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161.
针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。 相似文献
162.
163.
对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。 相似文献
164.
165.
166.
为了研究分段履带式水陆两栖车的水动力性能,实现减阻增速,将尾翼板安装到水陆两栖车的方艉部,并开展了水池试验和仿真研究,两者的研究结果具有较好的一致性。通过仿真研究了车体的纵向重心位置、尾翼板的长度和角度对水陆两栖车阻力性能的影响,并分析了阻力成分的变化趋势。研究结果表明:车体纵向重心位置在540~560 mm 时,车体所受水阻力最小;在速度为3~5 m/s时,长度为156 mm,与水平面夹角为10°的尾翼板减阻效果最明显,相比于原裸车体的阻力,减阻率达到34.3%;加装尾翼板可以增加车体的尾部中空区长度,相当于增加了水线长,增大了长宽比。该研究表明:适当调节重心位置和优化尾翼板参数,可以有效实现水陆两栖车的减阻增速。 相似文献
167.
个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。 相似文献
168.
主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。 相似文献
169.
电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,现在传统的目标检测方法,不能满足目标尺度的精确变化,导致目标定位偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。本文将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。 相似文献
170.
竖立状态的运载火箭一旦遭遇地震,极易造成箭体倾倒等灾难性后果。为了确保运载火箭在地震中的安全,针对某型运载火箭,采用时程分析法对其进行地震响应分析,得到了火箭的弯矩、位移响应峰值沿箭体纵向的分布规律。分析了火箭关键位置处弯矩响应的频域特性,设计了火箭的减震措施,并分析了火箭与发射台的连接刚度、隔震支座刚度对火箭地震响应的影响规律。结果表明:火箭弯矩响应的最大值发生在靠近火箭尾段的位置,位移响应的最大值发生在火箭头部位置;改变火箭与发射台连接刚度以及在发射台底部加装隔震支座的方式可以有效地减小火箭的地震响应。 相似文献