基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学

简要介绍MATLAB Robotics Toolbox在机器人学仿真实验教学中的基本应用,具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等。该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并能分析真实机器人控制时的实验数据结果,因此非常适宜于机器人学的教学和研究。

基于MATLAB中calibration toolbox的相机标定应用研究

相机标定的目的是确定相机的几何和光学参数以及相机相对于世界坐标系的方位。cal-ibration toolbox作为一个标定工具,容纳了如Tsai、Faugeras等多种经典的标定方法,从自主标定的使用方面详细介绍了calibration toolbox的使用方法。

Matlab语言的Neural Network Toolbox及其在同步中的应用

介绍Matlab神经网络工具箱的相关情况及基本应用。结合一些简单的例子进一步对神经网络工具箱中的一些函数及神经网络结构解释和说明。通过该说明明确神经网络工具箱的相关应用,并利用神经网络在同步中的应用进行简单的介绍。通过仿真验证神经网络在同步中的可行性。

利用OPC Toolbox在Matlab中实现实时数据的获取

本文介绍了Matlab新推出的工具箱OPC Toolbox,以命令行方式和GUI方式给出了在Matlab中获取实时数据的方法,并根据实时数据绘制了趋势图。

Matlab/NNToolbox在压力传感器温度补偿中的应用

压力传感器易受温度、磁场等外界因素的干扰,其测量精度会受到影响。以对温度干扰最敏感的压力传感器为例,阐述如何应用Matlab软件提供的神经网络工具NNToolbox来实现压力传感器的温度补偿。补偿结果表明:温度对压力传感器的干扰波动由补偿前的22%减小到补偿后的1.1%,压力传感器的测量精度提高了20倍。由此可见,利用Matlab/NNToolbox对压力传感器温度补偿具有简单精确、补偿效果明显、灵活性强等优点。

基于MATLAB/Robotics Toolbox的六自由度机械臂仿真

设计了一种六自由度的机械臂,用D-H法建立数学模型,并运用MATLAB中的simulink模块对机械臂的运动学和路径规划问题进行了仿真。给出关节变量值,求解机械臂末端姿态;已知空间姿态,求解关节变量;采用改进点到点的路径规划,得到了仿真时间为2s,间隔为0.025s的机械臂末端运行轨迹图,进而得到机械臂末端在坐标空间的姿态和速度、加速度的关联图形。仿真结果作为机械臂控制系统设计的依据。

基于MATLAB Robtics Toolbox的机械臂轨迹仿真研究

本文基于MATLAB Robtics Toolbox建立MOTOMAN-HP0020D-A00机械臂仿真模型,并进行机械臂正逆运动学仿真,验证模型的正确性。最后,采用七次多项式插值算法完成机械臂轨迹规划。结果表明。算法准确合理,可为后续机械臂控制设计提供依据。

Matlab Robotics Toolbox逆运动学数值解分析

介绍了机器人逆运动学数值解求解方法,详细分析了基于雅克比逆矩阵与雅克比转置矩阵的数值解原理,并给出在雅克比矩阵为奇异矩阵的情况下机器人运动方程的近似解。以Puma560机器人为例,对Matlab R obotics Toolbox逆运动学库函数进行验证,结果表明ikine6s函数能很好的解决六轴机器人逆运动学,具有较高的精度。

基于MATLAB的M-20iD/35机器人运动学仿真与轨迹规划

为了实现弹体车削加工单元的自动上下料路径的优化,针对典型六自由度的发那科M-20iD/35型工业机器人的运动轨迹进行了研究,根据改进D-H参数描述机器人的空间坐标系位置及连杆的参数,进一步对机器人正、逆运动学分析求解;基于MATLAB Robotics Toolbox建立机器人仿真模型并得出仿真结果及参数变化的可视化曲线图像,分析验证其数学模型的正确性;最后利用五次多项式对上下料机器人发那科M-20iD/35进行工作空间的轨迹规划,得到连续且平滑的轨迹曲线。仿真结果表明,研究得到的机器人轨迹运行平稳,各关节性能状态良好。

利用MATLAB进行有效的模型风险管理

随着金融市场的复杂性和不确定性不断增加,模型风险管理成为金融机构和投资者面临的重要挑战之一。本文旨在探讨利用MATLAB进行有效的模型风险管理的方法和实践。首先,介绍了模型风险的定义和分类,并阐述了模型风险管理的重要性。其次,探讨了MATLAB在金融领域的应用,以及在模型开发、验证、风险量化和监控中的角色。再次,对模型风险管理的数学基础进行了详细阐述,包括模型评估指标与方法、模型验证与校准方法以及模型风险量化模型。从次,针对MATLAB工具箱在模型风险管理中的具体应用进行了深入探讨,包括金融工具箱、量化金融工具箱以及数据分析与可视化工具箱的应用。最后,通过实证研究和案例分析,验证了利用MATLAB进行模型风险管理的有效性,并展望了基于MATLAB的模型风险管理的未来发展方向和应用前景。

