基于滑模观测器的机器人系统传感器故障诊断

本文基于变结构滑模状态观测器，提出了一种在模型含有不确定性误差的情况下，机器人控制系统传感器故障的鲁棒诊断方法．通过滑模观测器与传感器的输出构造残差信号，然后从残差中提取故障信息，实现故障的检测与分离．实验结果验证了该方法的有效性．

基于Backstepping的机器人鲁棒控制律设计

考虑了仅有关节位置测量的机器人控制问题，首先设计滑模观测器估计速度信号，然后基于Ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ 的非线性控制系统综合方法，提出了一种机器人的鲁棒控制方案，可保证跟踪误差的一致最终有界．最后对所提出的鲁棒控制方案与常用的ＰＩＤ（比例积分微分）＋前馈补偿控制方案作了实验比较，结果表明，所提出的鲁棒控制方案具有更高的跟踪精度．

一种考虑控制精度的机器人最优轨迹规划方案

本文提出一种考虑控制精度的机器人轨迹规划方案 .首先从运动的平稳性出发 ,将轨迹按弧坐标均匀采样 ,将各采样分段规划为匀变速运动 ;然后从工程角度分析了跟踪误差与控制器输出力矩的关系 ,提出根据控制误差对关节力矩进行模糊加权的二次规划方案 ,实验结果验证了该方法的有效性 .

基于ispLSI的机器人控制器设计

介绍了一种新颖的高密度可编程器件ispLSI,并利用ispLSI开发机器人控制系统的专用芯片ASIC。然后在此基础上,设计了高精度的机器人关节控制器。

基于加权频繁模式树的通信网络告警规则挖掘方法

传统通信网络告警处理方法主要由维护专家依据经验判断形成处理规则并固化在网络告警系统中进行实现,然而该人工维护方式难以适应海量数据环境下实时通信告警规则的处理需求。为此,提出一种基于加权频繁模式树(WFP-tree)算法的告警规则自动挖掘方法,将原始告警数据按时间窗口方式进行分段处理,通过BP神经网络、支持向量机、层次分析法生成告警设备的权重信息,并采用WFP-tree算法自动挖掘加权频繁项集。实验结果表明,与传统Apriori和FP-growth算法相比,WFP-tree算法在通信网络告警分析方面具有更好的频繁项压缩效果及更强的重要关联规则发现能力。

Ad-hoc网络的负载自适应MAC协议

基于Ad-hoc网络,提出一种负载自适应MAC协议——LAP。该协议综合考虑了站点个数、帧长度和帧到达率对网络负载的影响,并引入负载因子评估当前网络的负载状况。当负载因子小于切换阈值时,LAP采用基于竞争的CSMA/CA机制;反之,则采用基于非竞争的Token-Ring机制。仿真证明,该协议能在重负载和轻负载环境中有效控制接入延时,最终提高网络实时性。

企业融合通信智能业务托管系统关键技术及应用开发

无线传感网是由微型传感器和信息采集网络组成的一种全新的信息获取平台。提出并实现了基于Zigbee的无线传感网在海底观测设备实时监测中的应用。该系统利用低频无线传感网技术,把海底观测监测设备的实时姿态信息传递给用户,能让用户及时了解仪器工作状态和故障信息,从而能有效地探测仪器设备的运行异常情况,减少和消除因仪器姿态异常引起的无效观测数据,提高了海底观测系统地工作效率和可信度。同样适用于其它水下设备姿态和相关信息的监测,有较大的推广价值。

未来“宽带多媒体终端”的实现

随着通信的手段越来越多样化，人们对通信的要求也将趋于多样。但是，电话作为传统的通信终端，跟几十年前相比却仍然没有多大的变化。如今宽带的普及必将带来终端的革命，可以预见下一代的通信终端——“宽带多媒体终端”将逐步进入百姓家庭。为我们带来融数据、视频和语音为一体的全方位通信。