【摘 要】
：
三自由度双旋翼直升机模型是动力学系统研究中的重要实验对象,也是研究直升机飞行控制技术的理想平台。针对非线性三自由度直升机模型系统,考虑在多率采样保持条件下,使用Tay
【机 构】
：
贵州理工学院理学院,重庆大学自动化学院,
论文部分内容阅读
三自由度双旋翼直升机模型是动力学系统研究中的重要实验对象,也是研究直升机飞行控制技术的理想平台。针对非线性三自由度直升机模型系统,考虑在多率采样保持条件下,使用Taylor方法导出了比经典的Euler模型更精确的近似离散时间模型,进一步分析并给出该近似离散模型的局部截断误差为T5,其中T为采样周期。在此基础上,论证了导出的近似直升机离散模型包含着新增加的采样零动态,同时也探讨了这类采样零动态相应的精确渐近特征和稳定条件。
The three degrees of freedom twin-rotor helicopter model is an important experimental object in dynamic system research and an ideal platform for studying helicopter flight control technology. Considering that in the nonlinear three-DOF helicopter model system, the approximate discrete time model more accurate than the classical Euler model is derived using the Taylor method under multi-rate sampling and holding conditions, and the local truncation error of the approximate discrete model is further analyzed T5, where T is the sampling period. On this basis, it is demonstrated that the derived approximate helicopter discrete model contains the newly added zero-sampling dynamics, and the exact asymptotic characteristics and the steady conditions corresponding to zero-dynamic of such samples are also discussed.
其他文献
图像特征工程是图像场景理解中的一项重要基础性工作,基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解特征工程。针对这一特点,对图像理解特征工程中的特征提取、表示、学习和变换,基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程研究价值和意义、典型特征工程等多方面进行了归纳与分析,重点介绍了四种代表性的基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程,并作了详细比较,提出了基于概率图
针对工业生产中大尺寸薄壁工件的高精度加工需求,利用点云配准技术解决弱刚度及缺少定位信息等实际问题,对工件位姿进行迭代调整。最近点迭代(ICP)算法对于平坦曲面和有限点数据的精度不高,结合ICP算法和曲面点参数反求方法,减小了在边缘和角点的匹配误差,提高了整体匹配效果。仿真结果表明,该方法能够在保证整体性能的前提下得到较优的局部匹配精度,为解决大型曲面工件的主动寻位和自动调位问题提供了一条有效途径。
通过手机内置加速度传感器数据对人类日常行为进行识别具有便捷、实时、无干扰的优点,为了提高识别的准确率和稳定性,提出一种基于加速度特征稀疏矩阵字典的分类方法识别行为。从不同行为的多个训练样本构造出一个过完备字典,基于该字典通过求解最小l1范数得到待识别样本的稀疏系数,根据稀疏系数计算待识别样本对应不同行为的残差并选取最小值对应的行为作为分类结果。实验表明该方法识别手机用户日常行为可以达到84.93%
标准基因表达式编程算法(GEP)在挖掘知识时采用恒定的变异和交叉率,没有考虑进化中个体适应度的变化,依然存在难以摆脱局部最优和收敛速度问题。为了解决这一问题,提出了将X条件云模型应用到基因表达式编程的算法(XCC-GEP)。该算法在进化前期采用固定变异率和交叉率;一旦处于收敛状态时,根据个体的当前适应度,借助X条件云,动态调整其变异率和交叉率,以跳出早熟收敛。实验表明了算法的有效性。
传统基于单数据流的木马检测方法在实际应用中具有较高的误报率,为此提出一种基于多数据流分析的木马检测方法。通过对应用程序的数据流进行聚类形成数据流簇,在数据流簇上提取相应属性特征描述木马的通信行为,并采用集成学习方法对改进的C4.5决策树分类算法进行多轮训练,生成检测规则,建立检测模型。实验表明,基于多数据流分析的木马检测方法有效降低了传统基于单数据流检测的误报率,并且对无控制端的木马通信数据流具有
针对变步长最小均方(LMS)自适应滤波算法的步长因子在算法收敛程度加深时快速变小的问题,提出在步长因子迭代过程中引入历史误差平方的遗忘加权和补偿项,并加入滑动窗,提高算法的收敛速度,同时减小了稳态失调。利用互功率谱相位(CSP)方法对信号进行时延估计,采用对互功率谱函数进行多帧加权平滑的方式来提高算法的抗噪能力。实验仿真结果表明,改进后的算法在信噪比较低的条件下,也能获取到有效的时延估计,证明新方
基于KNN邻居选择的协同过滤推荐算法在邻居选择时没有考虑邻居的盲目跟风性,导致部分邻居用户在预测目标用户对未知项目评分时的作用很小。针对这一问题,提出贡献因子,从非共同评价项目集这一角度切入,考虑邻居用户的推荐能力,计算邻居用户的推荐贡献度,结合传统的用户间相似度共同进行邻居选择,并重新计算邻居用户预测未知项目的权重,提升推荐性能。实验结果表明,本改进算法提高了推荐准确度。
已有的药品安全性评价方法需要知道各参数之间的联系,且过程复杂,或者人为选择统计模型。针对这种情况,提出了药物不良反应(ADR)监测的新方法——基于种群密集度的基因表达式编程算法。该算法在进化中适时计算种群密集度,以判断种群多样性。如果出现搜索迟钝,自动对种群进行新陈代谢,引入新个体;同时算法自动进化ADR人数公式所需的常数,构造ADR人数公式。与标准GEP算法相比,实验表明新方法简单有效,平均进化
给出了一种基于Logistic混沌系统的快速数字图像加密算法。首先通过给定的密钥序列生成混沌系统的初值,由此初值生成混沌矩阵;然后利用此混沌矩阵与原图像进行按位异或运算得到中间过渡图像;最后再对中间过渡图像作混沌置乱运算和混沌块置乱操作。该算法的优点是不论融合还是置乱均是利用混沌序列进行操作。实验数据表明,该算法简单易行,加密与恢复效果良好,具有较好的安全性。
研究了在线社会网络中的多源点信息扩散问题。首先针对在线社会网络中的多源信息扩散给出了以好友关系为度量的用户之间距离的定义;然后基于Digg数据集设计了一种多源信息实例的近似选取算法,并通过大量实验分析研究了多源信息扩散实例的扩散规律和特征;最后利用一种线性扩散模型对多源信息扩散进行了预测。较高的预测准确率表明,提出的距离度量方式和多源信息选取算法是可行有效的,并证明了该线性扩散模型对于多源信息的扩