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针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献
92.
针对某型直升机自动驾驶仪系统的舵机驱动部件四通道操纵台出现的故障,通过分析其工作原理,利用逐项筛除法和信号流程分析法,搭接测试电路和外加模拟激励,逐步缩小故障范围,最终将故障定位到具体元件,成功排除故障。 相似文献
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吴兴锦 《长沙航空职业技术学院学报》2011,11(1):45-51
介绍用于三相电动机缺相保护装置的设计方法,采用集成芯片TC783A为核心元件实现,有效地解决三相电动机其他保护元件的局限性。具有快速切断控制回路电源的功能及缺相指示和相序指示,试验证明系统工作性能良好。 相似文献
94.
对基于STM32系统低速(工作主频72MHz)视频流处理显示更新方案的研究。结合图像处理基本理论,分析传统的显示方法的不足,并提出一种新的视频流图像更新的方法,通过一定的实验数据和理论结果,验证该方法可行性。 相似文献
95.
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Marking arbitrary three-dimensional(3D) target curves on given objects with curved surface is required in many industrial fields, such as fabric prepreg placement in composite material part fabrication, product assembly, surface painting for decoration, etc. A shortcut to the solution of this intractable problem is proposed by utilizing a galvanometric laser scanner(GLS) with the aid of a camera. Without using the existing tedious GLS calibration procedures,the proposed method directly establishes a mapping between the 3D coordinates of the laser spots on the object surface and the control voltages of the scanner. A single-hidden layer feedforward neural network(SLFN) is employed to model the mapping. By projecting a dense grid of laser spots on the object to be marked and simultaneously taking only one image, the SLFN model is trained in minutes via a linear solving mechanism. Experiments demonstrate that the trained SLFN model has a good generalization performance for marking 3D target curves. The 3D laser marking errors on experimental objects are less than 0.5 mm. The proposed method is especially suitable for on-site use and can be conveniently extended to multiple GLSs for marking large complex objects. 相似文献
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在城市、峡谷等复杂环境下,卫星导航信号衰减严重,接收机导航定位性能变差,甚至不能工作,给国民生产生活带来诸多不便.提高接收机弱信号的跟踪能力,研究高性能的卫星导航接收机具有重要的意义和价值.在研究分析GPS、北斗D1导航电文的调制方式和相干积分方法的基础上,构建了一种改进直方图的位同步方法,该方法借鉴直方图的思想,通过设定比特跳变的统计门限上限和多组门限下限找到比特跳变边沿.在此基础上设计实现了一种长时间相干积分方法,该方法兼容GPS电文和北斗D1导航电文,可以有效地消除导航电文跳变或者NH码跳变带来的比特翻转.最后,在FPGA平台验证了该方法可以有效提高信号信噪比,以及接收机在弱信号环境下的跟踪能力. 相似文献
100.
Abstract Human navigation in an unknown environment requires an understanding of the spatial relationships of the terrain. For example, a soldier who is on a reconnaissance mission in a new city needs to “know” the spatial layout of the surroundings with high confidence. Oftentimes, this understanding must be acquired within a very short amount of time and with limited sensory inputs. The soldier would benefit from a digital avatar that draws inferences about the spatial layout of the city based on an initial set of observations and guides the soldier either in further exploring the environment or in making decisions based on these inferences. In this paper, we present and evaluate an inductive approach to learning spatial associations using sensory data that is available from the simulation environment of a computer game, Unreal Tournament. We study two kinds of spatial relationships between nodes on a level of a game map: nodes that are placed near each other to satisfy some spatial requirement and nodes that are placed near each other to satisfy the design preferences of a level architect. We show that we can infer both kinds of relationships using an association rule mining algorithm. Furthermore, we show how to use an ontology to distinguish between these relationships in order to discover different types of spatial arrangements on a specific map. We discuss how the inferred associations can be used to control an avatar that makes recommendations for navigating unexplored areas on a map. We conclude with some thoughts on the applicability of our methods to scenarios in the real world, beyond the simulation environment of a game, and on how the learned associations can be represented and queried by a simple question-answer type system. 相似文献