导读:本文包含了双框架论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:伺服系统,标定,指向精确度,旋转变压器
双框架论文文献综述
张勇,吴浩,王伟明,佀明华,李欣[1]（2019）在《一种用于高精确度双框架伺服系统的标定方法》一文中研究指出为实现对空间动态目标的稳定跟踪,介绍了一种高精确度双框架结构伺服系统,通过标定提高了其指向精确度。利用旋转变压器作为角度位置传感器,通过激光测距机和相机实现远场目标的稳定跟踪。利用高精确度单轴转台、激光测距机和平面反射镜对伺服系统双框架指向精确度进行标定实验测量。针对伺服系统几何误差,对获得的采样数据进行分段直线拟合,并写入控制程序。对测量数据进行分段检索定位,通过拟合直线参数对数据进行修正。实验结果表明,标定后的双框架伺服系统指向精确度优于16",可有效提高伺服系统指向精确度。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2019年04期）
李海涛,侯林,韩邦成[2]（2019）在《双框架磁悬浮控制力矩陀螺框架系统的扰动抑制》一文中研究指出内外框架之间的耦合力矩和谐波减速器的非线性传输力矩是影响双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)框架系统精确角速度控制的主要因素,为了解决以上干扰问题,实现框架系统高精度角速率伺服控制提出了一种基于扰动观测器和自适应反步的框架系统复合解耦控制方法。通过扰动观测器来估计框架系统中的扰动,并结合自适应反步法获得控制律,其间将扰动估计误差当作未知参数设计了其自适应律,对扰动的两次处理使得框架系统干扰估计更加精确,同时可以保证估计参数的收敛性和整个框架系统的稳定性。仿真和实验结果表明,采用此复合控制方法,DGMSCMG框架系统扰动估计误差不超过框架系统实际扰动的3%,实际框架角速率跟踪参考指令角速率的精度达到99.2%。此复合解耦控制方法可以满足DGMSCMG框架系统抗干扰能力强、高精度角速率伺服控制的要求。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年04期）
李云章,赵静[3]（2018）在《离散周期集上的弱Gabor双框架》一文中研究指出因其在数字信号处理的潜在应用,近年来,离散Gabor分析引起了众多学者的关注.本文研究整数集Z的离散周期子集S上的Gabor分析.众所周知,当S≠Z时, l~2(Z)的Gabor框架到l2(S)上的投影不可能穷尽l~2(S)的所有Gabor框架.本文引入了弱Gabor双框架(weak Gabor bi-frame,WGBF),其推广了Gabor双框架的概念,得到了l~2(S)上WGBF的Zak变换域刻画和时域刻画.所得结果即使S=Z时仍是新的,并给出了一些例子.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2018年12期）
吴梦婷,李伟红,龚卫国[4]（2018）在《双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原》一文中研究指出为了实现全网络端对端的运动模糊图像盲复原,提出一种基于生成式对抗网络不估计模糊核的模糊图像盲复原方法.首先设计了双框架卷积神经网络——生成网络和判别网络,其中,生成网络是全卷积神经网络,实现模糊图像到复原图像的映射;判别网络是改进的VGG二分类网络,用于判定复原图像或原始清晰图像;然后采用最小均方差优化网络训练,添加图像保真项提高复原效果;最后通过生成网络和判别网络对抗训练获得清晰图像.在MS COCO数据集上的实验结果表明,该方法复原质量高、速度快.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2018年12期）
赵静,李云章[5]（2018）在《实直线周期子集上的向量值子空间弱Gabor双框架》一文中研究指出因其在多路复用技术中的潜在应用,超框架(又称向量值框架)和子空间框架受到了众多数学家和工程专家的关注.弱双框架是希尔伯特空间中双框架的推广.本文研究实直线周期子集上的向量值子空间弱Gabor双框架(WGBFs),即L~2(S,C~L)中的WGBFs,其中S是R上的周期子集.利用Zak变换矩阵方法,得到了WGBFs的刻画,它将构造WGBFs的问题归结为设计有限阶Zak变换矩阵;给出了WGBFs的一个例子定理;导出了WGBFs的一个稠密性定理.(本文来源于《数学学报(中文版)》期刊2018年04期）
