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星载激光探测载荷具有云、气溶胶垂直廓线的探测能力。国内外已有的载荷,例如美国Calipso卫星的Caliop雷达、国内“句芒号”卫星的多波束激光雷达和大气污染监测卫星的大气探测激光雷达,为单波束云-气溶胶探测,单次探测区域较窄。提出了多波束云-气溶胶探测激光雷达系统,该系统工作于800 km卫星轨道,采用多波束探测体制,扩展雷达的探测幅宽到30 km,中心波束采用双波长偏振探测获取大气气溶胶、云的垂直廓线和粒子种类,边缘波束采用单波长探测获取云垂直廓线,可极大地提高数据获取效率。采用单光子探测和模拟探测结合的探测方式,模拟探测保证探测的动态范围,单光子探测具有极高的探测灵敏度,降低雷达所需的激光能量,降低雷达的重量和功耗。最终通过模拟仿真,验证了星载多波束云-气溶胶探测雷达对典型云、气溶胶的探测效果。 相似文献
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航天器壳体的压力加载实验对于航天器的安全飞行具有十分重要的意义。研究并建立了航天器壳体水压自动加载系统的数学模型,针对该系统的高度非线性以及高低压特性显著不同的特点,利用误差及误差导数构造了一种变比例因子的模糊PD控制器。采用一种新型的遗传算法对控制器系统参数进行寻优。针对模糊控制器控制规则表与量化比例因子的不同特点,分别采用两种不同的编码方法,进而采用两种不同的遗传操作算子与遗传操作概率。通过MATLAB与C 语言接口编程实现对系统的仿真设计。实验表明该方法取得了良好的压力加载效果。 相似文献
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针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。 相似文献
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基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s. 相似文献
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