基于嵌入式触摸屏驱动程序的研究与开发

本文首先阐述了Windows CE.NET的体系结构及中断处理、驱动程序模型,在介绍触摸屏工作原理的基础上,以基于S3C2410触摸屏驱动程序为例,系统讲述了如何使用分层的驱动程序模型来实现Windows CE的驱动程序设计。本文介绍了触摸屏驱动程序开发的软硬件细节,介绍的方法可移植性强,可方便的移植到其它的硬件设备中。     

OPC技术在液力变矩器性能试验台系统中的应用

为提高液力变矩器性能检测的效率,将计算机技术应用于液力变矩器试验台的控制系统中,构建了其硬件控制方案;并采用图形化编程语言LabVIEW作为上位机软件开发工具,结合西门子S7-300PLC实现了对检测液力变矩器性能试验过程的实时监控;同时研究了在LabVIEW中使用OPC技术与联网的PLC进行通讯以实现上位机对执行电机的控制.实践结果证明,该控制系统运行稳定、可靠,提高了变矩器性能检测的自动化程度,缩短了检测周期,提升了工作效率.     

基于ROS的奶油裱花机器人系统架构设计

面向奶油食品快速成型制作,为了降低奶油裱花食品制作对于劳动力的需求,提出了一种基于ROS的奶油裱花机器人,可应用于奶油裱花食品制作过程中的裱花工序,保证奶油裱花产品制作的质量稳定。针对奶油裱花制作过程中的特点和对于柔性的需求,融合了工业机器人、ROS、惯性导航等相关技术,对该奶油裱花机器人的硬件组成、软件架构、示教数据处理结构进行了设计。通过使用奶油裱花机器人,操作者能够轻松地实现对裱花制作过程进行示教和再现。该奶油裱花机器人硬件组成主要由示教装置、六轴工业机器人、挤出系统、上位机四大部分组成,软件架构是以ROS为基础进行设计的。     

模糊神经网络在移动机器人信息融合中的应用

针对移动机器人所用的传感器,提出了一种用于多传感器信息融合的方法,将模糊逻辑和神经网络结合起来,构建了模糊神经网络,并建立了网络的计算模型.通过建立的模糊神经网络对移动机器人的多传感器信息进行融合,实现了移动机器人对动态环境中障碍和环境类型的实时识别以及无冲突运动.网络的训练和试验表明该方法在移动机器人躲避运动物体中是可行的.     

STL义齿模型的分层研究

快速成型工艺中分层处理是非常重要的一个步骤。为了兼顾模型的打印精度和成型的效率,从义齿模型分层过程中产生的误差类型和后续的加工工艺出发,针对现有的适应性分层算法不能保证单边的偏差,提出一种义齿模型的分层优化算法:针对不同类型的义齿模型采用不同的分层策略,适应性层厚基于STL文件的法向矢量与相邻两层面上闭环轮廓长度差值比率来确定。结果表明,该算法在保证打印精度的同时提高了打印效率,模型产生的主要误差为冗余误差。     

神经网络在智能火灾预警系统的应用

提出了综合利用多种传感器准确判断火焰状态的算法.在神经网络算法下,根据一氧化碳传感器、烟雾传感器和温度传感器数据,对火焰状态进行分类.使用有限内存的拟牛顿(L-BFGS)优化算法对传统反向传播(BP)算法进行改进,加快了神经网络的收敛过程,有效提高了系统精度.实验验证了算法能够有效降低火灾预警系统的误报率,增强系统安全报警的灵敏度和可靠性,实现了实时有效的火灾预警.     

基于变分模态分解与深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性特点以及特征提取困难问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与深度卷积神经网络相结合的特征提取方法并应用于滚动轴承故障诊断。利用VMD将原始振动信号分解得到若干不同频率的限带本征模态分量,通过卷积网络中的多组卷积核自动学习各模态数据的不同特征,保证了特征提取的自适应性、全面性和多样性。在特征提取的基础上,使用全连接神经网络进行故障分类与诊断。将所提方法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,该方法在变工况情况下能够实现滚动轴承故障类别以及损伤程度的精确判定。     

计及柔性的移动机械手动力学建模现状与展望

针对柔性移动机械手动力学建模的问题,介绍了常见的基于Lagrange方程的方法、Kane方法、旋转代数法和Newton-Euler方法等,对于各种动力学建模的方法进行了分析对比,指出了各种方法的优缺点,揭示了不同建模方法存在的问题.根据不同的应用背景,进一步明确了在考虑系统柔性的前提下,移动机械手动力学建模的关键技术和发展趋势,这对包含柔性体在内的多体系统,尤其是空间多体系统和复杂机构的分析控制有一定的参考价值.     

嵌入式WINCE下CAN总线驱动程序研究

CAN总线是汽车电气系统广泛采用的总线,本文简单介绍了CAN总线的特点、用途.介绍了CAN控制卡的硬件设计,概述了WINCE平台下的驱动模型,重点叙述了WINCE平台下CAN控制卡的驱动实现.     

基于ROS的临场可重构排爆机器人系统架构研究

在面对危险爆炸环境时,排爆机器人的临场任务具有多样性,根据不同的临场任务,机器人会在自身本体硬件的基础上,在现场对模块化组件进行快速组装,即机器人硬件方面的临场可重构。利用机器人操作系统(ROS),针对不同的硬件模块组合,进行软件重构是临场可重构机器人的软件特性。提出了一种基于ROS的临场可重构排爆机器人软硬件架构模式,在面对复杂环境时,操作人员能够根据现场不同的任务要求,对模块化设计的排爆机器人进行组装,形成硬件重构;而系统软件根据硬件模块的组装情况进行软件自重构,从而使排爆机器人具备完成不同任务的能力。排爆机器人的这种软硬件架构设计模式使得机器人在实际工作中表现出高效性、鲁棒性和自适应性。