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涡轴发动机非线性模型预测控制 总被引:7,自引:1,他引:6
对涡轴发动机进行了非线性模型预测控制(NMPC)研究,设计了非线性模型预测,该控制器主要包括3个方面:预测模型、滚动优化和反馈校正。利用神经元网络模型预测涡轴发动机动态响应过程,得到预测模型;运用序列二次规划(SQP)优化算法进行发动机的在线滚动优化,得到发动机的燃油控制量;根据神经元网络模型与实际发动机对象的输出误差,对控制器的指令信号进行了反馈校正。最后进行了仿真实验,与常规串级PID控制相比较,非线性模型预测控制器的超调量从2.2%降低到0.8%,响应时间从6 s降低到2 s,具有很好的控制品质。 相似文献
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虽然视频标准中给出了场信号的一些编码方法,但由于宏块划分方式比较多造成运动估计非常耗时,很难得到实际应用.为此,设计了具有运动自适应去隔行预处理功能的扩展视频编码器.该编码器先将场信号处理成逐行信号,之后采用固定帧方式进行编码.在将场信号处理成帧信号时,首先对相同奇、偶性的四场做运动检测,然后对具有不同运动特点的区域采用不同的插值方法得到待插值像素,最后插值场与当前场交织成逐行帧.测试结果表明,该编码器在相同压缩比下能取得与其它编码方法相同的峰值信噪比,编码一帧时间为宏块级帧/场自适应方法的1/3.此外,该编码器能有效地解决场信号在逐行扫描设备上的显示问题. 相似文献
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为有效提高嵌入式静态随机访问存储器(Static Random Access Memory, SRAM)的可靠性,进而确保整个航天电子系统的可靠运行,通过对嵌入式SRAM故障分布特点的分析,给出了一种改进的存储器架构。采用列块修复与行单元修复相配合的方法,并在此基础上提出了二维冗余模块存在故障的内建冗余分析( Built\|In Redundancy Analysis, BIRA)策略。该策略高效运用了设置的行修复寄存器与列修复寄存器,极大地提高了故障的修复率。通过64×8位的SRAM仿真实验验证了提出的内建冗余分析策略的可行性,有效确保了系统在冗余模块和主存储器都存在故障的情况下的高可靠运行。
相似文献
相似文献
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Safety-critical avionics systems which become more complex and tend to integrate multiple functionalities with different levels of criticality for better cost and power efficiency are subject to certifications at various levels of rigorousness. In order to simultaneously guarantee temporal constraints at all different levels of assurance mandated by different criticalities, novel scheduling techniques are in need. In this paper, a mixed-criticality sporadic task model with multiple virtual deadlines is built and a certification-cognizant dynamic scheduling approach referred as earliest virtual-deadline first with mixed-criticality(EVDF-MC) is considered, which exploits different relative deadlines of tasks in different criticality modes. As for the corresponding schedulability analysis problem, a sufficient and efficient schedulability test is proposed on the basis of demand-bound functions derived in the mixed-criticality scenario. In addition, a modified simulated annealing(MSA)-based heuristic approach is established for virtual deadlines assignment. Experiments performing simulations with randomly generated tasks indicate that the proposed approach is computationally efficient and competes well against the existing approaches. 相似文献
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