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根据【关键词:像移补偿,三轴稳定平台,遗传算法,系统辨识,PID控制】搜索到相关结果 118 条
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基于Matlab系统识别的飞机强度试验控制通道模型辨识研究
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作者:
董先莹
陈锴
吴世芳
来源:
2018年军工装备技术交流会
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
阶跃响应
ARX模型
模型残差
系统辨识
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描述:
基于Matlab系统识别的飞机强度试验控制通道模型辨识研究
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基于Matlab系统识别的飞机强度试验控制通道模型辨识研究
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作者:
董先莹
陈锴
吴世芳
来源:
2018年军工装备技术交流会
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
阶跃响应
ARX模型
模型残差
系统辨识
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描述:
基于Matlab系统识别的飞机强度试验控制通道模型辨识研究
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系统辨识在航空领域的应用及思考
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作者:
张鸿元
来源:
大型飞机关键技术高层论坛暨中国航空学会2007年学术年会
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
验证
试飞
数据库
系统辨识
计算机CFD
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描述:
飞行器建模和根据实验数据进行系统辨识工作由来已久。从广义上说,系统辨识是认知所能观察到的物理系统的基本方法,正因如此,它有着广泛的应用。本文目的就是通过研究国外发展状况,试图为我国发展中的飞行器系统辨识提供一个可供参考的路线图。
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伪随机编码源航空电磁探测的系统辨识优化方法
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作者:
范天姣
朱凯光
景春阳
彭聪
杨洋
来源:
中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议—全域地球物理探测与智能感知学术研讨会
年份:
2021
文献类型 :
会议论文
关键词:
系统误差去除
航空电磁
大地脉冲响应
系统辨识
数据处理
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描述:
伪随机编码源航空电磁探测的系统辨识优化方法
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系统辨识在航空领域的应用及思考
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作者:
张鸿元
来源:
大型飞机关键技术高层论坛暨中国航空学会2007年学术年会
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
验证
试飞
数据库
系统辨识
计算机CFD
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描述:
飞行器建模和根据实验数据进行系统辨识工作由来已久。从广义上说,系统辨识是认知所能观察到的物理系统的基本方法,正因如此,它有着广泛的应用。本文目的就是通过研究国外发展状况,试图为我国发展中的飞行器系统辨识提供一个可供参考的路线图。
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伪随机编码源航空电磁探测的系统辨识优化方法
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作者:
范天姣
朱凯光
景春阳
彭聪
杨洋
来源:
中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议—全域地球物理探测与智能感知学术研讨会
年份:
2021
文献类型 :
会议论文
关键词:
系统误差去除
航空电磁
大地脉冲响应
系统辨识
数据处理
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描述:
伪随机编码源航空电磁探测的系统辨识优化方法
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基于试飞数据的航空发动机排气温度神经网络建模
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作者:
李国鸿
左思佳
郭海东
来源:
2018年军工装备技术交流会
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
参数模型
健康管理
排气温度
神经网络
系统辨识
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描述:
基于试飞数据的航空发动机排气温度神经网络建模
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基于容积卡尔曼滤波器的航空发动机模糊模型辨识
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作者:
周博文
屈卫东
来源:
第33届中国过程控制会议论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
T
GK聚类
S模糊模型
容积卡尔曼滤波器
系统辨识
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描述:
为了解决在采用T-S模糊模型辨识航空发动机非线性系统时输入空间划分复杂、划分不准确和建立模糊模型数据噪声过大时辨识精度下降的问题,本文提出了一种改进的对航空发动机模糊模型辨识的方法。该方法首先使用Gustafson-Kessel聚类对模糊空间进行划分,然后分别使用容积卡尔曼滤波器和卡尔曼滤波器辨识模糊模型的前件参数和后件参数。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,同时当输入数据的噪声较大时,也可以保持较高的精准度。
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基于试飞数据的航空发动机排气温度神经网络建模
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作者:
李国鸿
左思佳
郭海东
来源:
2018年军工装备技术交流会
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
参数模型
健康管理
排气温度
神经网络
系统辨识
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描述:
基于试飞数据的航空发动机排气温度神经网络建模
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基于容积卡尔曼滤波器的航空发动机模糊模型辨识
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作者:
周博文
屈卫东
来源:
第33届中国过程控制会议论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
T
GK聚类
S模糊模型
容积卡尔曼滤波器
系统辨识
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描述:
为了解决在采用T-S模糊模型辨识航空发动机非线性系统时输入空间划分复杂、划分不准确和建立模糊模型数据噪声过大时辨识精度下降的问题,本文提出了一种改进的对航空发动机模糊模型辨识的方法。该方法首先使用Gustafson-Kessel聚类对模糊空间进行划分,然后分别使用容积卡尔曼滤波器和卡尔曼滤波器辨识模糊模型的前件参数和后件参数。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,同时当输入数据的噪声较大时,也可以保持较高的精准度。