模糊控制在AUV舵机控制系统中的应用

研究了AUV舵机的模糊PID控制问题.针对传统模糊PID控制存在量化误差和调节死区,稳态精度较差的缺陷,提出了基于变论域思想的模糊PID控制新策略,设计了自主水下航行器(AUV)的舵机控制器,给出了模糊PID控制SIMULINK仿真图.仿真结果表明,舵机控制系统的快速性、稳定性、稳态精度等指标都得到了改善,从本质上消除传统模糊PID控制存在的稳态误差和稳态颤振现象,验证了该方法的正确性和可行性.     

自流冷却在船用堆非能动余热排出 系统中的初步应用研究

针对采用管壳式换热器的船用堆一回路非能动余热排出系统的模拟分析发现,系统投入后,由于换热器海水侧回路自然循环建立不及时,初期海水流量过低,导致海水侧回路出口发生沸腾,回路压力和自然循环流量剧烈振荡。自流冷却可依靠船舶的惯性航行为海水回路提供初始冷却流量,以解决两个回路排热不匹配问题。基于RELAP5开展了初步的原理性应用研究,结果表明:自流冷却流量对非能动余热排出系统海水回路的流动传热特性影响大,较大的自流流量可防止海水沸腾,从而避免了两相振荡现象。     

遥感数据用户需求融合处理技术

遥感数据是国家的基础性和战略性资源,在经济建设、国防建设、抢险救灾、生态环境保护等方面得到了广泛的应用,发挥着越来越重要的作用,各行各业对遥感数据的需求也越来越多。因此,如何提高对地观测资源的利用率,提高服务响应速度成为迫切需要解决的问题。采用自然语言处理技术,提出了一种用户需求融合处理方法,该方法可以有效地融合归并相同或者相似的用户需求,实现一图多用,引入需求预测和需求融合技术以提高需求融合效率,从而提高对地观测资源的利用率,达到事半功倍的效果。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.     

激光陀螺漂移测试数据的处理与分析

根据获得的激光陀螺漂移测试数据,利用时间序列分析的方法对漂移数据进行了建模,得到了漂移数据的时间序列模型;在此基础上用Kalman滤波的方法对数据进行了处理;从时域和频域两方面对滤波结果进行了分析.结果表明,采用的建模和滤波方法能有效提高陀螺的精度.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

多尺度细节增强的红外图像去混合噪声研究

针对红外图像中噪声强度高、类型多的问题,提出一种基于卷积自编码器实现的图像降噪模型——IS-DCAE.通过分析红外图像噪声干扰原因,建立了3种噪声模型产生噪声图像;在基本卷积自编码器的基础上,增加了简化的Inception模块,用以拓展网络的深度、增强模型的非线性映射能力和特征表达能力;同时,为了更好地恢复图像的细节信...     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。     

网络系统可靠性评估的模糊神经Petri网方法

针对网络信息系统可靠性建模困难的问题,提出了一种新的可靠性估计的模糊神经Petri网方法。给出了模糊神经Petri网定义及其适用于可靠性建模的引发规则,并在此基础上提出一种学习算法,其既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力。最后建立了信息系统可靠性评估模型,并通过定性分析和定量的实例计算,验证了算法的有效性。     

运动平台下频率步进雷达杂波相消新方法

相消处理是一种典型而又简单易行的杂波滤除方法。针对频率步进雷达,提出一种新的杂波相消方法,它利用同一距离单元上两帧回波脉冲所成的两幅高分辨距离像(HRRP)进行杂波相消。通过合理地选择帧间隔数,该方法能够很好地保持目标HRRP特性。针对雷达平台运动所导致的两幅HRRP之间杂波移位和成分改变问题,又提出了先利用杂波相关性进行杂波对齐后再相消的解决方法。仿真结果验证了所提方法的有效性。