陷波器在导引头伺服系统中的应用

随着导弹系统对导引头伺服系统要求的提高,机构谐振特性会直接影响稳定回路的性能,通过设计相应陷波器来补偿机构谐振的幅频特性,可以消除机构谐振对回路稳定性的影响,低温试验表明所提方法效果明显。     

基于改进变尺度混沌优化的自标定位置视觉伺服

提出了一种基于改进变尺度混沌优化算法 (Enhanced mutative scale chaos optimization algorithm, EMSCOA) 的机器人动态自标定位置视觉伺服算法, 算法在 Mendonca-Cipolla 和 G. Chesi 利用本质矩阵进行自标定的基础上进行了扩展. 首先依据3个奇异值的特性在线生成目标函数, 在进行动态自标定的同时, 完成视觉伺服. 算法抛弃了 G. Chesi 方法中对初值选取极为敏感的梯度下降法, 采用改进的变尺度混沌优化算法动态优化摄像机内参数. 把混沌变量映射到待寻优的5个内参数区间, 通过设置内外两层循环, 内循环进行混沌搜索, 外循环负责缩小内参数搜索区间, 避免了混沌优化在内参数区间的盲目重复搜索, 提高了搜索效率. 算法同时克服了 G. Chesi 方法迭代过程中要求选取初值时靠近摄像机内参数真值的限制, 并可以通过设置参数范围来精确逼近5个内参数. 另外, 算法不需要物体精确的三维模型, 只需要8个空间固定点坐标信息. 仿真结果表明, 该方法应用于基于位置的视觉伺服时运算速度快, 同时对内参数变化鲁棒性强, 实验结果证明了算法的有效性.