绵羊精液中X、Y 精子比率快速评价方法的建立

研究旨在建立以TaqMan荧光PCR为基础的快速检测绵羊X、Y精子比率的方法,为绵羊X、Y精子分离技术的发展与应用提供技术支撑。试验分别针对X、Y染色体特异性基因F9和SRY设计引物与探针,以绵羊基因组DNA为模板进行片段扩增、质粒连接、扩增提纯后按不同比率混合构建标准曲线,计算拟合方程。并通过对3份商用X、Y性控精液及2份鲜精进行测定来检验方法的准确性、稳定性及可靠性。结果表明,商用X性控精液中X精子的比率分别为(89.46±3.37)%、(89.86±2.85)%、(90.02±2.19)%,商用Y性控精液中Y精子的比率分别为(89.02±2.68)%、(88.21±2.63)%、(88.72±3.93)%,检测结果与质控报告所标注的X、Y精子比率无显著性差异(P<0.05)。鲜精的检测结果表明,X、Y精子比率分别为(49.86±2.90)%、(49.30±2.10)%,与理论值50%无显著性差异(P<0.05)。综上,研究建立的以TaqMan探针荧光定量PCR为基础的快速检测绵羊X、Y精子比率的方法速度快、检测所需精液体积小,准确性、稳定性及可靠性高,能够为绵羊X、Y精子分离检测提供技术支撑。

快速反射镜双X-Y轴控制的仿真研究

介绍了用于复合轴式光电精密跟踪的双X-Y轴FSM控制系统,即增加了与原X-Y控制轴成90°的2个虚轴,以实现对误差变化量的控制。仿真测试表明:该子系统可以对主系统高频噪声进行有效抑制,较单X-Y轴控制精度提高了6″。

偏距对改进X-Y双轴式光电跟踪系统跟踪性能的影响

天顶跟踪盲区是地平式光电跟踪系统的固有缺陷。X-Y双轴式光电跟踪系统(规则X-Y双轴式)可以解决过顶跟踪问题,但跟踪范围极为有限,把视轴沿X轴方向平移偏距D,形成一种改进的X-Y双轴式光电跟踪系统,即偏X-Y双轴式光电跟踪系统。偏X-Y双轴式光电跟踪系统可以解决过顶跟踪问题,其跟踪范围与规则X-Y双轴式光电跟踪系统相比有很大提高。由D引入的跟踪误差可以忽略或修正,但具有更大的地平面跟踪盲区。

一种永磁直线电机驱动X-Y平台精密轮廓跟踪控制策略

为了解决轮廓误差模型的不准确对循迹系统的影响,提出一种新的轮廓误差模型,该模型利用跟踪误差与进给率等信息定义轮廓误差,是一种改进式的等效切线轮廓误差模型。同时,为了减少直驱式X-Y平台在循迹跟踪过程中产生的轮廓误差,采用了位置PDF控制与轮廓TCC补偿控制相结合的整合式控制策略。PDF控制使位置伺服系统具有较好的鲁棒性,TCC轮廓补偿控制可以对轮廓误差进行实时的补偿。实验结果表明,该文所提出的改进式轮廓误差模型无论是在低进给率或高进给率条件下,都可以实时且有效地计算出循圆跟踪系统的轮廓误差,并使X-Y平台满足高精度轮廓跟踪的要求。

一种快速简便测定单轴晶体x(y)轴及半波电压的方法

ＫＤＰ，ＤＫＤＰ等单轴晶体在激光技术中通常被作为激光器的Ｑ开关使用，在实际应用中，晶体的ｘ（ｙ）轴及其半波电压的标定为激光器的调试带来很大方便，我们介绍一种快速简便测定单轴晶体ｘ（ｙ）轴及其半波电压的方法。

x-y平面3D打印的交叉耦合矢量控制研究

目的研究3D打印机下x-y平台的双轴矢量控制精度。方法介绍永磁电机的数学模型,同时对系统的轮廓误差进行描述,对变增益交叉耦合矢量控制算法进行分析。在Matlab/Simulink软件中对两轴变增益交叉耦合矢量控制进行仿真并分析。结果变增益交叉耦合矢量控制算法能将轮廓误差控制在0.01 mm之内。结论通过变增益交叉耦合算法,提高了系统的鲁棒性,并且减小了系统的轮廓误差。

基于单一DSP的X-Y平台控制器设计

在研究永磁同步电机数学模型和直接转矩控制理论的基础上,介绍了一种基于单一DSP芯片的X-Y平台全数字交流伺服控制系统.该系统以T I公司先进的电机控制专用芯片TM S320F 2812为核心,充分利用其丰富的端口资源、快速的运算处理能力,并融合直接转矩控制算法结构简单、对系统参数依赖小、动态响应优良等特性,大大减小了整个系统的体积,降低了成本,提高了系统的鲁棒性.实验设计结果表明该系统控制性能优良.

