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101.
倾斜转弯控制技术的控制特点决定了倾斜转弯导弹成为一个强耦合的非线性时变系统,这为其控制系统设计增大了难度。将某型倾斜转弯导弹俯仰、偏航及滚动通道间的耦合作用看作是干扰,然后应用H∞控制理论设计导弹自动驾驶仪。简单有效的方法就是求解代数Riccati方程的正定解,从而可以构造系统的反馈增益矩阵,得到满足要求的反馈控制器,但评估信号的选取是一个关键。通过三通道控制系统联合仿真研究表明,该设计方法可行,设计的自动驾驶仪对倾斜转弯导弹控制效果好,能快速跟踪导引指令,满足设计指标。 相似文献
102.
针对轮式起降无人机着陆过程横侧向控制存在的着陆安全性较低及抗风能力较弱的问题,提出了一种无人机着陆高安全性横侧向控制方案和控制结构。在常规的副翼和方向舵横侧向控制面配置条件下,采用在滚转角和偏航角精确解耦内回路控制的基础上,进行滚转和偏航的综合侧偏外回路控制方法,引入外回路对内回路的滚转角和偏航角指令限幅值随相对高度变化的机制,实现对无人机接地时侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角的综合控制。对某型无人机的着陆横侧向控制进行设计及仿真,结果表明所提出的着陆横侧向控制能提高无人机的抗侧风能力,在侧风情况下着陆,可有效地将侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角控制在安全范围内,所采用的着陆横侧向控制对无人机的气动参数摄动具有较强的鲁棒性,并且克服了常规控制中对相对高度信号误差要求高的缺点,在提高着陆安全性的同时,降低了对设备性能的要求。 相似文献
103.
104.
地理标志农产品生产质量控制行为分析——基于新疆地理标志水果405户果农的调查 总被引:2,自引:0,他引:2
以新疆405户地理标志果农问卷调查数据为依据,运用二元Logistic回归模型对其生产质量控制行为的影响因素进行分析,结果表明:生产者的预期收益、对地理标志水果操作规程的了解程度、是否参加农民专业合作经济组织、是否得到技术指导、是否参加质量培训、政府监管力度与是否得到政府资金支持等影响因素是显著性变量。表14,参12。 相似文献
105.
106.
107.
研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限(Cramer-Rao lower bound, CRLB)。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。 相似文献
108.
109.
针对服务水平影响顾客潜在需求和销售商库存水平的复杂系统问题,运用服从特定分布的离散随机数模拟市场中受销售商历史服务水平影响的顾客反馈需求,建立以总销售利润最大为目标的销售商库存系统动力学仿真模型模拟顾客-销售商间的互动反馈关系,基于STELLA软件动态模拟服务水平控制策略下库存系统中物流和信息流的传递和反馈。最后的实例仿真结果验证了模型和算法的合理有效性,指出了敏感型销售商与固执型销售商在面对不同顾客需求时的绩效差异,这也表明了提出的算法在现代商品销售中的实用性。Abstract: A System Dynamics-based modeling methodology for inventory management simulation was developed to realize the relationships between stochastic customer demand influenced by service level and dealer inventory.In the model,total cost was substituted by total sales profit as the end objective of dealer inventory management decisions.The SD program STELLA was used to simulate the feedback between customer and dealer dynamically.The simulation model was validated by realistic data and several cases were studied.The difference of operating performance between sensitive dealer and inflexible dealer was revealed. 相似文献
110.
针对能源复杂系统样本数量有限、变量维数高、偶合关系复杂等问题,提出了一种组合聚类算法和最优核v-支持向量回归机SVR融合的方法。该方法采用SOM自组织映射神经网络和K-means组合的聚类算法对初始样本集合进行聚类,构成不同核函数的子支持向量回归机SVR模型,再用均方误差标准(MSE)和小误差概率对其各核函数进行优选,得到最优核函数的v-支持向量回归机SVR模型。仿真结果表明,采用这种方法进行能源供需预测是有效的,其精度优于常规的支持向量回归建模方法。Abstract: A method of fusion strategy with Optimal Kernel v-SVR (Support Vector Regression) and assembled clustering algorithm was proposed,facing the issues of complex energy system like limited samples,high dimension,complex coupling.The assembled clustering algorithm was used to cluster the initial samples related to energy data to form sub-SVR models based on different Kernel functions,combining Self-Organizing Map (SOM) neural network with K-means algorithm.The Mean Square Error criterion (MSE) and small error probability were used to evaluate the Kernel functions to obtain the optimal Kernel v-SVR model.The simulation results demonstrate that the proposed method is valid for predicting energy supply/demand and its accuracy is superior to the conventional SVR method. 相似文献