基于数据驱动的范数最优迭代学习控制

在系统模型确定的前提下,传统的范数最优迭代学习控制(NOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪精度。但是在实际控制过程中,系统模型参数往往是变化的,从而导致控制器性能的下降。为此,提出了一种基于数据驱动的范数最优迭代学习控制方法。以系统的输入输出为依据,建立系统估计模型的代价函数,对代价函数进行偏微分处理,得到一种基于数据驱动的非参数模型辨识方法,最后将此模型辨识方法和NOILC相结合。实验结果表明:针对时变系统,此控制方法的跟踪误差为NOILC(Norm optimal iterative learning control,NOILC)的57.1%,并且相比NOILC提前5次收敛。因此,提出的方法能有效改善时变系统的跟踪性能。

基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控制架构

[目的]旨在解决现有主动隔振系统集中式控制架构可靠性低、抗风险能力弱、实时性低的问题,结合隔振系统与边缘计算研究现状,设计一种基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控制架构。[方法]首先,分析集中式与分布式控制方法的特点;然后,对控制系统整体架构进行研究,设计系统的层次结构与整体架构,将其划分为云、边和端3个层次,并详述各层的架构设计与联系;最后,设计实验平台,通过实验测试系统的可靠性和实时性。[结果]结果表明,所设计的系统架构在突发状况下依然正常运行、稳定可靠,可将时钟同步偏差缩小到1μs,提高了系统实时性。[结论]该系统架构设计合理、高效,可有效提升隔振系统的可靠性、抗风险能力和实时性。

基于无迹卡尔曼滤波的精密时钟同步算法

工业以太网中,各设备对时钟同步精度的要求越来越高。以IEEE1588协议理论为基础,设计一种基于无迹卡尔曼滤波的时钟同步算法。通过对PTP得到的时间差进行观测,获取对下一个周期时钟偏差、时钟频率的估计值,使用该估计值校正从时钟频率和时钟偏差,以保证时钟同步。实验证明,该方法能够有效提高时钟同步精度。

一种基于动态残差的自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器定位算法

针对标准无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法无法满足移动机器人在不平整地面运动时高精度定位要求的问题,结合抗差估计理论,提出了一种自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器(ARUKF)定位算法。ARUKF根据动态残差对UKF的预测值进行抗差自适应调整,减小了外部干扰对系统预测值的影响,提高了系统的精度与鲁棒性,通过减少采样过程的运算量加快了运算,并提高了系统实时性。仿真和现场测试结果表明,相较于UKF算法和基于Sage-Husa的改进UKF算法,ARUKF算法对不平整地面产生的扰动能更快收敛,具有更加优异的精度、鲁棒性和实时性,平均距离误差小于2 mm,平均角度误差小于0.016 rad,可以满足更苛刻的建筑施工现场放线要求。

基于路径评价模型的自适应轨迹跟踪控制

针对现有移动机器人轨迹跟踪控制主要考虑自身位姿误差,未考虑路径曲率对跟踪控制的影响,为了进一步提高智能移动放线机器人的跟踪精度,提出了一种基于路径评价模型的控制方法(trajectory evaluation model controller,TEMC)。建立移动机器人运动学相关模型;为了描述参考路径与机器人之间的几何关系建立了路径评价模型(trajectory evaluation model,TEM),并引入曲率及曲率变化率对路径复杂度进行定义,同时综合路径复杂度与位姿误差因素设计了路径评价函数;借助BP神经网络,提出了一种基于路径评价模型的控制器,并给出了稳定性证明;通过仿真实验证明了路径评价模型的有效性,并通过实验法给出了路径评价模型中核心参数的取值范围,同时TEMC跟踪精度相较于传统自适应反演控制器提升了48%以上。

胃肠超声充盈造影与胃肠镜在胃肠疾病中的应用比较

目的探究胃肠超声充盈造影与胃肠镜在胃肠疾病中的应用比较。方法选取河西学院附属张掖人民医院超声科2022年4月~2022年9月收治的82例胃肠疾病患者作为研究对象,对其资料进行回顾性分析。两组均进行胃肠超声充盈造影检查、胃肠镜检查。将病理检查结果当做金标准,对充盈造影结果与胃肠镜结果、病理检查结果比较,对比三者诊断效果。结果与胃肠镜检查结果相比,胃肠超声充盈造影检查的诊断符合率为93.33%(70例/75例)。与病理检查结果相比,胃肠超声充盈造影检查诊断的胃间质瘤符合率为100%,上消化道恶性肿瘤85.71%,总符合率为88.61%(70例/79例)。以病理检查结果为金标准,胃肠超声充盈造影诊断和胃肠镜诊断的灵敏度分别为85.71%、91.67%,特异度为16.67%、10.00%,准确性为75.61%、81.71%,阳性预测值为85.71%、88.00%,阴性预测值为16.67%、14.29%,差异无统计学意义(P>0.05)。结论与胃肠镜检查和病理检查相比,胃肠超声充盈联合超声造影在胃肠疾病诊断中有较高的准确率,可作为胃肠疾病检查的补充,适用于依从性较差的患者。

