相域输电线路模型中的频率相关转换矩阵

首先针对使用传统算法得到的频率相关转换矩阵元素存在突变点的问题,提出一种新算法用于消除频率相关转换矩阵元素的突变点.新算法先使用传统算法计算出每个频率点的转换矩阵,再通过一个基于最优化原理的平滑过程消除转换矩阵中元素的突变点.通过不换位双回三相输电线路算例,验证了新算法的有效性.在此基础上,利用消除突变点的频率相关转换矩阵分别计算特征导纳矩阵和传播矩阵,通过对比分析,近一步阐明了频率相关转换矩阵中元素的突变点对特征导纳矩阵连续性具有较大影响,而对传播矩阵连续性的影响很小.      

燃气驱动弹跳器(英文)

基于弹跳原理设计并制造了小型燃气驱动弹跳器.根据燃烧热动力学分析,通过迭代计算得到燃烧室内点燃后的气体压力与缸体位移之间的关系曲线,由此计算出高压气体作用在缸体上的功,最后得到弹跳机构的初始弹跳速度.同时,开发了无线控制系统,实现弹跳器的无线遥控.实验结果与理论计算结果相吻合,弹跳机构可以达到高度2.2 m、距离3.5 m的弹跳性能,是其自身尺寸的14倍以上.     

基于深度学习的小目标检测研究进展

随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测（SOT）作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。     

基于角色的细粒度访问控制系统的研究与实现

首先介绍了基于角色的访问控制理论,讨论了其主要特征和优势,然后给出了一个以该理论为基础的访问控制系统的设计框架及实现技术.该系统可以为FTP、WWW 、TELNET提供访问控制服务.系统的总体结构分为:访问控制服务器、访问控制请求过滤器、角色及授权管理服务器,它们各司其职,协同服务,共同构成完整的访问控制系统.      

一种柔性机器人的神经网络控制方法

提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法.它将末杆为柔性杆的机器人分解成刚性前端和柔性末端两部分,使用传统的机器人控制方法控制刚性前端,采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型,将末端的期望轨迹实时分解成末关节转角及末关节轴位姿的期望轨迹再分别进行控制.这一方法将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合在一起.通过对平面3杆柔性机器人的数值仿真,初步验证了这一方法的有效性和良好效果.     

基于模糊神经网络的导弹最优寻的末制导律

提出了一种适用于一类末制导段采用推力矢量控制的新型导弹的模糊神经网络最优寻的末制导律.在制导律设计时不仅要求导弹能量最省,脱靶量最小,同时考虑了推力矢量控制的非线性特点,并且为改善该神经网络系统的学习效果,在学习算法中还引入模糊学习规则.数字仿真表明所提出的模糊神经网络制导律对于机动目标具有较好的攻击能力.     

基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

发动机数控系统智能容错技术的半物理仿真研究

提出基于自联想神经网络的发动机数控系统的智能容错技术。该方法不依赖系统模型,只需要发动机的测量值来离线训练网络。若发生性能蜕化,该方法能自动切入故障诊断与最优估计的综合逻辑。文中开展了半物理仿真实验,实验结果充分证明了该技术能适应实验现场多变的环境,能正确诊断发动机传感器故障并提供解析余度,具有较好的鲁棒性。     

一类非仿射型系统的神经网络自适应控制

针对一类未知控制方向的非仿射型系统的神经网络自适应控制问题进行了研究,提出了一种基于隐函数定理、反演设计技术、Nussbaum-型函数和神经网络理论相结合的新颖的自适应控制策略,成功地解决了该类系统控制器设计问题,为该类控制问题提出了一种解决思路。最后给出的数字仿真算例证明了该设计方法的有效性。     

Robust attitude coordinated control for spacecraft formation with communication delays

In this paper,attitude coordinated tracking control algorithms for multiple spacecraft formation are investigated with consideration of parametric uncertainties,external disturbances,communication delays and actuator saturation.Initially,a sliding mode delay-dependent attitude coordinated controller is proposed under bounded external disturbances.However,neither inertia uncertainty nor actuator constraint has been taken into account.Then,a robust saturated delay dependent attitude coordinated control law is further derived,where uncertainties and external disturbances are handled by Chebyshev neural networks (CNN).In addition,command filter technique is introduced to facilitate the backstepping design procedure,through which actuator saturation problem is solved.Thus the spacecraft in the formation are able to track the reference attitude trajectory even in the presence of time-varying communication delays.Rigorous analysis is presented by using Lyapunov-Krasovskii approach to demonstrate the stability of the closed-loop system under both control algorithms.Finally,the numerical examples are carried out to illustrate the efficiency of the theoretical results.