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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.
5.
频率特性分析在工程应用中具有重要的作用,在电路分析、模拟电子技术、信号与系统、自动控制理论等相关课程中都涉及到相关章节内容,在不同课程中如何根据工程应用和学生学习阶段把握具体的讲解内容和讲解方式非常重要。本文从频率特性的求解方法和具体物理意义角度开展在不同课程中讲解的方法,从时域和频域角度分别讨论其物理意义和具体的分析方法。通过渐进深化的教学过程和教学方法不断提高学生的知识掌握和应用技能,提高学生的工程意识、工程素质和工程创新能力,强化学生对于频率特性课程知识的综合应用能力。 相似文献
6.
为实现将成熟的设备状态评估技术有效地融入到传统的电网检修计划中,建立了电网设备状态检修时变决策模型,使决策根据设备状态变化进行调整.首先给出时变决策机制的定义和相应的表达,在此基础上推导设备运行风险和系统运行风险,进一步建立了考虑设备多次检修的电网状态检修决策模型,在计及相关检修约束前提下优化电网总运行风险.最后,通过多场景下的算例分析,表明该模型是可行且有效的,有工程应用的潜力. 相似文献
7.
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
8.
斑块是胶片电影中最常见的损伤类型问题,传统的斑块修复算法修复质量较好,但修复速度不够快.针对传统斑块修复算法在修复速度上的不足,提出了 一种改进性的快速斑块修复算法.相比于传统修复算法的改进主要体现在运动估计模块和修复模块.运动估计模块使用权重系数矩阵对二维匹配块矩阵做降维处理,得到两组一维特征矩阵,使用一维特征矩阵代替二维匹配块搜索运动矢量最优值.修复模块使用单参考帧修复算法代替双参考帧修复算法.实验结果表明,快速斑块修复算法与传统修复算法相比,主观评价基本一致,修复速度优于传统修复算法. 相似文献
9.
为解决锂电池荷电状态(SoC)难以精确估计的问题,提出了极化电压修正模型(VCM)和改进天牛须优化扩展Kalman滤波算法(IBAS?EKF)共同实现电池SoC的精确估计.在建立3阶RC电池模型和参数辨识的基础上,使用Elman循环神经网络对模型极化电压实现在线修正和优化,形成VCM模型;采用改进天牛须搜索算法优化扩展Kalman滤波算法的系统噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵,形成IBAS?EKF锂电池SoC估计算法.在测试平台上进行城市道路循环工况试验,结果表明:基于VCM模型的IBAS?EKF锂电池SoC估计算法的各项误差指标均低于传统的SoC估计算法,估计误差在0.6%以内,效果满足实际工程要求. 相似文献
10.
内燃机广泛应用于工程、动力等领域,然而内燃机因燃烧和机械运动引起的冲击与振动导致其减振降噪一直是研究的热点,而如何准确识别振源则是减振的前提.本文针对振源盲分离时观测信号不少于源信号数目要求不易满足的问题,利用经验小波变换(Empirical wavelet transform,EWT)结合快速独立成分分析(Fast independent component analysis,FastICA)实现对内燃机振源信号的识别.首先使用时域同步平均法对内燃机缸盖的振动信号进行预处理,然后进行经验小波变换,之后再利用皮尔逊相关系数选择有效经验模态分量作为快速独立成分分析(FastICA)的输入,最终分离结果表明:该方法可以有效地从内燃机缸盖振动信号中识别出燃烧信号和气阀机构开启时的气体冲击信号. 相似文献