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191.
在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。  相似文献   
192.
针对微型涡喷发动机起动过程稳定性较差的特点,设计了一种基于模型参考自适应控制(MRAC)算法的起动控制系统.通过采用基于多传感器的自适应控制方法,减小发动机建模误差和外界干扰的影响,以提高起动过程中系统的鲁棒性.试车实验结果表明:该方法使微型涡喷发动机在一定外界条件下快速、平稳地起动,降低了发动机贫油、富油和喘振的可能性,保证发动机可靠起动.  相似文献   
193.
起重机起吊过程中,由于绳索摇摆,使吊物位置变化复杂,线路变化非线性,吊物位置不确定;而采用常规定参数PID控制难以解决货物位置控制问题,无法对起重机的位置和摆角进行精确控制。针对这些问题,采用拉格朗日能量法建立起重机起吊系统模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的起重机起吊控制方法,结合模糊控制理论对PID参数进行自适应整定。仿真结果表明,与传统定参数PID控制相比,模糊自适应PID控制具有良好的适应性和鲁棒性,可提高起重机起吊系统的动态性能。  相似文献   
194.
提出了一种基于改进免疫遗传算法的弹药自动装填机器人自适应模糊神经滑模控制器(IIGAAFNSMC)。用径向基神经网络来近似等效滑模控制中的不确定参数,通过自适应免疫遗传算法在线调整径向基神经网络非线性隐含层的结构和参数。利用最小二乘法计算线性输出层的权值,自适应模糊系统调节滑模控制的增益,减小了网络逼近误差和外部干扰并消除了传统滑模控制中的抖振问题。仿真结果表明,该方法比传统的神经网络滑模控制器具有更高的逼近精度和速度。  相似文献   
195.
首先分析了弹载北斗导航系统接收机抗干扰天线系统的军事需求,确立了总体设计方案,然后详细分析了硬件平台方案选择和软件算法技术实现方案,并进行了相关的比较和仿真,得出了一些有益的结论。该结论可为研究和设计基于北斗导航的抗干扰天线系统提供有益的参考。  相似文献   
196.
针对探雷声纳操作过程中增益参数调整繁琐,影响水雷目标辨识的问题,定义了声纳图像亮度和对比度两个指标,设计了探雷声纳手控增益和时控增益两个参数的自适应调整方案。对仿真探雷声纳图像检验结果表明,该方案可以在少数几次的参数调整后,图像亮度和对比度比较适于水雷目标辨识,可为探雷声纳的智能化设计提供参考。  相似文献   
197.
针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。  相似文献   
198.
针对传统阈值去噪方法处理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像存在的失真,边缘模糊等问题,提出了一种自适应小波阈值算法。首先对经过对数变换后的SAR图像进行小波变换。然后利用自适应小波阈值对变换后的SAR图像高频部分进行去噪处理,去噪后再对其进行小波逆变换处理。最后再进行一次指数变换,达到去噪的目的。实验结果表明,该算法能够得到较好的去噪效果,并且还有效地解决了传统算法所带来的不足。  相似文献   
199.
针对当前提高基于信息系统的体系作战能力客观要求,运用复杂自适应系统理论分析了信息化条件下的海上编队作战指挥控制问题,提出了基于CAS理论的海上编队作战指挥优化控制结构模型,并给出了信息化条件下编队指挥所的作战指挥决策流程,从而为有效构建信息化编队作战指挥体系、提高作战指挥能力奠定了理论基础。  相似文献   
200.
针对靶弹超音速低空巡航的模型不确定性以及外界气流对靶弹产生干扰等问题,研究了一种适用于超音速低空巡航靶弹的鲁棒自适应反演控制方法。建立了一种非匹配不确定性的超音速低空巡航靶弹非线性动力学模型,利用反演设计法求取虚拟控制和实际控制,并在虚拟控制和实际控制中引入自适应鲁棒项,以抵消系统不确定性的影响。利用Lyapunov稳定性理论证明控制系统稳定。仿真表明,所设计控制器能有效解决系统不确定性及外界干扰问题,具有较强鲁棒性。  相似文献   
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