基于PLC的X-Y数控工作台控制系统设计

针对国内数控改造所面临的一个实际问题,首先提出以PLC为控制核心的控制系统的总体方案,然后详细地描述了控制系统软、硬件的具体设计步骤,最后成功地实现了X-Y数控工作台的PLC精确控制,并通过实验验证了该控制系统的可行性。

直接驱动X-Y平台递归神经网络控制仿真

针对永磁直线同步电动机驱动的X-Y数控平台控制系统中存在的各种扰动,提出了一种基于自组织模糊递归神经网络的控制器设计方法,并利用切线-轮廓误差控制器对整体控制构架进行了整合式设计.该控制器融合了自组织模糊神经网络(SCFNN)和递归神经网络(RNN)的优点.仿真结果表明,所设计的控制系统对于参数的变化、外部的扰动等具有较强的抑制作用,减小了系统的轮廓误差,具有较强的鲁棒性.

光电平板显示器中X-Y扫描控制板的研制

X-Y扫描控制系统在光电平板显示器中将光电子源点阵化,并能控制通过孔道电子束的强弱,是一种全新的图像输入方式。我们使用光敏微晶玻璃研制了X-Y扫描控制板和X-Y电极并对其控制特性进行了测量。

基于X-Y定位平台的力/位置混合控制

在确定了X-Y定位平台系统数学模型的基础上,提出了一种力/位置混合控制方法。在位置控制部分,采用了基于重复控制补偿的PID控制方法。用重复控制作为误差补偿与传统简单的PID控制器相结合作为位置控制部分所采用的控制算法。在力控制回路中采用一种自适应模糊控制方法。通过引入一个切换函数来确定控制律形式,根据所设计的模糊规则对变量进行模糊化,通过解模糊得到控制律结果,自适应律是通过调制饱和度得到的。仿真结果表明,该控制方法能使系统的自适应能力和鲁棒性均有显著改善。

X-Y工作台定位误差动态测量与补偿的研究

在详细论述了精密长光栅与激光测振仪OFV-5000的测量原理和方法之后,将二者结合设计了一种X-Y工作台定位误差的动态测量与补偿方法,并且通过实验验证了该方法的有效性。

基于改进Elman网络的X-Y定位平台力/位置控制

利用X-Y定位平台进行抛光、磨削等作业时,需要在精确位置跟踪的同时对接触表面施加一定的期望力。针对此种受限X-Y平台系统,提出了一种基于改进Elman网络的力/位置控制器。将改进Elman网络用于X-Y定位平台的力控制回路中,利用改进Elman网络学习力控制中的不确定上界,并与反馈控制器结合,进一步确保了控制系统的稳定性,有效地提高了系统的精度和自适应能力。仿真结果表明了该控制方法在X-Y定位平台力/位置控制中的有效性。

X-Y定位平台自适应神经网络的摩擦补偿控制

针对X-Y定位平台中摩擦等非线性部分对控制精度的影响问题,提出了基于自适应神经网络的鲁棒控制策略。设计神经网络控制器对摩擦及干扰等不确定部分进行补偿,其网络逼近误差作为外界扰动通过鲁棒控制器消除,保证X-Y平台的定位精度;设计神经网络参数学习算法,保证权值的在线自适应实时调整。基于H∞的HJI理论证明了控制系统的稳定性,并保证了系统L2增益小于给定的指标。试验结果表明所提控制方法能够很好补偿摩擦模型,提高了定位精度,具有重要工程应用价值。

X-Y平台的模糊PID力/位置混合控制

在X-Y工作台进行打磨、抛光等作业时,保证位置跟踪精度的同时对接触面需施加一定的控制力.基于X-Y工作台动力学模型的基础上,提出一种力/位置混合控制方法.在位置控制回路,采用常规的PID控制方法.在力控制回路,采用自适应模糊PID控制算法.将模糊控制与PID控制相结合,实时对PID参数进行整定,提高系统的鲁棒性和自适应能力.运用MATLAB中fuzzy工具箱,通过和Simulink有机结合,降低了自适应模糊PID控制算法的仿真难度.仿真结果表明该方案相较于常规PID控制方法,位置控制精度和力控制精度有明显改善,提高了系统鲁棒性.

