一种手臂静脉特征提取与匹配的算法

针对手臂静脉这一全新的生物特征提出一种特征提取及匹配的算法。首先利用限制对比度自适应直方图均衡化方法对近红外图像进行对比度调整,接着利用Gabor滤波器提取静脉,并进行方向和尺度的标准化;在曲线修复和分割的基础上,提取描述曲线段的方向特征、位置特征和描述曲线形状的Hu不变矩特征;然后搜索匹配曲线对,并利用粒子群算法计算最优空间变换关系,最后进行静脉的匹配。针对150人数据库的匹配实验结果表明,该算法的识别率优于其他方法,说明手臂静脉作为一种新的生物特征具有良好的应用前景。     

基于RBF神经网络的火箭速度自适应控制

针对一类非线性不确定连续系统,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的模型参考自适应控制方案.控制器的非线性部分由RBF神经网络实现,根据系统输出与参考模型输出之间的误差调整神经网络的权值,以补偿系统中的非线性因素.引入权值学习误差的概念,以此为基础利用李雅普诺夫原理分析推导了网络权值的调整规律,并证明了系统的稳定性.在单级火箭速度控制中应用该方案进行了设计,仿真结果表明,火箭速度3s后即能完全跟踪参考模型的输出; RBF神经网络在2s后即能逼近非线性项,网络权值收敛.     

滑模变结构控制在航天器姿态控制系统中的应用

根据滑动模态变结构控制原理,导出了航天器三轴动力学和四元数姿态运动学方程.通过二次型最优法解出航天器姿态角速度与姿态角间的函数关系,得到滑动平面,据此设计了该滑模变结构控制系统.理论分析和仿真结果表明,系统动态品质和稳态性能良好,对外加干扰和系统摄动具有极强的鲁棒性和自适应性.     

基于数字地图的亚音速飞行器最优地形跟随

针对真实高山地形设计了一套地形跟随系统;首先,根据数字地图结合航迹规划算法生成参考航迹;接着设计了一个基于滚动时域优化的航迹控制器,用于跟踪航迹、稳定速度并处理约束,将预测时域内的航迹点作为参考输入,通过最小化跟踪误差以及滚动优化实时求解控制量;仿真结果表明,与基于适应角导引的地形跟随系统相比,文章的方法具有更好的性能,能够满足亚音速飞行器地形跟随任务需求.     

地形跟随中的航迹规划与跟踪

航迹规划与航迹跟踪的结合是无人飞行器执行地形跟随任务的方案之一.根据目标区域地形高程数据,将地形跟随最优航迹规划转化为二次规划问题.以矢量场法为制导策略,并给出可行矢量场的参数设计和以航迹倾斜角为被控量的航迹跟踪控制器.仿真验证规划结果满足地形跟随的预定安全高度要求和飞行器机动性能约束,所提制导策略具备精确且可靠的航迹...     

利用遗传算法进行PID参数寻优的倒立摆控制系统

采用遗传算法对小车倒立摆PID控制器的8个控制参数进行寻优,从而避免手工整定的繁琐过程。传统的遗传算法将多个参数对应的元素位串连接在一起构成一个长的位串,而开发的寻优算法提出将8个参数构成一个2×4的矩阵,进而再将每个参数展开成相同长度的位串,所以每个个体即是一个三维2×4×L的二进制矩阵,由8个染色体组成,其优点是8个参数的交叉操作可以相对独立进行。实验证明,开发的算法迭代20次可以达到全局最优值,控制系统性能良好。