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针对微机电惯组（MEMS-IMU）受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波（FRA-CKF）的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原理设置了修正门限和修正边界,构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数,制定相应的模糊修正准则,使算法兼顾自适应性和鲁棒性。仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性。静态实验结果表明,所提出的滤波算法相比CKF算法,航向角估计的均方根误差降低了80%,提高了滤波的精度和稳定性。 相似文献
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构建适应新工科背景下具有行业特色专业的人才培养体系,对于工科优势的地方高校来说是重要的转型发展机遇。我校自动化专业根据新工科特征、结合本专业特色、区域经济及行业人才需求状况,在广泛调研的基础上,构建了2018人才培养体系。首先以产业需求建专业方向;其次以技术促教学内容交叉融合,将目标培养分解为能力培养,而能力培养又通过以课程模块知识为载体来达成;第三以学生志趣变教学方法,改革教学方式与手段;最后构建层层相扣的实践教学体系,切实提高学生工程意识与创新能力,以达到培养学生解决复杂工程问题的能力。 相似文献
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针对水下目标检测任务中存在前景遮挡和背景模糊的问题，文中提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法。首先采用图像增强算法改善图像质量。然后在非局部神经网络的相似度函数基础上，融合具有逻辑推理能力的级联相似度函数，增强网络对全局上下文特征的表达能力。随后将改进型非局部神经网络与三分支注意力融合，弥补非局部神经网络丢失的通道特征。最后利用空洞卷积模块置换三分支注意力中的池化操作，减少细粒度信息损失。实验表明，该算法在2020年全国水下目标检测大赛提供的数据集上，使基线方法检测精度由65.66%增长至68.55%,证明了所提算法的有效性。 相似文献
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针对MEMS加速度计测量误差大、精度低,难以快速、准确现场标定的问题,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索(ACS)算法的MEMS加速度计现场标定方法.通过误差分析,建立了多参数非线性误差模型,并从标定结果的方向性出发构造了标量约束目标函数.在布谷鸟搜索(CS)算法的基础上,通过提出自适应权重和自适应调节因子对算法进行了自适... 相似文献
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针对不同信噪比噪声干扰下的轴承故障诊断问题,文中建立了一种基于一维宽卷积核卷积神经网络和双向长短记忆神经网络的轴承故障诊断模型.向该模型输入轴承振动信号,通过短时傅里叶变换将振动信号转化为时频图.然后利用首层为宽卷积核的卷积神经网络和长短记忆神经网络分别提取其空间与时间特征,并结合全连接层实现分类.为增强抗噪性,模型采... 相似文献
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