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使用计算机视觉方法进行的发动机极性自动化测试是火箭地面测试中重要的测试环节,该环节存在进一步改进和提升的空间。将递归全对场变换(Recurrent All-pairs Field Transforms, RAFT)光流算法替代传统光流法检测技术用于发动机喷管实时运动监测,并根据现场测试场景对光流算法进行了优化,提升了运动检测速度与测量精确度,使自动测试系统具备了摆角的估测能力;在软件系统设计层面,引入差异图像直方图法监听法辅助喷管动作识别,避免了光流法对于未处在监测流程中的摄像头的冗余监听资源消耗,降低了系统硬件设备的负载,同时实现了一种可视化在线判读软件的设计。提出的软件与算法方面的改进在当前已投入使用的极性自动化测试系统上实现了进一步的优化。 相似文献
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针对吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出一种基于学习的智能控制方法。为便于控制器设计,将飞行器动力学模型划分为速度子系统和高度子系统:为解决速度子系统控制输入受限的问题,提出一种基于强化学习的智能控制方案;对于考虑有限通信资源的高度子系统跟踪控制问题,提出一种基于事件触发的确定学习控制方案。该方案包含离线学习训练和在线触发控制两个阶段。首先在本地离线学习训练阶段获取并存储系统的未知动态知识,随后利用所获取的经验知识设计基于事件触发机制的在线触发控制器。本文所提方案基于学习的思想将离线学习训练获取的智能体和经验知识应用于在线控制,使得所提方案能够快速计算控制指令且通信资源占用少。仿真结果说明了所提出方法的有效性。 相似文献