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共查询到17条相似文献，搜索用时 62 毫秒
为了降低有源传感器在获得目标持续量测时被敌方截获的风险,提出一种多传感器协同跟踪与辐射控制的调度算法。该算法首先采用辐射度影响（ELI）衡量传感器辐射,将目标跟踪与辐射控制过程建立为部分可观马尔可夫决策（POMDP）过程。然后以隐马尔可夫模型（HMM）滤波器更新传感器辐射状态、推导长时辐射风险,以无迹卡尔曼滤波（UKF）更新目标状态、估计跟踪精度。最后考虑跟踪任务需求,构建精度约束下辐射控制的长时调度模型,并将该长时调度问题转化为决策树寻优问题,给出决策树节点次优下界值,采用改进分支定界技术（IB&B）快速求解最优调度序列。仿真结果验证了本文算法的有效性。 相似文献
针对通用电机运动控制器（UMAC）下的传统PID控制和现有的模糊PID控制自适应性和鲁棒性较差,伺服系统的动静态性能不理想的问题,将RBF神经网络引入到UMAC的PID参数调节中,增强伺服系统的自适应性和鲁棒性,并提高系统动静态特性。通过UMAC的嵌入式PLC程序对算法进行了实现,位置阶跃响应实验和正弦跟踪实验表明,RBF神经网络PID控制下的伺服电机位置阶跃响应上升时间由传统PID控制下的0.164 s和模糊PID控制下的0.118 s减小到了0.017 s,峰值时间由传统PID控制下的0.196 s和模糊PID控制下的0.131 s减小到了0.023 s,调节时间由传统PID控制下的0.216 s和模糊PID控制下的0.142 s减小到了0.025 s,电机响应速度变快;RBF神经网络PID控制下的伺服电机位置正弦响应动态跟随最大误差由传统PID控制下的188 counts和模糊PID控制下的120 counts减小到了39 counts,且误差波动较小、平稳,伺服电机动态跟随性能显著提高。 相似文献
为了满足变循环发动机(VCE)性能寻优控制(PSC)需求,提出了一种基于序列二次约束二次规划(SQCQP)算法的性能寻优控制算法,通过罚函数将二次约束二次规划(QCQP)子问题转化为适应度函数,并提出一种改进微分进化(IDE)算法求解QCQP子问题,以获得最优的搜索方向。与序列二次规划(SQP)算法相比,本文提出的基于IDE算法求解QCQP子问题的SQCQP算法(IDE-SQCQP)能在更少的迭代次数下寻到更优的解。将IDESQCQP算法应用于变循环发动机的性能寻优控制中,数字仿真结果表明,在最大推力寻优控制中,IDE-SQCQP算法用时比SQP算法减少16.81%,优化效果提升了21.50%,在最小油耗寻优控制中,IDE-SQCQP算法用时比SQP算法减少14.90%,优化效果提升了31.03%,达到了算法提出的目的。 相似文献
随着手势动作识别技术在人机交互、生活娱乐及医疗服务等应用领域的逐步深入,其对非接触、微光条件下的稳健测量与识别能力提出更高要求。针对该问题,研究了一种基于线性调频连续波（LFMCW）雷达距离-多普勒（RD）信息和卷积神经网络（CNN）的典型手势动作识别方法。首先,对于LFMCW雷达回波,通过去斜、快时间域快速傅里叶变换和相干积累,获取手势目标的二维RD像数据;其次,以RD像幅度矩阵作为CNN输入样本,利用2层卷积与池化处理构建特征空间,从而通过全连接与softmax分类器实现对手势动作的有效识别;最后,在此基础上,采用24 GHz工业雷达传感器设计手势测量实验系统,形成关于4种典型手势动作的LFMCW雷达回波数据库。实验结果表明,将24 GHz LFMCW雷达回波RD处理与CNN结合能够实现对典型手势动作的有效识别。 相似文献
研究了三维集成电路(3D ICs)中硅通孔(TSV)的建模方法及三维集成电路电源分配网络(PDN)的建模方法,并结合印制电路板(PCB)的电源分布网络和芯片PDN模型,提出了一种对板级三维集成电路进行电源网络上电磁敏感性(EMS)的建模和协同分析方法。首先给出了地-信号(GS)结构和地-信号1-信号2-地(GSSG)结构TSV的电路模型,电路模型与数值仿真结果做了对比,验证了TSV电路建模方法的准确性。接着对PCB板级三维集成电路中PCB的电源分布网络,PCB过孔,集成电路封装参数进行建模。最后创建了一个PCB-三维集成电路电磁敏感性级联分析模型,使用该模型来研究三维集成电路对电源干扰的敏感特性,并由此指导三维集成电路的敏感性分析。 相似文献
平流层飞艇放飞方式是其安全起飞的先决条件。本文对平流层飞艇放飞过程动力学响应建立了力学模型,提出了解析求解方法,开展了定量分析研究。依据影响平流层飞艇放飞过程的关键因素,对单氦气囊结构以及多氦气囊结构的平流层飞艇放飞过程进行了动力学分析,将单氦气囊结构飞艇动力学响应的定量分析结果与飞行试验过程中获得的数据进行对比,验证了分析方法的准确性,为进一步优化放飞过程的操作提供了依据。 相似文献
7.
