植物源抑菌活性成分研究进展

近年来源于植物中的具有抑(杀)菌作用的化学成分,其结构类型涉及萜类、生物碱类、黄酮类、苷类、皂甙、醌类、香豆素、木脂素、芪类、胺类、酯类、酚类、醛类、醇类、甾类、有机酸及精油类等化合物,分析了其在开发植物源杀菌剂中的存在问题,认为发展植物源杀菌剂前景光明,提出了发展植物源杀菌剂的对策、方向与侧重点。     

基于MATLAB的运动控制系统实验平台设计

针对运动控制系统课程在传统教学中,学生在课程理论知识学习和利用Matlab/Simulink仿真阶段,缺少实际控制单元设计与开发实际工程训练的问题,设计了一个基于Matlab的运动控制系统实验平台,在实验平台使用基于模型设计的方法可实现从仿真测试到实物测试一体化;通过介绍实验平台中的PC端环境配置流程以及实验平台中驱动器的构成给出了实验平台的总体设计方案;说明了实验平台应用基于模型设计的方法实现代码自动生成的流程,并对基于模型设计的开发流程进行了详细的阐述;通过案例永磁同步电机转速、电流双闭环控制系统在实验平台经过模型在环仿真、软件在环仿真、处理器在环仿真,最后到实验平台进行实物测试的流程与实验结果来达到验证实验平台的优点及其可行性和有效性的目的。     

基于SAC深度强化学习算法的充电枪寻孔策略研究

针对机器人自动化充电任务中的寻孔操作,研究基于柔性行动者评价者(SAC)深度强化学习算法的机器人寻孔策略。设计一个基于actor-critic框架、以枪头位姿、接触力信息为输入、末端枪头坐标系XY平面动作为输出的策略控制器。该策略控制器共有5个神经网络,分别为actor网络、2个目标critic网络、2个critic网络;actor网络负责输出寻孔动作,目标critic网络负责输出下一寻孔状态下寻孔动作的价值评估,critic网络负责输出当前寻孔状态下寻孔动作的价值评估。基于double-Q trick方法使用2个目标critic网络输出价值中的较小值和2个critic网络输出价值中的较小值来分别更新critic网络和actor网络,以训练策略控制器。采用力位混合控制结构,将actor网络输出的XY平面位移动作转换成期望平动速度,与Z轴力跟踪导纳控制输出的期望速度合成机器人期望速度引导充电枪寻孔。仿真和实验验证了所提方法的有效性。