考虑电磁干扰的差动式电容力矩传感器动态校准方法

在差动式电容力矩传感器校准过程中,受设备电磁干扰的影响,造成校准结果存在较大偏差。为解决这一问题,在考虑电磁干扰的前提下,提出差动式电容力矩传感器动态校准方法。在差动式电容力矩传感器存在电磁干扰的情况下,采用小波变换方法抑制传感器中的电磁干扰。通过差动式电容力矩传感器的组成结构构建参数化数学模型,获取动态激励和结构响应两者之间的频域传递关系,利用最小二乘法分析传递函数的频域几何关系式,对传感器展开动态解耦和动态补偿。通过冲击剪断装置形成的力矩信号对传感器动态标定,利用检测电路测量阶跃信号对标定结果校准,完成差动式电容力矩传感器动态校准。实验测试结果表明,所提方法可以获取满意的动态校准结果。

基于半监督算法的高光谱影像特征提取仿真

高光谱影像包括待测物的空间、光谱和辐射三重信息,且图像信息具有维度高、空间相关性弱、特征非线性强的特点,导致其空间特征序列混乱,特征提取难度大。于是提出基于半监督算法的高光谱影像特征提取方法。应用半监督算法对高光谱图像中的高维数据降维处理,并基于降维结果完成高光谱图像的去模糊。高光谱图像完成降维去模糊后,根据特征学习模型学习高光谱影像数据,获取图像深层特征。在像元空间内对深度特征以及空间信息完成空、谱的联合,实现高光谱影像特征的提取。实验结果表明,所提方法应用下影像特征点在特征空间内聚类效果好,查全率和查准率均能达到95%以上,说明上述方法的应用性能更优。

基于膜计算的搬运机器人轨迹规划和模型预测控制

针对复杂环境下搬运机器人存在轨迹规划效率低、跟踪控制误差较大及系统不稳定的问题,提出基于膜计算及模型预测的搬运机器人轨迹优化控制方法。首先,针对传统动态窗口算法在速度采样空间中采用均匀等分的方式进行采样,导致轨迹规划效率低的问题,设计了一种基于膜计算粒子群算法改进的搬运机器人动态窗口算法。借助粒子群的随机性和膜计算的分布式并行计算能力对传统动态窗口算法进行优化设计,不断迭代得到最优路径;其次,针对搬运机器人系统模型的非线性特点,采用线性模型预测控制方法完成轨迹跟踪,通过构建预测模型、设定目标函数及设计积分器来完成高精度轨迹跟踪。实验结果表明,在稀疏障碍物和复杂障碍物2种实验场景中,改进后的算法在路径长度、时间及步数上平均减少了15.07%、6.72%、7.68%,且所提的模型预测控制方法在跟踪精度、系统鲁棒性方面都具有一定的优势。

基于改进T-S模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪

针对弧焊机器人在实际作业中受到诸多不确定因素的影响,导致弧焊机器人焊接轨迹偏离预期轨迹的问题,提出一种基于改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪方法。采用图像识别技术识别并定位焊缝,通过坐标转换,确定焊缝中心线在机器人坐标系中的位置坐标。利用蚁群算法根据焊缝中心线在机器人坐标系中的坐标,搜索从起始位置到目标位置的最优焊接路径。设计了一种改进区间二型T-S模糊模型,通过视觉传感器实时获取新的焊缝信息,计算轨迹误差,以此为输入,利用改进T-S模糊模型对机器人的运动轨迹进行实时调整。实验结果表明,采用改进T-S模糊模型后,机器人轨迹跟踪离散度均降至1 mm以下,弧焊机器人轨迹与预期轨迹高度重合,比传统方法跟踪离散度大大降低。

基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法

对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明:应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。

基于变换折衷阈值的多分辨图像双边滤波仿真

为了有效解决多分辨图像内存在噪声的问题,提出一种基于视觉灵敏度的多分辨图像双边滤波算法。通过粗糙集理论初步判断多分辨图像内的噪声,利用视觉灵敏度对判断结果展开修正。通过双边滤波器将噪声图像分解为高低频两个部分,高频部分使用Curvelet变换折衷阈值,根据设定的阈值保留多分辨图像中更多的边缘纹理细节。将低频图像和处理后的高频图像重构,获取经过滤波处理后的多分辨图像。实验结果表明,所提算法可以精准检测出多分辨图像内存在的噪声,同时能够获取满意的多分辨图像滤波结果。

