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1.
为解决系统模型误差、外部干扰以及执行器故障引起的双星编队轨道控制精度低、稳定性差问题,设计一种基于观测器的抗干扰容错线性二次型调节器(LQR)控制策略。首先,根据编队双星相对运动动力学模型,设计基于双比例积分自适应律的增广观测器,同时实现对系统状态、间歇故障与快速时变故障、可建模干扰的快速精确估计,并采用H∞优化技术抑制不可建模干扰对控制系统的影响。其次,采用Lyapunov稳定性理论,保证动态误差系统渐近稳定。然后,在控制器中引入未知动态估计信息的前馈补偿项,设计闭环反馈抗干扰容错LQR控制律。最后实验结果表明,相比文献中控制方法,本文所提方法的编队卫星相对位置控制精度提高49.93%,验证了所设计的抗干扰容错LQR控制律的优越性,能够为双星编队构形保持提供精确控制策略。  相似文献   
2.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.  相似文献   
3.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。  相似文献   
4.
5.
Vertical tire forces are essential for vehicle modelling and dynamic control.However,an evaluation of the vertical tire forces on a multi-axle truck is difficult to accomplish.The current methods require a large amount of experimental data and many sensors owing to the wide variation of the parameters and the over-constraint.To simplify the design process and reduce the demand of the sensors,this paper presents a practical approach to estimating the vertical tire forces of a multi-axle truck for dynamic control.The estimation system is based on a novel vertical force model and a proposed adaptive treble extend Kalman filter(ATEKF).To adapt to the widely varying parameters,a sliding mode update is designed to make the ATEKF adaptive,and together with the use of an initial setting update and a vertical tire force adjustment,the overall system becomes more robust.In particular,the model aims to eliminate the effects of the over-constraint and the uneven weight distribution.The results show that the ATEKF method achieves an excel-lent performance in a vertical force evaluation,and its performance is better than that of the treble extend Kalman filter.  相似文献   
6.
针对暂态频率扰动下传统惯量估计方法受扰动发生时刻和惯性响应持续时间判断敏感而导致估计误差偏大的问题,文章提出基于子空间法的电网惯量估计思想。通过分析暂态频率扰动发生前、惯性响应及一次调频响应各阶段的电网频率响应模型的冲激响应特征,获得各阶段的电网惯量统一性表达,并将各阶段电网频率响应模型作为相同待估计系统,应用子空间法进行系统模型参数辨识,最终估计出电网惯量。通过算例分析验证了文章方法对电网惯量估计的有效性及精确性。  相似文献   
7.
In this paper, a novel method is proposed for increasing the performance through coupling of top-down models adjusting the object detector based on a new loss function. Generally, object detectors and keypoint estimators are sequentially used in real-time multi-person pose estimations; however, these two models are separately trained. Therefore, the results of the object detector are not optimized for the keypoint estimator. To solve this problem, we analyze the relationship between the two models and propose a feedback-based loss optimization in the object detector, based on the estimation results of the keypoint estimator. In addition, the resulting bounding box of the object detector is readjusted to improve the accuracy of the keypoint estimation model. The experimental results demonstrate that the proposed approach can perform real-time operations with a high frame rate similar to that of the baseline model. Moreover, it achieved an accuracy of 74.2 average precision (AP), which is higher than the state-of-the-arts model including the human detector used in the experiment.  相似文献   
8.
针对城轨列车在目前理论减速度开环控制模式下,实际制动减速度精度较低的问题,提出一种基于参数估计的制动力闭环控制方法。将列车运行于坡道、弯道等路段产生的附加运行阻力和摩擦副摩擦系数变化等导致的实际制动力偏差等效为列车在制动过程中所受的总扰动,以列车减速度和制动缸压力等作为输入,通过梯度估计方式对该扰动进行求解。根据总扰动的估计值对列车制动力控制目标进行在线修正以实现城轨列车制动力闭环控制。为便于在实际的制动系统电子制动控制单元中进行编程,将上述控制算法进行了离散化。仿真和硬件在环试验结果表明:参数估计算法能够对恒定扰动和变扰动进行估计,估计值的收敛速度与估计器系数呈正相关,但当估计器系数大于1之后,收敛速度趋于饱和。制动力闭环控制算法能够提高列车实际减速度对其目标值的跟随性,当坡道坡度呈正弦变化且实际摩擦系数同时随速度变化时,闭环控制的减速度偏差由开环时的0.36 m/s~2降至0.08 m/s~2。并且当制动过程中发生滑行时,防滑控制与制动力闭环控制仍能较好兼容,滑行轴速度、制动缸压力及列车实际减速度的变化满足预期。  相似文献   
9.
多数电离辐射事故均为局部照射。对于局部照射剂量估算,国际原子能机构(IAEA)推荐采用Dolphin's 模型,该模型需推算出照射部位染色体畸变率,再代入离体均匀照射情况下建立的剂量效应曲线来估算局部照射剂量。准确推算照射部位染色体畸变率对于估算剂量十分重要,选用合适的剂量效应曲线对估算剂量也同样重要,而对于局部照射,关于不同剂量率剂量效应曲线对估算结果影响的报道还十分有限。基于此本研究利用人外周血淋巴细胞染色体畸变估算离体模拟局部照射剂量,分析不同剂量率剂量效应曲线对估算结果的影响。利用60Co γ射线离体照射人外周血样品(样本A和样本B),剂量分别为1 Gy和5 Gy。将照射血与未照射血按25%和75%比例混合以模拟局部照射,分析混合血样中淋巴细胞的双着丝粒染色体(dicentric chromosome,dic)加着丝粒环(r),利用Dolphin's模型估算局部照射dic+r率,并用剂量率不同的两种剂量效应曲线估算局部照射剂量。结果显示,大部分混合血样dic+r分布不符合泊松分布,为过离散分布。利用与实际照射剂量率一致的剂量效应曲线估算的样品受照剂量大多与实际照射剂量比较接近,相对偏差在10%以内,但两样本的1 Gy 25%组的估算受照剂量与实际照射剂量偏差较大。利用与实际照射剂量率不一致的剂量效应曲线估算的样品受照剂量与实际照射剂量相对偏差均超过10%。结果表明dic+r分析用于估算离体模拟局部照射的剂量有可行性,采用剂量率和照射剂量率一致的剂量效应曲线估算的结果更为准确。  相似文献   
10.
Higher transmission rate is one of the technological features of prominently used wireless communication namely Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO–OFDM). One among an effective solution for channel estimation in wireless communication system, specifically in different environments is Deep Learning (DL) method. This research greatly utilizes channel estimator on the basis of Convolutional Neural Network Auto Encoder (CNNAE) classifier for MIMO-OFDM systems. A CNNAE classifier is one among Deep Learning (DL) algorithm, in which video signal is fed as input by allotting significant learnable weights and biases in various aspects/objects for video signal and capable of differentiating from one another. Improved performances are achieved by using CNNAE based channel estimation, in which extension is done for channel selection as well as achieve enhanced performances numerically, when compared with conventional estimators in quite a lot of scenarios. Considering reduction in number of parameters involved and re-usability of weights, CNNAE based channel estimation is quite suitable and properly fits to the video signal. CNNAE classifier weights updation are done with minimized Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE).  相似文献   
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