基于工业机器人的焊缝参数自适应控制方法

针对焊接机器人作业过程中焊接参数不能实时调整的问题,提出一种自适应焊接系统,能根据不同的焊缝间隙实时改变焊机的电流电压及焊接速度。探讨焊缝间隙的实时测量,分别对不同间隙情况的DC03板材进行不同焊接速度以及不同送丝速度下的焊接实验,,并对其对接焊缝进行抗拉强度分析,得到了最佳参数。试验验证,自适应系统在焊接过程中能自动调整相关参数,找出不同间隙板材与送丝速度、焊接电流与焊接电压变化的最佳值,获得最优焊接质量。

基于实时以太网的多轴运动控制网络的研究

在现代机械制造中,多轴运动控制的应用已经非常广泛,为了有效协调同步各个轴的运动过程,实现高精度的多轴运动控制,一个实时高效的数字通信网络是必不可少的。本文首先介绍了网络化多轴运动系统模型,然后通过分析多轴运动系统对网络通信的需求,提出了一种基于实时以太网的多轴运动控制网络的模型。

基于CAN/LIN总线的车载通信网络设计

随着汽车上的电控系统数量越来越多,各系统之间大量的数据通信会产生诸如电路复杂、线束增加、可靠性下降等问题。本设计提出了一种基于CAN/LIN总线的车载通信网络的低成本解决方案,其中将CAN总线网络应用在高速驱动系统,LIN总线网络应用在低速的车身控制系统,两者通过网关进行数据交换。经过测试,本车载通信网络设计合理,通信可靠,能够实现CAN/LIN数据的透明传输。

基于弧度步长的列车闸瓦图像分级匹配方法

针对货运列车运行故障动态检测系统中闸瓦缺失故障的检测,提出一种基于弧度步长的图像分级匹配方法。截取正常闸瓦图像作为模板,经预处理后计算其轮廓不变矩;在待检图中提取车轮外圆,并于该圆心处新建直角坐标系,取第四象限圆弧,以选定弧度为步长取圆弧上点作为一级遍历限定路径,遍历计算待检图模板窗口的轮廓不变矩,采用归一化相关匹配法对相似性进行度量,然后由一级遍历最大相似值及其坐标计算二级遍历动态区域进行小范围遍历,最终确定闸瓦区域。对比实验结果表明,该算法能有效避免待检图复杂背景对匹配的干扰,保证定位准确的同时极大地提高了检测效率,满足闸瓦缺失故障检测的实时性要求。

三元锂离子动力电池挤压损伤容限的试验研究

电动汽车发生碰撞后动力电池受到挤压变形时,存在热失控风险。为得到电池的挤压损伤容限,该文基于某镍钴锰(Li-Ni CoMnO_2,NCM)三元锂离子动力电池进行挤压试验。对电芯不同方向进行挤压试验,分析不同方向抗挤压能力以及发生挤压热失控的失效模式;对模组分别进行2个方向的挤压试验,研究其挤压失效形式。结果表明:电芯在长度方向比宽、高方向,更易发生挤压失效;挤压失效模式具有不确定性;该电芯挤压损伤容限为10 mm;模组长度方向挤压更易发生热失控,与电池单体一致。该结果可为动力电池包的安全布置设计及仿真失效判定提供参考。

基于CoDeSys的电动公铁两用牵引车控制系统设计

为解决铁路车辆检修和铁路货场的小批量调车作业问题,设计了一种基于CoDeSys的电动公铁两用牵引车控制系统。以双舵轮驱动转向单元为基础,完成了主要硬件选型和控制系统硬件结构设计。引入CAN总线通讯技术,采用CANopen通讯协议,设计了整车控制系统的软件结构。利用CoDeSysV2.3的开发环境,完成了软件程序的设计。通过对整车的调试,实现了牵引车的纵向平移,横向平移,对角线平移,圆周转向,橡胶轮手动调直、自动调直,无级变速,行车途中的自动刹车,橡胶轮调直和转向角度的准确。最终实现了牵引车的自由行走和牵引功能,达到了预期的效果。

基于DMS和EDF的CAN总线混合调度算法

针对CAN总线调度问题,分析了CAN网络中信息帧发生传输错误的概率化最大响应时间,融合DMS算法的可预测性良好、处理器开销低以及对数分区EDF算法的灵活性强、网络利用率高的特点,提出一种考虑消息关键性的混合调度算法;在上述研究基础上,利用MATLAB/SimEvents工具箱建立CAN网络模型,并对3种调度算法进行了仿真,当网络利用率达到约85%时,混合调度算法丢包率为0.8%,但丢失的数据不包含硬实时消息,而且成功降低了处理器的额外开销时间,仿真结果表明混合调度算法既能提高系统的实时性,又能减小处理器的运算负担。