基于UWB定位的智能跟随车系统设计

本文基于超宽带技术(UWB)设计了一款定位与跟踪智能小车^([1]),实现了高精度的定位和跟踪功能。通过三边定位算法计算出小车在基站中的位置,实现精准定位,通过安装在小车车头上的两个UWB模块测试与目标UWB模块的距离和角度实现距离和角度的跟踪。实验测试结果表明,小车具有高精度定位和灵活的跟随功能。

基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制方法

爬壁机器人姿态调节受其运动状态的影响,控制中心难以实时纠正爬壁机器人方向与角度,存在机器人运动失衡的问题,为此设计基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制方法。建立机器人运动方程与静力学方程,判断机器人运动失衡状态,采用径向基神经网络对爬壁机器人姿态进行纠偏控制,并通过控制中心传输指令,实现基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制。实验结果表明,应用所提方法后爬壁机器人偏航角、俯仰角误差与滚转角的误差平均值分别为0.20×10^(3)、0.15×10^(3)、0.45×10^(3) rad,在无干扰和有干扰的情况下,所提方法控制后到达的位置与目标位置的最大误差分别为2及10 m,体现了爬壁机器人姿态调节控制的优异性能。

双螺杆挤出压片机调速系统改进

密炼机间歇性的工作方式,和橡胶特有的高弹性,使得双螺杆挤出压片机控制系统存在着非线性、时变性等复杂的问题。为了解决这些问题给传统双螺杆挤出压片机调速控制系统带来的缺陷,采用橡胶工业控制中普遍使用的PLC可编程控制器实现模糊控制算法,将两者的优势有效地结合起来,可方便企业工厂在不增加硬件设备成本的前提下提高双螺杆挤出压片机的控制系统性能。

基于卡尔曼滤波四旋翼无人机控制系统设计

根据四旋翼无人控制系统的机理,设计四旋翼无人机控制系统平台;根据姿态控制的要素和方法,首先对所采集的姿态信息进行算法解算,然后通过互补滤波器和卡尔曼滤波器对姿态信息进行滤波仿真对比;通过仿真对比验证卡尔曼滤波器更适合四旋翼无人控制系统姿态信息解算。

课程包在高职教学改革中应用

在过去几年教学改革探索中,桂林电子科技大学职业技术学院积极到企业调研考察,了解企业对高职人才需求,建立了一套以职业素质培养为主线,以职业技能培养为重点,着力培养生产、管理、服务第一线需要的高等技术应用型专门人才教学模式,其中电气自动化技术专业以岗位技能为导向,与企业进行校企合作将专业课程打包授课,通过课程包学习,学生可以零培训进入企业工作。

四旋翼无人机姿态角算法设计

随着信息技术发展,无人机应用日趋广泛。依据四旋翼无人机飞行器姿态角的控制要点和求解方法,应用MPU-6050传感器采集飞行器的姿态信息;根据所采集的姿态信息求解出三个姿态角:仰俯角、横滚角和偏航角;为了降低姿态角合成过程中硬件误差,采用了卡尔曼滤波方法对控制系统精度影响,为了验证所用滤波技术的效果,应用Matlab/Simulink软件进行模型建立和仿真分析,结果表明,卡尔曼滤波适合四旋翼无人机飞行器的姿态解算。

浅谈智能感知课程改革

从教学方法和考核方式等方面进行探讨,本文提出了改进智能感知课程教学效果的若干方法。项目驱动教学方法为主要手段,引导式和讨论式为辅助方法。本文主要采用项目实践考核,并且进行教学过程考核。

双足机器人步态控制的C4.5决策树算法研究

为了提升双足机器人步态控制的稳定性,提高质心高度控制效果,提出一种面向双足机器人步态控制的C4.5决策树算法。通过模仿人类步行轨迹周期性变化,得出机器人步行的变化规律,运用正运动学计算出机器人关节运动角度以及实时状态信息,获得机器人质心的最优修正结果,修正质心轨迹,通过分析逆运动学求得双足机器人稳定运行条件。构建决策树模型,得出特征属性等数据集,基于信息摘以及决策树增益率构建出C4.5决策树,并对决策树实施剪枝处理,实现能够完成步态控制的C4.5决策树算法设计。实验结果表明,所提方法能够提升步态控制效果,保证机器人运动的稳定性。