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151.
针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明:两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。 相似文献
152.
153.
相机的制造和装配误差难以完全消除,导致相机的光学系统存在不同程度的非线性光学畸变现象,故相机标定对确保风洞模型位移视频测量的精度至关重要.针对1 m2以上的台阶标定块制造成本高、维护困难,提出基于距离标尺的相机标定方法,推导包含菲线性畸变模型的共线方程,建立适应中国大尺寸风洞的低成本相机标定系统,确保模型位移视频测量相机的自校正精度.2m超声速风洞的某跨大气层飞机测力试验中,采用该方法校正DALSA(R)相机后,各阶梯迎角测量精度σα≤0.00772°(达到高速风洞测力试验迎角精度的先进指标),因此具有实用价值. 相似文献
154.
某无人机光电平台隔振设计及试验分析 总被引:1,自引:0,他引:1
机载光电平台的稳定性和跟踪精度受振动扰动的影响十分敏感,为了提高平台任务载荷的成像品质,需要通过合理的隔振设计对光电平台的振动环境加以改善。文章以某无人机吊舱平台为背景,结合被动隔振理论及被动隔振系统的动力学模型,给出光电平台隔振设计的技术思想及具体的隔振方案,并通过振动试验对隔振设计的效果进行了检验。试验结果表明,隔振系统内部测点的加速度均方根与外部测点的相比减小了60%,说明了隔振设计的减振效力,进而验证了隔振方案的合理性,为更深入的机载隔振系统设计提供了参考依据。 相似文献
155.
双模态超燃冲压发动机由于压力扰动可能发生不起动现象,造成推力严重下降,对飞行稳定性与飞行安全具有很强的破坏性.不起动初始阶段主要受到激波与边界层相互作用引起的流动分离影响,希望通过控制分离达到改善流动的目的.采用5阶特征型WENO(weighted essentially non-oscillator)格式与3阶TVD(total variation diminishing)型Runge-Kutta(R-K)格式的高精度数值方法,求解三维Navier-Stokes(N-S)方程,研究与分析了凸起物和被动吹吸两种被动控制方法对激波与边界层相互作用导致的高超声速流动分离现象的控制效果.结果表明:凸起物通过诱导流向涡形成,改变空间压力分布,减弱二次分离,影响分离结构;吹吸方式的被动控制技术通过平衡分离区与再附区之间的高低压差,降低逆压梯度,使压力分布与分离区域发生改变. 相似文献
156.
针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。 相似文献
157.
在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。 相似文献
158.
159.
为了对发动机燃烧不稳定性进行被动控制,利用亥姆赫兹声学共振器原理,设计一种声学阀门,当一个管道侧面安装的亥姆赫兹共振器的空腔壁面是柔软的时候,声学阀门的性能与频率就没有很强的关系,从而实现由于热声学不稳定带来的压力和热释放导致的不稳定燃烧进行被动控制。阀门的功能是让声音通过,但它必须阻止时间平均意义上的流动。本文对带有这种装置的热声学特征根问题给出数值解。结果显示声学阀门对燃烧室内的驻波结构造成很大改变,进而可以消除不稳定的特征根模态。只要阀门具备足够的尺寸,这种效果可以在任意的线性火焰声学特性中广泛实现。 相似文献
160.
无人直升机视觉着陆中的运动状态估计算法 总被引:3,自引:0,他引:3
对无人直升机(UH)视觉着陆中基于视觉图像处理的运动状态估计问题进行了研究。介绍了视觉着陆原理,分析了运动估计、特征图像处理与着陆控制间的关系,推导并建立了UH相对着陆平台位姿估计算法、线速度与角速度估计算法。相邻两帧图像对应特征点像点位置为位姿估计算法提供数据,一帧图像特征点像点位置及其对应像点平移速度为线速度与角速度估计算法提供数据。利用UH着陆控制仿真数据模拟UH着陆运动过程中像点位置及其对应平移速度的视觉图像处理结果。仿真验证了运动状态估计算法,结果表明所提出的运动状态估计算法能有效地利用视觉图像处理结果数据估计出UH的位置、姿态、线速度和角速度。 相似文献