一种基于改进人工势场法的局部路径规划算法

针对在存在复杂障碍物的环境中,利用人工势场法进行移动机器人路径规划时出现的局部最小值和目标不可达问题。本文提出了一种基于凹形障碍物补齐的改进人工势场法进行局部路径规划。首先,通过对凹形障碍物补齐,防止机器人进入局部最小值区域。然后,通过新增距离影响因子,改进了斥力场函数,使目标点成为全局势场中的最小点,防止机器人陷入目标不可达区域。最后仿真结果表明,本文所提出的改进人工势场法可以解决存在复杂障碍物的环境中的局部最小值问题和目标不可达问题,并且相对于其他算法,可以有效减少路径补偿,提高规划效率。

单舵轮AGV路径跟踪控制方法的研究

针对单舵轮AGV路径跟踪问题,建立了其运动学模型和位姿误差模型,以位姿误差和前馈控制作为输入,以舵轮速度和舵轮偏转角作为输出,设计了单舵轮AGV的路径跟踪控制器。考虑到参考路径在直线与标准圆弧过渡处的曲率突变对单舵轮AGV路径跟踪精度和平稳性的影响,设计了一种基于连续曲率曲线的局部路径规划方法,并应用于路径跟踪控制器中。通过仿真和样机实验,单舵轮AGV在稳定状态左右摆差可达,验证了该控制方法的有效性和可行性。

基于超宽带技术的室内无线定位系统设计

针对室内无线定位存在的动态性强、传输距离短、抗多径效应差、定位精度差、室内环境复杂等问题,通过超宽带信号在基站和标签之间的飞行时间测得基站和标签的距离。将这个距离值上传给上位机,上位机再通过加权质心算法计算出标签位置坐标。分别进行静态和动态实验,分析定位系统在视距和非视距情况下的定位误差。实验结果表明:超宽带无线定位系统定位精度较高,在室内视距情况下可以高达10 cm左右;在非视距环境下,由于受到的干扰较大,定位精度在30 cm左右。

双轮差速移动机器人轨迹跟踪混合控制算法研究

针对双轮差速移动机器人轨迹跟踪问题,提出一种基于前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制算法。首先,对双轮差速移动机器人的运动学、动力学以及位姿误差进行数学建模。其次,为保证移动机器人轨迹跟踪的快速收敛,采用前馈控制并结合位姿误差设计出运动学控制器;为保证移动机器人在速度上的跟踪性能,采用前馈解耦补偿器,加入干扰观测器,运用具有积分链式结构的微分器,设计出动力学控制器;将动力学控制器加入到运动学控制器中,设计了前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制器,并用Lyapunov函数直接法证明了系统的收敛性和稳定性。最后,通过仿真和样机验证,机器人稳定运行时左右摆差可达±9mm,证明了该混合控制算法的有效性和可行性。

基于双迭代学习-交叉耦合的双轴误差控制

在双轴高精度轮廓加工中,单轴的跟踪误差和双轴间运动不协调产生的轮廓误差都会影响加工精度。文章提出了一种基于双迭代学习-交叉耦合的双轴运动控制策略,将单轴的迭代学习控制(iterative learning control,ILC)与双轴的交叉耦合控制(cross-coupled control,CCC)以及轮廓误差的ILC相结合。单轴的ILC用来改善单轴的跟踪性能,减小单轴的跟踪误差;双轴的CCC用以增加各轴之间的匹配程度,减小轮廓误差;轮廓误差的ILC可以提高轮廓的跟踪性能,进一步削减轮廓误差。仿真结果表明,双迭代学习-交叉耦合控制系统不仅能够有效降低单轴的跟踪误差,而且能显著减小轮廓误差。

基于虚拟仪器的钻井工程无线监控系统

在传统的钻井工程监控系统中,使用有线电缆传输现场信号,存在布线复杂、成本高、维护困难等缺点.而本设计基于虚拟仪器,使用无线传感网络(WSN)来传输数据,使得系统部署简单,结构灵活.在硬件上,使用NI公司的无线节点;软件上,采用模块化设计实现对钻井工程的系统演示、数据采集、数据查询和数据报警等功能.系统结构紧凑,测试表明其工作稳定.

基于自适应UKF的移动机器人室内定位算法研究

在复杂室内环境下,移动机器人一般采用多传感器融合的方法来实现精准定位。针对实际噪声和先验噪声统计特性不同而导致无迹卡尔曼滤波(UKF)算法精度急剧下降的问题,本文以双轮差速移动机器人为研究对象,提出了一种自适应UKF定位算法。首先,以UKF算法为基础,融合里程计、陀螺仪、激光雷达定位系统等传感器数据;然后,根据激光雷达定位系统的误差统计特性,预先校准观测噪声的均值和协方差矩阵,并采用自适应噪声估计器在线估计未知系统噪声的统计特性,来提高滤波的数值稳定性,减小状态估计误差;最后,使用搭载激光雷达R2000的双轮差速车MIR100进行实验,并与UKF算法的估计结果进行对比。实验结果表明:自适应UKF定位算法具有较强的鲁棒性,能够在复杂室内环境下实现较高精度的位姿估计。