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1.
针对柔性支撑引起控制力矩陀螺(CMG)框架控制性能下降的问题,建立了柔性支撑条件下控制力矩陀螺的动力学模型,分析了柔性支撑扰动力矩的耦合机理并给出了解析模型.据此,设计了一种积分滑模控制策略,用于提升对CMG框架动力学特性变化和新增扰动力矩的鲁棒性.仿真结果表明,该控制策略相比传统的PID控制具有更好的动态过程和稳态性能,提升了柔性支撑下控制力矩陀螺框架速度的闭环控制性能. 相似文献
2.
针对弹片的热机械疲劳(TMF)试验要求,采用机械设计技术、机电技术、冷却技术、计算机技术和数据采集技术,提出了压力载荷和热载荷的加载方法,建立了2种载荷5个试验件的并联试验控制系统,并设计了弹片热机械疲劳试验器。试验结果表明:该系统能够同时模拟服役环境下弹片的压力载荷和热载荷。利用该试验系统进行了弹片的热机械疲劳试验,试验结果再现了弹片在服役状态下的失效模式。试验系统具有良好的重复度、较高的加载频率和加载精度。压力载荷最大相对误差为2.4%,绝对误差小于0.5N。温度载荷最大相对误差为3.55%,最大绝对误差为3.89℃。 相似文献
3.
4.
时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。 相似文献
5.
建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法... 相似文献
6.
7.
提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。 相似文献
8.
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