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确定室内污染源的位置对于保障室内空气品质和环境安全均具有重要意义。针对机械通风室内稳定流场中时变污染源的定位问题,本文提出了一种基于改进粒子群算法的多机器人嗅觉方法(UPSO)并通过实验验证了该方法的有效性。在实验中,以周期性时变源为对象,利用风扇营造稳定流场环境,通过3台机器人进行源定位实验。针对两个典型的源位置CS1(下风区)和CS2(回流区),利用UPSO方法分别开展了15组独立实验,分别成功了15组和12组(成功率分别为100%和80%),说明UPSO方法具有较高的成功率。进而针对源位置CS1,利用基于标准粒子群算法的源定位方法(SPSO)进行实验,该方法仅成功了2组(成功率为13. 3%)。对比UPSO和SPSO方法的实验结果说明了本文方法的成功率明显高于SPSO方法,SPSO由于成功率较低尚不能满足实际应用的需求。 相似文献
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针对四旋翼无人机参数不确定性和对外部干扰敏感的问题,提出一种基于线性自抗扰的轨迹跟踪控制系统设计方案。线性自抗扰能够很好地克服无人机的强耦合性、模型不确定性以及外部干扰问题。将四旋翼无人机的轨迹跟踪控制系统分为内外两个环路,内环采用线性自抗扰控制器,外环采用简单的PD控制器。在仿真平台上对线性自抗扰控制系统进行轨迹跟踪实验,并与传统的PID控制系统进行对比分析。通过仿真实验证明,所设计的线性自抗扰控制器不仅能够很好地估计并补偿系统所受内外部干扰,而且对四旋翼无人机参数的不确定性具有较强的鲁棒性,能够满足无人机姿态调节快速和高稳定度的控制要求,性能指标明显优于PID控制器。 相似文献
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