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511.
提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)将故障检测和容错控制进行统一设计的方法。迭代学习观测器不仅可以用于进行状态估计和故障检测,而且可以用于获得控制输入调节项并进行故障估计。设计重构控制律的基本思想是利用估计状态和控制输入调节项来补偿故障引起的影响。文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明。理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能. 相似文献
512.
Kenneth P. Klaasen Brian Carcich Gemma Carcich Edwin J. Grayzeck Stephanie Mclaughlin 《Space Science Reviews》2005,117(1-2):335-372
A comprehensive observational sequence using the Deep Impact (DI) spacecraft instruments (consisting of cameras with two different
focal lengths and an infrared spectrometer) will yield data that will permit characterization of the nucleus and coma of comet
Tempel 1, both before and after impact by the DI Impactor. Within the constraints of the mission system, the planned data
return has been optimized. A subset of the most valuable data is planned for return in near-real time to ensure that the DI
mission success criteria will be met even if the spacecraft should not survive the comet’s closest approach. The remaining
prime science data will be played back during the first day after the closest approach. The flight data set will include approach
observations spanning the 60 days prior to encounter, pre-impact data to characterize the comet at high resolution just prior
to impact, photos from the Impactor as it plunges toward the nucleus surface (including resolutions exceeding 1 m), sub-second
time sampling of the impact event itself from the Flyby spacecraft, monitoring of the crater formation process and ejecta
outflow for over 10 min after impact, observations of the interior of the fully formed crater at spatial resolutions down
to a few meters, and high-phase lookback observations of the nucleus and coma for 60 h after closest approach. An inflight
calibration data set to accurately characterize the instruments’ performance is also planned. A ground data processing pipeline
is under development at Cornell University that will efficiently convert the raw flight data files into calibrated images
and spectral maps as well as produce validated archival data sets for delivery to NASA’s Planetary Data System within 6 months
after the Earth receipt for use by researchers world-wide. 相似文献
513.
面对未来有/无人机协同作战场景,实时准确的空战决策是制胜的关键。复杂的空中环境、瞬变的态势数据以及多重繁琐的作战任务,使有/无人机协同作战将替代单机作战成为未来空战的发展趋势,但多智能体建模和训练过程却面临奖励分配困难、网络难收敛的问题。针对5v5 有/无人机协同的空战场景,抽象出有人机和无人机智能体的特征模型,提出基于近端策略优化算法的空战智能决策算法,通过设置态势评估奖励引导空战过程中有/无人机智能体的决策行为向有利态势发展,实现在与环境的实时交互中,输出空战决策序列。通过仿真实验对所提空战决策算法进行验证,结果表明:本文提出的算法在经过训练学习后,能够适应复杂的战场态势,在连续动作空间中得到稳定合理的决策策略。 相似文献
514.
近年来无人机航拍技术逐步应用于野生动物保护,在很大程度上提高了考察效率。由于航拍图像与地面拍摄图像的特征差异较大,加之野生动物生存环境背景复杂,目前没有通用的方法可直接应用于野生动物航拍图像的检测与统计。本文回顾了智能检测和统计技术近年来的发展,针对无人机航拍野生动物图像的大场景、小目标、多尺度、复杂背景等特点,介绍了无人机航拍动物群数据集的选取与建立方法,以及基于深度学习的检测与统计方法,并进行了深层次地分析,归纳了各类方法的优势和可应用场景,总结了各方法的特点和适用范围,同时针对存在的问题给出了改进方向。 相似文献
515.
In this paper, we propose a Structure-Aware Fusion Network(SAFNet) for 3D scene understanding. As 2D images present more detailed information while 3D point clouds convey more geometric information, fusing the two complementary data can improve the discriminative ability of the model. Fusion is a very challenging task since 2D and 3D data are essentially different and show different formats. The existing methods first extract 2D multi-view image features and then aggregate them into sparse 3D po... 相似文献
516.
517.
讨论了正规,稳定,无脉冲的定常广义系统的迭代学习控制问题,通过构造满足广义约束的Lyapunov函数来分析定常广义系统在P型学习律下迭代学习误差的收敛性问题,同时给出在每次迭代时初态固定于同一点的误差收敛的充分性条件,最后给出数值仿真算例说明该学习律的有效性。 相似文献
518.
计算机软件技术基础多媒体辅助教学软件研究与开发 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对计算机软件技术基础多媒体辅助教学软件结构进行分析 ,提出了抽象模型 ,给出了基于推理的学习过程控制算法 ,讨论并实现了数据库管理及数据库表结构多媒体字段 ,最后分析了软件运行现状。 相似文献
519.
针对现代飞艇控制中动力学模型不确定性带来的系统建模和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和在线学习机制的控制策略。设计了一种在分析实际运动的基础上建立飞艇控制马尔可夫决策过程(MDP)模型的方法,具有自适应性。采用Q-Learning算法进行在线学习并利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对动作值函数进行泛化加速。对本文方法进行仿真并与经过参数整定的PID控制器对比,验证了该控制策略的有效性。结果表明,在线学习过程能够在数小时内收敛,通过自适应方法建立的MDP模型能够满足常见飞艇控制任务的需求。本文所提控制器能够获得与PID控制器精度相当且更为智能的控制效果。 相似文献