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211.
考虑运载火箭飞行过程中的弹性振动特性,对运载火箭进行全量动力学建模以及控制器设计。首先将运载火箭考虑为一维梁模型并建立全量动力学模型,分别引入自适应滤波姿态控制算法和H_2范数鲁棒增益调度控制算法设计控制器。仿真结果表明:在考虑舵机非线性情况下两种控制方法均能够满足精度要求,在具有较大外部扰动情况下,鲁棒增益调度控制算法相较于自适应滤波算法具有较强的鲁棒性。  相似文献   
212.
科氏加速度是理论力学中公认的教学重点和难点,如何将科氏加速度形象地展示出来一直是学者与高校老师追求的目标。针对这一知识点,结合地球仪的外形,巧妙地实现了小球在科氏地球仪上旋转运动和直线运动的完美结合。根据科氏加速度理论,设计转速可调的旋转平台,在平台上设置能实现不同速度的直线运动装置,小球在旋转平台上作直线运动,从而受到科氏力的作用。初始状态时,安装在运动装置内的钢球处于平衡状态;工作时,由于科氏力的作用,钢球压迫弹簧,弹簧发生变形,利用滑轮、引线和位移补偿丝杆组成的传递机构,将弹簧变形量传递到显示装置,从而显示科氏加速度的存在。与现有科氏加速度验证实验装置所不同的是,此装置结构新颖,能吸引学生深入理解和掌握科氏加速度的概念。  相似文献   
213.
在基于UKF(Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波)的实时弹道解算应用中,外部环境不稳定的影响以及观测过程中野值的存在,使得基于经验参数设置的滤波易于发散.因此,需要针对指定型号调节和设置滤波器参数的取值,使其克服上述现象.针对这一问题,提出了基于理论弹道先验的参数稳健设计方法,对滤波器参数最优值进行预测.从滤波器的架构出发,梳理出影响滤波器性能的相关参数,结合稳健设计思想,外设计部分基于理论弹道先验信息,通过模拟弹道特征点构造弹道观测模型;而内设计部份,构造模型的测元数据进行正交试验,判断参数的显著性,获取相应的最优参数取值,从而为实时解算弹道的参数设置提供指导.实际数据试验结果表明,该方法可显著提高滤波器的实算稳健性和收敛性能.  相似文献   
214.
电子导盲辅助装置(ETA)是解决盲人出行困难的重要手段,而导航是ETA的关键技术.现有的ETA主要用GPS来定位定向,但在城市环境中经常存在GPS信号遮挡导致导航信息丢失的问题.针对该问题,利用视觉导航短时间内定位精度高,输出连续的优点以及 MG(Magnetic Gravity)姿态测量可补偿姿态积累误差的优点,提出一种基于视觉、GPS和MG姿态测量的盲人行走组合导航算法.该方法构建系统误差模型并以Kalman滤波为框架.仿真和实验结果表明,提出的组合导航算法准确度优于单独的导航算法,满足盲人户外安全出行导航的需求.  相似文献   
215.
针对典型MEMS陀螺静态误差大、 影响工程上使用的难题,提出基于时间序列模型的Kalman滤波方法.通过对典型MEMS陀螺数据进行分析,提取其趋势项,进行周期检验与相关性分析,建立时间序列模型;针对建立的时间序列模型,提出利用Kalman滤波方法,消除零位不稳定性.仿真及试验结果表明,该解算方法能够有效补偿MEMS陀螺静态误差,显著提升其静态指标.  相似文献   
216.
具不确定观测和相关噪声的最优递推滤波   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用正交投影定理,对于噪声相关系统,在观测不确定的情况下,求出了状态向量的卡尔曼滤波公式。在线性最小方差准则下,解决了状态噪声一步相关,相同时刻的测量噪声和状态噪声相关,以及测量噪声和状态噪声在相邻时刻均相关的情况下的滤波问题,并给出了递推滤波公式。仿真算例说明了它们的有效性。  相似文献   
217.
利用TRPIV实验分别测量了湍流边界层在亲水壁面、超疏水壁面以及沟槽超疏水复合壁面上的瞬时速度场,对比分析了3种壁面的摩擦阻力,发现沟槽超疏水复合壁面的减阻率能够达到20.7%,而超疏水壁面只有14.6%.通过对比分析湍流边界层在3种壁面上的湍流脉动强度,发现法向湍流脉动强度在3种壁面上无明显变化,而在y+<150区域...  相似文献   
218.
对于机载捷联惯性卫星组合导航系统而言,当载机处于大动态或者其他卫星信号不连续情况时,卫星提供的速度、位置等量测信息可能会出现跳变,进而影响组合导航精度.介绍了惯性导航、卫星导航及其组合导航系统的基本原理和优缺点,分析了卫星量测不可避免出现跳点时组合导航系统Kalman滤波器的估计效果,对基于惯性辅助的卫星信息容错技术进...  相似文献   
219.
无线电精密测距是通过无线电测量飞机、舰船、导弹等目标的精确距离和速度信息。根据飞机实际中的运动情况建立动态模型,采用适合于工程应用的新型自适应α-β滤波器对测距值进行实时动态处理,然后经过详细的MATLAB仿真,验证了动态滤波算法在保证实时性的前提下可以提高测距精度。  相似文献   
220.
CCD摄像机获取目标影像时不可避免地受到噪声影响,因此噪声去除是CCD图像处理的一项重要研究课题。本文将小波神经网络引入CCD图像去噪领域中,提出一种基于小波神经网络的图像去噪方法。实验结果表明,该方法在去除噪声上优于传统的均值滤波等方法,在有效去除噪声的同时,又能很好地保护图像的细节信息,具有很好的保真度。  相似文献   
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