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104.
105.
对于风洞试验中全尺寸模型试验的非平稳信号进行载荷辨识仍存在诸多问题。针对全尺度模型试验的非平稳信号载荷辨识提出了一种基于深度残差收缩网络(DRSN)深度学习技术的智能载荷辨识方法,该方法通过深度学习提取测力系统输出数据中的气动力、惯性力和噪声等特征,通过注意力机制对每组数据进行获取阈值,再通过软阈值函数对特征进行滤波降噪,有效辨识出测力系统响应信号中的惯性力分量并进行剔除,实现气动力载荷辨识。在测试验证中,均值法的辨识精度为85%以上,DRSN模型的辨识精度为94%以上,证明DRSN模型能有效降低噪声和惯性力对于载荷辨识的干扰,用于非平稳信号的载荷辨识具有精度高、可靠性好等特点。 相似文献
106.
飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大,因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时,不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性,同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此,在深入研究置信规则库(BRB)建模方法的基础上,构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库(BRB-e)飞轮系统健康状态评估模型。首先,结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义;在此基础上,设计了BRB-e评估模型的推理过程;然后,基于鲸鱼优化算法(WOA),提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法;最后,通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究,验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明,BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。 相似文献
107.
针对有向通信拓扑网络下具有通信时滞与外部干扰的无人集群系统(AUSS)时变编队H ∞控制问题进行了研究。首先,基于AUSS期望编队构型信息、无人机(UAV)实时状态信息以及通信UAV之间带通信时滞的状态误差信息提出了AUSS的编队控制方法,通过变量替换将AUSS的编队控制问题转换成低维闭环系统的渐近稳定问题,并以线性矩阵不等式(LMI)形式给出了系统稳定的充分条件与最大允许通信时滞的计算公式。其次,通过构造Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,证明了存在通信时滞与外部干扰条件下AUSS能够实现时变编队。最后,通过数值仿真验证所设计方法的准确性与有效性。 相似文献
108.
本文主要论述了空管自动化设备精细化管理系统的设计实现过程,着重论述系统设计的理论依据——设备全寿命周期管理,以及在开发设计工作中如何将理论与空管维护部门实际工作相结合开发出高效实用的系统,并利用该系统对空管自动化设备进行科学的管理。 相似文献
109.