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公开(公告)号:CN110456639A
公开(公告)日:2019-11-15
申请号:CN201910648280.X
申请日:2019-07-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于历史数据参数辨识的MEMS陀螺仪自适应驱动控制方法,属于智能化仪器仪表领域。该方法将陀螺仪动力学模型转化为无量纲的动力学线性参数化模型;充分挖掘历史数据信息,定义预测误差,基于预测误差和跟踪误差共同构建参数自适应律,实现参数精确辨识;设计控制器实现陀螺驱动控制。本发明设计的基于历史数据参数辨识的MEMS陀螺仪自适应驱动控制方法可解决参数辨识难以获取真值的问题,获取精确的动力学模型,同时实现陀螺仪驱动控制,进一步改善MEMS陀螺仪性能。
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公开(公告)号:CN114049497B
公开(公告)日:2024-03-05
申请号:CN202111323283.X
申请日:2021-11-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于自适应对比学习的图像深度表征方法。首先,对输入图像数据集进行预处理,生成预训练用增强数据集,并分别对自主设计的编码器和解码器模块网络进行预训练;然后,以预训练好的网络参数作为初始值,再对编码器和解码器进行联合训练,训练结束时,编码器的输出即为输入图像数据集的深层特征,并得到图像数据集的亲和矩阵。本发明能够解决在无监督场景下用对比策略学习图像的深层特征时,图像对之间的伪标签构造难、对图像表征功能单一的问题,实现端到端的、完全无监督的图像深层特征提取,同时学习图像间的亲和关系。
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公开(公告)号:CN113252039B
公开(公告)日:2022-10-28
申请号:CN202110492424.4
申请日:2021-05-06
Applicant: 西北工业大学 , 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向地形辅助导航的粒子群快速匹配方法,用于解决现有地形辅助导航方法实时性较差的技术问题。该方法首先建立无人机任务区间的环境模型,并使用稀疏A*算法进行航迹规划,在此基础上采用一种优化的粒子群算法进行地形高度匹配,该算法在粒子群算法的基础上引入分布估计思想,增强了粒子群优化算法的全局寻优能力,提高了TERCOM的实时性。得到TERCOM最佳位置后,将TERCOM最佳匹配位置和SINS输出的位置信息的差值作为量测值,利用Kalman滤波估计SINS的误差并校正SINS。本发明在地形辅助导航中使用改进的粒子群算法进行地形高度匹配,避免了传统TERCOM由于采取遍历的方式而导致的实时性差的问题,提升了地形辅助导航的实时性。
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公开(公告)号:CN110456638B
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN201910648278.2
申请日:2019-07-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法,属于智能化仪器仪表领域。该方法将陀螺仪动力学模型转化为无量纲的动力学线性参数化模型;并基于历史数据构造预测误差,结合预测误差和跟踪误差设计参数更新律,实现参数精确辨识;参数更新律采用区间激励的方式松绑了参数辨识对持续激励条件的苛刻要求;设计控制器实现陀螺驱动控制。本发明设计的基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法可解决参数辨识难以获取真值且对持续激励条件要求严苛的问题,获取精确的动力学模型,同时实现高精度陀螺仪驱动控制,进一步改善MEMS陀螺仪性能。
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公开(公告)号:CN110389527B
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN201910648290.3
申请日:2019-07-18
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于异类估计的MEMS陀螺仪滑模控制方法,属于智能化仪器仪表领域。该方法将陀螺仪动力学模型转化为无量纲的动力学线性参数化模型;结合当前数据和历史数据共同设计待辨识参数自适应律,实现参数辨识;设计自适应神经网络在线调整神经网络权值,实现对不确定的有效估计;设计滑模控制器实现MEMS陀螺驱动控制,同时提高系统对外部干扰的鲁棒性。本发明设计的基于历史数据学习的MEMS陀螺仪滑模控制及参数辨基于异类估计的MEMS陀螺仪滑模控制方法可解决驱动控制系统控制精度有限的问题,实现高精度陀螺仪驱动控制,同时辨识动力学参数,进一步改善MEMS陀螺仪性能。
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公开(公告)号:CN110389526B
公开(公告)日:2022-03-29
申请号:CN201910648288.6
