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李广文
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姓    名:李广文

职    称:副教授

通信地址:西北工业大学自动化学院

邮政编码:710072

联系电话:13572118762

E-mail: liguangwen@nwpu.edu.cn

 

 

个人简历

出生于1978年

2002年毕业于西北工业大学自动控制系自动化专业,获工学学士学位。

2002年起在西北工业大学自动化学院导航制导与控制专业攻读硕士,

2004年提前攻读导航、制导与控制专业博士学位,

2007年博士毕业留校任教,2010年晋升副教授。

 

科研方向

[1]先进飞行控制技术

属于导航、制导与控制学科。自1903年第一架飞机飞上蓝天以来,先进飞行控制技术一直是国际控制界和工程技术界研究的热点和前沿之一,特别是新军事变革和信息技术的飞速发展,更对现代飞行器产生了广泛而深远的影响,新型飞行器正在朝智能化、隐身化、多功能化的方向发展。先进飞行控制技术主要包括①致力于提升飞机智能化程度的飞行管理系统、战术管理系统研究;②致力于提升飞机机动性的飞机非线性飞行控制技术研究;③致力于发挥飞机气动潜能的多操纵面控制分配技术研究;④致力于提升飞行器可靠性的容错技术和故障诊断研究;⑤致力于提升飞行器总体性能的飞行控制系统综合集成技术研究。本课题组发端于著名的哈尔滨军事工程学院空军工程系,长期致力于飞行控制系统设计和先进飞行控制技术研究。本人在上研究生期间和毕业留校工作后,一直和618所、611所、603所和242厂等国内主要飞行控制系统研究和生产机构进行合作,参与了多个型号飞机飞行控制律的研制或前期预研工作,并取得了一些研究成果。

[2]进化算法与智能计算

进化算法是生物学中的进化论思想应用于工程技术领域而形成的最优化方法,又称为进化计算(EC, Evolutionary Computation),它是人工智能领域中的一个十分重要的学科。进化算法着重解决非线性优化和并行计算等复杂的问题,常用的进化计算包括遗传算法、遗传程序(Genetic Programming)、进化策略、人工神经网络、决策树的归纳以及模拟退化等等。进化计算的主要优点是简单、通用、鲁棒性强和适于并行处理。目前进化计算已广泛用于最优控制、符号回归、自动生成程序、发现博奕策略、符号积分微分及许多实际问题求解。它比盲目的搜索效率高得多,比专门的针对特定问题的算法通用性强,是一种与问题无关的求解模式。智能计算是由美国学者James C. Bezdek于1992年提出的,它是一类以数据为基础,通过训练建立联系,进行问题求解的方法,主要包括模糊计算(Fuzzy Computing)、神经计算(Neural Computing)和进化计算(Evolution Computing)。智能计算的研究和发展反映了现代科学技术多学科交叉与集成的趋势,它的研究成果在智能控制、模式识别、专家系统等领域得到了广泛的应用。本人主要致力于进化算法和智能计算在飞机飞行控制系统设计中的应用研究,和611所、618所合作开发了基于遗传算法的飞行控制系统优化设计软件包以及基于多目标进化算法的全包线飞行控制律优化软件,并在多个型号飞行控制律设计中得到了应用。

 

科研项目

1.基于多目标进化算法的飞机全包线飞行控制系统优化研究(负责人),航空科学基金(20090753008),2009.9~2011.9

2.综合飞行控制系统集成技术与数字仿真研究(负责人),横向课题,2009.10~2010.6

3XXX飞机全量方程的建立及自动驾驶仪数学仿真技术(负责人),横向课题,2010.3-2010.6

 

主要论著

1.章卫国,李爱军,李广文,刘小雄,现代飞行控制系统设计,西北工业大学出版社,2010年3月

2.李广文,贾秋玲,刘小雄,章卫国,一种飞机大包线控制律增益调参方法,飞行力学。2010,28(1)

3.李广文,贾秋玲,刘小雄,章卫国,一种基于反馈和共享机制的自适应进化策略,计算机应用研究, 2009年,26(12)

4.李广文,贾秋玲,刘小雄,章卫国,基于反馈和混沌变异的自适应进化策略,计算机应用研究, 2009年,26(6)

5.李广文,章卫国,刘小雄,李栋,基于均匀设计的小生境遗传算法及其在飞控系统中的应用,航空学报,29(增刊):S73~S78, 2008, EI082611336465

6.Li, Guangwen,Jia, Qiuling,Shi, Jingping,An adaptive evolutionary strategy and its application in the optimization of the aircraft control law in the large flight envelope. 2009 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, AICI 2009, 2009, Vol., pp563-567. EI20101112766328. ISTP000274880200111

7.Li, Guangwen;Jia, Qiuling,Cooperative receding horizon path planning of multiple robots by genetic algorithm. Proceedings of the IEEE International Conference on Automation and Logistics, ICAL 2008, p 2449-2453 Sep 1-3 2008, Qingdao, China, EI 084811743533 ISTP000263554801182

8.李广文,章卫国,李建,刘小雄,基于粒子群算法的飞机鲁棒控制律设计,空军工程大学学报,2007,8(5):17~20

 

 

开设课程

飞行力学与飞行控制,本科生

Matlab软件及应用,本科生

系统辨识,研究生

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