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1.
2.
针对存在未知扰动条件下板球系统的轨迹跟踪控制精度不高的问题,研究了一种基于指令滤波的误差反步控制方法。首先,建立板球系统模型,引入二阶指令滤波器,滤除小球位置和速度状态变量的噪声干扰。其次,逐步选取李雅普诺夫函数,设计误差反步控制器,克服系统受到的外界干扰,实现对输入信号的渐进跟踪控制。最后,通过李雅普诺夫理论证明系统稳定性。仿真结果表明,该控制器能够有效抑制干扰,精确地完成轨迹跟踪任务。 相似文献
3.
电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。 相似文献
4.
旋转弹的电视摄像头拍摄画面会产生旋转及抖动模糊,在预先侦查目标数据较少且末制导段视野目标较小的情况下,目标难以精确探测,为此提出一种基于改进YOLOv3和核相关滤波(KCF)算法的目标检测与跟踪算法,通过深度学习实现目标的自动检测。制作模拟山地打击场景的数据集,基于少量数据样本的前提,模拟不同天气、光照、运动及旋转模糊等复杂环境,完成在网络学习中数据的增强和扩充;通过在YOLOv3网络基础上添加Inception多尺度分支结构,增加网络对于目标不同尺寸的适应性,减少网络层数,更能适应对小目标的检测;在实现目标定位方法上,将目标检测与跟踪算法相融合,提出一种目标丢失判别机制,并利用弹道的速度—时间信息更新目标跟踪框尺度。仿真实验结果表明,相比原始算法,改进算法能更有效实现复杂环境下的目标检测和跟踪。 相似文献
5.
6.
针对大型泵站水泵机组运行时振动信号易受多种因素影响产生随机误差、噪声干扰,进而影响机组健康状态评价结果的问题,对水泵机组振动信号滤波方法进行分析研究。以南水北调东线某泵站水泵机组运行时机泵联轴器处的振动信号为例,分别使用巴特沃斯滤波器、基于汉宁窗的FIR 滤波器以及基于谐波小波的滤波器3 种滤波方法对水泵机组振动信号进行滤波处理并进行对比分析。结果表明:巴特沃斯滤波器和基于汉宁窗的FIR 滤波结果中存在时域波形的时延和轴心轨迹的连线,滤波不完全,而基于谐波小波的滤波几乎能够完全滤除干扰;对于特定频段的滤波,基于谐波小波的滤波在频段范围比较小的时候优势更加明显。 相似文献
7.
由于滚动轴承的早期微弱故障特征难以被完整地提取出来,为此,提出了一种基于周期优选奇异值分解(O-SVD)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承微弱故障提取算法。首先,通过理论和仿真分析,对存在细节特征丢失问题的传统截断奇异值分解(T-SVD)算法进行了改进,提出了一种以相关系数作为指标,判断有效奇异值分解子空间的O-SVD算法;然后,将O-SVD作为信号处理的前置处理单元,对滚动轴承的故障信号进行了分解重构,并将处理后的重构信号进行了快速谱相关计算,得到了特征明显且能够较好保存局部细节特征的增强包络谱;最后,基于仿真模型,分析了现有算法的不足,并以故障识别率为指标,阐明了基于O-SVD与FSC的算法在低信噪比工况下的工程适用性。研究结果表明:与对比算法相比,在滚动轴承早期微弱故障、复合故障和综合故障3种工况下,基于O-SVD与FSC的算法均能够较为完整地提取故障信号特征,具有较好的工程适用性。 相似文献
8.
9.
针对扭曲叶轮多翼工频离心风机内流及声学特性的探究问题,研究了不同叶轮扭曲度对多翼离心风机的气动性能的影响。首先,建立了离心风机CFD计算模型,进行了离心风机流量-全压效率性能曲线验证试验;然后,利用Fluent计算得到了不同扭曲参数的风机性能数据,速度流线图和A、B处回流涡涡量;最后,基于FW-H方程分析了不同叶轮扭曲度声压频谱图,并分析了不同叶轮扭曲度离心风机的1/3倍频程频谱图。研究结果表明:扭曲叶轮风机较直叶轮风机全压效率下降了7.75%~8.07%,且存在去偏心涡的现象;扭曲叶轮可减少涡流的形成,有效降低风机噪声,在基频1 300 Hz处,3°,6°和9°扭曲叶轮风机噪声分别降低了0.06 dB、1.15 dB和8.35 dB,可见扭曲叶轮可应用于多翼离心风机的降噪设计。 相似文献
10.
针对溴素生产传统的人工观察蒸馏塔塔顶与塔底玻璃管的颜色,或者观察四氟塔蒸馏废液颜色,受环境光线和工人经验影响较大且无法精确控制,导致氯气过量或不足以及产品品质不稳定的问题,将智能视觉技术应用于溴素生产工艺,提出基于工业视觉的颜色智能识别系统,将生产工艺流程的颜色指标实时转换成数字指标,结合自主开发控制算法,实现工艺进程的量化计量,并通过控制算法实现现场情况的预判和精确控制,消除人工调控的随意性和滞后性,实现投料阀门的自动控制,提升装置产能的同时稳定产品质量,将溴素蒸馏工艺废液溴含量维持在0.13 kg/m3以下,溴成品氯含量全部稳定在0.01%以内,保证产品100%处于优级水平。 相似文献