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941.
生产过程重构数据库设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
生产过程重构是提高劳动生产率的重要手段。本文论述了生产过程重构中数据库建立的必要性,并详细介绍了生产过程重构数据库设计的方法和步骤。  相似文献   
942.
提出了一种基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制方法.该方法通过给误差变量赋予不同权值因子提高LS-SVM的鲁棒性,采用修剪算法提高LS-SVM的稀疏性;该方法从某涡扇发动机输入输出空间中建立其正常模型,采用阈值判别法对传感器故障进行实时监视与诊断,并用模型输出值代替故障传感器测量值反馈回闭环控制系统,实现对发动机的自适应重构控制.仿真结果表明,该方法能及时准确地定位故障,并进行有效的自适应重构控制.   相似文献   
943.
提出了一种集成的建模方法——BAOOIM建模法。这种方法集成了面向对象模型、功能模型、动态模型的优势从不同的角度描述了可重构生产系统,而且BAOOIM建模法采用一定的映射机制在各个子模型之间进行转换,最终在整体上保持了集成模型中各子模型的一致性,从而为可重构生产系统的设计与控制、性能分析和调度奠定基础。  相似文献   
944.
运用混合遗传算法的多机编队重构优化方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
多机编队重构优化除了要考虑终端状态约束、控制作用能量约束之外,还必须考虑安全防撞距离与通信保障距离的约束。在满足这些约束的前提下,提出了一种新的结合控制作用参数化与时间离散化(CPTD)方法和遗传算法(GA)的混合算法,将编队重构最优时间控制问题进行控制作用参数化和时间离散化处理,转化为带自由终端状态约束的离散型优化问题,并通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法进行寻优,得到最优解。算例结果表明了该混合算法的有效性,其适用于编队重构最优时间控制问题。  相似文献   
945.
基于MAS的无人机编队飞行智能优化控制   总被引:2,自引:1,他引:2  
宗令蓓  谢凡  秦世引 《航空学报》2008,29(5):1326-1333
 针对无人机编队飞行的实际背景和限制条件,提出了一种基于多智能体系统(MAS)技术的编队飞行的智能优化控制策略和实现算法。利用多Agent之间的交互作用,以灵活便捷的方式进行各单机之间的协同优化,从而可实现多架无人机的自主编队飞行。考虑到leader-follower原理的支配机制,对面向编队飞行的僚机控制律与实现算法进行了重点研究,设计了僚机编队控制器,通过仿真实验验证了其鲁棒性和稳定性。最后针对编队队形的变换与躲避威胁等特殊情况对无人机编队单元之间的协调优化进行了仿真验证和分析。  相似文献   
946.
网络化舰艇编队协同防空目标分配模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在舰艇编队对空防御作战中,如何利用网络化的舰艇编队防空系统对舰空导弹的目标分配进行协同防空,扩大舰艇编队的防空区域,是提高舰艇编队生存能力的关键。传统的火力分配方法存在计算复杂、耗时长等不足,文中通过具体实例建立了舰空导弹线性规划防空火力分配模型,并进行了分析和仿真。  相似文献   
947.
小卫星编队系统有着成本低、高性能、和较强的灵活性等众多优点,这些特有的优势使其成为目前航天领域的研究热点。通过阐述目前小卫星编队飞行应用的研究方向、关键技术和未来的研究发展趋势,指出了该技术具有广阔的发展前景和空间。  相似文献   
948.
提出一种有效的实时纵向飞行轨迹重构的新方法。为了得到状态估计的快速算法,本文把非线性飞行轨迹重构转化为线性、离散、时变状态和参数估计问题。将数值稳定性好、计算量也小的序列U-D分解滤波算法用于状态方程为线性、观测方程为线性或非线性的滤波问题中。由于测量值中常常含有系统偏差,本文把这些偏差作为增广状态加入增广状态模型中,并利用模型的一些特点,提出偏差分离的U-D分解算法,使计算量大大减少。仿真和实际试飞数据计算表明、本文的方法可得到比平方根协方差滤波更有效的实时飞行轨迹重构结果。  相似文献   
949.
基于赋时可重构Petri网的可重构制造系统建模   总被引:2,自引:0,他引:2  
蔡宗琰 《航空学报》2004,25(6):615-618
系统建模是可重构制造系统生产管理控制技术的基础。分析了可重构制造系统的建模需求,提出基于赋时可重构Petri网的可重构制造系统建模的方法。该建模方法是先建立可重构制造系统当前系统的赋时可重构Petri网模型,再通过修改其建模元素得到可重构制造系统重构后系统的赋时可重构Petri网模型。实例研究表明基于赋时可重构Petri网的可重构制造系统建模方法能够满足可重构制造系统的建模需求,因此它是可重构制造系统的正确的形式化表示。  相似文献   
950.
编队无人机的高生存力协同航路规划方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。  相似文献   
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