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公开(公告)号:CN117908395A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202211280892.6
申请日:2022-10-19
Applicant: 北京空间机电研究所
Abstract: 一种压电陶瓷驱动补偿控制方法,在MATLAB中利用二级M码S函数建立压电陶瓷的数值化Preisach数学模型;利用MATALB的Simulink仿真工具,建立基于压电陶瓷迟滞非线性Preisach数学模型的Smith预估闭环控制系统,通过输入激励信号,优化控制参数以及约束条件,从而完成压电陶瓷驱动补偿控制的优化。本发明利用了MATLAB中S函数与Simulink引擎交互灵活、效率高的优势,创建压电陶瓷迟滞非线性Preisach数学模型,同时利用Smith预估控制算法有效解决了迟滞系统相位滞后,响应慢的缺点,实现了压电陶瓷迟滞非线性控制系统的仿真分析,能够高效完成压电陶瓷的建模与闭环控制系统的设计。
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公开(公告)号:CN111325317B
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202010070602.X
申请日:2020-01-21
Applicant: 北京空间机电研究所
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G01J9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于生成对抗网络的波前像差确定方法及装置,该方法包括:确定当前环境下真实图像的第一图像样本集,将所述第一图像样本集中各个图像进行退化处理得到第二图像样本集;通过生成网络将所述第二图像样本集中各个图像进行复原处理,得到复原后的第三图像样本集;通过鉴别网络判断所述第三图像样本集与所述第一图像样本集中对应的图像是否一致;若不一致,则调整所述生成网络中的网络参数直到所述第三图像样本集与所述第一图像样本集中对应的图像一致为止。完成学习后,对包含波前像差的与第一样本集相同分辨率的任意遥感图像进行处理(对应第二样本集),获得复原后的图像(对应第三样本集),根据包含波前像差的输入图像和复原图像确定波前像差。
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公开(公告)号:CN116146450A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202211599180.0
申请日:2022-12-12
Applicant: 北京空间机电研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于动量补偿的对置式空间制冷压缩机主动减振控制方法,包括以下步骤:采集空间制冷压缩机的温度信号,根据设定的制冷量和采集的温度信号生成活塞驱动信号;使用活塞驱动信号驱动第一活塞/第二活塞运动;采用加速度传感器采集对置式空间制冷压缩机外壳沿轴向的振动信号;确定振动信号中需要控制的谐波分量的次数;提取需要控制的各谐波分量的幅值;采用振动控制算法对各谐波分量的幅值进行整定;根据整定后的各谐波分量的幅值生成各谐波分量的补偿信号;采用补偿信号对活塞驱动信号进行补偿,使用补偿后的活塞驱动信号驱动第二活塞/第一活塞运动。本发明有效提高了对置式空间制冷压缩机主动减振控制的准确性、可靠性与实时性。
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公开(公告)号:CN111290118A
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN202010162676.6
申请日:2020-03-10
Applicant: 北京空间机电研究所
IPC: G02B26/08
Abstract: 本申请公开了一种变形镜的解耦控制方法及装置,该方法包括:确定实际在轨运行的空间光学遥感器光学系统所采集的波前面形,将所述波前面形输入到强化学习模型,并通过所述强化学习模型的网络参数以及所述波前面形确定出变形镜的驱动量;建立变形镜模型,根据所述变形镜模型以及所述驱动量计算得到变形镜面形,并将所述变形镜面形输入到所述强化学习模型计算得到所述波前面形与所述变形镜面形之间的累积奖赏值;判断所述累积奖赏值是否满足预设条件;若不满足,则调整所述网络参数重新计算所述驱动量直到所述累积奖赏值满足所述预设条件为止,并基于当前所述强化学习模型输出的所述驱动量驱动所述变形镜。本发明解决了现有方案可靠性较差的问题。
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公开(公告)号:CN111325317A
公开(公告)日:2020-06-23
申请号:CN202010070602.X
申请日:2020-01-21
Applicant: 北京空间机电研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于生成对抗网络的波前像差确定方法及装置,该方法包括:确定当前环境下真实图像的第一图像样本集,将所述第一图像样本集中各个图像进行退化处理得到第二图像样本集;通过生成网络将所述第二图像样本集中各个图像进行复原处理,得到复原后的第三图像样本集;通过鉴别网络判断所述第三图像样本集与所述第一图像样本集中对应的图像是否一致;若不一致,则调整所述生成网络中的网络参数直到所述第三图像样本集与所述第一图像样本集中对应的图像一致为止。完成学习后,对包含波前像差的与第一样本集相同分辨率的任意遥感图像进行处理(对应第二样本集),获得复原后的图像(对应第三样本集),根据包含波前像差的输入图像和复原图像确定波前像差。
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公开(公告)号:CN109712173A
公开(公告)日:2019-05-03
申请号:CN201811479235.8
申请日:2018-12-05
Applicant: 北京空间机电研究所
IPC: G06T7/277
Abstract: 一种基于卡尔曼滤波器的图像位置运动估计方法,于帧视频图像中选取待跟踪目标,利用以去均值归一化灰度积相关方法作为位置判定准则的计算方法,选取运动估计运算开始后的前三帧图像拟合目标运动参数,并进行一定范围内进行目标模板匹配相似度计算,同时通过卡尔曼滤波预估当前帧目标的预测位置,寻找满足判定条件的位置点,再通过预设阈值进行判断最终确定当前帧视频图像中目标位置坐标,解决了传统卡尔曼滤波预测算法容易出现计算误差,计算精度不高的情况。
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