一种新型激光测量仪在X-Y工作台定位误差动态测量和补偿中的应用

论述新型激光测量仪OFV-5000的测量原理和方法,分析X-Y工作台定位误差的构成,指出滚珠丝杠的螺距误差是影响工作台定位精度的主要因素,结合实验室的具体情况设计了一种X-Y工作台定位误差的动态测量方法。在分析定位误差的基础上,提出采用前馈补偿方法减小定位误差,并通过实验证明前馈补偿对提高系统定位精度非常有效。

也谈分式函数U(x,y,z)=(axy+byz+cxz)/(k_1x^2+k_2y^2+k_3z^2)的最值问题

文[1]利用双判别式探讨了形如U（x,y,z）=（axy+byz+cxz）/（k1x2+k2y2+k3z2）（1）（其中 k1,k2,k3∈R+,a,b,c∈R）的三元二次齐次分式函数的最值问题.按照该文的解题途径,我们要进行多次讨论,需要解两个一元四次不等式,其最大的不足乃是无法得到一个便于操作的公式化结论.最近,笔者运用三角代换方法探讨以上问题,得到了较好的结果.令 x′=（k1）1/2x,y′=（k2）1/2y,z′=（k3）1/2z.则函数（1）右边成为记 a/(（k1k2）1/2)=λ1,b/(（k2k3）1/2)=λ2,c/(（k1k3）1/2)=λ3则原问题转化为探求形如U（x,y,z）=（λ1xy+λ2yz+λ3xz）/（x2+y2+z2）（2）（其中λ1,λ2,λ3∈R）的函数的最值.

基于RBF网络的不确定性X-Y数控平台自适应力控制研究

提出了一种基于RBF网络在线学习自适应力控制策略,将RBF网络用于X-Y定位平台的力控制回路中,利用RBF网络在线学习力控制中的不确定上界,并与反馈控制器结合,进一步确保了控制系统的稳定性,有效地提高了系统的精度和自适应能力。针对提出的控制策略,在改造后的GXY2020VP平台上进行实验验证,结果表明了该控制方法在X-Y平台力控制中的有效性。

不确定性X-Y定位平台自学习控制研究

针对带不确定性的X-Y定位平台系统位置控制问题,提出了径向基函数神经网络的自学习控制策略。首先建立X-Y定位平台轴系统的动力学模型,然后利用增广变量法设计了基于神经网络PID控制器,利用RBF神经网络良好的逼近能力来进行自学习控制,设计了改进随机梯度算法来实现网络权值的自适应调整,并加快其学习速度。针对神经网络动态特性欠缺的问题,设计了PID控制器来保证控制阶段初期的跟踪精度。最后通过仿真详细分析了其控制机理,并证明了该方案的有效性,具有较高工程应用价值。

性控奶山羊精液X和Y精子分离比例检测方法的建立

旨在建立可以定量计算奶山羊精液中X、Y精子数量的双重TaqMan荧光定量PCR方法,用以检测经过分离的奶山羊精液X和Y精子的数量和比例,为性控技术的开发和生产应用提供技术支撑。本研究选择X、Y染色体中特异基因F9及ZFY片段设计引物,建立标准曲线,优化荧光定量PCR反应体系和条件。通过对阳性标准品梯度稀释以及对60支已知纯度的性控精液进行测定(3次重复)来检验方法的敏感性和可靠性。结果显示,所建立的双重TaqMan荧光定量PCR方法特异性和重复性好,X和Y精子检测灵敏性分别为47和51 copies·μL~(-1);利用该方法对商品化的奶山羊性控冷冻精液中X和Y精子的数量和比例进行计算,其结果与销售公司提供的X和Y精子的纯度无显著差异(P>0.05),表明该方法结果可靠。本研究建立的计算奶山羊X、Y精子数量的双重TaqMan荧光定量PCR方法特异性和重复性好,灵敏度高,结果可靠,为计算奶山羊精液分离后X、Y精子数量及比例提供了快速可靠的方法。