基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.     

无刷直流起动/发电系统的起动控制

介绍了用于某型飞机的无刷直流机载起动/发电系统。该系统的起动/发电机采用电励磁双凸极电机,文中通过改进电机结构降低了起动时的转矩脉动,在理论分析的基础上提出了基于转速变化的阶段性角度控制:低速采用标准位置查询起动,中高速采用随转速变化自动改变提前角的角度控制方式,使起动机工作在最佳状态。最后,完成了18 kW无刷起动/发电系统的样机制作及航空发动机的冷开车试验。试验表明:该系统的起动控制策略正确有效,起动转矩平滑,所需电源容量小,效率高,具有良好的起动性能。     

输入受限乘波体飞行器的最优跟踪控制方法

针对存在输入受限的乘波体飞行器最优跟踪问题,基于反演控制设计了最优跟踪控制器。将控制分为稳态跟踪控制和瞬态最优控制两部分。首先基于反演控制框架,引入有限时间收敛跟踪器对虚拟控制律进行估计,避免了普遍存在的“微分项膨胀”问题。其次,考虑系统中存在不确定项,设计了非线性干扰观测器对不确定项进行估计,确保控制器的鲁棒性。同时,充分考虑输入受限情况,基于辅助误差补偿策略对控制输入进行修正。然后,为了实现最优控制,基于自适应动态规划设计瞬态最优控制器。最终通过数字仿真,验证所设计控制方法的有效性。     

稀缺国际客运航权资源优化配置

为了合理配置国际航权资源,避免稀缺客运航权资源的恶性争夺,首次提出了国际客运航权资源优化配置问题,并构建了一个混合整数规划模型。该模型在旅客始发地-终到地（Origin-destination, OD）分布已知的基础上,针对两国多通航点的国际航权资源分配需求,以旅客出行总里程最小为目标,并综合考虑国际枢纽机场地位、航空公司的竞争力水平和市场份额。以国际航权资源、航空公司运营能力和航班客座率等为约束条件,将稀缺的航班资源合理分配给国内的航空公司和国际机场。然后设计了遗传算法求解该问题,并分别采用CPLEX和遗传算法进行算例实验,验证了模型的正确性和算法的有效性。最后针对中法两国间的航权资源分配进行了实际应用。     

基于分段高斯伪谱法的组合动力飞行器火箭挂飞轨迹规划

为解决受涡喷发动机技术水平限制,导致试验飞行器无法直接达到试验所需高度和马赫数的问题,采用可回收式助推火箭挂飞后分离的方法,基于分段式高斯伪谱法搭建弹道优化模型,结合引射火箭与飞行器特性设计试验窗口,设计了弹道优化模型的约束条件;以末端高度最高、速度最大及轨迹平滑作为单项性能指标,以其加权和作为总性能指标,通过改变单项...     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题,提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先,结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径;然后,在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子,并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值;最后,输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明,所提方法与A*算法和常规遗传算法相比,移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%;行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%,转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%,所提方法能规划出更优的路径,并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

新型双凸极发电机数字控制原理与实现

电励磁双凸极电机是一种新型交流无刷电机,它具有结构简单、可靠性高、维修方便等优点,用作发电机具有调压控制简单、可故障灭磁等优点。文中首先介绍了电励磁双凸极发电机系统的控制原理,并分析了发电系统的控制规律。为优化控制P I参数,提高系统的动稳态性能,通过M atlab仿真获得根据输出电压与给定电压的偏差的变P I参数组合,并经试验优化该P I参数组合。然后,通过硬件构成与软件设计两方面介绍了基于DSP控制的电励磁双凸极发电机系统的设计方法。最后,以一台30 kW发电机为例,设计了一套数字调压器,并进行了系统试验。实验结果表明,电励磁双凸极发电系统采用变P I参数的控制方法具有良好的动稳态特性。