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基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具... 相似文献
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针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。 相似文献
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基于推力器的组合航天器质量特性辨识方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
组合航天器的质量特性辨识对提高其姿态轨道控制的精度和快速性有至关重要的作用。对基于推力器的总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识进行了研究。基于推力作用下的平动方程可得到质心位置和总质量的耦合辨识方程,基于转动方程可得到转动惯量和质心位置的耦合辨识方程,通过对角速度和线加速度进行多次采样,利用最小二乘法求解这2类辨识方程可完成总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识。基于上述辨识原理,提出一种闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,通过设计合适的推力器工作策略,实现总质量、质心位置和惯量矩阵的解耦辨识,并采用一种不依赖于转动惯量的控制算法,使组合航天器的姿态在辨识结束后恢复到稳定状态。仿真表明,采用闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,可保证组合航天器在推力器激励后的姿态稳定性。在仿真采用的动力学干扰、推力器误差和敏感器误差下,总质量、质心位置和惯量矩阵的辨识精度可达到10-3量级。 相似文献
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潜在电路分析中的拓扑模式识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在网络树拓扑识别理论的分析方法与算法基础上 ,推导出网络树特定的五种基本拓扑模式识别的工程算法 ,以解决计算机对电路网络树进行自动拓扑识别问题。 相似文献