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1.
为解决模块化机器人重构后误差的快速补偿问题,对模块化机器人几何误差来源进行分析,将其划分为模块参数误差和模块间装配参数误差。基于指数积公式和齐次变换对关节模块、连杆模块及模块间装配位姿进行数学描述,建立关节-连杆子装配体的实际运动学模型。给出一种基于精密球和外部测量的模块参数及模块间装配参数辨识方法,完成子装配体运动学参数的辨识。针对两种典型构型的关节-连杆子装配体进行参数辨识和验证试验。试验结果表明,经误差补偿后子装配体的平均定位误差约为补偿前误差的1/30。  相似文献   
2.
针对存在未知扰动条件下板球系统的轨迹跟踪控制精度不高的问题,研究了一种基于指令滤波的误差反步控制方法。首先,建立板球系统模型,引入二阶指令滤波器,滤除小球位置和速度状态变量的噪声干扰。其次,逐步选取李雅普诺夫函数,设计误差反步控制器,克服系统受到的外界干扰,实现对输入信号的渐进跟踪控制。最后,通过李雅普诺夫理论证明系统稳定性。仿真结果表明,该控制器能够有效抑制干扰,精确地完成轨迹跟踪任务。  相似文献   
3.
临溪水文站流量测验主要以缆道流速仪法为主,常规测验方式虽能保证流量精度,但测验时间较长,无法满足时效性的要求。因此,本文通过对临溪站多年的缆道流速仪法流量进行测速垂线分析,在常测法基础上提出了流量简测方案,并对前后流量进行了误差分析,测验结果满足规范要求。研究结果可为类似水文站测验提供参考。  相似文献   
4.
针对双柱举升机由于设计不合理导致的振动问题,分析其振动的成因并进行设计优化。通过基本受力、 弯曲振动、扭转振动分析振动成因;分别从立柱布局、导轮布局2 方面优化设计双柱举升机结构。验证结果表明: 该设计可将振动控制在允许范围内,甚至消除振动,进而消除振动带来的经济损失以及安全问题。  相似文献   
5.
为提高压机运行精度与稳定性,设计一种适用于倍福PLC 的螺距误差补偿方法。依据激光干涉仪测量设 备进给轴运行范围内不同点位的误差值,计算出对应位置的补偿值,通过相应算法实现对设备轴的定位进行补偿, 从而提高进给控制精度。结果表明:该方法对设备轴螺距误差有显著改善,明显提升设备轴控制精度。  相似文献   
6.
为了提高对原始红绿蓝(RAW)和标准红绿蓝(sRGB)2种格式的真实噪声图像的去噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的阶梯式图像去噪方法。第一阶段,利用单个通道内空间结构信息对图像各个通道独立去噪,获得初步去噪结果。第二阶段,利用噪声图像在不同通道的相关性进一步去噪,获得增强的去噪结果。在所提方法中引入误差反馈机制来减少采样带来的信息损失;使用密集残差连接模块使得提取到的噪声图像特征能更有效地复用和传播;利用通道注意力使得网络有选择性地增强信息量大的特征,抑制无用特征。将所提方法与常用的其他去噪方法比较,实验结果表明,在达姆施塔特噪声数据集的RAW/sRGB数据集上,所提方法分别达到了49.55 dB和39.55 dB的峰值信噪比(PSNR);在跨通道数据集达到了39.52 dB的PSNR,较目前绝大多数方法具有更好的性能。  相似文献   
7.
摘 要:为了提高码索引调制(code index modulation,CIM)系统的传输效率,提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出(single input single output,SISO)的广义正交码索引调制(generalized orthogonal code index modulation,GQCIM)系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息,但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制,同时充分利用了调制符号的正交性,增加扩频码索引以传输更多的额外信息位,提高了系统的传输效率。此外,分析了GQCIM系统的理论性能,推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能,对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下,结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统,如广义码索引调制(generalized code index modulation,GCIM)系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制(code index modulation aided quadrature spatial modulation,CIM-QSM)系统、码索引调制-正交空间调制(code index modulation aided spatial modulation,CIM-SM)系统、脉冲索引调制(pulse index modulation,PIM)系统。  相似文献   
8.
Achieving complete combustion of fossil fuels has long been thought of as a sufficient remedy for tackling vehicular emissions and the ensuing environmental effects. However, thanks to the increasing awareness around the climate change, the global dialogue has now shifted to realizing a carbon-free economy, which has set stricter curbs on the energy source that can power the future mobility. Therefore, the idea of “clean combustion” requires rethinking. Of the many choices for alternative clean fuels that are both energy-efficient and environment-friendly, hydrogen has always been eyed as the best clean alternative there is. This article reviews various available approaches to utilizing hydrogen for mobility applications with a discussion of their relative merits and shortcomings. In addition to well-discussed methods like fuel cell electric vehicles, hydrogen-based IC engines, and dual-fuel operation with hydrogen, this review also assesses the technical and economic feasibilities of using hydrogen in e-fuels and their implications for our existing infrastructure and future energy demands.  相似文献   
9.
开展65 nm高速大容量静态随机存取存储器(SRAM)大气中子单粒子效应特性及试验评价技术研究,基于4 300 m高海拔地区大面积器件阵列实时测量试验,突破效应甄别、智能远程测控等关键技术,在153 d的试验时间内共观测到错误43次,其中器件内单粒子翻转39次,多单元翻转(MCU)在单粒子翻转中占比23%,最大的MCU为9位。对高能中子、热中子和封装α粒子的贡献比例进行了分析,并基于多地中子通量数据,推演得到北京地面和10 km高空应用时的单位翻转(SBU)和MCU失效率(FIT)。发现地面处软错误的主要诱因为封装α粒子,随着海拔的增高,大气中子对软错误的贡献比例明显增大;MCU全部由高能中子引起,北京10 km高空处的MCU FIT值明显增大,其占比由地面的8%增大至26%。结合器件版图布局,对MCU产生机理进行了深入分析。最后,提出一种目标导向的存储器软错误加固策略优化方法。  相似文献   
10.
Higher transmission rate is one of the technological features of prominently used wireless communication namely Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO–OFDM). One among an effective solution for channel estimation in wireless communication system, specifically in different environments is Deep Learning (DL) method. This research greatly utilizes channel estimator on the basis of Convolutional Neural Network Auto Encoder (CNNAE) classifier for MIMO-OFDM systems. A CNNAE classifier is one among Deep Learning (DL) algorithm, in which video signal is fed as input by allotting significant learnable weights and biases in various aspects/objects for video signal and capable of differentiating from one another. Improved performances are achieved by using CNNAE based channel estimation, in which extension is done for channel selection as well as achieve enhanced performances numerically, when compared with conventional estimators in quite a lot of scenarios. Considering reduction in number of parameters involved and re-usability of weights, CNNAE based channel estimation is quite suitable and properly fits to the video signal. CNNAE classifier weights updation are done with minimized Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE).  相似文献   
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