基于迁移学习的机器人视觉识别与分拣策略

针对传统工业机器人辨识复杂工件困难、识别度单一等问题,提出一种基于迁移学习的视觉识别与分拣策略。高精度工业相机拍摄到的图片经过HALCON软件图像膨胀、腐蚀等处理之后,导入Pytorch中的神经网络模型,利用迁移学习对目标进行识别分类,最终实现工业机器人智能分拣的目的。实验中,在UR5机器人平台上以形状多变的两种菇类为对象进行迁移学习,进而完成识别及分拣。实验结果表明该策略具备良好的准确性和稳定性。

永磁同步电机调速系统的分数阶积分滑模控制

为了提高永磁同步电机(PMSM)调速系统对负载扰动及参数变化的鲁棒性,采用速度误差的分数阶微积分,设计了非线性积分滑模面,并提出一种基于分数阶积分滑模控制算法(FOISMC)的PMSM速度控制系统。通过Lyapunov定理证明了所设计的控制器的稳定性,并对该控制器进行了性能分析。理论分析和数值仿真结果表明:所提方法比整数阶积分滑模控制以及常规PI控制具有更好的动态性能和抗扰动能力,以及更高的速度跟随精度。

基于优化紧耦合VIO的四足机器人精准定位研究

针对足式机器人仅依靠自身腿足式结构获取里程信息难于实现其精确定位这一问题,基于优化思想将双目视觉获取的图像特征信息和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的惯性数据进行有效融合,提出一种紧耦合的双目视觉惯性里程计技术,实现四足机器人的室内外精准定位。该技术的突出优势在于,它既能有效缓解机器人移动速度过快导致的图像模糊以及动态场景的错误匹配问题,又能有效抑制惯性测量的漂移。利用实验室的四足机器人搭建物理平台进行实验验证,结果表明,无论是在室内还是室外环境下,设计的视觉惯性里程计都可实现四足机器人的高精度、高鲁棒性定位,即实验结果验证了所提方法的可行性与有效性。

BP网络在阻抗式原油含水率测量仪中的应用

阻抗法测原油含水率时,测量结果受温度影响很大。由于含水率与温度之间具有复杂的非线性关系,因此很难建立精确的温度补偿模型。针对该问题,建立一个BP神经网络模型,并将其用于原油含水率的测量。现场实验表明:当温度变化时,该方法提高了原油含水率的测量精度,具有一定推广价值。

基于滑模观测器与分数阶锁相环的无传感器PMSM矢量控制(英文)

提出一种基于滑模观测器与分数阶锁相环(FO-PLL)的无传感器永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)矢量控制算法.首先用滑模观测器估计出反电势,然后设计FO-PLL对转子位置和速度进行估计.切换函数采用饱和函数代替开关函数,有效地削弱了滑模观测器存在的抖振.所提出的FO-PLL包含一个可调的分数阶次r,因此与传统锁相环(PLL)相比,该FO-PLL具有一个额外的自由度,传统PLL也可以看成是FO-PLL的一个特例.通过选择合适的分数阶次r,能够获得更好的转子位置和速度观测性能.仿真结果证明了所提方法的有效性.

Simulink/QuaRC环境下PMSM分数阶滑模控制实时仿真（英文）

近年来分数阶微积分理论在永磁同步电机(PMSM)中的应用得到广泛研究。PMSM是典型的多变量耦合、非线性系统,且其运行过程中存在参数摄动和负载扰动。为提高PMSM的动态性能以及对负载扰动的鲁棒性,设计了基于改进型指数趋紧率的PMSM分数阶滑模控制器(FOSMC)。构建了硬件在环实时仿真试验系统,然后在Simulink/Qua RC环境下,对所设计的控制器进行试验验证,并和传统整数阶滑模控制器(SMC)做了性能比较。试验结果表明,所设计控制器具有良好的动态性能,且可以减少系统抖振,并对负载扰动具有更强的鲁棒性。

