基于改进的FNNs移动机械臂输出反馈跟踪控制

针对包含电机动态模型的移动机械臂系统,提出一种鲁棒自适应输出反馈控制方法.将误差符号函数鲁棒积分反馈与神经网络前馈结构相结合用于控制器的设计,然后利用神经网络去逼近机器人和电机系统的不确定项,设计鲁棒项实时补偿网络误差.通过Lyapunov稳定性分析证明闭环系统所有信号半全局一致有界.最后仿真实验表明,控制方法对系统动态不确定性和外界干扰有很好的鲁棒性,可实现移动机械臂的输出反馈跟踪控制.     

一种光纤振动传感器的改进型相位解调方法研究

为消除干涉幅值对分布光纤振动传感系统在相位解调时的影响,提出了一种基于改进型相位生成载波(PGC)调制解调 技术的 Michelson 干涉仪型光纤振动传感解调系统。 其首先对 Michelson 干涉仪光纤振动传感系统的参考光纤上施加一定幅值 和频率的高频载波信号,完成对待测振动信号的高频调制。 而后通过零次谐波、一次谐波载频信号和低通滤波器还原出含有待 测振动信号的正弦项和余弦项。 最后通过对正弦项和余弦项的适当变换并相除解调出不含有干涉幅值的待测信号项。 通过仿 真与实验分析,提出的改进型 PGC 解调方案可以有效消除干涉幅值对解调输出信号产生的失真影响。     

基于物联网技术的校园绿植灌溉系统设计

随着科学技术的发展,基于物联网技术的开发和创新设计也越来越多,更多智能系统应用到了生活、学习中.本设计是以校园绿化建设中的绿植灌溉为基本所提出的,其最大的特点就是使水资源、人力资源利用率最大化.本设计以STM32F407单片机为主控,选取YL-69土壤湿度传感器、DS18B20温度传感器、ESP8266物联网WIFI模...     

一种去光照干扰方法在行人检测中的应用

在基于图像差分的行人检测算法中,光照的变化对提取图片中的行人干扰非常大,一般的自适应背景更新方法很难消除光照快速变化带来的影响。为了解决这一问题,设计了一种基于直方图分布特征相似性的光照变化干扰去除方法,分析了光照干扰前后两幅图片局部区域的直方图分布特征相似性原理,给出了图像直方图分布特征相似性测量方法及评价参数---标准差。通过对光照频繁变化环境下相邻两帧图片进行差分实验,结果表明,该方法能够克服光照突然变化的干扰且鲁棒性好,能够准确分割出运动目标和抑制大幅度光照变化带来的干扰。     

超声发射电路与发射效率的研究

为了提高超声探头的发射效率,对现有的超声发射电路进行了分析研究,设计了一种通过补偿电容来提高超声波发射效率的电路.该电路由微控制器产生激励窄脉冲,控制高压源对RC电路实现充放电,达到对超声探头负电压供电.对电路和探头参数进行研究计算,得出补偿电容大小,输入在探头的激励频率与标称频率一致时,发射效率最高.实验结果表明,补偿电容值和理论值越一致,回波电压值越高.电路设计简单,易于实现,可为超声无损检测提供技术支持与理论指导.     

结合光流和人工势场的风管机器人避障方法

风管清扫机器人是一种用来清扫中央空调通风管道内壁的机械手,工作环境恶劣、管道空间障碍复杂。风管清扫机器人的无碰撞运动对于实现其3D非重复接触和高速旋转刷的最优遍历清洗至关重要。以光流密度作为使用避障的光源,结合光流和人工势场法,以光流法进行障碍物检测,人工势场法进行避障规划,提出一种局部路径规划的障碍物检测及避障方法。实验结果表明,斥力势场矢量指向避开障碍物的方向,而且势场主要受障碍物的光流的影响,并由最近的障碍物来确定。通过与平衡策略方法对比,也验证了此方法的有效性。     

基于时频混合特征提取算法的光纤传感信号识别研究

针对分布式光纤振动传感系统在实际应用中需对各个类别的传感事件进行快速准确的识别分类,提出了一种基于时频 混合特征提取算法的识别分类方案。 该方案采用具有时域特性的过零率和具有频域特性的小波包能量共同作为光纤传感事件 的特征表述,而后利用基于径向基神经网络的分类器进行识别分类。 经试验测试,该识别方案可以有效的从普通环境噪声中识 别出光纤振动传感事件。 其中,光纤振动传感事件的平均识别率为 94. 5%,识别响应时间小于 0. 3 s。     

基于遗传神经网络的机器人视觉控制方法

传统的机器人伺服控制需要计算雅克比矩阵以及解雅克比矩阵的逆才能实现系统设计,计算量很大且困难、系统结构复杂。设计了一种基于遗传神经网络的六关节机器人视觉伺服系统,并利用遗传算法对神经网络进行优化。此方法不但解决了系统求解雅克比矩阵及其逆计算量大的问题,而且不需要对摄像机内部参数和机器人参数进行标定,同时由于遗传算法的加入,提高了神经网络的性能,不仅大大简化了控制系统,提高了系统的速度,同时也保证了控制系统的精度。     

电动汽车电池荷电状态估算

为了精确估计电动汽车电池的荷电状态（ＳＯＣ）,将模糊神经网络和最小二乘支持向量机分别用来估计电池的ＳＯＣ,然后将两种方法相结合,交替地使用来预测电池ＳＯＣ. 在美国能源部纯电动汽车试验计划提供的混合工况ＵＤＤＳ－ＮＹＣＣ－ＵＳ０６＿ＨＷＹ驾驶循环实验中提取电池模型参数的充电／放电测试周期,用电池电流,电池电压和电池温度为独立变量,试验进行了８０ Ａｈ镍氢电池与动力测试周期来预测电池ＳＯＣ. 结果表明,此方法不仅可以准确的估算ＳＯＣ,而且能减少计算量.