【摘 要】
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研究无人机侧向着舰优化控制问题,由于外部环境恶劣,造成干扰,影响安全降落。针对传统控制方法无法抑制侧风干扰和浪费能量的问题,为抑制侧风干扰并且充分利用无人机自身的能
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研究无人机侧向着舰优化控制问题,由于外部环境恶劣,造成干扰,影响安全降落。针对传统控制方法无法抑制侧风干扰和浪费能量的问题,为抑制侧风干扰并且充分利用无人机自身的能量,提高着舰精度,运用总能量控制系统(TECS)建立了无人机侧向自动着舰系统,设计了H∞输出反馈控制器,H∞控制综合设计采用包括增量线性化动力学模型、反馈控制器和权阵系数选择的增广对象模型。通过对所设计的先锋无人机的侧向自动着舰导引系统仿真表明,设计能满足着舰要求,并能有效地抑制侧风的影响,具有良好的鲁棒性能。
Research UAV lateral landing optimization control problems, due to poor external environment, causing interference, affecting the safe landing. Aiming at the problem that the traditional control method can not restrain the crosswind and the waste of energy, in order to restrain the crosswind and take full advantage of the UAV’s own energy and improve the landing accuracy, a total energy control system (TECS) H ∞ output feedback controller is designed for the automatic landing system. The H∞ control integrated design uses an augmented object model including incremental linearization dynamics model, feedback controller and weight matrix coefficient selection. The simulation of a lateral automatic guided guided vehicle system designed by Pioneer UAV shows that the design can meet the requirements of the ship and can effectively suppress the influence of crosswind and has good robustness.
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研究水下目标优化估算精度问题。在满足对称分布的海洋环境噪声中进行波达方向(DOA)估计的方法对于解决水下目标感知问题有重要意义。由于水下存在的海洋噪声等识别目标难度大,提出了一种重构数据协方差矩阵实部的DOA估计。通过消除数据协方差矩阵实部来降低对称噪声的影响,然后对协方差矩阵实部进行重新构造,恢复损失的目标信息,实现精确DOA估计。与传统方法的比较,方法能够有效降低对称噪声影响,避免双边谱的出现
机器学习过程中,由于训练集不完备,有必要构建具备主动学习能力的增量模型。对基于伪相关反馈的增量模型,现有的增量学习方法提出了一些选择反馈样本的策略,但对提高反馈样本类置信度的深入研究仍具有重要意义。针对这一问题,提出了基于K-Means聚类的伪相关反馈策略。对朴素贝叶斯分类器分类后的文档,用减量寻找质心向量的方式提取反馈文档以及新特征集合,对NB分类器进行反馈,将伪相关反馈策略运用于中文文本情感分
月球车是一种在外太空极端恶劣环境下长时间自主运行、不可维修的轮式移动机器人,为准确预测车轮驱动电机故障运行时的牵引性能对于月球车的可靠性有重要意义。为确保月球车顺利完成任务,建立了电机正常运行时的电磁场仿真模型,在模型基础上针对开关管短路、开关管开路、霍尔位置信号恒值和绕组开路等分别建立了故障仿真模型,通过仿真确定了能够识别各种故障的特征波形,并绘制了电机的机械特性曲线。应用车辆地面力学理论对比分
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