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基于大脑情感学习模型的转台伺服系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的高精度转台伺服系统智能控制方案。BEL模型是一种模拟哺乳动物大脑情感学习过程的仿生计算模型。设计了融合系统跟踪误差、控制输入等信息的BEL智能控制结构,通过选取不同的感官输入信号可获得不同的控制结构,采用联想学习方法在线学习BEL模型内部的节点权值来调节控制器参数,从而实现转台伺服系统的自适应跟踪控制。仿真和实验结果均表明,BEL智能控制器学习能力强,能抑制摩擦等非线性干扰因素,在实时控制系统中表现出较好的稳定性和较高的跟踪性能。 相似文献
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为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统,结合预测滤波(PF)与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF),提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波(P5thCKF)方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整,进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则,采用五阶球面单形积分准则处理球面积分,广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分;描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。 相似文献
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基于遗忘因子算法的飞行器颤振模态参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
采用频率响应函数数据的频域多输入多输出状态空间模型,研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制,提高辨识算法的收敛速度;针对系统矩阵的求解问题,采用主成分分析法实现对模型参数矩阵的一致性估计,避免了奇异值分解带来的估计有偏性;算法前采用新息方差准则估计出系统的阶数,以减少计算复杂度。最后利用试飞试验数据辨识飞行器的系统参数,验证了该方法的有效性。 相似文献
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非线性信息融合估计理论 总被引:1,自引:0,他引:1
研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性信息最优融合估计的封闭解析表达式,并给出了两种迭代型非线性最优估计算法。 相似文献
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设计了由陀螺、GPS姿态敏感器、红外地平仪和太阳敏感器构成的太阳同步极轨卫星姿态确定系统。提出联邦滤波器结构和算法,推导了各子系统的量测方程和姿态确定系统的误差状态方程。为规避对量测值进行非相关处理,采用减小GPS姿态敏感器输出的姿态滤波值作为系统滤波器量测值的频率的方法。仿真结果表明,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合,具有计算量小、精度高、可靠性好等优点。 相似文献
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基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统 总被引:1,自引:0,他引:1
当无人机机动飞行时,采用加速度计校正陀螺误差的测姿系统不能有效地修正陀螺漂移问题,为此提出了基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统.引入GPS速度信息、捷联加速度信息和角速率信息建立了基于欧拉角描述的融合测姿系统模型,采用强跟踪滤波器对姿态进行融合估计,有效地估计出陀螺的漂移误差,从而得到无人机准确可靠的姿态测量,同时可以修正无人机的运动速度.通过建立飞行仿真模型,在给定的飞行航迹段对所提出的多传感器姿态测量系统进行了仿真研究,结果表明:测姿系统能够有效地减小模型误差的影响,估计出陀螺的漂移误差,得到更加准确的姿态测量. 相似文献
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针对故障本身构建量子贝叶斯Petri网模型算法,并利用该子网模型进行Petri网系统故障分析。对于部分可观Petri网模型中的不可观故障,根据可达标识图分析变迁点火路径不能判断系统状态,建立量子贝叶斯子网模型,通过不确定路径引起的量子干涉重新标定变迁的条件概率表得到量子概率振幅表。根据故障变迁的前置集合并结合量子贝叶斯推理计算变迁触发的先验概率,由后置集合中的可观变迁修正后验概率,由最大后验概率估计系统所处状态,当故障变迁不唯一时,选取最大概率的故障作为故障源。以实际故障系统建立部分可观Petri网模型,结合可观标签概率序列信息和量子贝叶斯概率估计,对系统不可观部分进行故障诊断验证算法的有效性。 相似文献
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针对带输入饱和的直升机解耦控制问题,提出了一种改进的信息融合解耦控制算法,通过融合主通道和相应耦合通道期望输出和控制能量的软约束信息,以及系统状态方程和输出方程的硬约束信息,获得二次型性能指标下解耦控制律的最优估计,使直升机的内回路控制具有良好的动态特性和解耦性能。通过控制能量软约束信息的自适应调节,使求取的控制量满足输入饱和限制要求,避免了因输入饱和导致的解耦性能变差和驱动器过载问题。提出的信息融合控制算法基于被控对象的离散模型实现,容易应用于工程实际中。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献