基于视觉引导着陆的微小型四旋翼设计及实现

为了增强四旋翼的自主性,借用视觉导航方法要求在GPS丢失信号或信号精度不高的情况下进行辅助定位,使得四旋翼能够在某些特殊需求场合自动着陆。针对Harris角点检测算法计算量大的问题,设计了一种快速、准确的标志图像识别算法,将一个区域内的所有角点转换成一个单值角点,替代了Harris算法中的局部非极大值抑制算法,减小了计算量,并进一步设计了视觉模式下的姿态与位置转换算法和视觉着陆控制算法。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建了微型四旋翼实验平台系统,并实时在线进行了性能实验,结果表明,标志图像识别算法能正确检测和识别出标志图像,视觉着陆算法也成功实现了四旋翼实验平台的着陆功能。     

基于鲁棒迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机高精度轨迹跟踪问题,充分考虑外部扰动等因素,提出了一种带遗忘因子的基于可变增益的前馈-反馈鲁棒迭代学习控制算法。其中,前馈迭代学习控制器采用选择迭代学习方案,弥补了传统的基于遗忘因子迭代学习控制方法的不足,且控制器学习增益可随迭代变化,可以加快算法的收敛性。反馈控制器采用比例-微分控制器,可以保持系统稳定并且加快跟踪误差收敛速度。最后通过收敛性分析和四旋翼仿真试验验证了所提出算法的有效性,所设计算法具有很好的鲁棒性和较高精度。     

基于在机测量的薄壁件加工综合误差建模与补偿

薄壁零件因其优异的机械性能–重量比而广泛应用于航空航天等领域.但由于刚度低,薄壁件加工时受切削力与夹紧力的影响易产生变形,从而导致较大的加工误差.采用预测力致误差的解析解和有限元等方法难以应对复杂的加工工况.为解决这一难题,提出了一种综合误差补偿方法,可预测并补偿3大主要误差源:几何误差、热误差和力致误差.首先,对机床...     

边界条件对变循环发动机多维度仿真模型的影响研究

为了研究变循环发动机（Variable Cycle Engine,VCE）多维度仿真模型中整机零维仿真模型与核心机驱动风扇级（Core Driven Fan Stage,CDFS）三维仿真模型之间边界参数传递处理方式对计算结果的影响,建立了CDFS和前可变面积涵道引射器（Forward Variable Area Bypass Injector,FVABI）耦合三维仿真模型及CDFS单部件三维仿真模型,对比了CDFS工作特性及出口区域静压分布的差异,并采用迭代耦合方法将CDFS工作特性耦合于循环参数分析,研究了CDFS出口静压分布差异对VCE多维度仿真模型计算结果的影响。结果表明,耦合仿真模型中CDFS稳定工作范围随着内涵出口静压变化而变化,其数值喘振点的换算流量与CDFS单部件仿真模型存在明显的差异。FVABI部件的存在降低了内涵出口及FVABI出口的平均静压边界条件对CDFS出口区域静压分布的影响,而且CDFS内、外涵流量分配会显著影响CDFS出口区域的静压分布。因此,由耦合仿真模型得到的CDFS出口区域静压分布更为真实、合理。超声速巡航工况下,相较于在CDFS出口使用平均静压边界条件,VCE多维度仿真模型在使用真实静压分布之后,CDFS内涵压比和等熵效率基本不变,CDFS外涵压比和等熵效率分别降低了0.86%和2.27%,导致VCE推力升高了0.41%,且迭代次数大幅降低。     

可变速发电机对多机电力系统的稳定性提高的影响

阐述了可变速发电机(ASG)对多机电力系统的稳定性提高有着明显的效果。为了利用电力系统模拟仿真器进行实时仿真，开发了基于个人计算机(PC)的可变速发电机模组。通过将Matlab／Simulink环境下建立的ASG三相瞬时值模型装到PC里的数字处理器(DSP)板上运行，来实现更为详细的实时仿真。通过DSP板上的AD／DA转换接口，对基于PC的ASG模组与电力系统模拟仿真器等实施了物理连接，进行了多机电力系统的实时仿真．所有的仿真结果均显示，引入可变速发电机后，多机电力系统的整体稳定性有了大幅度的提高．     

全位置自动焊管机TIG焊电源研制

本文介绍了一种适用于管－管、管－板对接的全位置自动TIG焊晶体管电源，该电源采用可编程控制器控制，具有直流／脉冲功能，焊接参数在4个区间内可分别预测，试验表明，该电源区间过渡时电弧稳定，抗干扰能力强，焊缝均匀、连接。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

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。     

利用改进的Monte-Carloβ球法计算结构可靠性

根据Hasofer-Lind可靠性指标β,基本随机变量构成的标准n维欧氏空间Rn可划分为｝X｝≤β和｝X｝>β两部分,｝X｝≤β为n维β球所围区域,该区域必在可靠区内。计算可靠性时,将Monte-Carlo的抽样区域限制在n维欧氏空间β球外部,缩小了抽样范围,从而大大提高了结构可靠性的计算效率,并给出一算例。     

三维大规模地形的实时显示与渲染

利用真实地形数据，基于四叉树的LOD算法，即利用视点相关和地形本身的起伏度相关技术确定地形应有的细节程度来绘制大规模三维地形。并根据真实航片和地形高程值分别生成真实和模拟的地貌纹理，计算出地形阴影贴图，产生阴影效果。在保证渲染速度的前提条件下，有效地提高了场景的视觉真实程度。     

基于支持向量机的分类器设计

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,提出基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计基于一类辨识的一类分类器。