基于LM-BP神经网络的喷药飞行器轨迹跟踪方法研究

首先介绍了LM-BP神经网络算法的特点和优势,依据喷药飞行器的机械结构和工作原理应用飞行控制理论,实现了喷药飞行器轨迹跟踪方法。最后,利用MatLab进行了仿真试验,结果表明:喷药飞行器期望飞行和实际飞行的两条轨迹基本重合,误差很小,达到了预期要求;且采用LM-BP神经网络算法进行迭代学习,能够较快地使误差趋于零,提高了喷药过程中的控制输入。     

基于正交测光的双轴太阳能自动跟踪系统设计

在双轴跟踪系统研究的基础上,设计了双轴跟踪传动机构,并对高度角和方位角传动机构的动力学特性进行分析;设计了由4个光电传感器组成的测光模块,即正交测光模块;由单片机、正交测光模块、2台电机组成的控制系统。结果表明,该系统实现对太阳光线的实时跟踪。     

福建省高素质农民发展跟踪分析

为反映福建省高素质农民的发展状况,探索高素质农民培育的更有效途径,采用比较分析方法,跟踪调查2015—2018年福建省高素质农民的总量、性别比例、年龄结构、文化程度等数据,并以此为基础,重点分析农业新型经营主体家庭农场经营者、农民合作社负责人等群体的发展情况,同时比较研究福建省高素质农民重点群体之间的发展特点。从文化程度、培育供求、产学矛盾、政策扶持等方面深入剖析当前高素质农民发展的制约因素,从加快推进福建省高素质农民培育工作、构建高素质农民终身学习体系、探索培育新型农业经营模式、推进线上线下融合培育、创设高素质农民扶持政策等方面提出相应的对策建议。     

基于改进行车风险场模型的车辆避撞方法研究

为了提高车辆行驶的主动安全性,构建了分层控制框架,对车辆的主动避撞控制系统进行研究。上层轨迹重规划控制器基于改进的行车风险场模型对行车安全进行评估,以行车安全场场强为优化指标,求解得到一条期望行驶轨迹;下层轨迹跟踪控制器在充分考虑车辆动力学约束前提下,基于模型预测控制理论,设计目标函数并求解,得到前轮转角控制量并输出给车辆执行,实现轨迹跟踪;最后基于Car Sim/Simulink联合仿真平台对控制算法进行测试,验证其有效性。     

崎岖山地环境履带机器人降维变系数控制方法研究

针对崎岖山地环境下自走式履带机器人自走姿态波动大、跟踪精度低等问题,研究了三维崎岖路面履带机器人控制方法。通过分析机器人在二维平整路面与三维崎岖路面的运动学模型,建立了降维运动学几何模型;设计了一种基于降维变系数的滑模控制方法,实现三维崎岖路面履带机器人的运动控制,并进行了平整路面与崎岖路面的路径跟踪仿真与试验。仿真结果表明,平整路面仿真中,行驶方向误差逐渐减小并趋近于0,侧向位置误差在±0. 2 m内波动,并可在1 s内完成姿态调整;崎岖路面仿真中,三轴位置误差均控制在±0. 1 m范围内,同样可在1 s内完成姿态调整。路径跟踪田间试验结果表明,平整路面和崎岖路面机器人跟踪稳定后的横向误差分别为-2. 9～8. 8 cm、-14. 3～21. 5 cm,姿态误差分别控制在±2°、±5°内,能够满足实际跟踪需求。     

农用车辆路径跟踪预瞄控制研究 —基于免疫模糊PID算法和视觉导航

在无人驾驶农用车辆过程中,由于作业环境的复杂性,往往会遇到一些突发状况,如急转弯或者突然出现障碍物等,目前的视觉导航技术一般都是获取路径信息后直接进行反馈调节,在遇到突发状况时难以有效的工作。为此,将跟踪预瞄加反馈控制器引入到了无人驾驶农用车辆自动导航系和控制系统中,并使用免疫模糊PID算法对控制系统进行优化,以提高控制的效率、精度及自动化程度。为了验证该方法的可靠性,模拟农用车辆的作业环境,对控制算法的精度和效率进行了验证。仿真结果表明:采用免疫模糊PID算法具有较高的控制精度,且运算效率高,如将其使用在农用车辆自动导航和控制系统中,对于提高导航的精度和智能化程度具有重要作用。     

深水井筒天然气水合物形成预测及风险评价北大核心

深水浅层钻井过程井筒内生成水合物会影响作业安全,需要对井筒环空内水合物形成范围和程度进行预测分析。以南海陵水气田某开发井为例,基于CSMHyK水合物动力学模型和OLGA多相流流动方程,建立深水钻井水合物形成数值模拟方法,计算多种工况下井筒温度-压力场,引入过冷度密度表征水合物形成可能性,预测了井筒环空水合物形成范围和程度,分析了钻井液排量、入口温度、密度及浅层气储压的参数敏感性。结果表明:在设定的工况条件下,泥线附近的隔水管环空具有水合物形成风险,水深800~1000 m的环空内水合物形成量最多;钻井液排量越小,入口温度越低,水合物形成风险越大,危险管段的水合物生成量超过40 kg/m3。选取过冷度密度、水合物生成井段长度、生成总量及峰值速率作为评价水合物生成情况的特征值,建立井筒水合物风险水平量化分析方法。研究结果可为深水浅层钻井过程水合物的防治和钻井方案的优化设计提供理论指导。(图6,表4,参27)     

基于MPC的智能拖拉机实时路径跟踪

针对具有非线性特征的智能拖拉机运动控制问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的横向轨迹实时跟踪控制策略.从非线性运动模型线性化和离散化入手,建立以前轮转角增量和纵向速度增量为状态量的目标函数;设计系统控制量极限约束和控制增量约束,并将MPC最优求解问题转化为二次规划问题,目标函数采用有松弛因子和无松弛因子2种形式.基于Matlab/Simulink平台设计MPC控制器,进行了2种目标函数的固定坐标系下的给定轨迹跟踪试验.结果表明:2种控制算法均可以快速跟踪期望路径,目标函数具有松弛因子的MPC控制器的拖拉机跟踪效果和平稳性更好,前轮转角始终被限定在约束范围内.     

基于支持向量机的苹果叶部病害识别方法研究

为提高苹果叶部病害自动识别水平并实现快速有效地识别苹果叶部病害,本研究首先采用小波滤波算法对采集的苹果叶部锈病、斑点落叶病的图像进行去噪平滑,然后利用病斑颜色差异和边界跟踪算法对病斑进行分离,最后提取病斑颜色、形状和纹理等方面的特征,采用支持向量机(SVM)技术对病害进行自动识别。试验表明,该方法对苹果叶锈病和斑点落叶病样本进行处理识别的正确率较高,能够满足实际需求。该结果对苹果叶部病害的自动快速诊断和防治具有一定的指导意义。     

一种新的延时锁定方案

给出了一种新的基于模拟乘法积分相关和包络检波的非相干延时锁定方案,推导了其数学模型,并分析了存在多普勒频移时的捕获跟踪性能.