塑料齿轮传动误差试验机数据采集系统设计

塑料齿轮传动误差试验机是一种新型齿轮测量仪器,针对塑料齿轮传动误差试验机对数据采集系统高速度、多种类、并行采集的技术要求,设计了一款基于Zynq7000的数据采集系统。通过Zynq7000的PL部分实现多路光栅信号的同步采集,设计状态机驱动一个16位精度的ADC芯片ADS8584S采集模拟信号,把采集到的结果写入FIFO中,通过AXI和DMA控制器把数据存储到DDR3中,利用LWIP协议栈实现了数据采集系统和上位机之间以太网通信。经初步验证,该系统可以实现光栅信号和模拟信号采集、电机控制和频率测量等功能,光栅信号采集频率可以达到10 MHz,模信号采集精度可以达到0.06%。系统能够满足试验机数据采集要求,也可以用于其他仪器光栅信号高速采集,采用网络通信,为以后仪器智能测量、远程测量奠定了基础,具有很好的应用前景。     

基于HHT-MFCC和短时能量的慢性阻塞性肺病患者呼吸声识别

为了优化梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取算法,提高对呼吸声信号识别的准确率,实现识别慢性阻塞性肺病（COPD）的目的,提出了基于希尔伯特黄变换（HHT）的MFCC与短时能量（Energy）融合的特征提取算法HHT-MFCC+Energy。首先,经预处理的呼吸声信号通过HHT计算出Hilbert边际谱和边际谱能量;其次,谱能量通过Mel滤波器得到特征向量,再对特征向量取对数和进行离散余弦变换得到HHT-MFCC系数;最后,将信号的短时能量与HHT-MFCC特征向量融合形成新特征,并通过支持向量机（SVM）进行信号识别。将MFCC、HHT-MFCC和HHT-MFCC+Energy三种特征提取算法结合SVM进行呼吸声信号识别,实验结果表明,所提出的特征融合算法在COPD患者和健康人呼吸声识别效果上都优于其他两种算法：当提取24维特征、选取100个训练样本时,识别率平均值能达到97.8%,分别比MFCC和HHT-MFCC高出6.9个百分点和1.4个百分点。     

基于人体手臂运动意图反馈的人机顺应协作

本文旨在通过人体手臂运动意图反馈来提高人与机器人协作的顺应性.首先通过自编码器和反向传播神经网络融合表面肌电信号和机器视觉信号,对人体手臂肘关节力矩和运动意图进行预测.然后,将人体手臂肘关节力矩反馈给机器人,以此预测手臂的运动意图并让机器人作出顺应响应,从而实现人机协作.最后,结合主观评价指标和客观评价指标,在人机协作锯木头实验中对比了3种不同协作模式的效果.与无运动意图反馈的人机协作相比,有反馈的人机协作下的协作交互力波动幅度减小了153.39 N,任务完成时间减少了19.25 s.实验结果表明,有人体手臂运动意图反馈的人机协作能够提高人与机器人协作的顺应程度,与人-人协作效果类似.     

基于行波函数的仿蠕虫移动机器人驱动信号统一表征方法

提出了基于行波函数的仿蠕虫移动机器人驱动信号统一表征方法.首先,针对连续型仿蠕虫移动机器人,推导了基于行波函数的驱动信号表达式,并提出了驱动信号波形生成函数的构造方法.然后,针对多单元仿蠕虫移动机器人,修正了基于行波函数的驱动信号表达式,并证明了多单元机器人的驱动信号表达式可以转化为连续型机器人的驱动信号表达式.最后,简单介绍了当存在以不同波速传播的驱动信号时和当不同部分上的驱动信号波形生成函数不相同时的驱动信号表达式.将本文提出的方法应用于一个连续型仿蠕虫移动机器人和两个多单元仿蠕虫移动机器人,新驱动信号表征方法和原驱动信号表征方法得到了相同的结果,表明本文方法具有很强的适用性.     

