基于586-Driver的无人机飞控计算机智能检测系统研制

传统飞控计算机检测方法以人工操作为主,存在一定的主观性且效率低下的缺点。采用信号门限检测技术,设计了飞控计算机一键式全功能检测方案。以586-Driver板卡为核心,设计了智能检测系统,实现了在全程无人干预情况下对飞控计算机按预设时序逻辑的自动检测。通过系统测试表明：满足某型飞控计算机的检测需求,提高了飞控计算机检测效率,具有实际工程应用价值。     

基于GPS、磁罗盘与大气数据计算机的无人机风估计

针对无人机实时航路规划及适应环境变化的自主能力发展需求,提出了一种新的风估计与空速校准的方法;该方法基于GPS接收机、大气计算机和磁罗盘等传感器实现;针对定常风模型,风速、风向能够利用地速、风速和空速之间的速度矢量三角形关系计算得到;采用无导扩展卡尔曼滤波(DEKF),估计风场信息以及真空速的比例校准系数;利用某型无人机数字仿真平台,在2D定常风条件下进行了全过程自主飞行仿真;仿真结果表明:该方法在航路跟随的直线段、转弯段均能准确估计。     

基于插值机理的分布参数系统T-S模糊推理建模

研究分布参数系统的建模问题,给出一种基于T-S模糊推理与HX方法的T-S型模糊三角插值推理建模方法,满足插值机理.理论分析表明方法可利用有限的采样数据推断分布参数系统的时空变化规律.仿真实验显示方法是有效的,且具有建模精度较高的特点.     

基于GM(0,N)模型的瓦斯涌出量简易预测

瓦斯涌出量具有非线性、时变与多变量等特点,对其进行准确预测具有很大的难度.在考虑初始数据的重要性基础上,对现有的GM(0,N)模型进行适当改进,得到改进的GM(0,N)模型.改进的GM(0,N)模型以一次累加生成算子(1-AGO)作为模型生成基础,没有引入导数,模型求解所得最小二乘解相对简便.结合某煤矿影响瓦斯涌出量的多因素数据,进行建模与预测,运行过程简易.与GM(0,N)模型、GM(1,N)模型比较,效果较为理想.