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考虑高超声速飞行器飞行过程中气动参数变动导致的不确定,将模糊控制与二阶滑模控制相结合,形成自适应模糊二阶滑模控制器,用于控制高超声速飞行器姿态的飞行系统中.依据奇异摄动理论,设计快速和慢速双闭环系统控制角速率和姿态角.设计二阶滑模控制器用于有效地衰减抖振,同时对姿态角指令实现准确和快速跟踪.采用自适应模糊逻辑逼近高超声速飞行器动力学和运动学模型中的不确定部分,以对控制器进行有效补偿,基于Lyapunov稳定性理论,推导模糊规则参数的自适应律,确保整个闭环控制系统的稳定.仿真结果表明,所提出的高超声速飞行器的自适应模糊滑模控制系统能够有效抑制气动参数摄动的影响,对姿态角指令有较好的跟踪性能.

XGM2019e is a combined global gravity field model represented through spheroidal harmonics up to d/o 5399, corresponding to a spatial resolution of 2’ (~4 km). As data sources it includes the satellite model GOCO06s in the longer wavelength area combined with terrestrial measurements for the shorter wavelengths. The terrestrial data itself consists over land and ocean of gravity anomalies provided by courtesy of NGA (identical to XGM2016, having a resolution of 15’) augmented with topographically derived gravity over land (EARTH2014). Over the oceans, gravity anomalies derived from satellite altimetry are used (DTU13, in consistency with the NGA dataset). The combination of the satellite data with the terrestrial observations is performed by using full normal equations up to d/o 719 (15’). Beyond d/o 719, a block-diagonal least-squares solution is calculated for the high-resolution terrestrial data (from topography and altimetry). All calculations are performed in the spheroidal harmonic domain. In the spectral band up to d/o 719 the new model shows over land a slightly improved behavior over preceding models such as XGM2016, EIGEN6c4 or EGM2008 when comparing it to independent GPS leveling data. Over land and in the spectral range above d/o 719 the accuracy of XGM2019e slightly suffers from the sole use oftopographic forward modelling; Hence, errors are increased in well-surveyed areas compared to models containing real gravity data, e.g. EIGEN6c4 or EGM2008. However, the performance of XGM2019e can be considered as globally more homogeneous and independent from existing high resolution global models. Over the oceans the model exhibits an improved performance throughout the complete spectrum (equal or better than preceding models).

由于无线传感器网络（WSN）的主要应用领域的发展，无线人体局域网（WBAN）目前已成为开发人员和研究人员感兴趣的主要领域。 高效的传感器节点数据收集是任何有效的无线人体局域网的关键特征。 对节点和簇头选择方案进行优先级排序在WBAN中起着重要作用。 人体表现出姿势移动性，该姿势移动性影响不同传感器节点之间的距离和连接。 在这种情况下，我们提出了基于最大共识的簇头选择方案，该方案允许通过使用链接状态来选择簇头。 还引入了通过传输功率的节点优先级，以使WBAN更有效。 该方案可降低平均功耗，并减少网络延迟。 本文对具有不同簇头位置的基于IEEE 802.15.6的CSMA / CA协议进行了比较。 这些结果表明，在平均功耗，网络延迟，网络吞吐量和带宽效率方面，我们提出的方案优于随机簇头选择，头，脚和腹部固定簇头的性能。

固高GE-400-SG 运动控制器光盘 1.Manual 《GE连续轨迹运动控制器编程手册》 《GE连续轨迹运动控制器用户手册》 在使用运动控制器之前，请仔细阅读用户手册。 2.Windows 运动控制器驱动程序，动态链接库和VC、VB、Delphi的函数声明文件 3.DOS DOS系统下运动控制器函数库和头文件 4.Engrave_Demo 基于GE-300-SV运动控制器的雕刻机演示程序