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531.
基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。 相似文献
532.
基于滑模控制理论的导弹自动驾驶仪的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
基于变结构自适应控制理论,提出一种新的STT导弹自动驾驶仪三通道独立设计方法。该方法在设计过程中保留了通道间的全部耦合因素,通过构造滑模面和最优值原理配置转换系统零动态的极点,从而提高了系统的稳定性,增强了系统的适应性和鲁棒性。运用所提出的方法,本文设计了某型导弹的自动驾驶仪,并在考虑了舵机系统,加速度计等各种非理想因素的情况下,得到了良好的输出跟踪性能和鲁棒性。 相似文献
533.
采用计算机系统仿真方法 ,研究抽运光与信号光之间的相位漂移对在线放大器为相敏光放大器的动态孤子传输性能的影响。仿真结果表明 :抽运光与信号光之间的相位漂移将导致孤子脉冲幅度下降。当相位漂移在±π/3 2之间时 ,孤子稳定传输的距离和没有相移时相比差别不大。而当相位漂移超过±π/3 2时 ,经长距离传输后孤子幅度显著下降。相位漂移越大 ,孤子幅度下降越显著。 相似文献
534.
涡轮轴断裂条件下空气系统强瞬变过程分析 总被引:6,自引:2,他引:6
建立了针对空气系统强瞬变过程的控制方程及模块化仿真模型,该模型包括构成瞬态空气系统网络的4类基本元件:容腔元件、节点元件、管道元件和节流元件。上述基本元件及其组合单元的仿真结果与公开的文献数据能够较好的吻合,证明该模型能够模拟容积效应、惯性力作用占主导的强瞬变空气系统演化。在此基础上,仿真分析了某型航空发动机高压涡轮(HPT)轴断裂失效条件下的空气系统强瞬变过程。结果表明,涡轮轴的断裂失效能够引起空气系统内部复杂响应过程,并能导致涡轮盘所受的轴向力反向。该瞬态空气系统模型成功模拟了气流参数毫秒时间量级的动态响应,为深入研究航空发动机内部复杂空气系统的瞬变机理提供了有效的技术手段。 相似文献
535.
536.
阵风响应缓和研究对于具有强耦合和振动的直升机非常重要,阵风扰动不仅影响直升机的乘座品质和武器投放精度,而且影响直升机的疲劳载荷和强度。本提出直升机抑制阵风扰动的最优控制律设计方法。优化性能指标要求在阵风扰动下驾驶员处法向过载、飞机姿态变化以及控制信号能量损耗最小。最终所综合的系统工程实现简便,只需在直升机姿态控制系统基础上增加垂直升降速率反馈通道即可。最后使用C语言实现控制律并进行半物理仿真。仿真结果表明,控制律优化及数字化实现的效果是令人满意的。 相似文献
537.
研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值 相似文献
538.
导弹在实际飞行中存在气动参数不确定、执行机构故障等问题,从而对导弹飞行控制系统稳定性与操控能力造成严重影响。为此,设计一种增量式自适应容错控制方法,在实现导弹安全控制的同时,兼顾姿态控制算法时效性与可靠性。建立面向控制的三通道耦合姿态动力学模型;考虑系统不确定性和执行机构故障,基于增量式动态逆方法设计导弹被动容错控制律;基于自适应滑模控制与增量式动态逆方法,设计增量式动态逆自适应容错控制律,并对系统残差进行分析比较;通过某典型全弹道姿态跟踪任务,验证舵面故障下的姿态跟踪特性。仿真结果表明:所提方法在故障未知的情况下,能够保证飞行控制系统的鲁棒性与容错能力,实现导弹的安全可靠控制。 相似文献
539.
移动机器人所处的环境通常是动态的,机器人需要及时做出响应,同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题,提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场,获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线,求解最小生成树获得初始候选路径,针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响,使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性,在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真,结果表明:所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性,满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。 相似文献
540.