基于星间网络拓扑技术的星间链路优化设计

摘要：在星间网络环境中,全链路生命周期达不到预期标准数值,进而导致拓扑信道传输特性不能得到满足,基于此现状,设计星间网络拓扑技术支持下的星间链路优化方法。在网络拓扑框架中,规划星间传感器节点的具体位置,推导拓扑演化所需的机制条件,提升全链路组织中数据信息的理想生命周期数值,完成星间网络的拓扑结构设计。在此基础上,研究星间链路的基本结构形式,判断处理优化流程的合理性,根据具体的优化设计建立条件,完成静态与动态链路的优化设计,实现星间链路优化设计的条件与流程完善。联合LDPC码,构造标准的星间校验矩阵,并处理信道中编码数据的译码形态,满足拓扑信道的传输特性,完成星间信道的LDPC编码,实现基于星间网络拓扑技术的星间链路优化设计。建立星间网络环境进行比对性实验,数据结果显示优化后星间链路生命周期最大值提升至135ms,WIT指标数值始终保持在70%左右,拓扑信道传输特性得到满足。     

基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法

针对机械臂受内部摩擦和时变扰动等不确定性因素的影响,其轨迹跟踪控制系统的跟踪精度会下降,且影响系统的稳定性,提出一种基于径向基函数神经网络的自适应控制方法。首先,利用RBF神经网络采用离线训练和在线学习的方式对机械臂的动力学模型进行辨识;其次针对机械臂控制系统中的摩擦,设计RBF神经网络自适应控制算法对其进行逼近得到补偿控制量。针对时变扰动和神经网络逼近误差设计鲁棒项,以克服众多不确定性因素带来的影响,同时通过构造李亚普诺夫函数对所设计的控制系统进行稳定性分析;最后,仿真实验结果证明提出的控制方法具有较高的跟踪精度、抗干扰能力和较强的鲁棒性。     

多层信息网络故障定位综述

本文对多层网络（覆盖网、虚拟网等）故障定位问题进行了分析和总结。讨论了多层网络探测故障信息获取策略和故障定位模型的发展状况,即介绍了被动监测、主动探测、主被动结合探测和终端用户观察等探测信息获取策略,以及基于图论故障传播模型、依赖矩阵模型、症状-故障-行动模型等故障传播模型的原理以及其优缺点。从故障定位模型、探测信息获取策略、故障定位计算、网络异构性、运行效率与成本多个方面重点综述了多层网络故障定位方法,讨论了每种方法的优点和局限性。最后,对多层网络故障定位研究的不足和亟待进一步研究解决的问题进行了探讨。     

基于动态系统的机器人模仿学习方法研究

针对当前机器人模仿学习过程中,运动模仿存在无法收敛到目标点以及泛化能力差的问题,引入一种基于动态系统（dynamical system,DS）的模仿学习方法。该方法通过高斯混合模型（gaussian mixture model,GMM）将示教运动数据建模为一非线性动态系统;将DS全局稳定的充分条件作为约束,以保证DS所生成的所有轨迹收敛到目标点;将动态系统模型的参数学习问题转化为求解一个约束优化问题,从而得到模型参数。以7bot机械臂为实验对象,进行仿真实验和机器人实验,实验结果表明:该方法学习的DS模型从不同起点生成的所有轨迹都收敛到目标点,轨迹平滑,泛化能力好。     

基于三元组结构的有向网链路预测方法

当前链路预测的研究主要集中在无向网络,然而现实世界中存在大量的有向网络,忽略链路的方向会缺失一些重要信息甚至使预测失去意义,而直接将无向网络的预测方法应用于有向网络又存在预测精度降低的问题。为此,提出了一个基于三元组的有向网络链路预测算法,该算法针对有向网络和无向网络三元组结构的不同,应用势理论对三元组进行筛选,通过统计分析不同三元组闭合的可能性,以网络整体三元组闭合指数作为权重计算节点间的相似性。在9个真实数据集上的实验表明,所提方法比基准方法的预测精度提高了4.3%。     

基于滑模观测器的多传感器故障诊断方法

针对一类非线性系统的传感器故障诊断问题,提出了一种多传感器故障检测方法.首先,定义一个状态变量将传感器故障转换成伪执行器故障,然后设计相应的滑模观测器生成残差,来实现多故障的检测.依据Lyapunov稳定性理论,以LMI的形式给出了观测器存在的充分条件.最后通过单关节机械手的实例,验证了所提方法的有效性和可行性.     

