一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

移相谐振PWM技术的研究

本文着重讨论在高频应用场合下的移相零电压谐振ＰＷＭ 技术,分析移相型谐振变换器、谐振腔电路及定频ＰＷＭ（脉宽调制）技术中的设计规范。     

π-TFSK时频调制信号状态迁移的分析

本文主要对π－ＴＦＳＫ时频调制信号的状态迁移进行分析。首先,从数学模型出发,对π－ＴＦＳＫ时频调制信号的状态进行分析;然后,推出了该信号的状态迁移图;最后求出了π－ＴＦＳＫ时频调制信号的状态迁移矩阵。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

高超声速变外形飞行器建模与有限时间控制

针对高超声速变外形飞行器变形带来的参数摄动大、变形过程建模难、外界干扰复杂等大不确定问题,研究了一类可变后掠飞行器建模与姿态控制问题,设计了一种有限时间控制方案。针对变外形飞行器建立了带有变形量的面向姿态控制的三自由度模型,该模型能够反映出变外形飞行器的内在影响。分析了变外形飞行器在典型状态下的气动特征,并给出了连续变形关键气动数据可行处理方案。针对可连续变形的飞行器设计了一套有限时间控制方案,并证明了系统稳定性。进一步考虑控制律中用到的指令微分项,设计了有限时间指令收敛滤波器。利用扩张状态观测器,估计不易测量状态和“综合扰动”。以考虑复杂干扰下的高超声速变外形飞行器为对象进行仿真,结果表明：所设计的控制方案可解决不同变形速率下、存在复合干扰的飞行器姿态控制问题。     

三维攻击角度约束部分制导控制一体化设计

针对侧滑转弯(STT)导弹带有攻击角度约束的机动目标拦截问题,提出一种基于自适应终端滑模动态面控制的三维部分制导控制一体化(PIGC)设计方法。首先,建立了针对机动目标拦截的侧滑转弯导弹三维部分制导控制一体化设计模型,且不需要导弹速度微分体轴系分量信息。然后,使用终端滑模控制理论构建误差向量与虚拟控制量,达成精确拦截与攻击角度约束的控制目的;引入有限时间非线性收敛扩张状态观测器(ESO)来在线估计系统不确定性;设计自适应算子与自适应更新律对观测器的估计误差进行补偿,以提高方法的鲁棒性。最后,三维空间拦截仿真校验了方法在提高拦截精度与增强角度约束收敛性能的有效性。     

失效航天器姿态接管的SDRE微分博弈控制

针对燃料耗尽的失效航天器姿态接管控制问题,提出多颗微卫星协同实现姿态稳定的状态相关黎卡提方程(SDRE)微分博弈控制方法。首先,将姿态接管问题转化为多颗微卫星的微分博弈问题,基于组合航天器的姿态模型和微卫星的性能指标函数建立多颗微卫星的非线性微分博弈模型,微卫星通过独立优化各自的性能指标函数得到控制策略。其次,引入状态相关系数矩阵,将非线性博弈转化为状态相关线性二次型博弈,采用SDRE方法更方便地逼近微卫星的博弈均衡策略。最终通过李雅普诺夫迭代法求解耦合状态相关黎卡提方程组得到微卫星的状态反馈控制器,实现微卫星的自主决策。数值仿真验证了多颗微卫星采用微分博弈控制方法实现姿态接管的有效性和容错性。