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速度闭环回路被广泛应用于光电跟踪系统的转台电机的驱动控制。良好的电机速度闭环响应特性可以有效提高光电系统对目标的跟踪精度。转台电机是通过逆变放大器输出的脉宽调制(PWM)电压进行驱动的。随着光电跟踪系统的性能要求和电磁兼容性需求的不断提高,必须使用逆变器输出滤波器对PWM驱动电压所造成的电磁噪声干扰进行抑制。传统上,滤波器的设计方法是通过提高其插入损耗加强对电磁噪声的抑制,但对滤波器给电机控制造成的影响分析不足。针对该问题,深入研究了具有代表性的LC滤波器对电机速度闭环控制的影响。建立了存在滤波器时的电机被控对象特性模型,并分析了其传递函数特性。提出了一种在不降低LC滤波器插入损耗的前提下,减小其对速度闭环控制影响的滤波器设计方法,并通过光电吊舱的速度闭环控制实验证明了所提方法的有效性。 相似文献
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随着无人机的快速发展与应用,无人机的普及也对公共安全、军事安全和个人隐私等造成了一定的安全隐患。无人机具有飞行速度快、体积小等特点,如何精准快速地发现并定位无人机位置具有一定的挑战。针对此问题,提出了一种基于沙漏瓶颈模块的YOLOv3无人机实时检测算法。首先,将原本3个特征尺度检测扩展为在5个特征尺度上进行检测,充分利用多尺度信息帮助提升小目标检测精度;然后,堆叠沙漏瓶颈模块作为该方法的骨干网络部分,沙漏瓶颈模块作为一种轻量化网络对模型进行加速,并使用通道注意力机制在上采样之后的拼接部分关注更重要的通道信息,抑制不利的信息。为了验证所提算法的有效性,生成基于复杂城市背景下的无人机数据集,实验结果表明,所提算法的精度能够达到98.92%,且具有98.76%的召回率,在1080Ti上达到62.37帧/s的实时速度,模型权重大小仅为5.38 MiB,为进一步在嵌入式平台和移动端实现实时目标检测提供了可能。 相似文献
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现有的大部分目标检测算法都依赖于大规模的标注数据集来保证检测的正确率,但某些场景往往很难获得大量标注数据,且耗费大量人力、物力。针对这一问题,提出了基于负边距损失的小样本目标检测方法(NM-FSTD),将小样本学习(FSL)中属于度量学习的负边距损失方法引入目标检测,负边距损失可以避免将同一新类的样本错误地映射到多个峰值或簇,有助于小样本目标检测中新类的分类。首先采用大量训练样本和基于负边距损失的目标检测框架训练得到具有良好泛化性能的模型,之后通过少量具有标签的目标类别的样本对模型进行微调,并采用微调后的模型对目标类别的新样本进行目标检测。为了验证NM-FSTD的检测效果,使用MS COCO进行训练和评估。实验结果表明,所提方法 AP50达到了22.8%,与Meta R-CNN和MPSR相比,准确率分别提高了3.7和4.9个百分点。NM-FSTD能有效提高在小样本情况下对目标类别的检测性能,解决目前目标检测领域中数据不足的问题。 相似文献
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当前大部分目标检测都依赖于大规模的标注数据集来保证其检测的正确率,而在实际场景中,大量数据的获取是十分困难的,且对数据的标注也需要花费大量人力物力。针对这一问题提出了一种基于Faster RCNN的少样本目标检测算法(CA-FSOD),在目标类别仅有少量标注样本的情况下,对目标样本进行检测。为了提高检测性能,首先提出了CBAM-Attention-RPN模块,减少无关候选框的数量;其次提出了全局-局部关系检测器模块,通过关联少量标注样本和待检测样本的特征,获取与目标类别更相关的候选区域;最后提出了基于余弦Softmax损失的分类器作为目标检测的分类分支,能有效地聚合同类别特征、降低类内方差、提高检测精度。为了验证所提算法,在MS COCO数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,该方法的AP50为21.9%,优于目前一些少样本目标检测算法。 相似文献
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光纤陀螺时滞环节的实时补偿技术 总被引:1,自引:1,他引:0
光纤陀螺已广泛应用于光电跟瞄设备的稳定回路,但其内部信号处理和传输延迟所造成的时滞环节却对稳定回路可实现的带宽设置了约束条件.在比较了有限记忆滤波,卡尔曼滤波和最小二乘法三种补偿方法基础上,采用最小二乘法对光纤陀螺的测量输出进行预测用以补偿其时滞环节.针对光纤陀螺测量要求和时滞特性,分析了影响补偿精度的因素,试验了不同的最小二乘法拟合多项式次数的补偿结果.实验结果表明,采用5点4次外推2点的最小二乘法即能在200 Hz的频率范围内,使光纤陀螺的时滞环节得到较好的补偿. 相似文献
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南水北调中线工程水量优化调度模型研究 总被引:3,自引:1,他引:2
运用仿真性好、不受变量维数限制、计算速度快的自优化模拟技术与丹江口水库调度图相结合的大系统混合模拟方法,研究了南水北调中线工程水量优化调度问题。计算成果分析表明,所建模型及其电算程序是合理可行的。 相似文献
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精密控制技术离不开光机电结构配置、电机驱动、传感器、控制算法以及载荷平台的发展,它是实现高精度光电跟踪的必要手段。无论固定地基平台还是运动平台,扰动抑制、目标跟踪以及分布式智能协同的三大关键技术始终是光电跟踪控制系统面临的技术难点。本文综述了针对上述几大关键问题的精密控制技术,展示了一些先进和前沿控制技术的研究成果,同时指出未来重点研究方向的主要思路。根据扰动影响的不同机理,从精密驱动、惯性稳定、振动控制三个方面介绍了相应扰动抑制技术的研究进展以及热点,并强调基于Stewart平台的振动与指向一体化技术是空间光电跟踪系统的重要技术方向。复合轴控制系统仍然是提高目标跟踪最有效的根本方式,最基本的技术问题是提高精跟踪倾斜镜跟踪系统的性能。观测器控制尤其是仅有误差测量的观测器技术特别适用于复合轴光电跟踪系统,发展三级或者更高级的复合轴系统应该特别注意高性能电机的应用。最后,提出多智能协同光电系统是光电跟踪领域未来重点的发展方向,需要研究多智能体的协同定位、编队控制以及载荷平台一体化等精密控制技术。
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