基于改进ESO的交流伺服系统FOPID定位控制

针对高炮炮控交流伺服系统高精度定位控制存在的外界干扰及诸多非线性因素,提出了基于连续光滑函数fan()的改进扩张状态观测器(ESO),并将其应用于分数阶PID控制器,即CS-ESO-FOPID。该控制器将所有外界干扰因素作为"总干扰"获取干扰实时量,并通过改进扩张状态观测器实现非线性因素的实时动态补偿。数字仿真证明,CS-ESO观测优于传统ESO观测,CS-ESO-FOPID的动态控制精度及对外部扰动的鲁棒性均优于FOPID控制,避免了基于传统ESO的分数阶PID易出现的高频颤振现象,从而验证了该控制策略的可行性和有效性。     

基于改进熵值法的装备维修保障能力灰色评估

装备维修保障能力评估的准确度直接影响到装备的保障效能。在评估中,指标权重的确定尤为重要。针对熵值法赋权中单一指标权重过大,影响评估结果的问题,借鉴AHP赋权法,构建基于指标信息熵的判断矩阵来求解权重,克服了熵值法单一指标权重可能过大的问题。最后采用灰色系统理论对装备的维修保障能力进行了评估,通过分析评估结果,验证了该方法的正确性。     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。     

基于L-M算法改进BP网络的信息对抗能力评估

在未来密集和复杂的电磁环境中,快速、客观地评估敌我双方的信息对抗能力具有重要的意义。目前通常采用的人工打分方法具有一定的主观性,且周期较长,难于满足战场瞬息万变的需求。提出了一种基于L evenberg-M arquardt算法改进的BP神经网络信息对抗能力评估方法,以某组信息对抗数据为训练数据,对改进BP神经网络进行训练,并进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:改进BP神经网络能客观有效地评估信息对抗能力,较大程度地提高了神经网络的收敛速度、缩短了评估时间。     

舰船成本预测系统中的自变量约简方法

针对舰船成本预测系统中自变量众多且相互关系错综复杂的特点,提出了用模糊粗糙集方法对舰船成本预测系统中的自变量进行约简。在模糊粗糙集方法的框架下,给出了模糊不可分辨关系和相对约简的定义,构建了基于模糊粗糙集的舰船成本预测系统自变量约简模型,并且针对实际的舰船成本预测系统一般是混合数据系统的问题,对广义差别矩阵的定义进行了改进,设计了相应的启发式约简算法。实例分析结果表明:文中所提的方法不仅能使约简的自变量大为减少,而且约简的效果较传统方法更好,且计算过程也更简单。     

苯胺类环境污染物与生物蛋白分子相互作用

建立了一种基于毛细管电泳(CE)技术的改进型前沿分析(IFA)法,用于致癌性有机环境污染物联苯胺(BZ)与牛血红蛋白(BHb)的相互作用研究,分别采用Scatchard方程和Klotz方程,求解它们的相互作用结合常数和结合位点数。初步建立起CE/IFA,减小了实验误差,提高了测定结果的准确度。在比较研究CE/PS和CE/IFA基础上,验证了改进后的毛细管电泳前沿分析法的可靠性。同时讨论了改进型前沿分析法在测定分子间相互作用结合常数方面的优点。     

改进型PASTd双基地MIMO雷达相干目标角度跟踪算法

针对双基地MIMO雷达相干目标运动时角度跟踪问题,提出了一种基于数据平滑的快速跟踪算法。首先借鉴空间平滑的思想,采用数据平滑重构得到满秩的数据,去除相干信号造成的影响。对PASTd算法进行改进,提出适合平滑后数据的PASTd算法,通过改进的PASTd算法,能够更快地得到目标特征向量,并对其进行正交化得到信号子空间,最后结合ESPRIT算法得到收发角度,并实现自动配对,完成运动目标的角度跟踪。仿真结果验证算法的有效性。     

遥操作交会对接轨道共享控制策略

由于时延和测量、控制偏差的影响,环月轨道遥操作交会对接最终平移段的轨道控制面临诸多问题。针对这些问题,对遥操作交会对接共享控制策略进行研究。运用相对轨道动力学方程构造遥操作交会对接的数学模型,在此基础上推导时延条件下的预显示模型。在考虑可控边界的条件下构造对接安全走廊,提出基于改进人工势场的自控方法,势场函数将航天器与安全走廊的相对距离和逼近速度作为参考量。结合操纵人员的手动控制操作特性,推导共享控制的权重系数,形成共享控制策略。在九自由度遥操作交会对接半实物仿真平台开展仿真试验。仿真结果表明:相比于采用自动控制和手动控制方式而言,共享控制方式能有效克服时延的影响,显著提高环月轨道交会任务对接精度和成功率,改善环月轨道遥操作交会对接控制性能。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.