计算参数对数值修正载荷识别算法的影响

针对在载荷识别计算中经常遇到的累积误差问题,提出了一种在每个时间步长内迭代修正的 载荷识别算法。首先利用拟静态算法得到载荷初值,再使用数值迭代算法对其进行修正计算,仿真结果表明,该修正算法可以有效地减小由于累积误差导致的发散,得到收敛的识别结果。针对上述算法,本文以多输入多输出简支梁为模型,分别分析了区间放大系数、区间分割系数和精确度指标3个计算参数对于识别结果的影响。计算结果显示,参数的选择对算法的效率和精度影响很大,不当的参数甚至可能引起识别结果严重发散,所以选择合适的计算参数对于数值修正算法十分重要。     

晶体管老化筛选设备计量参数的校准

晶体管老化筛选设备是对大功率、小功率三极管（NPN、PNP型）、二极管等电子元器件进行老化筛选的计量装置。通过对被筛选的晶体管施加电压、电流等影响量来对晶体管的可靠性进行检查。介绍了老化筛选装置输出的基极电压、集电极电压、集电极电流等参数的校准方法以及对同一个参数采用不同校准方法的比较研究。     

伺服加载控制器硬件在环仿真系统研究

为了测试和调试伺服加载控制器的工作性能,建立了控制器硬件在环仿真试验平台系统。该系统针对基于虚拟仪器技术设计的伺服加载控制器,用CompactRIO作为硬件仿真器,构成了参数可变的硬件仿真闭环系统。控制器运用PI控制算法进行载荷谱的加载;仿真器按照加载系统的数学模型来模拟实际加载系统的运行状态,完成了模型搭建、指令接收、动态仿真、仿真结果输出任务。最后,对系统的合理性进行了实验验证,结果表明该系统可以较好地模拟伺服加载系统的实际工作情况,可用于加载控制器性能的仿真验证。     

单神经元PID算法在流量比值控制中的应用

针对在PCT-2型过程控制装置进行流量比值控制时．PID（proportional integral differential controller）参数难以整定的问题,提出一种基于单神经元自适应的PID流量比值控制方法,使PID参数实现自整定。该算法利用单神经元的自学习和自适应能力、结构简单和易于计算的特点与PID算法相结合,形成了一种新型的智能PID流量比值控制方法．其可以解决传统PID调节器不易在线实时进行参数整定、难于对一些复杂过程和慢时变系统进行有效控制的不足。实验结果表明：这种控制方法不仅容易掌握、精度高,且具有一定的实用价值。     

非标准H~∞控制系统结构的研究

研究了具有无穷远零点的非标准四块Ｈ∞控制系统的结构，证明了通过弓引入适当的假想被测量信号和控制信号，可将四块Ｈ∞控制的求解问题等价为一块Ｈ∞控制的求解问题。对于增广得到的一块Ｈ∞控制问题，本文证明了其广义对象的散射模型具有Ｊ－无损分解，且其中的单模矩阵因子是上三角的，此结构保证了假想被测量信号和控制信号不被利用。本文还进一步分析和揭示了Ｈ∞控制系统的无损性和对偶性。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

基于GIS面向LCA的产品材料信息管理系统建构

为解决传统生命周期评价(Life cycle assessment,LCA)空间位置数据缺失的问题,论文通过引入地理信息系统(Geographic information system,GIS)系统实现了空间位置数据的获取。论述了将空间位置数据引入LCA的必要性与可能性,提出了全新的产品材料管理信息系统功能结构与数据库框架。提出了空间位置数据的获取和有效管理的新方法,对产品材料数据库的进一步完善,以及LCA方法的进一步改进,具有非常重要的意义。     

面向“最后一公里”的无人机需求预测

针对“最后一公里”配送的无人机需求预测问题,考虑无人机性能、空域环境和运输任务等限制条件,分别以最大化快递运输量、最小化运输成本为目标函数,建立多阶段无人机需求预测模型。考虑快递业务历史数据和影响因素,建立组合预测模型预测快递业务量;利用动态分配算法预测无人机快递分担量和无人机需求量。以某区域实际快递数据和低空飞行条件进行算例分析。结果表明,本文提出的预测方法不仅可以根据配送中心业务量、工作时间和成本要求提供灵活的无人机需求方案,还能够使得无人机的工作时间利用率达到95%以上。     

微小卫星太阳敏感器/磁强计实时标定算法研究

 提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中,仅采用地磁矢量的模作为观测量,本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量,增强了其可观性,也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)虽然获得广泛应用,但其线性化过程会引入截断误差,而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)是非线性滤波方法,不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究,仿真结果表明了本文算法的有效性,如磁强计偏置的标定精度,UKF比EKF高26%。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。