用研究;3. 飞行器控制、制导与仿真研究;4. 先进滤波方法及其在飞行器导航中的应用。
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- 姓名:宋申民
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- 担任导师情况:
- 学位:
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学术头衔:
博士生导师
- 职称:-
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学科领域:
控制理论
- 研究兴趣:1. 非线性系统与复杂系统的鲁棒控制与智能控制;2. 启发式智能优化方法及其应用研究;3. 飞行器控制、制导与仿真研究;4. 先进滤波方法及其在飞行器导航中的应用。
宋申民 博导、教授
1986.9―1990.7哈尔滨工业大学计算数学与应用软件专业,获理学学士学位;
1988.9―1991.7 哈尔滨工业大学工业电气自动化专业,获工学第二学士学位;
1990.9―1993,3 哈尔滨工业大学应用数学专业,获理学硕士学位;
1993,3―1996,8 哈尔滨工业大学自动控制理论及应用心业,获工学博士学位;
1996,9 留哈尔滨工业大学控制工程系控制理论与应用教研室工作,任讲师;
1998,7 哈尔滨工业大学控制工程系副教授;
2000,10-2002,9日本东京大学电气系,博士后、高级访问学者;
2007,12至今 哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心,教授;
2008,4至今 哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心,博士生导师
学术兼职:
中国数学学会会员
中国宇航学会会员
学科:
控制理论与控制工程
研究方向:
1. 非线性系统与复杂系统的鲁棒控制与智能控制;2. 启发式智能优化方法及其应用研究;3. 飞行器控制、制导与仿真研究;4. 先进滤波方法及其在飞行器导航中的应用。
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宋申民, 张保群, 陈兴林
航空控制,2010,28(1):46~52,-0001,():
-1年11月30日
针对具有非线性、时变、强耦合和不确定性的Have Dash II BTT导弹控制系统,基于自抗扰控制理论,设计了一种新的BTT导弹鲁棒控制器。利用输入输出反馈线性化,将导弹控制系统分解成了3个单输入单输出的二阶子系统,输出变量的选取保证了系统是最小相位系统。采用自抗扰设计方法,估计并补偿系统中的不确定因素和三通道之间的耦合,以实现控制目的。仿真结果表明该BTT导弹驾驶仪具有良好的动态特性和强鲁棒性。
BTT导弹, 自动驾驶仪, 自抗扰控制, 不确定性
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【期刊论文】基于Hamilton-Jacobi 方程的编队飞行控制
宋申民, 吕建华, 陈兴林, 段广仁
航空学报,2008,29(2):416~423,-0001,():
-1年11月30日
针对椭圆参考轨道的编队飞行控制系统,基于哈密尔顿-雅克比(Hamilton-Jacobi)方程,给出一种新的生成函数半解析近似解的计算方法,同时推导了编队飞行控制系统相对运动的线性状态转移矩阵,并且验证了模型的精度。在此基础上,结合一个具体的编队飞行任务,采用线性规划算法得到了队形保持的闭环控制器,该算法得到的是脉冲形式的控制序列,因此更具有实际意义。同时还提出了一种简单的避免生成函数奇异点的方法,从而减少了生成函数间相互转换所带来的计算量。最后的非线性仿真结果验证了控制方法的有效性。
编队飞行, Hamilton-Jacobi 方程, 线性规划, 脉冲控制, 生成函数
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宋申民, 陈宝文, 陈兴林
控制理论与应用,2007,24(5):807~810,-0001,():
-1年11月30日
使用改进蚁群算法结合大规模邻域搜索算法解决带时窗限制的车辆路径问题。首先对蚁群算法信息素及算法结构进行分析及改进,并提出了新的解题策略,由此得到可行解;然后在区域改善部分用邻域搜索算法进一步提高解的性能。给出混合算法计算Solomon100国际标准题库问题的结果,并与同类方法的文献最优解进行比较。
蚁群算法, 大规模邻域搜索算法, 带时间窗口车辆路径问题
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宋申民, 于志刚, 段广仁
航空学报,2007,28(5):1224~1230,-0001,():
-1年11月30日
针对具有不确定性的六自由度BTT导弹控制系统,基于李亚普诺夫稳定性理论和神经网络对非线性函数的拟合特性,设计了一种新的BTT导弹自适应神经网络鲁棒控制器。利用神经网络对Lyapunov函数进行函数拟合,同时引入自适应神经网络权值调节律,保证了闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能,实现了BTT导弹控制系统的三通道一体化设计。控制器设计简单、参数调节方便,并且便于工程应用。仿真研究结果表明了BTT导弹系统的输出能够渐近跟踪给定的控制输入指令。
BTT missile, Neural network control, Robust control
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宋申民, 宋卓异, 陈兴林, 段广仁
航空学报,2007,28(2):258~364,-0001,():
-1年11月30日
为克服摩擦对卫星光通信(IOC)瞄准捕获跟踪(PAT)粗瞄子系统的精度控制的影响,首先利用PD控制器以获得稳定的轨迹;再用一种扩展的神经网络结构在线逼近摩擦函数,对摩擦力矩进行补偿;在此基础上,利用传统单层神经网络和自适应的鲁棒项消除神经网络的逼近误差及外部扰动。最后用李亚普诺夫函数方法证明在本文的控制策略下,可以保证系统的渐近稳定性和参数的有界性。
卫星光通信(, IOC), , 瞄准、捕获、跟踪(, PAT), , 摩擦补偿, 神经网络, 自适应鲁棒项
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宋申民, 张克, 张炳通, 陈兴林
宇航学报,2005,25(4):499~504,-0001,():
-1年11月30日
航天器壳体的压力加载实验对于航天器的安全飞行具有十分重要的意义。研究并建立了航天器壳体水压自动加载系统的数学模型,针对该系统的高度非线性以及高低压特性显著不同的特点,利用误差及误差导数构造了一种变比例因子的模糊PD控制器。采用一种新型的遗传算法对控制器系统参数进行寻优。针对模糊控制器控制规则表与量化比例因子的不同特点,分别采用两种不同的编码方法,进而采用两种不同的遗传操作算子与遗传操作概率。通过MATLAB与C++语言接口编程实现对系统的仿真设计。实验表明该方法取得了良好的压力加载效果。
水压自动加载系统, 遗传算法, 模糊控制
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宋申民, 王社阳, 强文义, 陈兴林, 张宏宇
控制区与决策,2005,20(3):325~328,-0001,():
-1年11月30日
空间矩既可提取边缘特征,也可提取角特征。首先通过分析角特征模型的空间矩计算公式,推导出空间矩生成的多项式对角特征像素的判别准则;然后基于Kitchen和Wang的角特征提取方法,提出利用梯度角的变化作为角特征像素的另一个判断准则。实验结果表明,利用这两个判别准则可准确可靠地判别角特征像素,并且具有一定的鲁棒性。
空间矩, 角特征提取, 梯度方向
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