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系统仿真学报 2024年第5期36卷 1251-1256页

作者：苏日新张欧国防科技大学空天科学学院湖南长沙410073 航天江南集团有限公司贵州贵阳550009 江南机电设计研究所贵州贵阳550009

针对导弹六自由度数学仿真中的弹体弹性模型,开展弹性振动抑制的验证方法研究。介绍了用于导弹弹性振动抑制的陷波滤波器,分析了导弹飞行主动段和被动段中滤波器设计的验证思路,指出了目前在数学仿真验证中存在的问题。基于调频现象提... 详细信息

针对导弹六自由度数学仿真中的弹体弹性模型,开展弹性振动抑制的验证方法研究。介绍了用于导弹弹性振动抑制的陷波滤波器,分析了导弹飞行主动段和被动段中滤波器设计的验证思路,指出了目前在数学仿真验证中存在的问题。基于调频现象提出了一种频率补偿的陷波滤波器在线验证方法,通过对频率补偿函数进行理论推导可发现,该函数可适用于任何阶次的弹性频率验证。通过构建弹体弹性频率补偿函数实现了对所设计陷波滤波器的验证,不仅验证了弹性频率的陷波深度与理论设计值一致,还可以模拟不同弹性频率的基本特性。

关键词：弹性抑制陷波滤波器验证方法调频现象

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弹性静不稳定高超声速飞行器姿态综合控制

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中国科学：技术科学 2019年第7期49卷 825-839页

作者：朴敏楠杨志红孙明玮黄建陈增强南开大学计算机与控制工程学院天津300350 北京空天技术研究所北京100074 北京自动化控制设备研究所北京100074

针对弹性静不稳定高超声速飞行器存在的气动伺服弹性以及强不确定性问题,提出了一种综合相位稳定与线性自抗扰控制的姿态控制器.其中,相位稳定策略通过合理配置速率陀螺传感器的位置,达到镇定弹性模态并增加弹性模态阻尼的目的,相比于... 详细信息

针对弹性静不稳定高超声速飞行器存在的气动伺服弹性以及强不确定性问题,提出了一种综合相位稳定与线性自抗扰控制的姿态控制器.其中,相位稳定策略通过合理配置速率陀螺传感器的位置,达到镇定弹性模态并增加弹性模态阻尼的目的,相比于幅值稳定方法对弹性振型以及弹性频率的摄动具有更强的鲁棒性,解决了飞行器静不稳定性强且弹性模态频率较低时的气动伺服弹性问题.对于强不确定性,采用线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control, LADRC)对内部不确定性以及外部扰动进行估计和补偿,最后采用H∞非光滑优化技术对闭环加权性能传递函数进行H∞范数优化来整定控制器参数.非线性仿真结果表明该方法不仅能有效地抑制弹性模态,而且能够通过简单的增益调度在整个飞行包络内取得满意的控制效果.

关键词：弹性高超声速飞行器弹性抑制相位稳定姿态控制线性自抗扰控制 H∞非光滑优化

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基于小波变换与奇异值分解的航空器弹性自适应陷波方法

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航天控制 2018年第4期36卷 59-64,71页

作者：张玩乐王小虎张志健北京控制与电子技术研究所北京100038

针对现代航空器弹性振型频率低、接近控制系统频带,采用传统陷波滤波器抑制弹性模态,严重影响系统动态性能的问题,提出一种基于小波变换与奇异值分解的航空器弹性自适应陷波滤波方法。先利用小波变换与奇异值分解在线估计弹性振型频率,... 详细信息

针对现代航空器弹性振型频率低、接近控制系统频带,采用传统陷波滤波器抑制弹性模态,严重影响系统动态性能的问题,提出一种基于小波变换与奇异值分解的航空器弹性自适应陷波滤波方法。先利用小波变换与奇异值分解在线估计弹性振型频率,然后采用先验信息对估计结果作进一步处理,最后据此调整陷波器的中心频率,实现自适应陷波。仿真结果表明,该方法灵敏度高、辨识频率精度高、速度快、弹性抑制效果好。与相位稳定方法相比,在控制系统截止频率附近的相位滞后最大减小6.26°,最小减2.35°。

