基于粒子群优化的串级模糊PID无人机飞行控制系统

为了解决无人机飞行控制系统存在的平稳控制响应慢、自适应能力差、抗干扰能力弱的问题,分析了无人机飞行控制系统的原理,建立了无人机飞行控制模型,在串级模糊PID控制的条件下,利用粒子群优化算法的迭代寻优能力,实时确定模糊控制中的量化因子、比例因子以及初始PID参数,通过模糊控制在线调整PID参数,使平稳控制中的参数时刻保持最优化,设计了一种基于粒子群优化的串级模糊PID的飞行控制系统。实验结果表明,当量化因子e、ec的值分别为3、0.75,比例因子k_(1)、k_(2)、k_(3)的值分别为0.5、2、0.5时,系统稳定性达到最优。相比于串级PID控制与串级模糊PID控制,通过粒子群优化后的控制系统具有更优的控制精度和稳定性,能较好地提高系统的性能指标,满足快速高效调平的飞行要求。

雾天中车牌识别系统的设计与实现

随着科技不断进步,汽车的使用越来越普及,对交通的管理越来越严格。普通的车牌识别系统已无法满足不同情况下对公路上汽车的管制,本文基于matlab软件,设计实现了一种在雾天下能够准确实现车牌识别的系统。主要包括去雾模块,图像预处理模块,车牌定位模块,字符分割模块,字符识别模块,进行多种图像处理技术,实现图像清晰化并进行信息准确提取等功能。通过分析实验表明,该系统优点突出,可以实现雾天以及恶劣天气下的车牌识别,弥补了传统车牌识别的劣势,能进一步减轻交通监管工作,具有广泛的应用前景。