光电跟踪系统的共轴跟踪控制技术研究

为了提高光电跟踪系统的跟踪精度,对其粗跟踪环节的共轴跟踪控制技术进行了研究。介绍了共轴跟踪控制的基本原理,分析了常用非线性卡尔曼滤波算法,并仿真比较了无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)的位置和速度的预测精度。在此基础上综合UKF和CKF的优点,设计了对延迟的合成位置信号进行处理的双并联滤波器,实现了光电跟踪系统的共轴跟踪控制。利用实测数据仿真实验表明,光电跟踪系统的跟踪精度明显提高。     

噪音工业计算机断层图像中追踪三维边缘曲面

提出了基于分数阶积分去噪的工业计算机断层切片图像中三维边缘曲面追踪算法.由于二维分数阶积分在去噪的同时能够很好地保持二维图像细节信息,且计算量较小,采用离散模板滤波形式去噪,效果良好.因此本文将二维分数阶积分连续理论推广至三维,利用二维分数阶积分傅里叶变换的可分离性,推导出三维离散去噪滤波模板,加入至三维边缘曲面追踪算法,克服了传统算法中Lalacian算子对噪音比较敏感的缺点.由于三维分数阶积分具有良好的去噪能力,可有效抑制噪音.实验结果表明,本文提出的基于三维分数阶积分去噪的算法能够从噪音污染工业计算机断层图像切片图像中追踪出高准确度的边缘曲面,有效改进了边缘曲面追踪算法易受噪音干扰影响的缺陷,通过体数据峰值信噪比和视觉效果比较,本文提出的算法性能优于基于三维高斯去噪的三维图像边缘曲面追踪算法.     

一种基于积分直方图的粒子滤波跟踪方法

用积分直方图技术提出了一种低复杂度的粒子滤波跟踪方法和基于积分颜色直方图的观测似然模型.采用积分方向直方图建立一个检测响应图,用其上的观测信息构建建议分布函数,在状态空间中似然概率较大的子空间中进行粒子采样.仿真结果表明,在采用大量粒子跟踪大目标时,提出的跟踪方法的计算复杂度明显低于直方图直接提取的粒子滤波方法, 而且在光照变化的条件下,比采用传统颜色Mean-Shift的跟踪方法准确.     

RBFNN结合自适应边界的机器人手臂轨迹跟踪控制系统设计

针对机器人手臂动态模型中存在动态不确定性问题,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和自适应边界控制的机械臂轨迹跟踪方法。利用RBF神经网络在线学习系统中现有的结构化和非结构化不确定性,近似补偿未知动态部分;利用自适应边界来估计非结构化不确定性上的未知边界和神经网络重建误差;通过加权矩阵产生的李雅普诺夫函数证明了该系统具有渐进稳定性。利用三自由度机械臂进行实验,结果表明,相比其他几种较为先进的控制器,本文设计的控制器具有最优的控制精度。     

基于混合粒子滤波的水下小目标跟踪

针对水下小目标粒子滤波估计过程中“粒子贫化”引起的估计性能下降,提出了混合粒子滤波算法。该算法在常规粒子滤波算法基础上,在每一步迭代估计过程中进行量测的再次随机采样,以丰富随机粒子多样性,缓解水下小目标状态估计过程中的“粒子贫化”的影响。对算法进行了仿真分析,并将该方法用于水下小目标探测实验的数据处理,结果表明,相比于常规的粒子滤波算法,所提出的混合粒子滤波得到了误差更小且稳定的状态估计结果,有效地改善水下小目标跟踪的精度和稳健性。     

基于蚁群算法自整定PID的风电系统最大风能追踪研究

以欠功率阶段的最大风能追踪为研究重点,对风力机捕获风能的过程进行理论分析,将蚁群算法自整定PID应用于最大风能追踪控制,设计了蚁群算法自整定PID控制器,并对其进行相应的仿真分析。仿真结果表明,与传统的PID控制策略相比,该控制策略使控制系统具有良好的动态响应能力,提高了控制精度、风能利用率、输出功率。     

火控雷达动态目标探测跟踪建模仿真

火控雷达目标探测跟踪是现代与未来防空作战的首要任务,也是火控系统的关键环节。针对火控雷达连续、自动、快速跟踪目标的特点,首先分析了火控雷达系统闭环连续探测跟踪工作流程,然后利用信号级建模方法,在信号层面上进行了雷达回波信号生成、信号处理与跟踪控制的一体化建模,并给出了各模块模型,最后完成动态火控雷达闭环目标距离、方位角与高低角三维探测跟踪测量过程仿真与分析。仿真结果不仅验证了建模方法与模型逼真有效,也对以后火控雷达跟踪性能评估、数据处理等仿真研究有着一定的参考价值。     

基于CLIPS的机载光电跟踪设备故障诊断专家系统研究

针对机载光电跟踪设备传感器种类多、单元部件结构复杂和急需快速故障定位的要求,设计了机载光电跟踪设备故障诊断专家系统。通过建立跟踪系统故障树并分析其故障特点,确定了模糊多值产生式规则的知识表示方式和冲突消解策略,构建了专家系统知识库和推理机;同时结合数据库建立的故障表和规则表,实现专家系统解释器功能;最后将CLIPS嵌入VC设计友好人机交互界面。实验表明,该专家系统操作方便,能快速准确定位故障、解释故障成因以及提供维修建议。     

基于鲁棒右互质分解的直流伺服系统精确跟踪控制

对含有不确定性的直流伺服控制系统, 通过应用鲁棒右互质分解方法,设计了一种基于鲁棒右互质分解的精确跟踪控制系统;通常情况下,直流伺服系统中存在诸如非线性特性及参数辨识引起的模型误差和外界扰动,在设计的控制系统中,未知模型误差和外界扰动对系统性能的影响都被看作直流伺服系统的不确定性;在考虑到这些不确定性情况下,设计了一种基于鲁棒右互质分解理论的精确跟踪控制;首先在考虑未知的不确定模型影响系统性能指标的情况下,设计了一种基于演算子理论的反馈控制结构,此结构可以消除不确定模型的影响,在此基础上,设计了基于鲁棒右互质分解的鲁棒精确跟踪控制系统,得出精确跟踪条件;仿真结果表明使用提出的方法可以有效地消除不确定性,使得伺服系统具有很强的鲁棒性和精确跟踪能力。