多径循环平稳信号二维波达方向估计——极化域平滑法

针对相干循环平稳信号,该文提出一种估计二维波达方向的新方法——极化域平滑法。该算法充分利用信号的循环平稳特性以及极化多样性,在不影响阵列孔径的情况下,进一步增大可估计的相干信源数目,且具有信号选择和噪声抑制能力。估计过程中各参数自动配对。仿真结果验证该文方法的有效性。

电磁矢量传感器原位误差校正方法

现有基于电磁矢量传感器阵列的信号DOA和极化参数联合估计算法,大都假设电磁矢量传感器的三个电偶极子和三个磁偶极子严格指向参考坐标系的三个坐标轴,即不存在原位误差.然而在实际应用场合,电磁矢量传感器是存在原位误差的,因此其实际极化-角度域导向矢量与理想情况下的极化-角度域导向矢量有一定的偏差,导致现有方法的估计性能显著下降,因此必须对原位误差进行校正.通过对存在偏差的极化-角度域导向矢量进行一阶Taylor近似展开,并利用一个辅助校正源,提出了电磁矢量传感器原位误差校正方法,给出了原位误差估计的CRB界.仿真结果验证了该方法的有效性.

基于双电磁矢量传感器的近场源多参数估计

基于双电磁矢量传感器(EVSs),提出一种新的近场源频率、波达方向(DOA)、距离和极化参数联合估计方法。该方法首先计算近场源的频率以及其在两个电磁矢量传感器处的二维DOA和极化参数,然后利用几何方法或搜索方法,得到近场源的距离估计。该方法仅需要两个电磁矢量传感器,节约了阵列孔径,适合于阵列孔径有限的场合。估计过程中仅需一次互相关以及特征分解等简单的运算,且各参数自动配对,节省了运算量。实验结果验证了该方法的有效性。

扰动情况下极化圆阵的波达方向、频率和极化参数的联合估计

基于极化均匀圆阵,研究了非高斯窄带信号二维波达方向(DOA)、频率和极化参数的联合估计问题。根据系统数据矩阵不存在扰动和存在扰动两种情况,分别给出波达方向的最小二乘估计和总体最小二乘估计。该算法不需要谱峰搜索,直接给出各参数的闭式解。由于使用了四阶累积量,因此适用于任意高斯噪声环境。仿真结果验证了本文方法的有效性,并且表明总体最小二乘法对系统扰动具有更好的顽健性。

一种新的近场源距离及到达角联合估计算法

该文提出一种基于三阶循环矩的近场源距离以及到达角联合估计算法。该算法充分利用了信号的循环平稳特性以及其空、时域信息,通过构造时空矩阵并进行特征分解获得二维参数的闭式估计。该方法计算简单,无需谱峰搜索,而且二维参数自动配对。与现有的方法相比,该文算法并不要求阵列具有中心对称结构,因此避免了阵列孔径的损失;此外该算法对任意分布的加性平稳噪声以及具有不同循环频率的干扰信号有较好的抑制能力。计算机仿真实验验证了该方法的有效性。

原位误差情况下DOA和极化参数盲估计

现有基于电磁矢量传感器的波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法中,均假设电磁矢量传感器的三个电偶极子和三个磁偶极子严格指向参考坐标系,即不存在原位误差。当电磁矢量传感器存在未知原位误差时,其实际极化-角度域导向矢量与理想情况下的极化-角度域导向矢量产生一定的偏差,导致现有算法的估计性能显著下降。基于极化-角度域导向矢量的一阶Taylor近似展开,给出一种原位误差情况下DOA和极化参数的盲估计算法和各参数估计的CRB界。仿真结果表明,在存在原位误差的情况下,该方法的估计性能明显优于传统方法。

