智能点焊专家系统实时数据采集与通信

介绍了电阻点焊实时参数采集与通信的工作原理，分析了系统上、下位机的软、硬件设计。实验结果表明，采用设计的点焊实时数据采集与通信系统，能够准确测量焊接电流和电极间电压等点焊过程参数的动态变化，并可写入点焊专家系统实时数据库，为建立智能点专家系统，实现焊点质量在线评估和实时管理奠定了基础。     

电阻点焊网络控制器设计

介绍了电阻点焊网络控制器的控制原理，分析了控制器的硬件结构和软件设计，阐述了控制器网络通信的功能及实现。试验结果表明：基于CAN总线的电阻点焊网络控制器具有控制精度高、工作稳定可靠性高、通信速度快、可扩展性强等特点，其能够应用于焊接单元制造信息网络智能集成。     

网络化手势运动跟踪系统设计

设计了一种基于微机电惯性传感器的数据手套.根据惯性导航和刚体动力学原理,构建了基于微型传感器的体感网络,并通过多传感器数据的融合解算以获取运动姿态信息,实现对手指各关节运动数据的捕获.结合计算机图形技术构建三维虚拟手捕获系统进行性能对比评估,实验结果表明:所设计的系统具有良好的稳定性和适应性,能够对手运动信息进行实时有效地捕获.     

基于dSPACE的伺服控制模型实时仿真研究

利用dSPACE组件系统构建了伺服系统实时仿真平台,以伺服控制中电流环解耦、速度环参数自整定和位置环前馈控制等问题为研究对象,设计了相应的控制算法和仿真模型,利用已构建仿真平台的软硬件环境,进行了控制模型的实时仿真研究,得到了满意的伺服控制结构和控制参数.     

PC-Based架构的多点焊机控制器设计

以工业控制计算机为基础,通过扩展相应的控制板卡来构成专用多点焊机的控制器,详细介绍了控制器的硬件结构和软件设计过程,实际运行情况表明:该控制器具有控制精度高、可扩展性强、人机界面友好和工作稳定可靠等优点.     

基于TPLBP/HOG特征与DBN深度模型的人脸识别研究

针对传统人脸识别方法所提取的人脸信息特征较为单一,且分类算法存在局限性的问题,在多特征信息融合的基础上结合深度信念网络(DBN)对人脸进行深度训练并进行识别。首先采取对比度受限自适应均衡化对人脸图像进行预处理,从而削弱光照对人脸识别的影响;然后,将提取到的人脸图像的TPLBP纹理特征和HOG结构特征进行特征融合,得到信息互补的融合特征;最后,将降维后的融合特征作为DBN的输入,通过对DBN深度模型的参数的动态搜索确定最佳值后,基于训练好的深度信念网络实现人脸图像样本的识别。以ORL、AR和Yale-B人脸数据库为基础进行试验,试验结果表明本文方法相较于传统的SVM、KNN和DBN算法准确率有很大提高,鲁棒性强。     

融合Gabor、LBP与LPQ特征的面部表情识别

针对传统的Gabor无法兼顾识别率与实时性的缺点,提出了一种融合Gabor、LBP、LPQ三种特征的表情识别算法.首先采用Gabor变换提取人脸图像的边缘信息,根据获得的变换表征结果,提取其LBP特征及LPQ特征;通过PCA算法对提取的特征进行降维,并对降维后的LBP特征及LPQ特征进行直方图操作;最后,设计基于ELM神经网络面部表情分类器.应用JAFFE人脸表情数据库的测试结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别准确度和更快的识别速度.     

伺服系统速度环控制参数自整定方法研究

为了能够获得伺服系统的最优性能,必须寻找一种高效实用的伺服速度环控制参数自动整定方法。通过坐标轮换方法对一阶惯性滞后模型的PID控制参数进行寻优,可以得到对应不同特征模型的最优控制参数。利用最优控制参数集合,运用曲线拟合的方法,获取了一组基于一阶惯性滞后模型特征值的最优参数整定公式,根据得到的整定公式,设计了一种伺服速度环控制参数的自整定方法,并进行了实时仿真研究。结果表明:提出的速度环控制数自整定方法能够高效获得整定结果。     

融合用户操作习惯的汽车天窗自动控制系统

汽车天窗的开启结果与车内环境及驾乘人员的习惯密切相关.通过收集不同环境状态下驾乘人员的天窗操作结果,筛选影响汽车天窗开启过程的关键环境参量,建立对应用户行为喜好的汽车天窗开启预测模型,并针对人员行为习惯变化设计了机器学习策略.最后,进行了融合用户操作习惯的汽车天窗自动开启实验,结果表明,汽车天窗自动开启结果与用户操作意图接近一致,能够根据环境参数自动开启天窗,满足用户需求.