吴巧云[6]（2018）在《流形上的小波双框架》一文中研究指出基于多分辨分析(MRA)结构和相关滤波器组,本文在流形上引入了小波双框架系统。特别地,我们基于相关双框架元滤波器组重点研究了流形上小波双框架的性质。首先,我们不仅从有限脉冲响应和无限脉冲响应(或带限)集合中其相关滤波器组的角度提供了空间L2(M)中的非齐次小波双框架序列的完全刻画,而且论证了利用无限脉冲响应滤波器组使得能够通过多项式精确求积法离散连续框架元,进一步通过采样算子提出了多级流形小波双框架分解重构算法。其次,我们在有限脉冲响应集合中给出了齐次流形小波双框架存在性的充分条件。根据流形Laplace-Beltrami算子与图拉普拉斯的一致性,实现了连续流形小波到图上离散小波的过渡,呈现了图上小波双框架变换的分解和重构表达式。特别地,为有效处理和分析图数据,我们通过低阶切比雪夫多项式展示了用于计算图上小波双框架变换的快速算法。最后,给出数值模拟论证了提出的小波双框架变换在图数据中的可行性。(本文来源于《北京化工大学》期刊2018-05-19）
吴梦婷[7]（2018）在《双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原》一文中研究指出图像的运动模糊主要是由拍摄物体和相机之间相对运动、相机抖动造成。运动模糊图像盲复原是指模糊核未知时对运动模糊图像进行复原,这是严重的不适定性问题,精确的模糊核估计是解决问题的关键,也是制约模糊图像盲复原实际应用的瓶颈。深度学习中的卷积神经网络通过卷积核可以实现模糊图像到复原图像的空间映射,目前已成为模糊图像复原领域重要的发展方向。本文提出一个不需要估计模糊核的双框架卷积神经网络,用于运动模糊图像盲复原。该网络基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)的思想,通过生成网络和判别网络的对抗训练,直接复原出清晰的图像。由于该网络不需要估计模糊核,是一种端对端的模糊图像盲复原方法,所以可大大提高模糊图像的复原质量和速度。可见,本文的研究具有很大的学术价值和实用意义。本文开展的主要工作如下:(1)调研模糊图像盲复原的相关理论。分析运动模糊图像及模糊核的特点,总结图像退化模型、噪声类型,深入研究卷积神经网络的相关基础理论及基于深度学习的运动模糊图像盲复原的基本原理和难点。(2)提出改进的生成式对抗网络衍生模型,实现端对端的运动模糊图像盲复原。本文对生成式对抗网络进行深入研究,比较生成式对抗网络及几种衍生模型的优缺点,对衍生模型中的DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)和LSGAN(Least Square Generative Adversarial Net)模型进行改进,并用于运动模糊图像盲复原。通过实验得出:DCGAN容易出现梯度饱和,LSGAN由于缺少图像保真项。(3)本文提出由生成网络和判别网络组成双框架卷积神经网络。其中,生成网络是由根据VGG(Vaccination Gruidelines Group)网络的卷积核大小设计,同时结合残差网络构成的全卷积网络,可根据模糊尺度的不同来加深网络层,并降低训练时间。判别网络为简化的两分类VGG网络,实现判断是生成网络复原出的图像还是原始清晰图像。另外,损失函数采用最小均方差替换常用的交叉熵,用于优化网络训练,避免梯度消失。同时在生成网络的损失函数中增加图像保真项,用于约束复原图像的分布更接近于清晰图像。(4)设计并进行相关验证实验。实验分为两部分:一是提出的双框架卷积神经网络的性能测试。二是与目前优秀的传统方法以及基于深度学习的模糊图像盲复原方法的比较实验。实验结果表明,本文提出的双框架卷积神经网络简单、模型求解容易,对运动模糊图像复原质量高,速度快。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-04-01）
吴巧云,刘佳乐,崔丽鸿[8]（2018）在《基于MRA的流形小波双框架刻画》一文中研究指出研究了光滑紧致黎曼流形多尺度表示系统——小波双框架的构造和刻画。具体地,给定经典小波框架生成集和流形正交基,实现了流形平方可积空间中一列框架小波系统对双框架性质的刻画。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