申请日:2019-07-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于Super‑Twisting算法的MEMS陀螺自适应滑模控制方法,属于智能化仪器仪表领域。本发明针对存在不确定性和扰动的MEMS陀螺动力学模型,将动力学里不确定部分和扰动集总为一个存在未知上界的不确定项;采用Super‑Twisting(STW)算法设计滑模控制器,处理集总不确定项;进一步设计STW控制参数的自适应律,对集总不确定项的未知上界进行在线估计;最后设计自适应控制器,实现MEMS陀螺驱动控制。本发明采用基于STW算法的MEMS陀螺自适应滑模控制方法,在线估计集总不确定项的未知上界,减小模型不确定和外加干扰的影响,提高陀螺控制驱动精度,适于工程应用。
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公开(公告)号:CN113252039A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110492424.4
申请日:2021-05-06
Applicant: 西北工业大学 , 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向地形辅助导航的粒子群快速匹配方法,用于解决现有地形辅助导航方法实时性较差的技术问题。该方法首先建立无人机任务区间的环境模型,并使用稀疏A*算法进行航迹规划,在此基础上采用一种优化的粒子群算法进行地形高度匹配,该算法在粒子群算法的基础上引入分布估计思想,增强了粒子群优化算法的全局寻优能力,提高了TERCOM的实时性。得到TERCOM最佳位置后,将TERCOM最佳匹配位置和SINS输出的位置信息的差值作为量测值,利用Kalman滤波估计SINS的误差并校正SINS。本发明在地形辅助导航中使用改进的粒子群算法进行地形高度匹配,避免了传统TERCOM由于采取遍历的方式而导致的实时性差的问题,提升了地形辅助导航的实时性。
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公开(公告)号:CN111708377A
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN202010570241.5
申请日:2020-06-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于惯导/飞控系统信息融合的飞行控制方法,属于信息融合控制方法领域,用于解决复杂飞行环境下迎角、侧滑角和真空速无法测量造成的飞机控制性能降低或不可控的问题。该方法首先考虑系统迎角、侧滑角和真空速不可测,引入惯性导航系统信息作为量测信息,基于动力学模型建立系统状态方程和量测方程,通过扩展卡尔曼滤波器实现迎角、侧滑角和真空速的估计;然后将飞机六自由度非线性动力学模型转化为严格反馈形式,基于反步法框架和状态估计值设计控制器;最后将控制输入返回到飞行器动力学模型中以实现跟踪控制。本发明将惯导/飞控系统信息融合和飞行控制设计有机结合,为系统部分状态不可测情况下的飞控系统设计提供了有效途径。
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公开(公告)号:CN109062048B
公开(公告)日:2019-07-19
申请号:CN201810948760.3
申请日:2018-08-20
Applicant: 西北工业大学 , 上海航天控制技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于复合学习的MEMS陀螺仪预设性能非奇异滑模控制方法,该方法考虑存在参数摄动的MEMS陀螺动力学模型,结合平行估计模型构建神经网络预测误差,设计神经网络权值的复合自适应律,修正神经网络的权重系数,实现未知动力学的有效动态估计;引入性能函数使跟踪误差受限,并通过误差转换将受限的跟踪误差转换为不受限的转换误差,设计基于转换误差的滑模控制器和复合学习律,实现MEMS陀螺的预设性能控制;设计非奇异终端滑模控制器实现未知动力学的前馈补偿,并避免系统奇异问题。本发明解决MEMS陀螺系统奇异、超调及跟踪误差无法预先设计的问题,进一步提高MEMS陀螺仪的控制精度,改善陀螺性能。
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公开(公告)号:CN107884018B
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201711012461.0
申请日:2017-10-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01F1/84
Abstract: 本发明提供了一种科里奥利质量流量计驱动方法,涉及智能化仪器仪表领域,本发明设计一种科里奥利质量流量计,位移传感器检测振动管的振动位移后,将位移信号的频率达到共振生成振动信号,信号发生器依据理想恒定振幅和自激振荡单元生成参考信号并产生误差信号,得到施加在驱动线圈上的驱动力,该驱动力迫使振动管振动实现流量计的闭环控制,本发明增加基于自适应神经网络滑模控制器的全数字振幅校正单元,解决了传统驱动控制方案振幅控制能力有限的技术问题,包括使流量计的温度误差得到修正,流体质量测量精度得到提高;在两相流状态下,使振动管做受迫运动,避免振动管“停振”导致的流体质量测量失效问题。
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