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面向未来高机动水下潜航器对精确运动控制的需求,考虑到现有控制方法所面临的动态跟踪能力差、耦合系统控制精度低等不足,研究基于模型的控制方法。水下潜航器水动力非线性强、建模困难,研究了数据驱动的水下潜航器运动建模方法,可实现对潜航器未来运动的长时精确预报。面向微小型水下潜航器难以安装声学测速及推进器转速测量装置,研究了无声学传感信息下线速度多步预报技术,仅需惯导数据及推进器、舵角控制信号,实现对不同航次线速度长时精确预报。基于该建模方法,研究了水下潜航器 MPC 及基于模型的强化学习运动控制技术,基于仿真平台及无人机实物平台验证了控制方法的有效性。 相似文献
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传统石油安全战略分析方法存在数据更新不及时、处理复杂数据困难、效率较低等不足,难以适应大数据时代快速分析的要求.为了满足石油安全供应对多元异构大数据高效分析的需求,本文设计了涵盖石油全产业链与安全密切相关指标体系,即综合考虑生产、运输、储备、加工与消费等环节的多层次影响因素;提出了事件驱动的石油安全智能分析模式,当突发战争、公共卫生、天气、海盗、灾害等重大事件时,可对石油全产业链中一个或多个环节进行多角度的智能分析与挖掘.采用大数据、人工智能、云计算、物联网等技术手段,构建石油安全智能分析平台,通过时空大数据驱动自动计算石油安全相关环节造成的影响,从而实现一种面向石油安全的新型“事件-计算-响应-应对措施”工作模式.以马六甲海峡因多种事件造成通道阻塞为例,采用2021年中国从全球石油进口数据为基数,可“一键式”高效测算并以多种可视化形式实时展现2023年前6个月对全国及单一港口的海上石油进口影响.实验证明本方法是一种高效的石油安全战略分析方法,为新时代石油资源战略研究从定性分析向智能分析范式转变提供参考. 相似文献
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