PLC构成电梯控制系统特性分析

分析了电梯的负载特性,阐述了采用梯形加速曲线的电梯理想速度曲线,结合变频器和PLC的性能,论述了电梯控制系统的构成和工作特性,以及电梯速度曲线产生的方法,归纳了由PLC构成的控制系统软件设计的特点。     

新冠肺炎疫情防控宣传报道探析与研究

本文以中山三院党委宣传科在疫情期间的宣传工作实务为例,讲述医院宣传部门的经验和做法.在抗“疫”取得重大战略成果的时刻,回顾其抗“疫”宣传工作经验,既是对突发公共卫生事件宣传应对策略的及时总结,也对防疫宣传工作具有一定启示价值.     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化,细节模糊,严重影响户外成像系统的稳定性和有效性,因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先,对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件,再进行交叉双边滤波消除纹理效应,在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减,得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型,恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象,去除边缘残雾,且实时性好。      

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

微小型热层大气风场仪能量分析器设计优化

为满足低轨航天器高精度大气阻力分析及热层-电离层耦合机理研究需求,需要开展基于皮纳卫星的热层大气全球组网探测。文章对一种基于平行平板式静电场能量分析器的热层大气风场仪原理进行分析,指出其可获得热层大气沿着和垂直于卫星轨迹的风速,并利用COMSOL多物理场仿真软件对能量分析器进行优化设计,使得离子的能量分辨率和最大通过率分别较优化前提高1倍和1.5倍。     

基于无人机载图像的局部精细拼接算法

近年来随着机载光电载荷功能的不断完善,航空侦察监视任务对图像情报采集效率、质量均提出了更高要求。针对飞行场景干扰因素较多导致图像拼接质量较差的问题,提出了一种适应性较好的局部精细拼接算法。首先,综合点特征与线特征建立射影不变特征子进行精确局部预配准;然后,基于准单应变换与共线性评价准则建立网格优化目标函数,提出了一种透视关系改善方法以减小扭曲失真;最后,检索图像最优缝合线并优化融合效果。基于实际无人机载图像的实验结果表明：所提算法比当前先进算法均方根误差平均降低了0.2290,直线斜率保留能力平均提升了13.95%,一定程度上优化图像质量并改善扭曲失真,适用于无人机载成像领域。     

基于干扰观测器的受扰卫星姿态控制器设计与优化

对复杂环境下的卫星姿态控制进行了研究,针对存在外界干扰和转动惯量不确定的卫星姿态控制,建立了基于误差四元数卫星姿态动力学与运动学方程,在此基础上设计了反演滑模控制器,构造Lyapunov函数并从理论上证明了闭环系统的稳定性;设计非线性干扰观测器(NDO)对等效干扰进行估计,使控制器输出力矩减小,有效降低了输出饱和的风险,同时抑制了滑模控制带来的抖振;为了获得更好的控制效果,以控制器参数为优化变量,综合考虑了控制器的动态性能和被控对象的输入受限条件,建立了评价函数,利用改进的粒子群算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明设计的控制器可行且有效,得到了较好的控制效果。     

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。