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1.
目前四旋翼无人机大部分都采用经典控制方法进行控制律的设计,然而控制参数的选择和对被控对象数学模型的依赖一直是经典控制方法设计中需要克服的问题;针对此问题,采用了一种基于深度强化学习算法Deep Q Network的无人机控制律设计方法,以四旋翼姿态角和姿态角速率作为三层神经网络的输入数据,最终输出动作值函数,再根据贪婪策略进行动作的选取,通过与环境的不断交互,智能体根据奖惩信息来更新神经网络的权值,使得智能体朝着获得累积回报最大值的方向选取动作;仿真结果表明在经过强化学习训练之后,四旋翼姿态角能够快速准确地跟踪上参考指令的变化,证明了基于强化学习的四旋翼无人机控制律的可行性,从而避免了传统控制方法对控制参数的选择与控制模型的依赖。 相似文献
2.
针对混合余度传感器系统,分别对故障过程和诊断过程进行建模,集成建立系统的半马尔可夫过程可靠性模型。通过代数模型与补充变量法的结合,提出了一种定量分析方法,采用代数模型法将系统模型简化为故障模式的逻辑和,应用补充变量法求解约简后的半马尔可夫过程,推导了基于分布函数的时序故障概率计算公式,用于各故障模式的定量概率求解。通过算例分析,并与典型方法进行比较,体现了模型的通用性以及定量分析方法的准确与简便。 相似文献
3.
基于改进粒子群算法的多阈值图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种改进的粒子群算法,在初始化种群时采用相对基学习原理,以获得较优的初始候选解;在后期迭代过程中引入扩张模型,使粒子不易陷入局部极小值点,并将其用于多阈值图像分割。由最大熵阈值法得到所要优化的目标函数,用改进的粒子群算法对其进行优化,使其能够准确并迅速的得到分割的最佳阈值组合,并用该阈值组合对图像进行分割。将此分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法可更为准确快速的实现图像分割。 相似文献
4.
基于混沌差分进化FCM算法的舵回路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高故障分类的准确性,提出了一种混沌差分进化模糊C-均值故障识别方法(CDEFCM,chaotic differential evolution fuzzy C-mean).该方法利用差分进化算法高效的全局搜索能力以及混沌序列的均匀遍历特性,克服了模糊C-均值算法(FCM,fuzzy C-mean)对初始值敏感的缺点及遗传算法易收敛到局部极值点的缺陷,用该方法进行故障聚类分析,可以准确地识别故障.以某飞控系统舵回路常见故障为例进行了仿真验证,结果表明该方法能有效地识别出故障. 相似文献
5.
艺术设计教育近年来蓬勃发展的同时出现了很多问题.本文主要谈了课程结构程式化以及教学与实践严重脱节的问题,同时分析了工作室制度的起源、影响。提出了可以实施工作室制度来解决这些问题的思想与方法. 相似文献
6.
为了获得驾驶员和飞机良好的匹配特性,使用基于人机闭环参考模型的方法将飞行品质的要求引入优化算法,进行飞行控制系统设计。首先使用CAP准则建立飞机等效系统模型。然后,基于时域Neal-Smith准则,通过多目标优化算法一次性得到在不同任务条件下的最优驾驶员模型。根据需要选择相应的驾驶员模型,并与飞机等效系统模型组成人机闭环参考模型,进行飞行控制设计多目标优化。仿真结果显示,文中的算法不仅可以整定控制器参数,根据任务需求选取最优驾驶员模型,还可以利用优化结果进行PIO易感性的分析。 相似文献
7.
基于圆形截面纱线的平纹织物模型,依据几何学,推导出平纹织物折皱弯曲变形计算方程,提出表征织物松紧结构的新指标——织物密度放松值γ.通过数值计算表明,织物折皱变形与织物密度放松值γ呈线性递减的关系,且挤紧结构状态的平纹织物的纱线最外层最大变形率达到40.75%. 相似文献
8.
9.
针对小型无人机在复杂飞行条件下的航姿解算精度和鲁棒性问题,提出了 一种动态自适应调节的奇异值容积卡尔曼滤波航姿估计算法.考虑到低成本航姿传感器随机偏差大的问题,将航姿传感器随机偏差作为待估计参数,以消除传感器随机偏差的影响.由于无人机航姿模型的非线性和滤波中协方差矩阵的非正定问题,设计了一种融合容积卡尔曼滤波(cuba... 相似文献
10.
目前玻璃纤维多以复合材料的形式用于建筑材料等的内部,对外观要求不高。为拓宽玻璃纤维的应用领域,文章利用玻璃纤维色丝设计开发了12款色织产品,体现了不同经纬纱颜色与结构配合的织纹效果,可用于百叶窗窗帘等,同时具备美观性和安全性。但是试织过程中存在起毛断头和布边不良等问题,并且随着综片数的增加,起毛断头情况更为严重。后期通过调整上机工艺和织物规格,12款产品的织造效率都达到了95%以上,并且克服了布边不良问题,为利用玻璃纤维开发结构复杂、紧密色织物提供了参考依据。 相似文献