床旁下肢康复器设计与实现

设计了一种床旁下肢康复器,包含系统架构设计、硬件设计和软件设计.该康复器的主要功能包括主动康复训练和被动康复训练,可以针对患者不同的康复进程进行有针对性的训练,同时当系统检测到患者痉挛或者心率异常时会发出报警提示,保证了患者康复运动过程的安全.

基于模糊聚类和自适应神经模糊推理的MPPT研究

针对光伏系统最大功率点跟踪过程中电导增量法和模糊控制法存在的不足,结合模糊聚类和自适应神经模糊推理系统提出一种新型MPPT算法,对实测数据模糊聚类后,提取模糊控制规则,确定隶属函数,通过神经网络训练生成模糊推理系统。仿真结果表明,该算法能够实现对最大功率点的快速跟踪,对环境变化的抗干扰能力强,控制效果良好,具有一定的应用价值。

基于模糊自适应PID的光伏电池MPPT研究

光伏电池输出的非线性特点,决定了其最大功率点的时变性。根据电路阻抗匹配原则,建立了基于Buck拓扑结构的光伏电路系统,将系统最大功率点跟踪转化为占空比系数调节,并根据当功率电压满足d P/d V=0时,光伏电池达到最大功率点,以此为基础提出了模糊自适应PID控制算法,与单纯模糊控制法和扰动观察法的相对比,波动率分别降低了8.9%和20.4%,系统响应速度分别提高了4.5 ms和9.5 ms。

基于雾霾组分分析法的光伏发电消光特性研究

为研究雾霾对单晶硅太阳电池发电量的影响,首次提出雾霾组分分析法,以气溶胶不同组分的消光特性为研究对象,数值求解出气溶胶中各组分颗粒物的米散射消光系数,并通过朗伯特-比尔定律对其消光特性进行理论分析。继而利用Matlab模拟光照波长为460、660、860 nm,气溶胶粒径区间为0.1~2.5μm时,单晶硅太阳电池发电功率的衰减特性。实验部分采用SAC-Ⅲ型太阳电池系统对模拟数据进行对比验证。结果表明:1)当颗粒物粒径与入射光波长相近时,其对光照强度的消光程度最为明显;2)在浓度一定时,平均质量消光系数由大到小依次为有机碳、硝酸盐、硫酸盐、沙尘、元素炭、水,说明有机碳对光强的消光性能要高于其它几种组分;3)浓度在150~250μg/m3条件下,有机碳和水对光伏发电的影响分别占45.8%和5.2%。

太阳能-氢燃料电池系统性能研究

氢燃料电池因其来源广泛、无污染、转换率高而成为能源领域关注的焦点.以质子交换膜氢燃料电池作为研究对象,通过对其发电过程原理分析及理论计算,阐明了太阳能-氢燃料电池在太阳能发电(光能-电能转换),电解水制取氢气(电能-氢能转换),燃料电池发电(氢能-电能转换)的整个能量转换过程.结果显示:质子交换膜氢燃料电池的转换率可达36.42%,实际制氢量与理论计算值误差小于5%.

纤维铺放设备张力控制系统设计

针对纤维自动铺放设备中纤维张力控制要求和传统张力控制系统存在的问题,设计了重锤式张力控制系统。该系统将重锤作为张力控制缓冲环节,通过控制重锤位置间接控制张力。系统以运动控制器为控制核心,交流伺服电机为执行元件,激光位移传感器为检测元件。采用模糊PID作为重锤位置控制算法,以充分考虑重锤加速度对纤维张力的影响,避免张力波动。样机实验结果表明:该张力控制系统在有效避免铺放过程中的断线、松弛等问题的同时,其纤维张力的静差率和波动率均能满足工程实际要求。

单晶硅光伏电池基本特性参数研究

采用SAC-Ⅲ+G太阳能光伏电池实验(探究型)系统研究了太阳能光伏电池的3个基本特性:光照特性、温度特性及光谱响应特性.其中,光强特性选取600-1 200 W/m2区间,得出单晶硅光伏电池不同光强下的伏安特性变化曲线.温度特性实验选取-10℃到35℃区间,得出不同温度对光伏电池开路电压、短路电流及转换率的影响.光谱响应实验选取395 nm,490 nm,570 nm,665 nm,760 nm,865 nm,950 nm,1 035 nm等8组波长,得出单晶硅光伏电池最佳光谱响应波长为900 nm左右.

Mastercam_X6在异形构件纤维铺放中的应用

基于Mastercam_X6,利用其数控多轴加工技术,将切削加工转化为复合材料成型铺放技术,通过将刀具的运动轨迹转化为铺丝头纤维铺放轨迹,进行异形截面零件的纤维铺放成型,实现数控自动铺放过程。试验以飞机襟翼的纤维铺放为例,针对异形截面,特别是含有凹曲面的制件,进行了铺丝头轨迹规划及创建、加工方式的对比选择、仿真加工、后置处理和NC程序输出,实现了数控多轴加工技术在异形截面纤维铺放上的成功应用,并对如何运用Mastercam软件实现复杂曲面的多轴纤维铺放作了对比探讨。

基于灰色关联和混合神经网络的光伏功率预测

为了提升光伏发电功率预测模型的精度和增强其对多变天气的适应能力,提出了采用基于天气预报的灰色关联相似日样本选取与混合神经网络相结合的光伏发电功率预测模型.相似日选取以辐射强度的影响因素为依据,采用晴天理论太阳辐射强度、空气污染指数、云量、湿度4个变量,通过灰色关联选出与预测日较为接近的历史数据构成样本子集.建立混合神经网络,对选出的样本子集进行天气要素扩充并训练模型,代入预测日特征向量完成预测.为检验该模型的精确性和鲁棒性,通过实例与常见BP神经网络模型进行预测结果对比,显示了新模型在光伏发电功率预测的良好应用前景.

