BTL167T擴(kuò)展滑模觀測器的永磁同步傳感器BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A

BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)自主性差、抗電磁*力弱的問題,本文提出一種基于天空光偏振模式的仿生導(dǎo)航方案。利用自主研發(fā)的偏振光傳感器實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航定向功能,并結(jié)合慣性測量單元設(shè)計(jì)了一種導(dǎo)航姿態(tài)化解算方法。現(xiàn)有的姿態(tài)化求解策略一般是采用步長固定的搜索算法,但是其直接影響了運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性,為此本文采取動(dòng)態(tài)步長搜索機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的算法能有效抑制陀螺儀漂移誤差,而且對(duì)高頻噪聲干擾有明顯濾除效果,表現(xiàn)出良好的靜態(tài)性能;同時(shí),本文提出的方法較常規(guī)算法具有更高的動(dòng)態(tài)精度,進(jìn)一步提高了偏振光導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性,為無人機(jī)飛行控制提供更準(zhǔn)確的參數(shù)信息。 無位置傳感器控制是船舶電力推進(jìn)系統(tǒng)可靠性的重要保障,針對(duì)目前沒有一類算法能夠?qū)崿F(xiàn)全速度范圍的無位置傳感器控制,提出了一種全速度范圍無位置傳感器混合控制方案。分析了反電動(dòng)勢(shì)積分法存在的缺陷并提出了帶有補(bǔ)償及修正的改進(jìn)反電動(dòng)勢(shì)積分法,應(yīng)用I/F控制策略解決反電動(dòng)勢(shì)積分法在零速和低速狀態(tài)下無法工作的問題,并加入轉(zhuǎn)子預(yù)定位算法以確保開環(huán)啟動(dòng)的帶載能力及可靠性,后針對(duì)兩種算法切換的問題提出了融合過渡方案。算法通過仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明此算法提高了轉(zhuǎn)子位置及速度估算精度,實(shí)現(xiàn)了全轉(zhuǎn)速范圍永磁同步電機(jī)無位置傳感器控制。 當(dāng)大展弦比太陽能無人機(jī)采用低成本傳感器組成的飛控平臺(tái)時(shí),受限于傳感器誤差精度、無人機(jī)長航時(shí)、廣域度的任務(wù)要求,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法無法實(shí)現(xiàn)其姿態(tài)、空速和風(fēng)場長時(shí)間的準(zhǔn)確和可靠估計(jì).從飛控搭載的傳感器測量原理出發(fā),對(duì)測量過程的誤差特性和溫度影響進(jìn)行建模,基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)狀態(tài)的可靠估計(jì).首先將壓力傳感器與慣導(dǎo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合實(shí)現(xiàn)姿態(tài)估計(jì),其次結(jié)合無人機(jī)的布局特征將磁力計(jì)獨(dú)立安裝實(shí)現(xiàn)航向估計(jì),后融合GPS的數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航估計(jì).仿真結(jié)果表明,較傳統(tǒng)的變?cè)鲆婀烙?jì)算法(VGO),該算法的層次更分明,結(jié)果更為可靠,而且可以和太陽能無人機(jī)的特征較好地結(jié)合. 

BTL167T擴(kuò)展滑模觀測器的永磁同步傳感器BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A

BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A為了提高魚粉品質(zhì)檢測裝置的鑒別能力,利用研制的魚粉品質(zhì)檢測裝置,提取魚粉樣本的響應(yīng)特征信息(10×6個(gè))構(gòu)成原始特征矩陣,以多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鑒別正確率為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)其傳感器陣列進(jìn)行多特征數(shù)據(jù)融合優(yōu)化.首先,通過不同的歸一化處理,得到了的歸一化處理方法;其次,通過因子載荷分析結(jié)果計(jì)算獲得1770個(gè)特征距離值,按從小到大的順序?qū)?770個(gè)距離進(jìn)行排序,并依據(jù)特征值距離原點(diǎn)的歐式距離,剔除歐氏距離較小的19個(gè)特征值,獲得的鑒別正確率;后,對(duì)經(jīng)過載荷分析優(yōu)化后的原始特征值進(jìn)行相關(guān)性分析,按相關(guān)系數(shù)值累加和大小進(jìn)行排序,當(dāng)剔除掉相關(guān)系數(shù)值累加和大于37.2時(shí)的8個(gè)特征值時(shí),此時(shí)鑒別正確率為98.3%,特征子集也更緊湊.結(jié)果表明:特征優(yōu)化前后的傳感器信號(hào)的表征特征發(fā)生了明顯的變化,33個(gè)特征值被用來表征魚粉樣本的傳感器特征信號(hào).同時(shí),采用馬氏距離解釋了MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑒別結(jié)果的可信性,進(jìn)一步說明了特征優(yōu)化方法的合理性. 

BTL7-S571B-M0125-A-MA211-S147    BTL16Z1
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BES 516-110-D-RK    BES03J8
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BES 516-340-H2-Y    BES01ET