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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.
滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 (autoregressive model,简称AR)模型和多元状态估计(multivariate state estimation technique, 简称MSET)的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。 相似文献
3.
4.
宜兴这一地方不仅有着得天独厚的自然地理环境的优势,还有着十分丰富且深厚的文化内涵,可以说是物华天宝、人杰地灵,因而宜兴的陶瓷便成为了举世闻名的一种文化。在陶都宜兴中有"五朵金花",而均陶便是其中之一,其走过了历朝历代的更迭替换,以及上千年历史的传承和创新,所以有着十分浓厚的地域特征以及民族特色,在造型特点上更是风韵独具、秀丽多姿,人们对此更是十分的喜爱和追捧,更是取得了"名陶名器,天下无类"的美誉。本文便主要以紫砂"马上封侯"为例,谈谈它的造型装饰特征以及人文内涵。 相似文献
5.
6.
7.
多机械臂的精准协同控制已成为当前机器人领域的研究难点,为实现双机械臂精准控制,通过建立双机械臂动力学模型,采用时间延时估计简化机械臂动力学模型,在保证控制系统稳定性的前提下,引入自适应模糊滑模控制器实现对估计误差的修正和补偿,设计基于时间延时估计和自适应模糊滑模控制的双机械臂协同阻抗控制器,实现双机械臂协同操作的末端轨迹控制以及接触力精准控制.最后,将该控制器应用于两台六自由度机械臂仿真平台,实现双臂夹取和搬运同一目标物体的操作,通过与其他控制器进行对比实验,表明所设计的控制器具有响应快、无抖震、精度高的特点. 相似文献
8.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。 相似文献
9.
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
10.