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471.
一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。 相似文献
472.
473.
文章利用一组二级轻气炮发射2017-T4 铝质球形弹丸撞击6061-T6单层铝板的地面试验数据,通过选择适当的函数模型,采用多元函数拟合的方法,得到了碎片云前端速度与靶板厚度、弹丸直径和弹丸速度关系的三元二阶多项式模型。再用另外一组数据对该模型进行检验,验证了其对碎片云前端速度具有较好的预测效果。将以上两组数据同样用于建立“无量纲化”模型进行碎片云前端速度预测,并与前述多项式模型的预测结果进行比较发现,该多项式模型预测的方均根误差及平均相对误差均明显优于“无量纲化”模型。该多项式模型可用于预测空间碎片撞击航天器产生的碎片云的前端速度,有助于航天器的空间碎片防护设计。 相似文献
474.
针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。 相似文献
475.
476.
设计了一种新型滑模控制方法,该方法不但能对已有的控制律进行鲁棒性改进,而且能有效抑制抖振现象。在该方法的设计过程中,首先基于已有的控制律和标称系统,设计了一种新型的动态滑模面,然后对超扭曲算法进行改进,得出了一种快速、连续且有限时间收敛的算法,并首次将其作为新型趋近律,该趋近律与滑模面相结合能够大大增强现有控制律的鲁棒性,而且滑模的切换律是连续的,因此大大降低了系统的抖振。将以上方法应用于再入飞行器的姿态跟踪控制中,有效增强了已有控制律的鲁棒性,实现了大干扰情况下对姿态系统的稳定控制。通过仿真,验证了该方法在提高系统鲁棒性和降低抖振方面的有效性。 相似文献
477.
478.
479.
采用水下声发射法测试了推进剂静态燃速,用线性回归法计算了推进剂燃速压强指数;研究了GAP/CL-20高能固体推进剂中增塑比及固体组分AP、CL-20、Al粉粒度等配方组成因素对燃烧性能的影响。研究结果表明,增塑比一定范围内的变化不会对推进剂燃烧性能产生显著影响,其燃速和燃速压强指数基本不变;CL-20粒度减小或AP粒度增加均会导致燃速不同程度的降低,Al粒度减小也会使燃速减小,但在达到一定程度后,燃速又增加;推进剂燃速压强指数随CL-20、Al粉粒度减小和AP粒度增加而减小,并对其燃烧性能的影响机制进行了简单分析。 相似文献
480.
国际上发射的海表盐度遥感卫星主要有2颗:欧洲的SMOS和美国的Aquarius卫星,为给后续海表盐度遥感提供参考借鉴,对比分析了这2颗卫星的遥感器载荷、数据处理算法和盐度数据。遥感器载荷方面,SMOS采用L波段二维综合孔径辐射计,而Aquarius采用L波段实孔径辐射计加散射计;数据处理算法方面,分析了二者在介电常数模型、海面粗糙度校正以及反演算法方面的差异;盐度数据方面,分析了SMOS与Aquarius盐度数据之间的相关程度,并分别与ISAS(In Situ Analysis System)浮标盐度数据作对比,分析了2颗卫星的盐度数据精度。将2颗卫星的盐度遥感数据与ISAS浮标盐度数据对比发现,在全球范围内,Aquarius盐度测量精度优于SMOS;但在开阔海域,SMOS盐度测量精度优于Aquarius;而在近海岸区域,均出现较大的误差,且SMOS数据误差更大。 相似文献