基于增广P型学习观测器的航天器故障重构和自适应容错控制

来源 :南京信息工程大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jielonglong
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针对航天器姿态控制系统常见的传感器故障问题,基于增广P型学习观测器技术研究了故障重构问题,并对故障系统进行了容错控制器的设计.首先,考虑同时存在传感器故障和未知干扰输入的航天器姿控系统状态空间模型,将故障等效考虑成与前一时刻故障估计值和当前时刻输出误差有关的两项,借助Lyapunov定理设计观测器,并采用LMI方法给出了观测器参数矩阵系统化设计方法.然后,设计积分滑模面,将得到的等效控制律代入系统状态空间模型后,设计包含自适应故障补偿控制项和线性输出反馈控制项的容错控制律.最后通过仿真实例验证了所设计观测
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近年来长短期记忆网络(LSTM)在文本情感倾向分析方面显示出一定优势,但LSTM提取特征时存在语义不完整、精度不高等问题.研究者往往通过引入卷积神经网络(CNN)来弥补这一缺陷,但仍然未考虑到单词之间的句法依存问题.本文将以增量学习算法为核心的宽度学习(BLS)与LSTM相融合,提出了LSTM-BLS文本情感分析模型,并以2020断崖式降温事件为例,对突发气象灾害发生时公众情感倾向进行分析.结果表明:与基线模型K-means和支持向量机(SVM)相比,LSTM-BLS模型精度分别提高17.23和13.46
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基于柴油发动机排放和化学反应(CRT)的颗粒捕集器(DPF)的碳载量模型广泛用于DPF碳载量的估算.以某款4.7 L中型车用国六柴油发动机为研究对象,采用离线方式对DPF碳载量模型进行仿真优化.首先,基于MATLAB/Simulink软件搭建DPF碳载量估算模型;其次,安排覆盖所有基本路况的整车路试,采集不同路况下的数据,根据路试数据对模型参数进行仿真标定及优化;最后,对优化后的离线标定输出结果进行实车路试验证.验证结果表明,通过离线标定和优化,DPF碳载量模型精度可以满足项目实际应用要求.
混合动力是促进传统内燃机实现节能减排的主要技术手段之一,但混合动力发动机频繁起停会造成零部件摩损大、能耗高、振动剧烈、发动机转速波动大等问题,并会引起起动系统或起动电机可靠性问题.针对某商用车48 V混合动力系统开发了一套减压系统,设计了控制策略,完成了在混合动力系统台架上的试验验证.试验结果表明:该减压系统可以明显降低起停过程发动机振动,停机过程最大降幅约88%,起动过程最大降幅约53%;另外,该系统可明显改善发动机停机过程的转速波动,减小带传动一体化起动/发电机(BSG)起动时的电流波动,并能消除停机
以某汽油发动机缸盖罩为研究对象,对其顶部1m处噪声进行采样,并进行声品质评价、分析.建立了发动机有限元模型并对缸盖罩进行频响及原点动刚度分析(IPI),找到对动刚度影响较大的模态频率,并对其进行结构优化.对优化后的发动机进行顶部噪声测量及声品质分析,发现顶部噪声明显降低,响度和粗糙度明显改善,尖锐度也有相应改善,主观评价也有明显改善.
一颗小石头,不知道被哪个顽皮的孩子扔到了河里。  小石头有一个梦想,就是像草一样发芽、像花一样开花。河里的鱼虾听了他的梦想,摇摇头,走了;河里的浪花听了,“哗啦啦”地嘲笑他。可是,这些都没有打消小石头想发芽、开花的愿望。  春天来了,草木都开始发芽了,空气中弥漫着清新的香味。小石头默默地低着头。  夏天来了,草木变得郁郁葱葱,像香草冰激凌一样的花香扩散到每一个缝隙里。小石头依然没有作声。  秋天到
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