宽带循环平稳信号二维DOA和极化参数联合估计算法

基于圆形紧凑矢量传感器阵列,提出一种新的宽带信号二维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法。充分利用了信号的循环平稳特性以及均匀圆阵的阵列流形,对宽带信号和窄带信号均有效,而且能利用信号在极化域的差异来定位空间上靠的很近的信号。在估计过程中不需谱峰搜索,二维DOA以及极化参数自动配对,具有很好的实用性。能抑制宽带干扰和加性噪声的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于四阶累积量的极化近场源距离、频率及到达角的联合估计算法

研究了由与坐标轴方向一致的偶极子对构成的均匀线阵。使用四阶累积量提出了一种极化近场源距离、频率及到达角(DOA)三维参数联合估计算法。该算法不需谱峰搜索且各参数自动配对,适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果表明,该算法在性能上优于相应的没有利用极化信息的算法。

高精度石油水分在线测量技术的研究

提出了一种新的高精度石油水分在线测量技术——基于实时温度补偿的电容式水分测量技术,并提出了电容测量电路参数的最小二乘估计方法.介绍了电容传感器的工作原理、结构及函数模型,给出了电容测量原理及方法,推导了温度补偿的二元线性拟合算法.实验结果表明：在0～10%的含水率范围内,本方法的测量误差≤±0.1%,测量周期为1s,能够实现低含水率情况下石油水分的高精度在线测量.

近场源DOA、距离、极化参数及频率联合估计算法

文章研究了近场情况下多信源到达角(DOA)、距离、极化参数及频率的四维参数联合估计问题,建立了近场源在极化域的参数估计模型。文中所考虑的极化敏感阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对构成,分别感应x轴方向和y轴方向的电场分量。该算法不需要谱峰搜索,直接给出各参数的闭式解。由于使用了四阶累积量,因此该算法适用于任意高斯噪声环境。仿真结果验证了该文方法的有效性。

基于复合积分滑模的永磁同步电机硬件在环位置控制

为了提高永磁同步电机位置控制系统在启动阶段位置响应的快速性以及负载扰动时位置响应的鲁棒性,基于分数阶微积分理论,引入状态变量的分数阶积分项,提出一种非线性复合积分滑模面,设计了相应的复合积分滑模控制器,并通过Lyapunov定理证明其稳定性。采用线性二次型调节器方法设计了控制器的参数,并在基于SIMULINK/QuaRC的PMSM硬件在环实时控制系统中,对所提控制算法做了性能测试与对比试验。实验结果表明,所提方法在位置响应的快速性以及对负载扰动的抑制能力方面,优于传统整数阶积分滑模控制方法。

基于极化域平滑的宽带循环平稳相干源波达方向估计

提出一种基于极化域平滑的宽带循环平稳相干源波达估计方法。该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及信号的极化多样性,解决了宽带相干信号的一维波达方向(DOA)估计问题。该方法在不影响阵列孔径的情况下,进一步提高了可估计的相干信源数目,具有信号选择和噪声抑制能力。仿真结果验证了新方法的有效性。

嵌入式油田无线远程监控系统的研究和设计

针对目前各种监控技术存在的缺点,提出了一种基于嵌入式系统与GPRS的油田无线远程监控系统,介绍了系统的总体框架与具体实现。系统以嵌入式微处理器STM32F103ZE为核心,基于μC/OS-Ⅱ实时操作系统,通过无线射频芯片CC1100实现油田现场多点数据的实时采集;同时,利用GPRS无线模块把采集到的数据发送给远程监控中心,监控中心接收并处理数据,最后将结果显示给用户或发出监控命令。该无线远程监控技术在油田领域具有较好的应用前景。

近场源DOA、距离和极化参数联合估计新算法

研究近场源波达方向(DOA)、距离和极化参数联合估计问题。利用特殊的线性极化阵列,提出一种基于三阶循环矩的新方法。该方法利用信号的循环平稳特性以及空、时域信息,通过时空矩阵的构造和特征分解获得各参数的闭式解。估计过程中无需谱峰搜索,并且能够抑制任意分布的加性平稳噪声以及具有不同循环频率的干扰信号。计算机仿真实验验证了该方法的有效性。