基于红外传感器智能车的设计与实现

目的结合飞思卡尔全国智能车大赛,介绍一种基于红外反射式光电传感器路径识别的智能车控制系统;方法利用10路红外光电传感器构成光电传感器阵列采集路面信息,采用霍尔式速度传感器采集小车速度信息;结果单片机获得路径信息和车速信息后,用以控制智能车的舵机转向,同时对电机进行调速,实现智能车沿着既定的跑道自主运行;结论试验证明,系统能够较好地满足智能车对路径识别和稳定性的要求,具备一定的抗干扰能力,能够快速平稳地自动寻迹行驶。     

轮盘低周疲劳概率寿命预估模型

为了研究影响轮盘结构寿命预估精度的主要因素,提高模型预测精度,通过对三种材料应变概率寿命模型参数的异方差回归,对某航空发动机风扇盘榫槽部位疲劳寿命分布进行了数值模拟,得到了风扇盘榫槽部位的概率寿命。经与试验结果对比表明,考虑材料疲劳寿命异方差特性比按同方差处理更为合理。等效应变模型对疲劳寿命严重高估,第一主应变模型预测值与试验结果吻合较好。最大剪应变模型预测值介于以上两个模型之间,用峰值拉伸应力代替平均拉伸应力进行修正后最大剪应变模型预测值与试验值吻合良好。     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

一种鲁棒混合自适应控制器

 目前,国内外关于对象具有干扰或未建模动态时的混合自适应控制,仍处于探索阶段。由于连续对象混合控制系统在某些方面优于全连续或全离散系统,因而引起了国内外学者的重视。 本文提出一种新的适用于受扰对象的混合自适应律,并且从理论上证明了由这种控制律所构成的自适应控制器具有鲁棒稳定性。     

“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统

 本文介绍“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统。这是我国首次将单片计算机应用到无人机的飞控系统。文中对方案选择,控制规律以及为满足超低空飞行高度精度的要求所采取的技术措施作了详细的阐述,通过试飞,鉴定、供靶,说明这一套数模混合式飞控系统的设计是完全成功的。     

T／R－R型双基地系统分段跟踪技术的研究

根据Ｔ／Ｒ－Ｒ型双基地系统在受到由弱到强的干扰影响时,其可用的测量量不同,有必要研究各种干扰模式下应采用的跟踪算法,提出了分段跟踪技术,充分利用了不同干扰强度时Ｔ／Ｒ站和Ｒ站的测量数据,提高了对三维运动目标的跟踪精度。通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法性能做了评估。     

机载多目标跟踪系统模型和运动补偿

研究多目标跟踪技术在机载雷达应用中的特殊问题——坐标系的选择、载机运动的稳定与补偿。建立了数学模型 ,进行了仿真研究。研究结果表明 :载机运动的稳定与补偿是机载多目标跟踪中必须重视的问题 ,并得出基于 NED和 RHV的组合坐标系下的模型 ,在机载应用中有很好的性能。优点是易于解耦、避免了非线性、降低了计算量、且有较高的精度     

一种分散化多站联合目标跟踪算法

 本文基于分散估计理论的基本原理,考虑各子站基于不同坐标系这个一般情形,给出了一种新的分散化多站联合目标跟踪算法。并针对子站间四种不同的通讯方式,对算法进行了仿真。结果表明,本文的最优合成算法即使在各个子站由于缺少足够的信息而得到错误估计的情况下,也能快速地给出正确的估计。     

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.