新型前向神经网络设计方法在软测量中的应用

软测量模型广泛应用于替代实物传感器预测与估计不可在线测量的变量.从利用前向神经网络建立复杂的软测量模型的问题出发,从空间理论的角度揭示了前向神经网络以及各层的数学模型,并提出了一种新型的网络设计方法.最后,通过上述算法建立了某型无人机飞行仿真系统中的角速度软测量模型.     

光电轴角编码器在飞行仿真伺服系统中的应用

介绍了一种将光电轴角编码器用于飞行仿真伺服系统设计的新方案,并给出了系统的实现方法。阐述了光电轴角编码器的编码解算原理,研究设计了一种四倍频判向调理电路,飞行仿真伺服控制系统整体结构采用三闭环控制。实验测试结果表明:设计的光电轴角编码器及其四倍频判向调理方案的伺服系统具有控制精度高、稳定性好、鲁棒性强等优点。     

基于子空间信息量准则的软测量模型选择研究

提出了子空间信息量概念及其准则,并引出了函数集信息量的概念;在此基础上,阐述了基于上述概念和准则的软测量模型选择理论,指出并解决了软测量模型选择欠学习与过学习问题;给出了一种次优软测量模型选择算法。最后,通过具体实例验证了上述方法的可行性和优越性。     

图像识别技术在无人机自动着陆导航中的应用

给出了一种以图像识别技术为基础的无人机自动着落导航的方法;采用DirectShow解码视频文件得到了连续的数字图像序列,同时设计了计算机同实际模拟图像信号的硬件接口,使系统很容易被扩展成实际的图像处理系统;为了提高计算机的使用效率和交互性,采用多线程技术设计了在Windows环境下的图像识别实验平台,并以某型无人机光测图像序列作为实验对象,实验结果表明本文设计的识别算法有较好的精度和较快的识别速度,为无人机自动着落导航的最终实现创造了较好的条件.     

几种新型仿生优化算法的比较研究

仿生优化算法是模拟自然界中生物行为的随机搜索算法,可以用来解决现实中的许多优化问题.简要介绍了目前比较流行的四种新型仿生优化算法(蚁群算法、微粒群算法、人工免疫算法以及人工鱼群算法)的基本原理;然后深入分析了这些仿生优化算法的异同之处:这些算法都是一类不确定的算法,都是一类概率型的全局优化算法,都不依赖于优化问题本身的严格数学性质,都是一种基于多个智能体的智能算法,都具有本质并行性、突现性、进化性和稳健性,其不同性则主要体现在算法本身上;最后对这些仿生优化算法今后的发展方向进行了评述与展望.     

蚁群算法的研究现状及其展望

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统，该算法采用分布式并行计算和正反馈机制，易于与其他方法结合，目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。在介绍基本蚁群算法数学模型的基础上，列举了进入21世纪以来部分具有代表性的蚁群算法改进模型及其应用情况，然后重点从算法的模型改进、理论分析、并行实现、应用领域、硬件实现、智能融合等角度对蚁群算法在今后的研究方向作了系统分析与展望。     

全数字机器人伺服控制系统的研制

文章叙述了机器人伺服控制系统的硬件设计和实现;以工控机为核心,在位置反馈信号采集调理过程中对单片CPLD进行多通道扩展以简化系统结构,并通过对速度回路和位置回路的信号的全数字采样,有效的提高了伺服控制精度及工作稳定性;因此该系统具有结构简单、成本低廉、性能可靠等特点.     

基于DSP的双发无人靶机飞控系统设计

针对某型无人靶机飞控系统在性能、成本、功耗以及集成度等方面的较高要求,为了适应高原打靶实验,设计了一种基于TMS320F28335的双发飞控系统。结合CCSv4.1.1软件开发平台,详细阐述了飞控系统的设计思想及软硬件结构和控制策略。半实物仿真试验表明：该双发飞行控制系统结构设计合理并满足飞行要求,具有一定的工程应用价值。     

四框架稳定跟踪平台原理样机设计与实现

为稳定并改造跟踪平台的性能,针对现有文献侧重于理论研究的问题,构建机载四框架稳定跟踪平台的原理样机。以某型号机载四框架稳定跟踪平台项目为研究对象,介绍平台的机械系统和电气控制系统,设计伺服控制回路和自动跟踪控制回路,并给出相应的控制策略。试验结果表明:该设计理论分析正确,控制系统合理。     

无人驾驶旋翼机桨盘伺服舵机

为了实现无人驾驶旋翼机的桨盘纵横向倾角控制。以某型无人驾驶旋翼机为对象,分析了样例旋翼机桨盘的操纵性,制定了旋翼机桨盘伺服舵机的性能技术指标;并根据舵机性能技术指标设计了一种线位移力输出式舵机,通过对舵机数学模型的建模与分析设计了舵机控制器,对所设计的伺服舵机进行了仿真计算和性能分析。应用结果表明,研制的舵机能成功应用于无人驾驶旋翼机的桨盘控制。