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51.
结构响应主动控制的时域与频域实现 总被引:6,自引:1,他引:6
结构响应主动控制技术是结构振动主动控制的一种新方法,并由于其具有直接以结构振动响应为目标,概念简单、实现容易和采用前馈控制、没有系统稳定性问题等优点而日益受到重视。本文评述了结构响应主动控制的基本原理、特点及控制系统的基本组成,并对两种最基本的实现方法-时域法和频域法的基本思想、适应能力、及实现难易程度等方面进行比较分析,指出时域法在适应能力、适用范围和应用潜力上优于频域法,但在实现上对硬件的计算 相似文献
52.
汪叔华 《南京航空航天大学学报》1989,(4)
为解决大系统中应用整体式Kalman滤波遇到的非实时性难题,本文提出一种能保持最优的分布式Kalman滤波计算方法——逐次正交化法。这是一种适合多微机并行计算的最优算法,确保滤波的“实时性”,优于一般次优分布式Kalman滤波器。 相似文献
53.
李开宇 《南京航空航天大学学报》2007,39(2):198-203
为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量. 相似文献
54.
在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上,提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法,用这种方法对非线性随机系统建模,可以获得更准确伯系统模型,并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。 相似文献
55.
提出了一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法,即具有严格约束最小功率的抽样矩阵梯度算法(CSMG)。它综合了传统抽样矩阵梯度、算法和具有严格约束的最小功率自适应算法的优点。计算机模拟表明,此算法波束方向随约束角度而变,自适应调零能力较强,收敛速度也较快。 相似文献
56.
重现性地磁扰动作为地磁活动的重要部分,其特性在磁情预报中起着不可缺少的重要作用.本文利用地磁扰动在一定条件下具有27天重现的特性和现代时序分析法中的自适应滤波方法,对北京地磁台K指数的预报方法进行了研究,并分别在太阳黑子活动低年和高年的两个时间段,进行了预报实验:低年时段预报结果精度为0.66;在高年时段,预报精度为0.79.进一步分析还表明,理论计算方法应当与多方面的物理分析相结合,这样才能为磁扰的定量分析和预报提供更充分与合理的计算条件和物理根据. 相似文献
57.
INS/SAR组合导航量测信息不同步的滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在惯性导航系统/合成孔径雷达(Inertial navigation system/synthetic aperture radar,INS/SAR)组合导航系统中,传统的SAR只提供位置和航向角信息,本文引入SAR图像测速系统,实现对INS速度信息的补偿修正。同时,建立了该组合导航滤波的数学模型。针对图像匹配耗时较大、产生信息不同步的现象,本文利用INS信息增量来对SAR导航信息延迟、非等间隔以及SAR量测不在INS滤波离散间隔上所带来的误差进行修正,并进行了仿真。经过1 500s后,本导航系统导航信息没有出现发散,在飞行器出现加速、爬升、转弯等机动时,位置误差绝对值不超过36.8m,高度误差绝对值不超过18.1m,航向角误差绝对值不超过5.3′,速度误差绝对值不超过0.5m/s,并与曲线拟合法作对比,仿真结果表明本文算法能够有效提高INS/SAR组合导航系统的精度,并为其他组合导航系统提供参考。 相似文献
58.
针对侧滑转弯(STT)导弹带有攻击角度约束的机动目标拦截问题,提出一种基于自适应终端滑模动态面控制的三维部分制导控制一体化(PIGC)设计方法。首先,建立了针对机动目标拦截的侧滑转弯导弹三维部分制导控制一体化设计模型,且不需要导弹速度微分体轴系分量信息。然后,使用终端滑模控制理论构建误差向量与虚拟控制量,达成精确拦截与攻击角度约束的控制目的;引入有限时间非线性收敛扩张状态观测器(ESO)来在线估计系统不确定性;设计自适应算子与自适应更新律对观测器的估计误差进行补偿,以提高方法的鲁棒性。最后,三维空间拦截仿真校验了方法在提高拦截精度与增强角度约束收敛性能的有效性。 相似文献
59.
《中国航空学报》2020,33(6):1625-1641
The Tilt Quad Rotor (TQR) has complex dynamics characteristics, especially in conversion mode. It is difficult to build the dynamic model of the TQR and the environmental factors have a great influence on it. To solve the problem of control in conversion mode of TQR, this paper carries out the design of the controller based on improved Active Disturbance Rejection Control (ADRC). According to the characteristics of flight in conversion mode, Tracking Differentiator (TD) with explicit model is used to solve the problem of multiple integrals when the system is high-order system. Extended State Observer (ESO) with Radial Basis Function (RBF) neural network is used to estimate and compensate for internal and external uncertainties, and the adaptive sliding mode control in Nonlinear State Error Feedback (NLSEF) is used to improve the response speed of the controller and reduce the parameters which should be tuned. Through the flight control simulation of the TQR, the validity and rationality of the control system are verified. 相似文献
60.