刚性航天器的预定义时间滑模控制

针对刚性航天器在姿态跟踪控制中存在的系统不确定及外界干扰等问题,提出了一种预定义时间滑模控制器(PTSMC).首先,给出了以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了预定义时间滑模面.然后,考虑了航天器系统的不确定性和外界干扰设计了一种非保守上界的PTSMC,并通过边界层技术降低了系统抖动.最后,通过设计Lyapunov函数,证明了所提出的控制器的预定义时间稳定性和系统收敛时间上界的非保守性.仿真结果表明,刚性航天器的姿态跟踪误差精度可达1.5×10-6 rad,角速度跟踪误差精度可达2×10-6 rad/s.与现有的预定义时间控制器相比,所提出的控制器的稳定时间上限是更加非保守的,与传统PD控制和非奇异终端滑模控制相比,所提出的控制器具有更高的跟踪精度和鲁棒性.通过3自由度气浮平台的姿态跟踪实验进一步说明了控制方案的有效性,其中角度跟踪误差小于0.1 rad,位置跟踪误差小于0.2 m.     

深度元学习在无人驾驶中的应用前景

在无人驾驶发展的初期,科学家们依靠数学方法与计算机视觉领域的相关技术创造出无人驾驶算法,其性能和安全性都不是很理想。近年来,随着深度学习的不断发展,无人驾驶领域出现了越来越多与深度学习相关的优秀算法。与传统算法相比,与深度学习相结合的无人驾驶算法有着更为优秀的性能,无人驾驶技术也随着深度学习的发展不断向商用化推进,其中具有代表性的产品即为近年来美国特斯拉公司生产的车辆,其拥有较为完善的辅助驾驶系统,可以将其看作一款非常典型的无人驾驶产品。本文将从目标检测以及目标跟踪两个领域分析深度元学习在无人驾驶领域中的应用前景。     

虚拟植入技术在电视节目制作中的应用

伴随虚拟现实技术在影视制作方面的发展,虚拟现实技术衍生出了一批新形态影视制作手段和呈现方式.例如,电视节目制作领域先后出现了虚拟演播室技术和虚拟植入技术,成为目前在电视节目制作领域应用最为广泛的技术.通过剖析虚拟植入技术的特点,分析虚拟植入系统的构成及功能,进而阐述虚拟植入技术在电视节目制作领域的应用及实现方式,为推动5G+4K/8K+AI发展时期电视节目制作技术的发展提供一些基础经验.     

基于任务坐标系的液压机四角调平控制

针对液压机滑块的四角调平电液系统,提出了一种基于空间任务坐标系的控制方法。分析滑块与调平缸的运动关系与空间位置关系,从而建立坐标转换矩阵,将液压机滑块四角的直线位移坐标转换为滑块中心位移与倾角组成的任务坐标,在任务坐标空间内设计了基于调平力偏置非线性前馈补偿的滑块跟踪运动PID控制器,并且直接针对滑块的倾角设计了调平PID控制器,针对不同控制目标的控制参数是独立调节、互不影响的。设计了基于调平力偏置的预加速过程,以缓解滑块与调平缸接触时的冲击。最后,在25000 kN玻璃钢液压机上对所提控制方法的有效性进行实验验证。实验中,调平缸分别定位于平面矩形的四角,矩形尺寸为3550 mm×2900 mm。实验结果表明:使用基于任务坐标系的四角调平控制方法后,液压机滑块绕坐标轴x、y的旋转倾角分别被控制在0.0032°和0.0045°以内,各调平缸的位移偏差不超过0.45 mm。     

强变形工艺对2519A铝合金组织与性能的影响

通过硬度测试、拉伸性能测试、透射电镜观察等分析手段研究了不同强变形工艺下2519A铝合金的力学性能与微观组织。结果表明,经50%的冷轧变形和165 ℃人工时效后,2519A合金的力学性能明显提高,其抗拉强度、屈服强度和伸长率分别为522 MPa、468 MPa和8.5%。而在冷变形前添加165 ℃×2 h预时效处理,合金的力学性能进一步提高,其抗拉强度、屈服强度和伸长率分别达到535 MPa、497 MPa和8%。预时效处理可以提高合金中θ′相的密度,使析出相分布更加均匀,有助于提高合金的力学性能。     

臭氧氧化技术在有色金属湿法冶金中的应用研究进展

臭氧是一种氧化性极强、多功能化的绿色氧化剂。本文综述了臭氧氧化技术在有色金属湿法冶金领域的研究进展和应用现状,重点介绍了在贵金属、重金属、稀有金属及轻金属等有色金属湿法冶金领域的应用研究。详细探讨了臭氧的强氧化性对低品位金属矿和难冶金属矿浸出、溶液中低价态金属离子氧化沉淀、溶液净化除杂等方面的作用机理,并对目前面临的问题进行简要叙述,对其在有色金属湿法冶金领域的应用前景进行了展望。     

基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪仿真

现阶段所采用的跟踪方法对后继帧视频图像目标跟踪存在跟踪效果不理想、跟踪效率较低等问题。提出基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪方法。利用图像差分方法获取视频图像运动目标可能出现的区域,并对这个区域视频图像目标进行运动估计,采用形态学方法来降低聚类区域的数量,得到后继帧视频图像目标区域;采用均值漂移法估计后继帧视图像核概率密度,对后继帧视频图像进行分割处理,找出后继帧视频图像目标区域最显著的特征,通过迭代运算找到目标位置,实现目标跟踪。实验结果表明,所提算法具有较好的后继帧视频图像跟踪效果、并且跟踪效率较高,具有一定的应用价值。