变长度微粒群优化模糊聚类的自适应图像分割方法

模糊C均值聚类(FCM.fuzzy c-means)图像分割方法,对初值选取较敏感,并且需要事先确定聚类数目.为此,提出了一种基于变长度微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化PBMF模糊聚类的自适应图像分割方法.PBMF指标函数考虑了聚类数目和聚类中心,通过设计变长度PSO算法来实现PBMF指标函数的优化过程,并利用统计直方图将图像从像素窄间映射到灰度直方图特征空间,从而快速地获得图像的最佳聚类数日和聚类中心.对遥感图像的分割实验表明,该自适应分割策略具有全局搜索图像最佳聚类数月和聚类中心的能力,以及较强的抗噪能力.     

光传飞行控制交叉通道数据链路接口技术研究

交叉通道数据链路是实现三余度飞控计算机之间信息交换的枢纽,以往开发的三余度光传操纵系统大都采用了串口(RS232)协议来实现,其传输速率较低,达不到现代飞控计算机之间数据传输的高要求。为此,设计了一套以PCI总线控制器PLX9054和FPGA为核心的双向高速数据光纤传输接口卡,设计了该数据传输卡的基本结构和单元组成;详细阐述了PCI总线接口软硬件设计方法、时序及注意事项,并深入分析了FPGA的功能逻辑模块和光电转换模块的实现方案;最后开发了基于DriverStudio的设备驱动程序,并进行了系统测试。结果表明本接口卡可以满足飞控计算机之间余度数据交换的要求。     

基于趋近律滑模最优控制的无人机撞网回收轨迹控制

针对舰载无人机撞网回收过程的下滑轨迹跟踪控制问题,在设计基于α β滤波器的轨迹控制外回路的基础上,着重设计了趋近律滑模控制与最优控制相结合的姿态控制内回路,提高了系统的稳定性并改善了系统的动态性能。以某小型无人机为例进行了撞网回收全过程三维数值仿真,仿真结果表明,该撞网回收着舰轨迹控制系统能够实现下滑过程飞行姿态及轨迹的精确控制,且能够在舰船甲板运动情况下实现较精确的撞网回收。     

电动负载模拟器的CMAC神经网络复合控制

为增强电动负载模拟器的自适应能力以抵抗系统的非线性、时变参数及运动扰动的影响,提出利用小脑模型神经网络(CMAC)与PID的并联进行控制与调节的控制方法。利用PID控制保证系统的初始稳定性,在小脑模型神经网络引入速度信号和误差信号构成二维参考输入,使系统具有很好的自适应消扰能力,减小了多余力矩的影响。仿真证明了该方法的可行性和有效性,收到了很好的控制效果。     

大型客机进近倾斜姿态H∞控制研究

实现快速、精准、抗扰动性强的倾斜姿态控制,是大型客机自动着陆控制系统设计的关键技术之一.以Boeing707飞机在常值侧风扰动下的非线性数学模型为基础,通过配平线性化得到线性方程,综合设计了进近着陆阶段的姿态控制律.由于使用PID控制方法的滚转角响应难以兼顾快速性与稳态性能,设计了基于鲁棒H∞理论的倾斜姿态控制律.分别对两种控制方法跟踪滚转角阶跃指令,以及抗侧风扰动的控制效果进行了比较分析.仿真结果表明,状态反馈H∞控制方法能够实现快速、精准、无超调的倾斜姿态控制,且有侧风扰动存在时具有快速的恢复能力、较好的乘坐品质和较大的抗扰动控制余度.     

基于梯度下降法的四旋翼无人机姿态估计系统

为解决四旋翼无人机在飞行时实时姿态测量的问题,提高姿态估计精度,设计了一种基于STM32的梯度下降姿态估计系统。该系统以STM32F427微处理器为主控制器,MPU6000和LSM303D作为姿态传感器,实现了对姿态传感器数据采集以及姿态解算。系统对加速度计、磁罗盘进行预处理,利用梯度下降滤波的方法估计误差四元数,从而修正陀螺仪积分误差,实现了姿态角的精确估计。最后,通过搭建的飞行实验平台,与Pixhawk飞控进行姿态角比较分析,实验结果表明:采用梯度下降法的姿态估计系统能够稳定有效地估计无人机的姿态,满足四旋翼无人机的飞行要求。     

基于改进RRT-Connect的协同航迹规划

提出一种基于改进双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法的无人机协同航迹规划方法.首先针对基本RRT-Connect算法效率较低且采样具有随机性的缺陷,提出一种改进RRT-Connect算法,通过控制采样范围、引入目标引力来降低无效采样,加快算法的收敛性;利用混沌序列来保证采样节点一定的随机性.利用改进RRT-...     

基于改进一致性算法的无人机集群饱和攻击

针对无人机一般难以单独打击空防严密的高价值目标问题,采用低成本无人机集群饱和攻击技术,提出协同控制下的三阶段一致性饱和攻击策略,根据不同阶段的任务特点,设计对应的改进一致性算法,并在满足饱和攻击任务多条件协同的基础上,加入Dubins曲线增加飞行轨迹约束,平滑无人机飞行航迹,缩短航程.此外,在高精度队形保持的任务环境下...     

舰载机不同弹射系统的弹射过程

针对目前世界上最典型的两种舰载机弹射系统:蒸汽弹射系统和电磁弹射系统,对比研究了不同弹射系统的结构原理、数学模型、弹射性能等问题。分析了常用的蒸汽弹射装置和电磁装置的组成部件及其功用,给出对比分析结果;根据蒸汽弹射装置和电磁弹射装置的运动学特性,获得两种弹射装置的数学模型,推导出它们的非线性运动学方程,并给出对比分析结果;针对两种不同的弹射系统,构建了舰载机在舰面加速段的弹射过程的Matlab数值仿真模型,通过仿真研究,分析了不同弹射系统中对弹射性能起主要影响作用的关键因素,并根据仿真结果进行了对比分析。     

基于深度强化学习的无人机编队控制

针对无人机编队控制中无人机智能化程度不足、缺乏自主学习能力等问题,基于深度强化学习中DDQN算法设计无人机编队控制器,该控制器可同时控制速度与航向通道,使僚机能够自学习跟踪长机并保持编队,提高无人机智能化程度。为验证设计控制器的有效性,通过仿真将设计的DDQN控制器与传统PID控制器进行对比。对比结果表明,该控制器可有效形成无人机编队并满足编队要求,对无人机编队智能化控制进行了有效探索。