基于HMDP的无人机三维路径规划 总被引：3，自引：0，他引：3
路径规划是UAV(Unmanned Aerial Vehicle)自主飞行的重要保障.初步建立了基于MDP(Markov Decision Processes)的全局路径规划模型,把UAV的路径规划看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题;为解决算法时空开销大、UAV航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(Hierarchical Markov Decision Processes)模型,并将其拓展到三维规划中.仿真实验证明:这种简单的规划模型可以有效解决UAV的三维全局路径规划问题,为其在实际飞行中的局部规划奠定了基础. 相似文献
考虑到室内环境的复杂性和多径效应对WiFi指纹定位性能的影响从Intel 5300无线网卡中提取信道状态信息（CSI）,利用修正后的CSI幅值和相位信息作为指纹特征,使用极限梯度提升（XGBoost）算法构建高精度指纹库,实现分米级的高精度室内定位。进一步通过实测数据分析了采样间隔、室内视距（LOS）和非视距（NLOS）环境、缺失值和数据维度等因素对所提算法定位性能的影响。实际室内环境下的实验结果表明,本文算法受NLOS影响较小,对室内复杂环境有很强的鲁棒性;此外,该算法能够很好地处理高维稀疏数据,解决CSI指纹特征的"误匹配"问题,且对缺失数据不敏感,定位准确度优于90%。 相似文献
共因失效（CCF）打破了系统内组件失效的独立性假设,会对系统特别是多阶段任务系统（PMS）的可靠性评估产生显著影响。针对多阶段任务系统中随机共因失效（PCCF）对任务可靠性的影响问题,对共因事件之间的关系进行分析,利用贝叶斯理论扩展了共因事件的概率模型,使其适用于互斥、相互独立和统计相关等多种统计关系。在此基础上提出了综合应用二元决策图（BDD）和马尔可夫（Markov）模型的模块化建模分析方法。首先,利用故障树对任务过程建模;然后,在考虑共因失效的情况下采用BDD和Markov模型分别计算系统中静态模块和动态模块;再次,由全概率公式计算任务可靠性;最后,以卫星首次转轨过程为对象,验证了方法的有效性,并通过与已有案例的对比,分析了共因失效对任务可靠性的影响。 相似文献
整流罩设计对基于分布式动力的翼身融合（BWB）飞机气动特性会产生显著影响。为了揭示在边界层吸入（BLI）效应下整流罩的设计参数对飞机气动特性的影响及其原因,采用计算流体力学（CFD）方法和Morris敏感度分析法对此布局飞机气动特性进行了详细研究,得到了整流罩主要设计参数对飞机气动特性影响的敏感度和耦合关系,并对典型设计参数下的流动特性进行分析。结果表明：对飞机气动特性影响较大的参数是整流罩特征截面2和3的最大厚度,这是因为其增大了当地截面的厚度和弯度,进而影响了整流罩表面的压力分布;在流量系数减小和进气边界弦向位置前移时,最大厚度增大会造成背风面发生局部分离;整流罩特征截面2和3的最大厚度对气动特性具有较强的耦合影响。 相似文献
11.
提高电动加载系统输出平滑的CMAC复合控制 总被引：2，自引：0，他引：2
CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法,该方法通过新的权值更新公式,在权值更新时直接达到减小误差和提高输出平滑性的目的.仿真和实验结果表明:改进后的算法能够有效提高输出平滑性,降低了21％的稳态误差,且保证在加载时有良好的稳定性和抗干扰能力. 相似文献
12.
无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能. 相似文献
13.
针对传统方法忽略测试通过的不确定性因素,缺乏长周期寻优机制,难以在复杂测试系统中生成全局最优诊断策略的问题,提出了一种基于马尔可夫决策过程(MDP)的诊断策略构建方法。该方法将故障检测、隔离的过程表述为系统故障状态的马尔可夫过程,通过引入折扣因子与目标权重,构造了综合效用准则函数的无限折扣模型,并利用策略迭代算法求解出全局平稳最优诊断策略。实例表明,该方法充分考虑了测试通过的不确定性,可实现全局平稳策略寻优,能够有效地指导测试系统实现快速故障检测和隔离。 相似文献
14.
基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整. 相似文献
15.
舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制 总被引：2，自引：0，他引：2
针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能. 相似文献
16.
基于主元分析和BP神经网络对刀具VB值预测 总被引：1，自引：0，他引：1
对声发射信号进行5层小波分解提取6个频段的能量值,把它与切削速度、切削深度、进给量和切削时间一起作为刀具状态的特征向量.通过主元分析进行降维、消除特征向量间的相关性后,把得到的主元作为BP(Back Propagation)神经网络的输入向量.BP神经网络应用改进的LM(Levenberg-Marquart)算法进行学习,利用输入向量对网络进行训练后,实现对刀具后刀面磨损量VB的预测.实验结果显示:基于主元分析和LM算法改进的BP神经网络建立的预测系统,网络输出与实测VB值的误差0.03以内;根据预测VB值的范围可判别出刀具的不同状态. 相似文献
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针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度．速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络（RCMAC）网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC网络的动态逆方法实现对阻力加速度的跟踪,并证明闭环系统的稳定性．三自由度仿真结果表明,该制导方式降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了制导系统的鲁棒性． 相似文献
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