李海涛,林杰,韩邦成[9]（2018）在《基于ESO的DGVSCMG双框架伺服系统不匹配扰动抑制》一文中研究指出针对双框架变速率控制力矩陀螺(DGVSCMG)两种工作模式下内、外框架系统存在的不匹配干扰抑制问题,提出一种基于扩张状态观测器与状态反馈的扰动抑制方法。在对飞轮工作模式和陀螺工作模式下内、外框架系统的干扰进行建模和分析的基础上,针对其不匹配干扰设计了扩张状态观测器,通过坐标变换减小框架系统扰动对不匹配通道的影响,并结合状态反馈控制设计了复合控制器,同时对全局系统稳定性进行了分析。对框架系统进行的仿真结果验证了所提复合控制方法的有效性。实验结果表明,所提出的控制方法能有效减小耦合力矩对内外框架角速率带来的影响,在飞轮模式下使得内外框架的角速率跳动量分别降低了85%和78%,且在陀螺模式下使外框架角速率跳动量降低了75%。(本文来源于《航空学报》期刊2018年04期）
谢勇[10]（2017）在《双框架飞机蒙皮检测机器人气动系统控制研究》一文中研究指出伴随着航空技术的迅速发展,飞机数量也大幅提升,随之而来的飞机蒙皮检测问题越来越受到人们的关注。针对飞机蒙皮智能化检测的需求,同时降低人工检查存在的劳动强度大、检测周期长、漏检率高等问题,本文研究了一种双框架飞机蒙皮检测机器人,针对机器人气动系统控制,展开了理论研究与综合实验。首先,讨论了飞机蒙皮曲率面对机器人适应性的影响,分析了机器人吸盘倾角、机器人结构尺寸以及曲面曲率半径对机器人吸附稳定性的影响,并通过曲面受力分析,推导出机器人安全稳定工作的临界条件。通过仿真分析了相关参数对机器人吸附力的影响,为进一步改进和优化机器人提供了理论依据和参考。其次,针对机器人支腿定位控制系统展开研究,设计了一种基于非线性观测器的滑模变结构控制方法实现了对机器人支腿的定位控制;并在此研究的基础上,提出了机器人运动步态中的姿态调整策略,提高了蒙皮检测机器人的安全性与蒙皮适应性。然后,对机器人吸附系统展开研究,采用流体网络理论,分析了吸盘吸附与释放的状态变化,根据真空状态变化分析了传统的切换策略的优缺点,同时探讨了一种基于PWM方法的柔性切换策略,为后续试验做出了理论分析。最后,对机器人真空吸附系统展开实验研究,分析了平面和斜面两种不同环境下,直接切换、刚性切换、柔性切换等不同切换策略引起的吸盘真空状态变化,并对机器人的稳定性与可靠性进行分析。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-03-01）
双框架论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
内外框架之间的耦合力矩和谐波减速器的非线性传输力矩是影响双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)框架系统精确角速度控制的主要因素,为了解决以上干扰问题,实现框架系统高精度角速率伺服控制提出了一种基于扰动观测器和自适应反步的框架系统复合解耦控制方法。通过扰动观测器来估计框架系统中的扰动,并结合自适应反步法获得控制律,其间将扰动估计误差当作未知参数设计了其自适应律,对扰动的两次处理使得框架系统干扰估计更加精确,同时可以保证估计参数的收敛性和整个框架系统的稳定性。仿真和实验结果表明,采用此复合控制方法,DGMSCMG框架系统扰动估计误差不超过框架系统实际扰动的3%,实际框架角速率跟踪参考指令角速率的精度达到99.2%。此复合解耦控制方法可以满足DGMSCMG框架系统抗干扰能力强、高精度角速率伺服控制的要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
双框架论文参考文献
[1].张勇,吴浩,王伟明,佀明华,李欣.一种用于高精确度双框架伺服系统的标定方法[J].太赫兹科学与电子信息学报.2019
[2].李海涛,侯林,韩邦成.双框架磁悬浮控制力矩陀螺框架系统的扰动抑制[J].光学精密工程.2019
[3].李云章,赵静.离散周期集上的弱Gabor双框架[J].中国科学:数学.2018
[4].吴梦婷,李伟红,龚卫国.双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原[J].计算机辅助设计与图形学学报.2018
[5].赵静,李云章.实直线周期子集上的向量值子空间弱Gabor双框架[J].数学学报(中文版).2018
[6].吴巧云.流形上的小波双框架[D].北京化工大学.2018
[7].吴梦婷.双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原[D].重庆大学.2018
[8].吴巧云,刘佳乐,崔丽鸿.基于MRA的流形小波双框架刻画[J].北京化工大学学报(自然科学版).2018
[9].李海涛,林杰,韩邦成.基于ESO的DGVSCMG双框架伺服系统不匹配扰动抑制[J].航空学报.2018
[10].谢勇.双框架飞机蒙皮检测机器人气动系统控制研究[D].南京航空航天大学.2017