【摘 要】
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Existing coupled distributed estimation and motion control strategies of mobile sensor networks present limitations in velocity-varying target tracking.Therefore,a velocity-varying target-tracking algorithm based on flocking control is proposed herein.The
【机 构】
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Key Laboratory of Marine Intelligent Equipment and System of Ministry of Education;Department of Aut
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Existing coupled distributed estimation and motion control strategies of mobile sensor networks present limitations in velocity-varying target tracking.Therefore,a velocity-varying target-tracking algorithm based on flocking control is proposed herein.The Kalman-consensus filter is utilized to estimate the position,velocity and acceleration of a target.The flocking control algorithm with a velocity-varying virtual leader enables the position of the center of the mobile sensor network to converge to that of the target.By applying an effective cascading Lyapunov method,stability analysis is performed.Simulation results are provided to validate the feasibility of the proposed algorithm.
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采用人工直接退捻法测定股线捻度时过程繁琐、效率低,因此采用数字图像处理技术采集单根股线彩色图像,经图像灰度化、股线纠偏、取单列标记低灰度值位置、聚类提取段捻回点位置等步骤最终实现股线捻度的自动识别,并与人工直接退捻法进行比较。结果表明:两种方法测试结果相当,图像法捻度CV值小,自动测量准确度高,且5 min内即可完成一个品种的测试,工作效率得到提高。
制备了高分子量热固性酚醛树脂,直接利用湿法纺丝制得酚醛纤维.制得的酚醛纤维拉伸强度最大为101.2 MPa,断裂伸长率约为2.6％,初始分解温度在300℃以上,热塑性酚醛树脂与甲醛物质的量比为1∶3时所得的酚醛纤维在800℃条件下残炭率最高,为45.8％.
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