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131.
作为高空气球研究中的一个重要问题,气球在地面发放前充入的氦气量会直接影响其上升速度和驻空高度,进而影响平台的可靠性和稳定性。因此研究充氦气量的准确计算方法十分必要。建立了高空气球上升过程动力学模型,计算了气球初始升速的理论值,用于与实际初始升速对比,为评估充氦气量计算方法提供依据。归纳了三种较为典型的高空气球地面充氦气量计算方法,根据实际开展的飞行试验,分析对比了三种方法的准确性和误差范围。提出了浮力补偿规律,完成了对三种方法的评估。通过研究可以对现有充氦气量计算方法进行有效修正,进而为高空气球的实际飞行提供指导。  相似文献   
132.
针对船摇扰动引起的机械谐振和视轴不稳定的问题,舰载条件下通过安装多个陀螺来实现船摇扰动的复合补偿,在原有等效闭环系统中串入高通滤波器,消除谐振环节带来的影响。从仿真结果看,复合补偿控制具有良好船摇隔离效果,有利于高精度跟踪系统的实现。  相似文献   
133.
利用线谱对参数建立了针对紫外光通信的语音参数补偿模型,采用基于LSF参数奇偶采样插值方法和丢失能量线性补偿法,对样本的丢包补偿前后相关系数和音质进行了对比.仿真结果表明,前后帧的中值补偿替代丢失帧的参数效果最好;该方法简单有效,对语音质量有较大改善.  相似文献   
134.
针对机械臂动态惯量变化大,伺服控制电机定位精准、响应速度快等需求,位置环采用前馈控制和传统PID反馈控制相结合技术,建立控制系统的数学模型和控制策略,搭建了无刷直流电机全闭环控制系统的硬件。该伺服控制系统在参数变化、建模不准确时具有更高的动静态性能和鲁棒性。实验结果验证,使用位置前馈控制策略具有快速的动态响应和高精度定位特性。本伺服控制系统能够克服传动机构的间隙,可应用于关节机器人控制系统和随动设备中,具有广泛的应用前景。  相似文献   
135.
在大时宽带宽线性调频(LFM)体制高分辨逆合成孔径(ISAR)雷达中,目标高速运动将引起严重的回波多普勒色散,如果不消除该影响则不能正确成像。针对该问题,设计了一种通过调频傅里叶变换对目标脉内运动参数进行估计,补偿回波脉内走动得到目标距离像的方法。该方法首先估计脉内运动参数,初步补偿脉内走动,然后估计运动轨迹进一步精确补偿脉内走动,补偿脉内走动后通过包络对齐消除脉间走动,得到目标距离像。算法的主要过程在脉冲重复周期内进行,可以满足实时成像和参数估计的需求。  相似文献   
136.
某型飞机大气数据系统设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
大气数据系统是重要的机载电子设备,其性能、精度直接关系到飞机的飞行安全.在介绍某型号飞机大气数据系统的软硬件体系结构的基础上,从三个方面深入研究了提高大气数据系统精度的途径:大气数据计算模型;基于BP神经网络的压力测量温度误差补偿方法;一种计算型静压源误差补偿方法.其大气数据系统系统性能稳定,结构紧凑,速度快,精度高,软硬件升级简单.试验证明其大气数据系统能很好满足某型号飞机的使用要求.  相似文献   
137.
我国军事法学界应当吸收《国家赔偿法》修订的理论成果,将军事赔偿法律制度构建成为一项独立的、科学的权利保障型法律制度,为国家的军事赔偿立法铺平道路。  相似文献   
138.
基于等效偶极子法,从补偿偶极子长度、角度、大小三方面给出了任意角度的补偿偶极子场解析式,再利用电荷矢量叠加原理,建立了"腐蚀偶极子+补偿偶极子"电场模型。仿真以单轴桨船为例,先验证"腐蚀偶极子+补偿偶极子"电场模型的正确性,再进行补偿偶极子对舰船电场的影响验证,从而得出补偿最优解。模拟实验结果表明,补偿阳极在工程允许条件下距离补偿系统接船端最远处,且补偿系统平行于水平面和船体时补偿效果最优;在补偿最优条件下,理论上是可以抵消原舰船腐蚀电场的。  相似文献   
139.
三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。  相似文献   
140.
针对测试中遇到的脉冲丢失问题,采用脉冲边沿、脉冲到达时间和脉冲间隔等特征量,设计了快速进行脉冲丢失位置定位和补偿的算法。仿真结果表明,该算法能有效地解决脉冲丢失的问题,对脉冲敏感型的数据分析和故障诊断具有重要意义。  相似文献   
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