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1.
微小型四旋翼无人飞行器姿态控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
关于自主研发的微小型四旋翼无人飞行器姿态控制问题,针对姿态控制要求的稳定性,根据飞行器的飞行原理,通过数学推导建立近似的姿态角线性模型.操作飞行器飞行并采集相关飞行数据在MATLAB中辨识出有效的模型参数并验证模型准确性.在姿态角模型的基础上,分别设计了ALQR控制器以及卡尔曼滤波器.飞行实验结果表明,设计的卡尔曼滤波器具有很好的滤波效果和状态量推测性能,设计的ALQR控制器能较好的解决控制指令跟踪的问题,满足姿态优化控制的要求.  相似文献
2.
费用风险分析是武器装备体系演化仿真分析的重要环节.在武器装备体系演化仿真框架基础上提出了基于投资组合分析理论的体系演化费用风险分析方法,建立了基于军事价值实现期望值向量的投资风险分析模型,讨论了该模型的多目标优化途径;提出了"军事价值实现程度"的概念作为投资方案的效益描述,并通过实验设计与实例分析说明了方法的可行性和有效性.  相似文献
3.
夏旻  阎晋屯  雷蕾  刘磊 《计算机仿真》2010,27(4):4-7,44
针对战时舰船抢修问题,研究在维修资源有限的情况下,如何合理地安排维修活动,以最短的时间、最少的手段使装备至少具有完成部分任务的能力,其目标是从整体上高效分配资源,缩短维修所需的时间。根据规划调度理论,采用基于人工智能的规划调度方法,提出了贪婪随机变邻域搜索算法,该算法求解速度快、解质量稳定。在此基础上建立了舰船抢修任务规划约束优化模型,并研究了战时舰船抢修任务的启发式求解框架和启发式构造规则。模型及算法在战时维修保障决策支持系统得到了实际应用,经证明该算法是一种非常实用的求解途径。  相似文献
4.
于冬梅  韩晓新  李玎  夏旻 《计算机工程》2012,38(10):277-279
情感本身不能交互,但可以通过它的载体(如人或Agent)进行交互。利用该特点,提出一种基于Q学习算法的情感交互可计算模型。定义情感元的概念,情感元之间的交互实际上是情感Agent之间的交互,采用Q学习算法得到情感元的交互结果,构建齐次Markov链的情感元之间的交互模型,并通过实验结果验证了情感的多变性与复杂性。  相似文献
5.
由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足.为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法.该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略.将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验.仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛能力上也得到了较好的改善.  相似文献
6.
为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.  相似文献
7.
基于单位反馈控制结构,根据期望的闭环传递函数设计得到了一种伪预测PI/PID(ADQPI/ADQPID)控制器。这种控制器只有一个可调参数,可调参数与系统动态响应性能和鲁棒稳定性之间存在直接关系,只需单调的调节控制器参数,便可实现系统的动态响应性能与鲁棒稳定性之间的最佳折衷。仿真实例表明,这种控制器在扰动和模型失配的情况下仍然具有良好的控制性能和鲁棒稳定性,是一种值得在实际工程中推广运用的新型控制器。  相似文献
8.
9.
卫星云图云量计算是卫星气象应用的基础,现阶段对其的研究未能充分利用卫星云图的特征,导致云检测及云量计算的效果不好。针对该问题,利用多层神经网络进行卫星云图的特征提取,并通过大量实验寻找到最优的深度学习的网络结构。基于度极限学习机对卫星云图的云进行检测和分类,再利用“空间相关法”计算云图中的总云量。实验结果表明,基于传统极限学习机的深度极限学习机能够充分提取云图的特征,在进行云分类时能够较清晰地区分厚云和薄云间的界限。相比于传统阈值法、极限学习机模型以及卷积神经网络,深度极限学习机的云识别率以及云量计算准确率更高,且所提方法比卷积神经网络的效率更高。  相似文献
10.
电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据;电力负荷时间序列有着明显的周期性特征;传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性;针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测;该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度;仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法:BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较;仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的;周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。  相似文献
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