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91.
研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度. 相似文献
92.
分析了平台式惯导系统(PINS)静基座条件下的可观测性,采用系统可观测矩阵的条件数来定量计算PINS静基座可观测性能,找出该条件下的可观测矩阵条件数最小的3个不可观测变量.采用了自适应Kalman算法和常规Kalman算法对简化模型进行了仿真比较.仿真结果表明前者比后者滤波收敛快.进而提出了一种基于Elman神经网络的快速对准方法. 相似文献
93.
简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能. 相似文献
94.
光交换机中的光路重置需要较长的时间,分组调度必须是基于帧的.为提高传输效率帧长通常较大,从而导致了光交换机中特有的分组累积效应.针对该效应,提出一种新的分组调度算法p-LQF(Longest Queue First)+Hold.通过对业务需求矩阵分解得到置换矩阵, 选择匹配占用最大的置换矩阵建立端口匹配.在4×4端口的VOQ(Virtual Output Queue)结构的光交换机中,分别对均匀、非均匀以及对角线的Bernoulli和ON/OFF业务进行了仿真.仿真结果显示该算法对于符合强大数定理的可接入业务能获得100%的通过率,其平均分组时延接近甚至低于主流的LQF+Hold算法,但复杂度更低.该算法能够提供带宽保证以及短期公平性,同时能适应分组的动态到达. 相似文献
95.
针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径. 相似文献
96.
为了提高拦截精度并减少燃料消耗,研究了动能拦截器KKV(Kinetic Kill Vehicle)比例末制导律下末制导启控点的选择问题.定义了末段制导启控时的期望位置;通过BP(Back Propagation)网络研究期望位置和目标弹道角之间的非线性关系;利用训练后的网络输出期望位置,仿真实验证实期望位置下启控末制导,可以有效地保证拦截精度并减少末制导过程的燃料总消耗.利用该方法获得的期望位置可以实时指导KKV在中末制导交班段调整自身位置. 相似文献
97.
针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果. 相似文献
98.
改进BP算法在模糊神经网络中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性. 相似文献
99.
100.
智能磁航向传感器的研制及误差补偿算法分析 总被引:23,自引:0,他引:23
介绍了微型智能磁传感器的设计,分析了影响磁航向精度的误差来源.在此基础上提出了基于BP神经元网络、最小二乘及最佳椭圆拟合等3种不同的磁航向误差补偿算法,详细分析了每种算法的工作原理,并立足于算法的具体实现,通过现场试验,从精度、速度、效率等3个方面对算法的有效性加以分析验证,并得出结论. 相似文献