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公开(公告)号:CN110188707A
公开(公告)日:2019-08-30
申请号:CN201910474597.6
申请日:2019-06-03
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明提供一种深度学习与迁移学习结合的SAR目标识别方法,采用的方案可以分为四个步骤:一、准备阶段:读取预训练模型,并读取图片目录,划分训练集、验证集及测试集;二、训练阶段:构造深度学习与迁移学习结合的全连接神经网络分类器,并将图片集作为预训练模型的输入,使用输出来更新全连接神经网络分类器的参数;三、存储阶段:存储模型结果;四、用MATLAB GUI图形用户界面设计一套目标背景图像合成并识别的图像处理系统。以上步骤的组合可以达到快速便捷的扩展数据集的样本数量并能实时显示出识别结果,提高了工作效率,为使用者提供相对更准确的识别结果。
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公开(公告)号:CN113238476A
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN202110381954.1
申请日:2021-04-09
Applicant: 西安工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种非平衡炮管高精度抗扰控制方法。以解决现有技术存在的系统干扰抑制不够理想,系统控制精度不够高的问题。本发明采用的技术方案为:首先,分析实战工况下非平衡炮管俯仰系统组成结构及工作原理,建立考虑路况影响的非平衡炮管俯仰电液伺服系统数学模型;其次,采用矫正环节和压力差负反馈回路分别抑制路面等级变化和非平衡力矩对炮管俯仰系统控制性能的影响;最后,以阶跃输入指令信号U1和随机路面波动信号θ2分别为输入项和外干扰项,调整ADRC‑PID串级控制器参数设置,进行动态工况下炮管调转和稳定操作时系统控制特性的分析计算。
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