多舵机控制在类人机器人上的应用

舵机控制器是机器人的重要部件.采用一种新颖的利用单片机产生多路控制舵机用PWM的方法,利用单片机内部定时器,采用分时复用技术,在不增加任何硬件电路的前提下,用单片机实现多达24路PWM输出.该方法取代了传统的使用分立元件产生PWM波的方法,大大减少了分立元器件数目及电路连线,改善了系统可靠性,提高了控制精度,并成功用在17自由度仿人机器人的控制系统中.     

基于DSP的直流电流采样系统设计

本文详细介绍了基于TMS320F2812的电流采样系统的设计方法.根据直流电流信号产生特点和采集技术的基本要求,选用合适的电流传感器LTS25-NP,设计电压变换电路,采用TMS320F2812型DSP的片上模数转换模块进行模数转换.并编写了滤波算法程序,对电流采样值进行滤波.实验表明,该方法可以提高信噪比,减小噪声,拥有较高精度.     

基于移动边缘计算的资源分配策略

为进一步探究移动互联网的资源分配问题,文中基于无线互联网通信工况恶劣的特殊情形构建了仿真模型,并结合实际情况,以支持移动边缘计算的服务器为基础,引入基于深度域不变性残差计算的长短期记忆网络（DR-LSTM）,从互联网设备任务卸载的角度着手设计了资源分配策略和主要算法流程。通过仿真实验结果可知,基于移动边缘计算的资源分配策略在性能上存在一定的优势,具有潜在的应用价值。     

复杂水质条件下蓝绿激光通信传输特性研究

由于水下通信信道的复杂性,水下激光通信面临功率衰减和通信距离受限的问题。论文采用蒙特卡洛方法建立了水下高斯光束传输仿真模型,基于该模型重点研究了海水类型、衰减系数、传输距离、接收孔径对接收光功率衰减的影响规律。结果表明：在纯净海水、远海海水、沿岸海水和港口海水中,随着海水浑浊程度的增加,仿真得到的有效传输距离减少,光功率衰减增加;在文中设定的海水衰减系数下,当海水的吸收系数大于散射系数时,有效传输距离减少,光功率衰减增加;当接收孔径小于光束直径时,接收光功率随接收孔径的增加而增加,当接收孔径大于光束直径时,接收光功率不再随接收孔径的增加而变化。     

无限远像距中波显微光学系统设计北大核心CSCD

随着红外技术的发展,高性能红外显微系统在热物理化学、微生物及MEMS优化设计等科技领域起到了非常重要的作用,本文讨论了一种无限远像距显微系统的结构形式及设计方法,针对阵列规模320×256,像元尺寸30μm相对孔径为2的中波制冷型红外探测器,设计了一款无限远像距中波显微光学系统,放大倍率为3×,工作距离35 mm,数值孔径(NA)0.75,适合于高帧频下红外显微探测的需求以及类似显微物镜产品的系列化。     

非色散红外CO2传感器温度补偿方法研究

针对非色散红外CO₂传感器受温度影响导致测量精度低的问题,设计了单光路双通道的非色散红外CO₂传感器,提出一种BP神经网络补偿气室温度的新方法。本文分析了温度对传感器的光源、探测器以及对气体吸收系数的影响,并将BP神经网络补偿气室温度方法与其他补偿方法进行了实验对比。实验结果表明,BP神经网络补偿气室温度方法优于其他补偿方法,在测量10%～20%浓度范围内的CO₂时,最大相对误差为2.98%,重复性实验显示RSD为1.22%,为非色散红外CO₂传感器补偿温度提供借鉴意义。     

一种扇区投影和滑窗连线的特征提取方法

针对点云特征线提取中不均匀点、不明显特征点和特征线断裂的问题,提出了一种扇区投影和滑窗连线的特征提取方法。该方法首先对点云进行全局密度分析,计算平均点间距,然后采用扇区投影法统计扇区内邻近点的分布情况,由分布情况确定点云模型边界点,进而计算局部三角形法线,根据法线突变情况判断尖锐折边点,在扇区投影的基础上延伸局部探线,根据不同的探线类型制定判断非尖锐折边点的相关策略,最后基于滑窗连线的方法,将无序特征点有序连接,得到光滑特征线。实验证明,该方法可以较完整地提取模型的特征线,同时具有一定的抗噪能力。对比其他两种方法,本文方法对模型中的弱特征更敏感,提取效果相对较好。     

计及多元不确定性的氢电耦合微电网多阶段动态规划方法

针对传统单阶段规划设计方法存在的初始投资成本高、源荷匹配性弱、经济性不足的缺点,提出了一种氢电耦合微电网多阶段动态规划方法,可确定各设备的最优配置容量和投资时机,并基于混合优化架构增强模型对多元不确定性的适应能力。其中,设备在规划周期内投资成本的波动不确定性特征以随机概率场景描述,可再生分布式电源出力和负荷需求不确定性则以不确定场景集合处理。在此基础上,进一步考虑微电网规划周期内的负荷增长率、设备性能衰退等动态因素,提升规划方案对未来动态信息变化的适用性,并最终构建随机-鲁棒混合整数线性规划模型描述微电网的多阶段动态规划问题。仿真结果表明,与传统的单阶段规划模型相比,所提方法的总成本降低近5.0%,初始投资成本降低近13.9 %,投资回收期缩短近32.9 %,有利于提升微电网规划方案的经济性。     

计及电动汽车时空可调度特性的配电系统可靠性评估

随着物联网技术与新一代移动通信技术的快速发展,电动汽车与配电系统间的交互由单一时间维度扩展为时间-空间多维度协同,显著影响新型配电系统的供电可靠性。基于这一背景,分析了大规模电动汽车集群化管理策略,揭示了配电系统中电动汽车时空可调度特性的数学表征方法,提出了计及电动汽车时空可调度特性的配电系统可靠性评估方法。为验证所提出方法的有效性,基于改进后的IEEE-RBTS BUS6的主馈线F4系统,对计及时空可调度特性电动汽车接入前、接入后及电动汽车不同放电能力下的配电系统可靠性进行了相应的计算分析,揭示了新形势下电动汽车接入对配电网供电可靠性的影响规律,可为电动汽车接入下配电系统的可靠性提升提供有效的理论支撑。     

基于多模型融合的航空电子产品故障预测方法

针对复杂机载环境应力条件下航空电子产品故障预测所面临的退化趋势差异大、训练数据样本量小等问题,提出了一种改进长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型与集成学习框架相结合的故障预测方法,以满足现代综合航空电子系统智能调度管理与自主维护保障的需求。该方法在LSTM模型中引入Dropout机制,构建基于不同历史数据集的差异性LSTM模型组,以解决故障预测时序信息记忆问题与小样本条件下数据驱动模型训练过拟合问题;采用Adaboosting算法计算模型权重,并基于实时数据动态调整,以滤除复杂机载环境应力引入的预测误差,解决多模型融合的性能差异问题。最后,采用NASA公开的锂电池退化数据集进行仿真验证,实验结果表明,相较于传统BP神经网络、经典LSTM和LSTM基模型,该方法具有更高的趋势拟合度和预测精度。