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841.
航空发动机气路故障诊断的平方根UKF方法研究 总被引:2,自引:9,他引:2
设计了适用于双轴涡扇发动机健康参数估计的平方根UKF滤波算法,解决了线性卡尔曼滤波器估计结果准确性依赖于线性模型精度;常规UKF算法中由于计算误差及噪声信号影响引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散等问题.提出了根据测量残差变化改进滤波收敛速度与稳定性的方法.发动机渐变与突变故障模式下仿真结果表明,平方根UKF估计算法收敛速度快,稳定性强,精度高,是一种有效的发动机气路部件健康参数估计与故障诊断方法. 相似文献
842.
843.
高光谱(HS)遥感图像含有丰富的光谱信息,但是空间分辨率较低,而全色(PAN)遥感图像空间分辨率较高。针对高光谱遥感图像与全色遥感图像的融合问题,提出了一种新的基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合算法。首先,为了提取高光谱遥感图像的空间信息,提出使用边缘保持滤波方法,该提取方法可以保证提取的信息全部为空间细节信息,避免低频混叠。其次,对全色遥感图像采用高斯-拉普拉斯图像增强算法进行图像锐化,降低图像噪声,锐化细节信息。再次,为得到总空间信息,提出使用结构张量的自适应加权策略。传统的融合算法通常仅从全色遥感图像中提取空间信息,可能会引起光谱失真或空间细节加入不足等问题,为了克服这些问题,提出的自适应加权策略得到的总空间信息不仅包含全色遥感图像的空间信息,还包含高光谱遥感图像的空间信息,且自适应加权相对于全局常数加权,可以自动选取更加合适的加权数据。最后,通过构建可以控制光谱和空间失真的增益矩阵,将总空间信息注入到插值的高光谱遥感图像的每个波段中,得到融合的高光谱图像。实验结果表明,本文提出的遥感图像融合算法,在客观评价方面,取得了最优的空间和光谱性能,在视觉效果上,与其他融合算法相比,可以更有效地提高空间分辨率和保持光谱信息。 相似文献
844.
代表性体积单元(RVE)法是短纤维增强复合材料性能预测的常用方法,其RVE生成效率是预测效率的重要影响因素。针对现有的随机顺序吸附(RSA)方法生成RVE时,布尔运算次数多、效率低的问题,通过在布尔运算前加入对纤维形心距的判断,过滤掉一部分随机生成的且与已有纤维相交的纤维,以减少布尔运算次数,提出了一种考虑过滤的随机顺序吸附(FRSA)方法。通过将改进后的FRSA方法在不同RVE参数和方法参数下生成RVE所需布尔运算次数和所需时间与基于布尔运算的随机顺序吸附(BORSA)方法进行比较,证明了FRSA方法的先进性。 相似文献
845.
针对航天器通信和计算资源约束以及执行器故障场景下的姿态控制问题,提出了一种基于事件触发的航天器姿态自适应容错控制策略。首先,采用自适应方法估计故障信息、外界扰动等系统中未知参数,并引入事件触发机制,在执行器故障下实现容错控制的同时,节约星载计算机的计算资源。然后,基于李雅普诺夫方法证明了所提出的控制策略保证了闭环系统状态全局一致且最终有界稳定,并能有效避免Zeno现象,保证了执行器故障场景下对姿态的精确控制。最后,应用于航天器的姿态稳定试验,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
846.
自适应伺服惯性力发生器的特性与应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
马扣根 《南京航空航天大学学报》1998,30(4):366-370
研究了伺服惯性力发生器的基本特性及基在直升机振动控制中的应用。首先建立了由电液伺服控制器,电液伺服阀,液压作动筒、弹性元件和惯性元件组成的伺服惯性力发生器的数学模型; 相似文献
847.
基于BACKSTEPPING的无人机飞控系统设计研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于状态反馈,利用BACKSTEPPING思想设计了无人机非线性自适应控制器。本文首先从非线性反馈线性化的理论缺陷出发,指出了新近兴起的BACKSTEPPNG思想的优越性,并对输入输出可反馈线性化系统的自适应控制问题进行了理论描述。本文BACKSTEEPING自适应设计过程的贡献在于提出了一种混合式的李雅普诺夫函数,它同一般的基于二次型的李雅普诺夫函数的不同在于最终导出的自适应律只含有广义误差状态的符号信息,这在一定程度上提高了系统的容错性。自适应控制算法的收敛性得到了严格的数学证明。最后对某型无人机的仿真分析表明自适应飞控系统设计是有效的。 相似文献
848.
针对一类具有未知常数控制增益的非线性系统,基于滑模型控制原理并利用Ⅰ型模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案,该方案通过引入最优逼近误差自误应补偿项来消除建模误差的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件,通过理论分析,证明了闭环控制系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
849.
压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代贪婪算法——正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪(RSVss AMP)算法,可在信号稀疏度未知的情况下,结合正则化和步长自适应变化思想,快速精确地进行重构。相比于传统迭代贪婪算法,本文算法不依赖于信号稀疏度,并且应用正则化以确保选取支撑集的正确性。此外,应用自适应变化步长代替固定步长,能够提高重构速率,而且达到更高的精度。为了验证本文算法的正确性,选取高斯稀疏信号和离散稀疏信号分别进行仿真,并与现有算法进行比较。仿真结果表明,本文算法相比于现有算法可以实现更加精确快速的重构。 相似文献
850.
本文对采用继电型自适应律的模型参考自适应控制系统提出了一种新的设计方法,并获得一种降阶自适应控制器。通过引入连续近似方法消除了不连续控制引起的颤抖现象。将本方法用于某飞行控制系统设计,其仿真结果表明效果良好。最后初步研究了本方法的微机实现问题。 相似文献