基于 IESPSO 的舵机倾转矢量动力系统建模与参数辨识

针对在旋翼动态时产生的外力矩影响下,倾转矢量动力系统中的舵机系统模型辨识精度低、实际响应难以估计的问题,本文将舵机外力矩作为扰动噪声纳入辨识环节,构建系统模型,并提出了一种基于改进生态系统粒子群优化(IESPSO)的倾转旋翼舵机系统参数辨识方法。为确保试验稳定安全进行,本文设计了倾转矢量动力系统辨识平台,进行参数辨识试验。试验结果表明,在旋翼动态时产生的外力矩噪声影响下,IESPSO相对于粒子群优化法、生态系统粒子群优化法与递推最小二乘法,均方根误差降低了1.46%,1.79%与56.37%,辨识精度有明显提升,并具备更快的寻优收敛速度。在修改搜索空间后,IESPSO仍具有较高的寻优精度,避免了在宽搜索空间下无法快速搜索至较优可行解的问题。     

基于集成特征的拉曼光谱谱库匹配方法

基于谱库的匹配识别是应用拉曼光谱进行物质成分鉴别的关键,会直接影响匹配结果的准确性。在谱库匹配中,尤其是针对混合物的光谱,利用单一的匹配特征无法全面反映被测样本光谱与谱库光谱的相似性,光谱匹配识别时需要综合考虑多种匹配特征。采用逻辑回归数学模型融合谱峰匹配系数、非负最小二乘匹配系数以及夹角余弦匹配系数,提出了一种新的光谱集成匹配方法。该方法既考虑了被测样品的谱峰信息,又考虑了其全谱信息。基于20种氨基酸混合物拉曼光谱谱库匹配的实验结果表明:所提光谱集成匹配方法具有更低的误判率。     

抑制容器荧光干扰的双轴共焦拉曼检测方法

为消除拉曼光谱检测中样品装载容器的荧光背景干扰,利用样品拉曼信号光与容器产生的荧光不共焦的特性,设计了一种双轴共焦的检测光路结构。实验结果表明:来自容器的荧光干扰幅度出现数量级的衰减,拉曼信号光幅度下降了约30%;双轴共焦拉曼检测方法能够避免传统共轴共焦检测方法中拉曼信号光和荧光混合接收的问题,解决了荧光干扰对拉曼信号动态检测范围的限制,实现了对荧光材料容器装载样品拉曼信号的有效检测。