Effective manipulation for industrial robot manipulators based on tablet PC

Along with the progress in robot technologies, industrial robot manipulators nowadays have applied for more diverse and complex tasks. Consequently, the conventional manipulative devices, such as the teaching pendant and keyboard, become less suitable for task governing and teaching. Motivated by it, in this paper, we propose a novel manipulation system for industrial robot manipulators based on a tablet PC. With wireless communication, the proposed system provides flexibility for remote manipulation. Furthermore, a graphical interface and several assistive tools are developed, allowing the operator to conduct tasks in a more intuitive way. Experiments are executed to demonstrate the effectiveness of the proposed manipulation system, with its performance compared to conventional manipulative devices.     

气动软体采摘机械手设计及实验研究

针对传统刚性采摘机械手适用范围小、环境适应性差及对果蔬损伤大等问题,设计了一种面向沙果采摘的刚柔耦合气动软体采摘机械手。根据沙果的结果特点以及采摘要求,确定了六指包裹式采摘形式。以龙丰果为例,建立了采摘机械手软体手指弯曲角度计算模型,确定了单指的弯曲角度;通过3种硅胶材料的拉伸对比实验,选定HY-E620型硅胶作为软体手指的材料;开展了多种结构对软体手指弯曲性能影响的ABAQUS有限元仿真分析,确定了较优的结构;利用实验测定了不同驱动气压条件下单根软体手指弯曲角度与输出力的对应关系,并在0.08 MPa驱动气压下对多种水果进行三指抓取实验,验证了软体手指结构的合理性。最后,试制了六指包裹式气动软体采摘机械手,并分别对沙果、苹果、梨和橘子等进行了采摘实验。结果表明：所设计的采摘机械手不仅对含3~6个果实的成串沙果的采摘成功率达到80％,还可采摘苹果、梨和橘子等类球形水果,具有一定的通用性,可为水果采摘机械手的设计与研究提供新思路。     

带可更换剪切型耗能梁段高强钢组合框筒的结构影响系数研究

针对传统钢框筒结构耗能能力差和震后修复困难的问题,提出了一种新型钢框筒结构体系-带可更换剪切型耗能梁段的高强钢组合框筒结构（HSS-SFT）。为研究HSS-SFT的结构影响系数,设计了8个具有理想屈服模式的HSS-SFT结构。考虑高阶振型的影响,采用分步侧向力调整法得到结构的性能曲线,基于改进的能力谱法分析了楼层总数和耗能梁段长度对结构影响系数R和位移放大系数C_d的影响。研究结果表明: HSS-SFT在弹塑性阶段,由于内力重分布,结构呈现出较高的超强能力和延性能力;随着结构层数的增加,R呈减小趋势,C_d无显著变化规律,随着耗能梁段长度的增加,R和C_d略微增大;建议HSS-SFT设计地震作用下的R为3.65,结构超强系数R_Ω为2.92,罕遇地震作用下的C_d为7.45,设计基底剪力可比现行抗震规范规定的小震基底剪力降低30%;HSS-SFT可以保证结构在罕遇地震作用下呈现理想的破坏模式,有效地改善传统钢框筒结构耗能能力差和震后修复困难的问题。     

函数型神经网络法在混凝土碳化分析中的应用

混凝土碳化是结构耐久性研究中的一个重要问题。本文首次提出庆用函数型神经网络法进行混凝土的碳化分析。该方法使用单层网络进行学习和计算,使网络的结构得以简化,收敛速度加快。将该网络应用于混凝土碳化的分析和预测。其结果优于传统的ＢＰ网络,并且学习速度有了较大的提高。