直流数字随动系统

一概述在现代自动控制系统中,由于计算机技术的发展和应用,大大促进了生产过程和军事技术的自动化。在数字随动系统中,计算机既作为控制中心,把计算的结果通过随动系统付诸实施,同时计算机又作为随动系统本身的一个环节—数字校正环节使用。所谓数字校正,就是计算机不     

火控数字随动系统中的微机应用

本文对火控随动系统的跟踪过程进行了数学描述,导出适合微处理机应用于数字随动系统中的计算式。设计出了实现数字随动系统中应用微机、革除机电模拟环节-齿轮箱的技术方案。     

视频图象实时处理器的设计

介绍了一个用于目标自动跟踪仿真实验系统的视频图象实时处理器.该处理器硬件由图形图象处理芯片TMS34010和高速数字处理芯片TMS320C25构成,采用相关跟踪算法时,对目标模板32×32象素和搜索区64×64象素处理能达到实时.     

采样周期T和时间延迟τ对系统稳定性的影响以及对延迟环节的校正方法

本文讨论了对含有采样环节、延迟环节和各种限制环节系统的计算机模拟方法。分析了在闭环系统内添加采样环节和延迟环节后对系统稳定性的影响,讨论了对延迟环节的校正问题,并对一个具体系统给出一种用简化卡尔曼滤波器和一次插值预测相结合的校正方法。     

某型指控系统鱼雷发射参数装定数字随动系统分析

针对某型指控系统鱼雷发射参数装定数字随动系统的独特性和部队装备保障工作的需要,对其控制原理进行分析.从顺序操作式数字随动系统的结构和工作特点入手,研究了其巴克码和格雷码相结合的编码方式、 PWM直流电机调速过程、循环查询和程序查询两种查询方式以及对随动系统整个工作过程的校验.分析表明该数字随动系统的参数设定具有较高的准确性、跟踪精度和响应速度,能较好地满足鱼雷攻击作战中的设定准备要求.     

强跟踪滤波器在机载云台目标跟踪中的应用

针对小型无人机地面目标跟踪系统,设计了自适应的强跟踪滤波器(STF),实现了对机载云台姿态的控制,使机动目标保持在机载云台的视场中心.根据无人机、目标与视场中心的位置关系,建立了跟踪系统的数学模型.为解决“当前”统计模型跟踪强机动过程效果较差的问题,提出了强跟踪滤波器(STF)的自适应滤波算法.当无人机加速度较大时,加入强跟踪滤波器后的跟踪曲线较平滑,误差更小.最后,仿真结果表明,机载云台姿态控制器对机动目标的跟踪效果良好,被跟踪目标保持在机载云台的视场中心.     

低空目标检测融合系统的结构与框架设计

在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。     

基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律设计

提出一种基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律的设计方法.利用该方法能实现受控对象对理想模型较高精度的跟踪,使重构飞行控制系统具有较好的控制性能.首先设计了一个比例-积分滑模面以确保消除稳态误差,采用极点配置技术使滑模具有良好的动态品质,其次利用饱和控制技术来减少变结构控制引起的抖振现象,最后以某型飞机纵向飞行控制系统为例进行了相应的数字仿真.结果表明重构系统不仅实现了无抖振模型跟踪,而且还具有较强的鲁棒性.     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

反馈干扰系统的自校正控制方法

为实现系统跟踪期望输出及系统未知参数的在线闭环辨识,针对带反馈干扰的未知参数系统,结合最小方差控制算法和增广最小二乘法设计了自校正调节器。首先通过对反馈通道干扰的分析,给出了系统的等效模型;其次,按系统输出最小方差的原理设计了控制器,实现了系统跟踪期望输出;第三,运用增广最小二乘法对系统参数的辨识,给出未知参数的无偏一致估计,实现了参数的在线闭环辨识。通过对未知参数的辨识,用所辨识的参数计算调节器的参数,完成对控制律的修改,实现了系统跟踪期望输出和参数的在线闭环辨识。最后,利用该方法对实例进行了仿真研究。仿真结果表明:所提方法简单可行。