基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型

在电力系统负荷预测中,组合预测是一种较为有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理,要求参加组合预测的模型误差能保持稳定,但电力负荷预测结果的误差往往是非均匀性的。针对上述做法存在的问题,提出了基于人工神经网络的组合预测模型,利用人工神经网络对复杂非线性系统的拟合能力,通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重。同时,为了避免用常规语言建立人工神经网络负荷预测模型存在的模型结构复杂、训练时间长等缺点,利用Matlab神经网络工具箱建立组合预测模型,该模型不仅编程简单,而且收敛速度快。算例表明了该模型的实用性和有效性。

基于MATLAB平台的传感器优化布置工具箱的开发及应用

传感器的合理布置是结构健康监测系统有效实施的关键技术之一。总结了几种常用的传感器优化布置准则和方法,以大型科学计算软件MATLAB作为平台,基于命令行M文件编程和GUI辅助的图形界面设计两种方式,集成开发一个传感器优化布置工具箱,功能涵盖:逐步累积法、逐步消去法、广义遗传算法以及有效独立法;详细介绍工具箱的构建流程和操作方法,并以东北第一高楼大连世贸大厦为例,进行传感器优化布置方案的选择,结果表明该工具箱界面友好、操作简便、功能丰富、扩展性好,能为结构健康监测系统快速地提供一套传感器优化布置方案。

基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究--以塔城地区乌拉斯台河为例

塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件,从而形成了众多中小河流,而中低山带季节性积雪的消融又使河流呈现出春汛的特点,使得径流年内分配不均,对塔城地区水资源配置极为不利,开展径流量的预测研究,将为水资源的优化配置提供科学的理论基础。文章以塔城地区乌拉斯台河为例,根据其年径流量(1966—1995年)序列的长期变化特征,利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数,实现BP网络对年径流量的预测研究。从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性。

基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究

参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,并对预测结果进行对比分析。结果表明:小波神经网络模型预测结果精度均在2级以上,与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值达到5.5%,准确性优于灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,达到较好的预测效果,为参考作物腾发量预测提供新方法。

MATLAB环境下的系统辨识仿真工具箱

介绍了在MATLAB环境下构建一种新的系统辨识仿真工具箱(SIST:SystemIdentificationToolbox)的原理与实现,讨论了在MATLAB环境下工具箱的数据和算法结构形式,以及利用GUIDE完成图形界面的设计,用MATLAB与C++混编技术实现物理系统的I/O接口和系统辨识模型与算法、报告文件(report)和帮助文档等功能模块的编程。这种在MATLAB环境下开发的系统辨识仿真工具箱,具有功能丰富、可扩展性好、使用方便、操作直观等特点。还给出了实际使用例,证实工具箱的有效和可靠,可作为辨识研究和教学的辅助工具。

基于MATLAB的机器人运动仿真研究

按照一定的要求对一种柱面坐标机器人进行了参数设计,讨论了该机器人的运动学问题,然后在MATLAB环境下,用Robotics Toolbox对该机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行了仿真.通过仿真,观察到了机器人各个关节的运动,并得到了所需的数据,说明了所设计的参数是正确的,从而能够达到预定的目标.

MATLAB优化工具箱在钢结构截面优化中的应用

利用MATLAB优化工具箱对钢结构截面进行优化 ,具有结果可靠、方便快捷等优点。通过对单、双轴对称组合工字形梁截面的优化结果的分析 ,提出了在不同情况下 ,该两种组合工字形梁各自的适用条件。

基于Matlab/Simulink电力系统仿真工具箱的拓展

在Matlab/Simulink环境下,建立直流锅炉机组蒸汽压力模型,并通过扰动实验对该模型进行验证,然后采用Simulink软件包中的模块封装技术将其封装成一个子系统模块,最后将其添加到SimpowerSystem模块库中以此来补充电力系统工具箱中所缺乏的锅炉模块,从而使SimpowerSystem模块库更加完善。

基于MATLAB的BP神经网络在煤巷锚杆支护设计中的应用

采用MATLAB的BP神经网络工具箱,建立了巷道围岩主要影响因素与支护形式和支护参数之间的高度非线性BP神经网络模型。通过对算例结果的分析,验证了基于MATLAB的BP神经网络应用于煤巷锚杆支护设计的可靠性、可行性和高效性,这表明了BP神经网络方法在锚杆支护设计中具有一定的推广价值。

应用MATLAB神经网络工具箱对动力煤特性的研究

在 MATL AB环境下应用神经网络工具箱对动力煤的特性如低位发热量、着火稳燃指数、燃烬指数、综合结渣指数等进行预测 ,取得了较好的效果。与常规的研究方法相比 ,采用神经网络方法可以获得较高的精度 ,证明这是一种很好的研究方法。