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161.
低轨微小卫星姿态控制方案   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对轨道高度低于500km微小卫星姿态控制问题,从充分利用环境力矩的角度出发,提出一种主动磁控+气动稳定力矩的姿态控制方案.该方案较好地解决了局部稳定控制律的全局稳定问题.仿真结果表明:特征距离d∝是影响该控制方案的主要因素.d∝值越大,对控制越有利,但随着d∝值的增大,卫星总体设计难度也会加大,因此实际中应选择合适的...  相似文献   
162.
针对陀螺效应明显的磁轴承-转子系统转速变化引起的模型变化而带来的控制问题,提出基于LMI的鲁棒增益调度方法设计控制器.通过建立系统依转速变化的LPV模型,设计了鲁棒增益调度控制器,使转子在全转速范围内保证了鲁棒稳定性和性能.为降低控制器设计的保守性,可缩小转速区间设计控制器使控制性能得到提高.与基于LTI模型设计的鲁棒...  相似文献   
163.
赵域  张剑云  毛云祥 《现代防御技术》2011,39(4):133-137,148
在主/被动雷达双传感器目标跟踪背景下,针对IMM算法的计算量大,提出一种基于变结构多模型思想的LMS2UKF分布式融合算法。该算法将LMS算法和UKF滤波算法结合进行矩阵加权融合。与IMM2UKF算法进行仿真比较,结果表明在相同情况下,本算法有较好的稳定性和较好的定位精度。  相似文献   
164.
基于PBL教学法的公共教育学教学策略探析   总被引:1,自引:1,他引:0  
作为教师职前教育的一门重要的基础课程公共教育学,其教学效果一直不尽如人意。文章从什么是PBL教学法出发,并基于PBL教学法的视角,提出公共教育学要教给学生什么、怎么教以及如何评价教和学三个问题,为公共教育学的教学改革提供一种新的思路。  相似文献   
165.
通过对武警学院114名成人本科学员进行问卷调查,考察了学员的英语学习情况,结果表明:学员的整体学习方法的运用为中等水平。学习动机、学习态度和学习方法与学习成绩都存在显著正相关。  相似文献   
166.
根据皮亚杰的建构主义学习理论,分析目前多媒体在大学外语课堂教学中存在的问题和多媒体教学的优势及弊端,提出多媒体教学应与传统教学方式相结合,发挥各种教学方式优势的教学策略,最大限度地提高多媒体教学的效果。  相似文献   
167.
遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。  相似文献   
168.
随着无人机相关技术领域的飞速发展,无人机迅速成为世界各国军事领域的研究热点。无人机自主决策作为无人机领域的核心问题,指的是无人机基于空战态势,利用数学优化理论、人工智能等方法,独立自主地生成机动动作控制指令以完成设定目标的过程。本文首先介绍了世界各国该领域的研究进展,并基于空战决策的求解思路,将决策方法分为三类:基于对策理论、基于专家知识以及基于启发式学习算法的决策方法。其次,针对基于对策理论的空战决策方法,阐述了从微分对策到矩阵对策的发展及联系;针对基于专家知识的空战决策方法,介绍了该类方法的建模方法,改进方向;针对基于启发式学习算法的决策方法,论述了各典型方法的适用条件、改进途径等。最后,对无人机空战决策的研究难点进行分析,并展望了未来的研究方向与趋势。  相似文献   
169.
线性扩张状态观测器的改进及观测精度分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为提高线性扩张状态观测器的观测精度,加快其收敛速度,从偏差控制的基本原理出发,提出了一种应用于自抗扰控制系统的改进型线性扩张状态观测器。该改进型线性扩张状态观测器将各状态变量与其观测值之间的偏差作为各状态变量的调节依据。给出了改进后的二阶和三阶线性扩张状态观测器的观测误差系统的稳定性证明,并进行观测精度分析。仿真结果表明,该改进型的二阶和三阶线性扩张状态观测器比传统的同阶次扩张状态观测器的收敛速度更快、观测精度更高。  相似文献   
170.
针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性。实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生。  相似文献   
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