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在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。 相似文献
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云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。 相似文献
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