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灰色系統(tǒng)模型

灰色gm（1

灰色gm（1，1）模型數據由txt文檔調入包括殘差以及精度可以預測多個數值

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上傳時間： 2014-08-26

上傳用戶：磊子226
摘要慣性制導系統初始對準的主要任務是精確確定載體坐標系和制導坐標系之間的初始方向余弦矩陣和載體的初始速度。慣性制導的精度在很大程度上取決于系統初始對準的精度。本文基于初始對準誤差引起的慣性導航

摘要慣性制導系統初始對準的主要任務是精確確定載體坐標系和制導坐標系之間的初始方向余弦矩陣和載體的初始速度。慣性制導的精度在很大程度上取決于系統初始對準的精度。本文基于初始對準誤差引起的慣性導航誤差模型，針時近程戰術武器系統，在一定精度范圍內，忽略引力變化和發射時載體的初始速度，推導出初始對準誤差對慣性制導誤差影響的簡化算法。該算法具有模型清晰，計算簡便，易于使用的特點，避免了繁瑣的運動學建模和編程計算過程，并且為在項目論證階段不具備完備的總體數據支持的條件下，進行初始對準精度指標分配提供了理論依據。并經仿真驗證，簡化算法具有一定的精度。

標簽： 制導精度坐標系

上傳時間： 2017-08-07

上傳用戶：plsee
GM(1,1)模型 matlab仿真

GM11.m是基于灰色系統理論的GM(1,1)模型編寫的，開發軟件為matlab(2010b)版。應用范圍為所有符合GM(1,1)模型的數據。具體使用方法：x0為原始數據，需由用戶自行輸入，輸入方式可選擇調用txt格式或excel文件格式等。模型中的N值為數列的預測步數，也由用戶根據實際情況輸入。文件已保存成.m文件，故可作為matlab的function直接調用，用戶只需使用[yc0]=gm11(x0)語句即可實現調用。

標簽： 灰色系統模型

上傳時間： 2015-04-22

上傳用戶：zju104
灰色控制pid

PID控制算法即比例積分微分控制算法，該算法簡單、魯棒性好、可靠性高，在工業控制中應用廣泛，尤其適用于建立精確數學模型的控制系統。但是對于非線性、時變不確定和大時滯對象、難以建立準確數學模型時，PID控制算法的控制品質不時很高，尤其是以誤差作為基本調節項，微分作用只在系統出現明顯偏差時起作用，屬事后控制，故不能很好地抑制系統的超調。而灰色PID控制算法，以灰色系統理論為基礎，對系統不確定部分建立灰色模型，進行灰色預估補償，使控制系統的灰量得到一定程度的白化，可以提高PID控制質量及其魯棒性。

標簽： grey-pid

上傳時間： 2015-04-22

上傳用戶：zju104
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應用對環境的感知，環境模型妁表示是非常重要的。未知環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數據壓縮。基于網絡的這些特性，可采用K0h0n曲神經元的權向量來表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機地選取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的分布形式學習過程如下：開始時網絡的權值隨機地賦值，其后接下式進行學習：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經元 1在t時刻對應的權值；a(∽ 謂整系數； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最大限度地表示一定的自由空間。神經元權向量的最小生成樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可以動態地定義成矩形、多邊形。神經元數量的選取取決于環境的復雜度，如果神經元的數量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域如果節點妁數量太大．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個自由空間的學習，而不是學習最小框架空間。節點的數量可以動態地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒有足夠的節點來覆蓋整十自由窯間，需要增加網絡節點來重新學習所 138一以為了收斂于最小框架表示，應該采用較少的網絡節點升始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問較大，就需要由二維結構表示。采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等通過學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路徑可利用樹的遍歷技術報容易地被找到在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲絡技術對多傳感器的信息進行融臺。由于單個傳感器僅能提供部分不完全的環境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機器凡的感知能力。 2 神經網絡在局部路徑規射中的應用局部路徑規刪足稱動吝避碰規劃，足以全局規荊為指導利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

上傳用戶：qingfengchizhu
基于ARM11的嵌入式肺癌氣體檢測系統控制軟件設計

近年頻繁出現的霧霾天氣，加深了人們對肺癌的關注，迫切需要一種能對肺癌高危人群進行早期篩查和檢測的儀器。卟啉類化合物能與氣體中的某些分子發生明顯的顯色反應，該方法能有效地檢測出肺癌呼出氣體中的標志物。軟件系統是各類儀器功能實現的前提。針對肺癌檢測，本文基于ARMI設計開發了一套嵌入式肺癌呼吸氣體檢測軟件系統。結合軟件工程開發的相關技術思想，通過需求分析，在嵌入式Lnux平臺下對軟件系統進行開發設計，最終軟件系統能通過串口正常控制LED燈、氣泵、電磁閥等硬件設備，還能通過圖像采集設備實現視頻監控和圖像采集功能，并合理協調下位機微控制系統各部件的運作時間，最終實現了肺癌檢測系統的軟硬件一體化，實現了肺癌氣體檢測系統從進氣到檢測到結果處理全套控制功能。文章最后對軟件系統進行了相應測試。文章主要內容包括以下幾點：①結合下位機微控制系統的氣路設計，從用戶角度采用統一建模語言與用例圖對嵌入式系統軟件的設計進行需求分析與模型建設②搭建嵌入式 Linux系統環境并對其構架進行剖析，完成系統開發核心的接口驅動程序—視頻傳輸驅動程序和串口驅動程序進行設計。③以α t-Creator作為開發平臺，對系統中氣體富集模塊，氣體檢測模塊，圖像處現模塊，氣體吹掃模塊進行了開發設計，并對各模塊的控制流程與核心技術進行了詳細描述①在6410目標板上搭建Linu系統環境，并移植交叉編譯后的肺癌檢測系統控制軟件。針對第二章中提出的開發需求對系統軟件設置相應的測試用例，完成系統軟件測試得出測試結果。

標簽： arm11 嵌入式

上傳時間： 2022-03-31

上傳用戶：XuVshu
0067、同步電機模型的MATLAB仿真論文資料

0067、同步電機模型的MATLAB仿真論文資料

標簽： MATLAB 0067 同步電機仿真

上傳時間： 2013-05-15

上傳用戶：eeworm
線性模型分析原理

線性模型分析原理

標簽： 線性模型分析

上傳時間： 2013-04-15

上傳用戶：eeworm
GB／T 4728.10-2008 電氣簡圖用圖形符號第10部分：電信：傳輸.PDF

GB／T 4728.10-2008 電氣簡圖用圖形符號第10部分：電信：傳輸.PDF

標簽： 4728.10 2008 電氣

上傳時間： 2013-08-04

上傳用戶：eeworm
GB／T 4728.09-2008 電氣簡圖用圖形符號第09部分：電信：交換和外圍設備

GB／T 4728.09-2008 電氣簡圖用圖形符號第09部分：電信：交換和外圍設備

標簽： 4728.09 2008 電氣圖形符號

上傳時間： 2013-07-12

上傳用戶：eeworm