新闻

新华三携手高通,重新定义家用路由近日,新华三智能终端有限公司正式发布首款精品级Wi-Fi6家用路由器产品——H3C BX54鲸路由。这是全球首批采用高通216沉浸式家庭联网平台的家用路由器产品,并搭载高通企业级专业芯片,以5400M的无线速率,6颗业内顶尖Skyworks高性能信号放大器,1GB超大内存等强大特点,为消费者带来企业级的产品体验。     

基于灰色关联法的生理信号与情绪关联度研究

明确生理信号与情绪的关联度对提高情绪识别正确率起重要作用,然而目前关于两者的关联度研究成果比较少。为研究生理信号与情绪的关联度,采用德国Augsburg大学生理信号数据库的数据,基于灰色关联法研究喜、怒、哀情绪与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联度,在此基础上,根据关联度结果采用CHAID决策树和SVM分类法进行情绪识别与分析。研究结果表明：（1）喜、怒、哀3种情绪与呼吸信号关联度最高,与皮肤电导关联度次之,与心电关联度最低;（2）基于CHAID决策树和SVM对3种情绪下的3种生理信号进行情绪识别,验证了喜、怒、哀与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联程度。     

基于CITAF-HAF的立方调频信号参数估计

针对立方调频（Cubic Frequency Modulated,CFM）信号的参数估计问题,提出了一种基于高阶模糊函数（High order Ambiguity Function,HAF）和相参积累三阶自相关函数（Coherently Integrated Trilinear Autocorrelation Function,CITAF）的参数估计方法。利用HAF将立方相位信号降阶为二次调频（Quadratic Frequency Modulated,QFM）信号,再利用CITAF完成参数估计。由于CITAF能够在时域和时延域完成信号能量的二维相参积累,其实现过程利用复乘、傅里叶变换和加法操作即可完成,因此该方法能够提高参数估计的分辨率和抗噪声干扰能力,并保持较低的计算量。实验结果证实了该算法的有效性和性能上的优越性。     

基于ERP信号的目标检测研究综述

目标检测技术应用广泛,现有的基于计算机视觉的目标检测方法由于目标遮挡、光照强弱等因素难以适应复杂场景的需求。而人脑的高级认知能力和快速感知能力在处理复杂情况时具有一定的优势。基于事件相关电位（Event-Related Potentials,ERP）的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）系统与特定事件相关,可检测独立于自发脑电的高级认知活动,是当前人工智能领域的研究热点之一。针对基于ERP信号的目标检测各个环节进行了研究现状的全面归纳,梳理了以快速串行视觉呈现（Rapid Serial Visual Presentation task,RSVP）为主的实验范式,包括呈现模式、目标视场角、目标复杂度等设计因素。总结了脑电信号分析中的预处理方法、特征提取和特征分类算法,介绍了其在人脸识别、军事作战、医学分析等领域中的初步应用。探讨了目前研究中存在的问题和挑战并展望未来的研究方向与应用前景。     

基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制

为弥补侦查机器人行进灵活性不足的缺陷,降低无故运动碰撞事件的发生几率,提出基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制算法;利用超声信号处理电路,提取可供直接应用的侦查运动节点,联合已完成配置的MoveIt避障程序,实现对侦查机器人的实时避障运动规划;在此基础上,设置LQR控制器,在控制机器人侦查航速的同时,建立必要运动操纵方程,完成对侦查机器人的运动航线控制,提升与运动设备元件相关的行进灵活性;完善P2P网络平台,以待交互的运动数据作为处理支持条件,将所有侦查信息封装至同一区块组织中,完成基于区块链的避障控制原理研究,实现侦查机器人实时避障与航线控制算法的搭建;对比实验结果表明,应用基于区块链的控制算法后,C-Space参数极值超过8.0,RRT灵敏度也提升至75%,实现了对侦查机器人的灵活性行进控制,有效抑制了无故运动碰撞事件的出现。     

一种割草机无刷电机高频注入启动策略研究

针对割草机电机在启动过程中转子定位精度低,加速阶段稳定性差等问题,提出了一种手推式割草机的无感无刷电机高频方波注入启动策略;采用将割草机电机的启动分为低速和高速两个阶段的方法,在不同采样点提取αβ轴系下的高频响应电流,用于转子位置估计,该方法无需滤波器,降低了位置估计误差;文章还在正负脉冲注入的基础上,提出了一种在电机首次启动时d轴极性的判断方法;利用STM32F302芯片搭建硬件实验平台,实验结果表明:改进的脉冲注入转子极性判别方法,能够准确判断转子极性,利用优化后的综合电流处理策略能有效地进行转子位置估计,提高精准度,符合割草机电机启动的要求.