证据冲突下自适应融合目标识别算法

 利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时,Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想,但无法对高冲突信息有效融合。Dubois &; Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势,提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度,当冲突较小时,选用Dempster规则,反之,根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比,表明本文算法既能对高冲突证据进行合理融合,又能使融合结果快速收敛,可以有效地提高识别速度及正确率。     

Compound Control for Hydraulic Flight Motion Simulator

The design of a compound control is presented for the servo system of hydraulic flight motion simulator, which suffers from highly nonlinear dynamics, large parameter time-variation and severe load coupling among channels. The compound control is composed of a robust feedback controller and a feedforward compensator. The design aim is to achieve high tracking performance even in the presence of considerable uncertainty, external disturbance and load coupling among channels. Toward this aim the feedback controller for rejecting perturbation and disturbance is designed by using μ synthesis optimization technique and the feedforward compensator for compensating time lag of dynamic system is established based on the basic idea of zero phase error tracking. To validate the proposed control strategy, simulations and experiments are implemented, and show that the resulting system is highly robust against model perturbation and possesses excellent capability of suppressing the load coupling and improving the tracking performance.     

国外高分辨率相机与卫星平台连接方式综述

文章通过对比分析高分辨率相机与卫星平台之间的结构一体化程度,总结出三种不同类型的连接方式,并对它们的受力形式以及传力特点进行了详细的列表对比和分析总结,给出了中国敏捷成像相机与卫星平台一体化设计的建议。     

Strategies for in-orbit calibration of drag-free control systems

Drag-Free Satellites (DFS) are a class of scientific satellite missions designed for research on fundamental physics as well as geodesy. They consist, basically, of a small inner satellite (test mass) located in a cavity inside a larger satellite, the normal one. The Drag-Free Attitude Control System (DFACS) is the most complex technology on-board these satellites. This key technology allows the residual accelerations on experiments on board the satellites to be significantly reduced. In order to achieve this very low disturbance environment (for some missions <10⁻¹⁴ g) the drag-free control system has to be optimized. This optimization process is required because of uncertainties in system parameters that demand a robustness of the control system. This paper will present approaches for in-orbit calibration of drag-free control systems. The discussion includes modeling, with scale factors and cross couplings, possible excitation signals, comparison of different parameter identification/estimation methods as well as simulation results.     

非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

基于地标图像信息的惯导系统误差校正方法

提出了一种基于地标图像信息的惯导系统误差校正方法,并进行了仿真实验研究.该方法利用飞机光电平台上的地标图像成像系统,通过地标图像探测、图像变换、匹配定位、坐标变换解算出飞机的空间三维坐标.该三维坐标与惯导系统所给出的坐标进行比较,得出飞机惯导系统的航迹误差,从而实现对惯导系统的误差校正.      

基于逆动力学和在线参数辨识的飞机姿态控制

传统的综合飞行/火力控制系统的设计使用了PID(Proportion-Integral-Differential)结构的飞行/火力耦合器,具有鲁棒性差、设计工作量大等缺点.提出了一种基于逆动力学和在线参数辨识的方法,用于直接设计综合控制系统中的姿态控制器.其中,对飞机的转动动力学方程,推导得到了其逆特性的解析形式;使用在线参数辨识方法,对飞机的气动特性进行估计并用于舵面分配.以六自由度非线性飞机模型为对象进行了仿真,结果表明所设计的姿态控制系统具有快速性好、通道间解耦效果明显、对气动模型误差的鲁棒性强等优点.本方法也可推广用于其他的飞行器姿态控制系统设计.     

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

显微手术机器人末端微小型传感器集成研究

为提高显微手术机器人实施手术的效果,需要在机器人末端集成微小型传感器.在提出传感器集成设计要求的基础上,研究机器人末端环钻钻切力和深度的测量机理.采用微型力传感器和微型位移传感器测量手术中的钻切力和深度信息.采用线性滑动轴承和差动测杆机构实现对相应手术信息的测量.开发传感器数据采集卡,用功率谱估计分析传感器数据,并提出两种数字滤波方法来消除干扰信号.两种方法分别适合于PC机的低通、带阻串联结构滤波器和适合于数据采集卡的移动平均滤波算法.钻切实验表明,机器人末端传感器集成满足设计要求,末端环钻可以准确完成手术操作.     

应用遗传算法的频域最大似然参数辨识

针对基于变量误差模型EV模型(Errors-in-Variables Model)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法.仿真试验表明,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计,传统的非线性数值递推算法在一些情况下容易收敛到局域最小值.将两种算法结合使用,可以有效地克服各自的不足.新算法可以给出系统延迟的初始值的估计.当代价函数存在多个局部最小值时,它仍然能够快速准确地寻找到全局最优点.改进的算法比原算法具有更强的适应性.