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71.
72.
基于ICP算法的手术导航三维配准技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内. 相似文献
73.
提出了一种新的基于直接转化法的求解基于常微分方程(ODE)和微分代数方程(DAE)的最优控制问题的数值方法.该方法通过Legendre-Gauss拟谱法同时离散化状态变量和控制变量,把最优控制问题转化为一个非线性规划问题,并利用改进的多相处理方法避免优化无控段,同时基于稀疏矩阵探索其一阶导数信息.数值结果表明,与传统的直接转换法相比,该方法是一种通用高效的精度较高的ODE/DAE最优控制直接数值求解法.最后,从工程观点出发,应用该方法成功求解了终端自由有路径约束的奇异最优控制问题Goddard火箭问题. 相似文献
74.
瀑布过程模型要求所有需求都明确并经过评审后才能开始软件设计和编码,使得整个软件系统的研制周期很长。为了缩短软件研制周期,可以采用迭代过程模型开发飞控软件系统。在采用迭代过程模型时,必须合理确定迭代的次数和每次迭代的时机。本文介绍了软件需求演化的概念,建立了基于需求演化规律的迭代次数和迭代时机确定模型,提出了确定软件需求演化函数的方法。以实例对模型的应用和演化函数确定方法进行了说明。 相似文献
75.
针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。 相似文献
76.
航空泵试验台驱动变结构控制 总被引:1,自引:0,他引:1
飞机液压系统泵源需进行地面试验,采用变频调速器+异步电机+增速箱的驱动形式是航空泵进行地面试验最先进有效的方法之一.建立了矢量控制变频调速驱动下航空泵试验台驱动系统的数学模型,针对航空泵试验时由于负载变化泵转速不能保持恒定的问题,采用积分滑模面的滑模变结构控制策略,并构造Lyapunov函数证明其稳定性.为降低输出抖振现象,提出采用模糊控制监督下的滑模变结构控制和伪微分反馈(PDF, Pseudo Derivative Feedback)控制相结合的控制策略,仿真及实验结果表明,该控制方法有很高的控制精度,在保持滑模变结构控制鲁棒性强的前提下降低了输出抖振现象. 相似文献
77.
78.
模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用 总被引:2,自引:1,他引:1
普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势. 相似文献
79.
研究基于CORDIC算法如何应用简单的硬件实现双曲正弦/余弦函数的计算.文章首先介绍了CORDIC算法原理,探讨了一种易于硬件实现的结构,并通过对双曲正弦/余弦函数计算的实例分析了CORDIC算法的性能,为扩大其应用奠定理论基础. 相似文献
80.
针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。 相似文献