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目前设计的自适应Super-Twisting控制系统由于不具备抖振情况感知能力,导致响应时间过长,控制精度较低。为了解决上述问题,基于高阶滑模设计了一种新的自适应Super-Twisting控制系统。系统硬件由采集模块、存储模块、控制模块、电路模块组成。采集模块利用AD8036采集器,主要负责采集Super-Twisting的控制参数,并对控制信号进行调理,存储模块选择TDB7659存储器,主要负责存储由采集模块采集的控制参数数据,控制模块是控制系统的核心,主要由微控制器、D/A转换器单元、信号输入通道、输出通道、电源单元组成,控制系统的电路主要负责为各个模块提供所需的电压。引入高阶滑模理论,通过主程序完成系统初始化、设计Super-Twisting 控制器、实现自适应Super-Twisting控制。实验结果表明,设计的基于高阶滑模的自适应Super-Twisting控制系统能够精准地感知抖振情况,缩短响应时间,提高控制精度。 相似文献
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为了有效地检测复杂背景下的红外弱小目标,提出了一种基于横纵多尺度灰度差（HV-MSGD）的方法来增强弱目标,并通过距离和像素差异来实现对背景强边的抑制。目标区域与周围区域之间存在不连续性,为了加强它们的差异,HV-MSGD与双边滤波（BF）相结合,可以在抑制背景的同时提高目标强度。进一步通过自适应局部阈值分割和全局阈值分割来提取候选目标。为了进一步验证对单帧检测的影响,将上述单帧检测算法与改进的无迹卡尔曼粒子滤波器（UPF）相结合,实现轨迹检测。实验结果表明,该方法在弱信噪比（SNR）下优于其他方法,在抑制背景的同时可以增强目标,增强效果是其他方法的6-30倍。在实验中,输入信噪比分别为2.78,1.77,1.79,1.13和1.16。图像处理后,背景抑制因子（BSF）分别为13.48,21.33,11.73,20.63和121.92,信噪比增益（GSNRs）分别为40.09,71.37,27.53,12.65和131。该方法的检测概率（Pd）也优于其他算法。当误报率（FAR）为
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