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为了实现负载自适应超声磨削,建立了基于谐振频率约束的智能自适应控制系统。对该智能系统的控制原理、控制算法以及控制效果进行研究。采用力电类比等效理论,建立了超声磨削系统等效电路模型,推导了超声磨削系统的谐振频率方程。通过理论计算和实验分析了负载对超声磨削系统谐振频率的影响规律。依据负载对谐振频率的影响特性,开发了基于谐振频率反馈的超声磨削模糊控制器,并在Siemens数控机床上进行测试实验。实验结果表明:谐振频率控制误差为1.2%,磨削力波动范围控制在5 N以内。系统控制稳定、鲁棒性好,能有效提高磨削加工质量和效率,减少磨具磨损。 相似文献
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多尾鳍仿生推进器多推进模式运动仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新型水下仿生推进器,采用多尾鳍协调驱动方式实现了鱼类波动推进模式和水母射流推进模式的有机复合,建立了多尾鳍波动-射流推进的运动学模型,着重利用计算流体动力学方法对多尾鳍波动-射流推进运动进行了仿真分析。研究结果表明:在特定运动参数下,多尾鳍波动推进模式能提供持续均匀的推进力,游动稳定性好;而射流推进模式,能产生瞬间的大推进力,加速性能好。研究内容为进一步探索多模式推进理论提供了依据。 相似文献
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传统视觉同步定位和地图构建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)算法建立在静态环境假设的基础之上,当场景中出现动态物体时,会影响系统稳定性,造成位姿估计精度下降。现有方法大多基于概率统计和几何约束来减轻少量动态物体对视觉SLAM系统的影响,但是当场景中动态物体较多时,这些方法失效。针对这一问题,本文提出了一种将动态视觉SLAM算法与多目标跟踪算法相结合的方法。首先采用实例语义分割网络,结合几何约束,在有效地分离静态特征点和动态特征点的同时,进一步实现多目标跟踪,改善跟踪结果,并能够获得运动物体的轨迹和速度矢量信息,从而能够更好地为机器人自主导航提供决策信息。在KITTI数据集上的实验表明,该算法在动态场景中相较ORB-SLAM2算法精度提高了28%。 相似文献
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