关键词：弹性振动小波变换与奇异值分解自适应陷波滤波频率估计弹性抑制

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基于深度学习的高分辨率遥感图像树木检测方法研究

基于深度学习的高分辨率遥感图像树木检测方法研究

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作者：张建浙江工业大学

学位级别：硕士

高分辨率遥感影像可以帮助林业人员实现大范围高精度森林资源调查、木材产量估计和森林测绘,也可以为城市绿化规划提供决策支持。随着遥感影像的分辨率逐渐提高且获取变得容易,很多研究人员致力于单棵树木信息的提取工作。但是当前树木... 详细信息

高分辨率遥感影像可以帮助林业人员实现大范围高精度森林资源调查、木材产量估计和森林测绘,也可以为城市绿化规划提供决策支持。随着遥感影像的分辨率逐渐提高且获取变得容易,很多研究人员致力于单棵树木信息的提取工作。但是当前树木检测方法普遍依赖于专家的先验知识,对不同场景的鲁棒性较低。在复杂场景中,传统基于图像处理技术的树木检测方法往往受到地表环境和光照环境的影响较大,而且现有深度学习检测模型也无法有效解决该问题。另外在树木粘连场景中,传统方法在树冠相互遮挡和光照阴影干扰下会出现定位漂移现象且有大量漏识。为了提高树木检测的精度并且针对不同场景下做出相应优化,本文从以下三点展开了树木检测方法研究:(1)复杂场景中会出现树木颜色与背景相似,树冠轮廓不清晰以及光照导致树木阴影产生形状异常的情况,但是现有深度学习网络模型并没有针对这些难分样本的优化,依然存在较多误识和漏识的问题。针对上述问题本文提出了一种递进式级联卷积神经网络树木检测方法,该方法将三个卷积神经网络的特征提取层进行递进式级联,分支中网络层判断是否过滤样本并反馈到特征提取模块,同时使用两阶段训练机制提高模型训练效率。为了验证方法的有效性和实用性,本文对比分析了本文提出的递进式级联卷积神经网络和其它方法的树木检测结果。实验结果表明,本文提出的方法不仅有更低的误识率和漏识率,同时对不同复杂程度的场景都具有较好的鲁棒性。(2)在树木粘连严重的场景下,预测边界框相互重叠会出现过抑制的情况,以致造成检测结果漏识和定位漂移。针对上述问题本文提出了一种基于抑制优化机制的粘连树木检测方法。所提出的抑制优化机制首先建立了基于抑制避免的检测模型,通过在损失函数中添加了实例外GT距离损失和Box距离损失,对预测边界框的定位进行了优化,使得检测结果会远离真实参考树外的其它实例参考树和预测边界框,因此解决了定位上的相互抑制而导致的漏识问题。实验结果中基于抑制避免的网络模型F1值相比区域生长和模板匹配方法有大幅提高,相比Mask R-CNN也有所提高,因此表明,该方法在树木粘连场景下的定位更加准确,有较好的树木检测性能。(3)在树木粘连场景下,基于上文提到的抑制避免的模型检测得出的边界框仍然无法完全分离,而且传统非极大值抑制后处理方法对于重叠的检测结果只保留置信度最大边界框,这会造成检测结果漏识。针对上述问题,本文提出的抑制优化机制还提出了一种基于树木演变的弹性抑制后处理方法。该方法依据预测边界框重叠程度对置信度分数做出弹性更新,以此来代替传统方法中的直接抑制。同时结合树木生长是否异常的情况对边界框置信度二次调整。实验中使用了基于树木演变的弹性抑制后处理方法,检测结果表明,本文提出的后处理方法有效优化了树木粘连产生的漏识问题,并且参数敏感性低。

关键词：树木检测递进式级联卷积神经网络树木粘连抑制优化机制弹性抑制

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