隨著紅外物理的深入研究和紅外技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展,目前目標(biāo)的紅外輻射特性數(shù)據(jù)受到了越來越廣泛的重視,具體體現(xiàn)在:它可為紅外系統(tǒng)的探測、定位、分類、識別、跟蹤提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù);為目標(biāo)識別提供分類、提取和辨認(rèn)所必需的紅外光譜特征庫;為紅外系統(tǒng)仿真提供目標(biāo)和背景生成的物理特征及數(shù)學(xué)模型。本論文著重討論了大口徑紅外輻射特性測量系統(tǒng)在目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)中所涉及的關(guān)鍵技術(shù),并針對系統(tǒng)中應(yīng)用的目標(biāo)識別與圖像處理技術(shù)、系統(tǒng)模型辨識技術(shù)、大慣量高精度伺服控制技術(shù)開展了深入研究。所做的主要工作如下:1)介紹了大口徑紅外輻射特性測量設(shè)備的研究背景及意義。討論了大口徑紅外輻射特性測量設(shè)備的關(guān)鍵技術(shù),以及各項關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀。2)討論了大口徑紅外輻射特性測量設(shè)備的整體結(jié)構(gòu)設(shè)計。對大口徑紅外輻射特性測量設(shè)備的組成及系統(tǒng)功能進(jìn)行了介紹。討論了設(shè)備中光機(jī)系統(tǒng),電控系統(tǒng)的原理以及實現(xiàn)系統(tǒng)輻射定標(biāo)和目標(biāo)紅外輻射特性反演的工作流程。3)對大口徑紅外輻射特性測量設(shè)備中圖像處理算法的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。重點(diǎn)討論了非均勻校正技術(shù),圖像降噪技術(shù),增強(qiáng)及偽彩處理方法,弱小目標(biāo)檢測技術(shù)。對紅外目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用上述技術(shù)進(jìn)行了仿真和實驗。4)在介紹傳統(tǒng)伺服系統(tǒng)模型辨識的基礎(chǔ)上,討論了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)伺服系統(tǒng)模型建模的方法。通過階躍響應(yīng)實驗和正弦響應(yīng)實驗,證明了利用本文提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)伺服調(diào)節(jié)器可以顯著減少系統(tǒng)辨識模型與實際模型的誤差。5)利用傳統(tǒng)模糊理論與PID理論相結(jié)合,設(shè)計了一種模糊PID控制器。利用Z-N法對模糊PID的初始值進(jìn)行初始值設(shè)定,然后利用模糊控制器根據(jù)輸入偏差和輸入偏差率來自動調(diào)整PID參數(shù)的比例和微分環(huán)節(jié)的比例系數(shù)增量,從而實現(xiàn)PID參數(shù)的自調(diào)整。最后通過實驗,驗證了本文提出的模糊PID模型應(yīng)用于大慣量轉(zhuǎn)臺具有更好的動態(tài)特性和穩(wěn)態(tài)精度。最后根據(jù)本文所做的研究,提出了尚且存在的不足,并為今后大口徑紅外輻射特性設(shè)備中目標(biāo)識別與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)可能的研究方向提出了建議。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.41
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 紅外輻射特性測量設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)分析
    1.3 目標(biāo)識別與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 本論文的主要研究內(nèi)容
第2章 大口徑紅外輻射特性測量設(shè)備簡介
    2.1 系統(tǒng)功能及組成
    2.2 紅外輻射特性測量系統(tǒng)介紹
    2.3 本章小結(jié)
第3章 目標(biāo)識別與圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究
    3.1 引言
    3.2 紅外圖像非均勻性校正
    3.3 紅外圖像的噪聲去除
    3.4 紅外圖像增強(qiáng)
    3.5 弱小目標(biāo)檢測
    3.6 本章小結(jié)
第4章 系統(tǒng)模型辨識技術(shù)研究
    4.1 引言
    4.2 直流伺服系統(tǒng)
    4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    4.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識
    4.5 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識
    4.6 轉(zhuǎn)臺系統(tǒng)辨識研究
    4.7 本章小結(jié)
第5章 大慣量高精度伺服控制技術(shù)研究
    5.1 超前滯后控制方法
    5.2 傳統(tǒng)PID控制方法
    5.3 模糊控制理論
    5.4 模糊PID控制器的實現(xiàn)
    5.5 模糊PID控制試驗
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況
指導(dǎo)教師及作者簡介
致謝

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本文編號：2834682