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51.
新型火箭炮伺服系统的控制过程具有明显的非线性和时变特性,传统的PID控制是基于精确数学模型的控制方法,难以获得满意的控制效果。为了提高控制精度,在伺服系统中采用滑模控制与灰色预测相结合的控制方法,以减少参数变化和外部干扰对伺服系统的影响。通过MATLAB仿真表明,该控制方法削弱了滑模控制抖动对伺服系统的影响,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。  相似文献   
52.
阐述了自动测试目标系统的软件设计,介绍了目标在移动过程中偏离瞄准线,产生偏差的情况下,自动测角仪与主控计算机之间的通信必要测试条件,相关的信号处理和控制手段,及如何提高自动测角仪测试系统的检测精度。  相似文献   
53.
无人机群的信息同步是影响多无人机协同控制性能的一个重要因素。在介绍一类无人机群间信息流线性更新策略的基础上,对单链环形通信结构的信息同步位置进行了数学分析与仿真计算,结果表明可信度环形单链通信拓扑的信息同步于各单元初值的平均值。可信度的大小仅影响同步速度的快慢,对稳态值没有影响,可信度越大收敛速度越快,可信度越小收敛越慢。  相似文献   
54.
灰色GM(1,1)模型在电子装备寿命预测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了传统装备可靠性试验数据评估的不足,为此根据灰色预测的基本原理,用GM(1,1)模型并通过精度修正,给出了实际应用中的预测方法.最后通过具体实例,对电子装备未来可能发生故障的范围进行了预测,取得令人满意的结果,从而证明了该预测方法能为装备的维修保养提供重要的数据支持,对研究武器装备的可靠性具有重大现实意义.  相似文献   
55.
雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响,雷达目标识别中存在大量的不确定性.在这种情况下,利用精确的方法处理不确定性信息,必然造成识别误差的提高.证据理论是近年发展起来的一种新型推理技术,由于它能够处理由不知道引起的不确定性,因此被广泛地应用于目标识别中.然而,在利用证据理论时,基本概率赋值的构建是证据理论实际应用中面临的最大难题.针对雷达目标识别具体问题,在系统分析证据理论的基础上,提出构建基本概率赋值的方法,并通过仿真实验验证了方法的可行性.  相似文献   
56.
根据作战单元中装备使用率与武器装备战损维修策略之间的关系,结合战斗过程中武器装备的战损规律和维修规律,运用马尔可夫链理论,建立了一种基于装备最优使用率的战损装备维修策略优化模型。运用这种最优维修策略模型可以达到提高作战单元中武器装备使用率的目的,从而为充分发挥作战单元整体战斗效能找到了一种新的装备维修辅助决策方法。这种维修决策优化模型主要采用量化分析的方法,根据作战单元中装备的战损情况和部队的维修能力制定出最优的维修策略,确定在战斗过程对战损装备进行维修的最优时机,达到提高作战单元整体战斗力的目的,从而为充分发挥作战单元的整体战斗力找到科学的途径。最后,结合实例对模型进行了检验。  相似文献   
57.
机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.  相似文献   
58.
提出了一种基于点迹数据的六自由度刚体目标机动仿真方法。该方法在点迹数据的基础上,采用三次样条插值算法逼近目标航迹,据此求取偏航角,从而减少了由采样导致的误差;然后结合刚体目标运动特性,分别计算目标的横滚角和俯仰角;在此基础上引入机动调节参数,对目标的机动级别做出适当的调整。仿真表明,该方法简化了目标姿态角获取方法,能够较真实地再现各类刚体目标在空间的六自由度机动。  相似文献   
59.
作为C3I仿真系统的重要组成部分,目前指控信息及战场实时状态信息的可视化已在大多数C3I仿真系统中得到一定程度的实现.对C3I仿真测试系统的系统组成和数据结构做了简要的介绍,并根据对C3I仿真测试系统以及其中仿真测试数据特点的研究,分析了仿真测试系统的可视化范围,主要对系统拓扑可视化、仿真测试过程可视化和仿真测试结果可视化进行了分析研究,并对需要解决关键技术问题进行了比较深入的分析探讨,同时提出C3I仿真测试系统的一种可视化解决方案.  相似文献   
60.
针对大规模集成电路或非线性电路的故障诊断存在着定位困难和诊断速度低的问题,而且传统电路专家诊断系统有一定的缺陷.结合神经网络用于诊断的优点和VC程序的通用性强等特点,构造了一种神经网络的故障诊断系统,并且介绍了该系统的设计思想、实现过程及诊断实例.  相似文献   
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