基于PLA材料的3D打印收缩率研究

熔融沉积成型3D打印机是目前市面上应用最广泛的一种3D打印机,其主要打印材料为聚乳酸(PLA),但PLA材料的收缩率问题一直是制约其打印精度的关键因素.通过大量的数据采样,并控制PLA材料填充比和打印尺寸的变化来测得实际尺寸,计算打印误差,最后通过大量的数据分析和对误差函数的拟合,实现了在10~70 mm的打印尺寸范围内对打印误差的提前预判.

洗煤厂污泥与木屑混合热解传热过程模拟

以木屑助滤后的洗煤厂污泥为研究对象,耦合热解、水分析出动力学方程与质能方程,建立了球形颗粒混合热解传热模型,计算结果与文献实验数据吻合良好,分析了温度、颗粒直径与含水率对热解传热过程的影响。结果表明,热解时污泥内不同径向位置升温速率与转化速率均有差异,颗粒内温度梯度与热解时间随粒径增大急剧增大且呈非线性,最大转化速率迅速减小并有延迟;污泥中水分存在致使颗粒内部出现较大温度梯度,将大幅延缓热解时间,但内层水分蒸发可能会与外层热解同时发生,使得水蒸气参与热解反应。所建模型可为热解设备设计及工艺参数优化提供理论支撑。

基于Unity3D虚拟现实康复训练系统

基于Unity 3D开发了一套虚拟现实康复训练系统,设计的主要过程是搭建系统场景、添加脚本和组件、建立人机交互虚拟系统和测试训练系统。其中在Solid Works和Blender中进行了建模和着色,使用Unity 3D中的角色控制器、车轮碰撞体等组件实现行走和骑行,并且通过WiFi通讯实现虚实同步运动。该系统通过人机交互的康复训练模式,提高了患者主动康复的积极性,从而获得更好的康复效果。

基于人机交互的主被动康复机器人设计

随着人口老龄化趋势的加剧,各种疾病引发的运动功能障碍问题日益突出,尤其是中风、脊髓损伤等疾病导致的肢体功能受限。传统的手工康复存在效率低、受训者有数量限制等问题,迫切需要一种更高效且个性化的辅助康复训练方法。为打破这些限制,文中设计了一款基于STM32F103RCT6的人机交互主被动康复机器人系统,采用闭环控制技术,能够实现精准的运动控制。该系统具有主动、被动、助力等运动康复模式,且能够对运行过程中患者的足底压力、心率、血氧进行实时采集。此外,该康复机器人系统通过智能语音控制系统提高了人机交互的安全性。结果表明,该康复机器人能够满足下肢功能障碍患者多场景下的康复需求。

基于运动想象的脑电信号处理研究综述

近年来,脑机接口技术及应用发展迅速,已成为一种能够将人的意图转化为控制信号,使残障人士可以通过运动想象就能实现与外界环境进行交互的新兴技术。脑机接口系统通过脑电信号采集设备对大脑产生的相应电信号进行提取,经过分类处理后与外部设备连接,使其能够与外界进行信息交互。脑机接口技术无论是在科学研究还是实际应用中,都有很高的价值。文中围绕运动想象脑电信号处理关键技术进行阐述,分析了脑电信号处理各环节的原理及算法的优缺点,为今后脑电技术的研究提供参考。

纤维张力控制模糊自适应PID算法研究

针对纤维张力控制,提出了重锤式结构张力控制系统,利用重锤位置变化、加速度及张力三者之间的关系为理论依据,将控制加速度作为控制对象,进而可以针对张力进行预期调整。系统以运动控制器为核心、交流伺服电机为执行元件、位置传感器为检测元件,构成闭环控制系统,同时采用模糊自适应PID算法为控制策略,通过传感器采集位置信息,利用位置偏差、速度及加速度信息,进行模糊运算处理、整定,进而得到优化的PID参数传送给运动控制器实施张力控制,本文也针对传统PID与模糊自适应PID做了对比实验,论证了模糊自适应PID控制的更优性。

基于Delmia的光伏发电自适应跟随系统仿真

为提高光伏发电系统光电转换效率,设计了能够跟随太阳光照强度的自适应系统,该系统为两轴联动,实时跟随太阳经度和纬度方向的变化,始终使光伏面板中心与太阳中心法线同心,以增强单位面积内光照强度,提高整块面板的光电转换率;同时,基于三维虚拟试验场景,利用Delmia软件,对拟定的太阳轨迹进行三维动态跟随仿真,并输出两个联动轴的旋转角度与时间(角速度)参数,将该参数作为实际控制中电机的技术参数,仿真结果表明,在进行实际控制试验之前,基于三维虚拟技术的仿真验证,能够为自适应跟随系统提供一种可行性论证,并提出优化的解决方案。