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1.
为提高DC-DC变换器的抗扰性能,研究了Boost变换器的滑模控制策略。本文首先利用状态空间平均法对Boost变换器进行数学建模,然后建立PID型滑模控制器,进而推导出系统等效控制表达式。为了得到更好的抗扰效果,用光滑函数代替符号函数,得到了去抖振控制表达式。最后利用Matlab/Simulink对两种控制方式进行仿真。仿真结果表明,采用本文控制方法的系统与采用PID型滑模控制相比,动态响应调节特性和稳态误差调节特性更好、鲁棒性更强。 相似文献
2.
真随机数发生器(TRNG)作为芯片中重要的安全组件,在现代加密系统中扮演着越来越重要的角色。对于TRNG的设计,关键是需要熵提取器可以在恶劣的环境变化(如工艺波动、电压和温度(PVT))下稳定地生成熵值。基于Xilinx FPGA平台提出了一种基于环形振荡器的低成本,高效率真随机数发生器。TRNG一方面通过快速进位逻辑来提高熵提取的效率,另一方面通过优化电路结构和延迟,在以相对较低的资源开销情况下实现可观的吞吐量和随机性。TRNG分别在多块Xilinx Virtex6 FPGAs和Xilinx Spartan6 FPGAs上进行验证,实验数据测试结果表明,所提出的TRNG能够在广泛的PVT范围内表现出良好的鲁棒性,且生成的随机比特流不仅以相当高P值通过NIST SP800-22统计测试套件,而且可以通过最新的NIST SP800-90B测试。 相似文献
3.
为了平衡跟踪器的分类与估计模块间的性能差距,提出一种模块性能均衡的跟踪器.首先,通过大量离线学习,将高阶特征纳入目标估计中;然后,对目标估计模块进行训练,预测目标对象与估计跟踪框之间的重叠.为了提高所提分类模块在面对干扰物时的鲁棒性,引入在线训练的分类模块,采用了难分样本挖掘方法,确保较高的区分能力.在OTBI00、VOT2016和TrackingNet三个公开数据集上进行实验,结果表明,与相关滤波、多域网络等方法相比,所提方法的重叠精度指标更优、跟踪精度更高,且收敛性明显快于梯度下降法,运行速率达到实时要求. 相似文献
4.
为提高链式静止同步补偿器STATCOM(static synchronous compensator)系统的解耦精确度和抗扰动能力,提出一种改进型逆系统滑模控制策略.首先采用DSOGI-PLL电流检测法结合对称分量法在系统不平衡工况下建立稳态逆系统解耦数学模型,进而得到正负序有功、无功调制信号.结合改进变速趋近律的滑模控制及载波相移正弦波脉宽调制CPS-SPWM(carrier phase shift-sinusoidal pulse width modulation),完成系统控制器的设计.通过仿真结果表明,采用本文所提出的控制策略与PI控制方法相比较,装置的动态响应能力、补偿系统无功能力更好、鲁棒性更强,验证了所提控制策略的正确性和可行性. 相似文献
5.
刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献
6.
端信息扩展被用来解决高速端信息跳变系统中同步认证难的问题.其使用多项端信息组成的扩展序列来表征身份信息并使得各项端信息与所表示数据本身无关,达到隐藏真实信息的目的.然而,现有算法生成的端信息扩展序列存在伪随机性差、抗分析能力弱等弊端,不利于保障原始数据的安全与隐私.针对上述问题,首先将m序列引入端信息扩展序列的生成过程中,提出了基于m序列的端信息扩展序列生成机制,使其具有良好的机密性与伪随机性;其次,详细介绍了基于m序列的端信息扩展序列生成机制中包含的消息预处理、m序列生成与调制、端信息扩展序列生成等模块;随后,对其所具有的机密性、容失性及抗截获性等特性进行了理论分析;最后,对所提出机制生成的端信息扩展序列进行了性能测试实验并以现有端信息扩展序列生成算法作为对比方案.实验结果表明基于m序列生成的端信息扩展序列具有更好的伪随机性及鲁棒性,对保障秘密信息的安全可靠传输具有重要意义. 相似文献
7.
针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法. 该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型. 针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计. 对提出的协同目标跟踪方法进行测试. 仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性. 相似文献
8.
双能X射线透射分析技术通过识别物料种类来回收废旧金属。针对传统的识别算法存在识别结果受金属厚度影响大、可识别的金属厚度范围较小的问题,在曲线拟合方法的基础上提出了一种基于野值判断的金属识别方法。采用基于高、低能T值的拟合曲线,减少了厚度因素对拟合曲线相关度的影响,解决了较厚金属无法识别的问题;引入野值判断,提高了识别的准确性。对不同厚度的金属铝和金属铜进行识别实验,结果证明:基于野值判断的T值拟合识别算法对不同厚度铝和铜的识别效果较好,可识别的厚度范围相较于传统算法分别提高至90 mm和40 mm,扩大了可以分选的金属厚度范围。 相似文献
9.
因轴承的工作环境恶劣,导致其故障多发,在对轴承故障进行快速诊断和定位时存在困难,为此,提出了一种基于综合信息融合神经网络的轴承故障智能诊断方法。首先,介绍了前置神经网络的工作原理,推导了前置神经网络的链接权值系数训练方法,制定了前置神经网络的算法流程;并基于D-S证据论和Dempster组合规则,设计了后置神经网络的故障诊断方法;然后,提出了基于综合信息融合神经网络的轴承故障诊断方法,完成了两种神经网络的优势融合;最后,为了对基于综合信息融合神经网络的轴承故障诊断方法的有效性进行验证,采用了美国凯斯西储大学的轴承实验数据进行了试验。研究结果表明:无后置融合模块的故障识别率均值为90.45%,无前置融合模块的故障识别率均值为89.93%,综合信息融合神经网络的故障识别率均值为99.33%;该结果证明,基于综合信息融合神经网络的诊断方法具有较高的故障识别准确率和较强的鲁棒性,将综合信息融合神经网络应用于轴承故障诊断是有效的。 相似文献
10.
采用自适应无迹卡尔曼滤波的卫星姿态确定 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有算法卫星姿态确定中模型参数估计不准确,系统存在外界干扰下稳定性差和跟踪精度不足的问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,对卫星三轴姿态进行估计。首先分析了陀螺和星敏组合定姿的工作原理,然后推导了以误差四元数为状态变量的卫星姿态运动学方程。滤波过程中,该算法引入自适应矩阵,对量测噪声协方差矩阵进行调整;依据滤波发散判别准则,对系统噪声协方差矩阵进行自适应修正,抑制滤波过程中可能的发散情形,获得了良好的自适应性能。实验结果表明,在参数估计不准确时,自适应无迹卡尔曼滤波相比鲁棒自适应UKF算法,三轴估计精度的均方根误差(RMSE)分别提升了30.0%,34.1%,22.4%。该算法基本满足卫星姿态确定的高精度、强鲁棒性等要求。 相似文献