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航空遥感稳定平台可被应用于资源勘查、地理测绘等领域,可用于隔离载体飞行过程中相机的视轴抖动。由于装配等原因,稳定平台自身也会存在不平衡力矩、摩擦等干扰,这些干扰将影响稳定平台的视轴稳定精度。介绍了上述扰动对稳定平台的影响,并分析了这些扰动的形成原因。为了抑制这些扰动对稳定平台控制精度的影响,在基于传统干扰观测器的基础上,设计了改进型干扰观测器并将其加入到了稳定控制回路中,以形成扰动补偿控制,并对改进干扰观测器的扰动抑制效果进行了仿真分析。仿真结果表明,应用改进干扰观测器的稳定平台的扰动抑制效果明显优于传统PID控制算法,平台的稳定精度得到了进一步提高。 相似文献
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为适应低速风洞发动机进气道试验的大流量模拟的迫切需要,介绍了适用于4 m量级低速风洞的柱形分布式引射器的设计方案。通过ANSYS-CFX软件采用有限体积法对引射器内流场进行了数值模拟,重点优化了引射器的引射面积比、离散的喷嘴分布方式和喷嘴出口设计点总压、马赫数等参数。综合考虑引射器在风洞中的使用条件限制和吸入流量技术指标要求,完成了引射器设计。优化后的引射器方案解决了小体积、大吸入流量需求之间的矛盾。在FL-14风洞的验证试验表明,优化后引射器的最大吸入流量达到9.07 kg/s,满足4 m量级低速风洞进气道试验大流量模拟需求。 相似文献
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针对微型燃气轮执行机构故障,提出了一种基于改进帝国竞争算法的自适应容错控制方法,实现了对故障的有效抑制。本文建立了微型燃气轮发电系统部件级一体化模型,实现了部件级模型与发电系统的联合仿真,提出了一种自适应改革概率的方法对帝国竞争算法进行改进。设计了基于改进帝国竞争算法的自适应模糊逻辑保护控制器。最后进行了改进算法性能测试以及微型燃气轮发电系统在孤岛模式下的仿真实验。结果表明:本文所提出的改进方法可以提高帝国竞争算法的寻优性能,设计的容错器可以明显改善故障发生时的动态性能,确保发电系统的稳定工作。 相似文献
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针对大型自动化立体仓库出入库路径优化调度难的问题,在采用两端式双堆垛机出入库调度模型的基础上,提出改进的防碰撞原则,避免两堆垛机同时运行时碰撞;并结合最优防碰撞边界检验机制,在保证防碰撞的前提下,为两堆垛机划分了最佳的工作区域。提出一种新型改进遗传算法(New improved genetic algorithm,NIGA),能够根据种群适应度值的集中分散程度,来调整遗传算法的进化结构,从而有效提高算法的收敛速度以及跳出局部最优的能力。运用NIGA算法对双堆垛机的调度路径进行优化,并在算法的每一次迭代中嵌入改进的防碰撞原则和最优防碰撞边界检验机制,最终得到两端式双堆垛机出入库优化的最优解。仿真实验结果表明该策略可以有效防止两堆垛机发生碰撞,大型立体仓库货物出入库的效率有了明显提高。 相似文献
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针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。 相似文献
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当航班遇到恶劣天气或者飞行冲突时,可以采取航班改航策略为需要改航的航班规划出合适的飞行路径。采用栅格法对环境进行建模并且对传统蚁群算法进行改进。首先,在转移概率的计算上加入危险天气的影响等级;其次,在节点选择上采用贝叶斯思想,通过后验概率对候选节点进行评估;最后,通过在短时间内信息素的增量上的差别来增大较优路径和其他路径之间的信息素量的差距,引导算法收敛到最优路径,同时加快算法的收敛速度。经算例分析证明了方法的有效性和可行性。 相似文献
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一种无人机局部路径重规划算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型V orono i图”表示出来,采用D ijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用V iterb i解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,再依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径,并用M atlab仿真验证了算法的有效性。 相似文献
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基于RBF神经网络的液压位置伺服系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对液压系统的非线性、时变、流固耦合的特点,提出双级径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型实现液压伺服系统故障检测与定位.采用第1级RBF网络作为液压伺服系统的故障检测滤波器,通过实际系统与RBF观测器输出的残差实现液压伺服系统故障检测.利用第1级RBF观测器的输出残差和网络结构参数,应用第2级RBF网络实现液压伺服系统典型故障定位.针对K均值聚类算法收敛速度慢的缺点,提出了改进K均值聚类算法和学习速率自适应调整算法,利用网络优化结构参数和学习率,加快神经网络收敛速度,减少运算量.实验结果表明,利用双级RBF神经网络能够有效地检测出液压位置伺服系统的故障,并能实现系统的故障定位. 相似文献