基于Deltav组态的串级控制系统在化工生产中的应用

介绍化工生产过程中常用的串级控制系统的工作原理及其Deltav组态,并对流量-液位串级控制系统、流量-温度串级控制系统、流量-压力串级控制系统、压力-温度串级控制系统和温度-温度串级控制系统5种模型的应用场合进行了分析说明。     

H．264解码器中CAVLC码表查找算法的分析与优化

针对H.264解码器的参考模型JM对CAVLC算法的查表部分进行分析,并提出了改进的算法.其中提出了三种改进的算法,分别为分组子表法、二叉树法和二又树子表混合法.通过上述三种方法的优化,使查表过程中可以避免对这个码表进行查找,节省了查表时间,提高了查表速度.     

自组织模糊控制及在机器人中的应用

自组织模糊控制能够在线生成控制规则并对模糊控制规则和模糊参数进行调整,从而简化了模糊控制的设计,并改善了系统的性能;而将自组织控制的思想与传统控制方法结合也可以进一步改善系统的性能。因此介绍了关于自组织控制方法的最新研究进展及其在机器人控制中的应用。     

一种基于效益的多机器人避碰协调策略

多移动机器人系统在完成同时定位和地图构建SLAM任务时,机器人之间常常存在相互碰撞的问题,而这种碰撞的避免又不同于一般的避障,因为避障问题中的障碍物一般是不动的。为了解决机器人之间的避碰问题,提出了一种基于效益的多机器人避碰协调策略。该策略以提高多机器人系统探索效率为主,确定机器人通过交叉路口的顺序。同时考虑了动态协调避碰的情况,给出了确定机器人通过交叉路口顺序的算法。通过机器人在交叉路口实现避碰协调算法的仿真示例,对该方法的避碰协调过程进行了说明,并对仿真结果进行了分析,同时对仿真中机器人和目标位置的空间关系给出了合理的假设。     

机器人末端臂轨迹跟踪自适应控制设计

本文提出了新颖的机器人末端臂轨迹跟踪自适应控制方法。该方法与已有的神经网络模型不同之处在于数据首先利用运动学反解求出机器人各关节旋转的角度,然后应用径向基函数自组织进行神经网络学习生成模糊规则,利用监督学习算法(SLA)、最小二乘法(LMS)、反向传播算法(BP)和聚类分析的方法在线优化控制规则以及隶属函数的参数。仿真结果表明,该方法不但规则生成的时间少,有效的防止了规则数爆炸,而且在机器人轨迹跟踪控制的应用中效果好。     

机械手运动轨迹最优化模糊控制系统框架

提出了新颖的最优模糊聚类神经网络模型对机械手运动轨迹进行控制。该模型与已有的神经网络模型不同之处在于数据首先利用聚类算法对原始数据进行提取优化,然后又进一步优化控制规则以及隶属函数的参数,最终达到模糊聚类神经网络模型的最优化。该模型不但可以缩短规则生成的时间,有效地防止了规则数爆炸,而且在机械手运动控制的应用中效果良好。     

嵌入式Linux下多路超声波测距系统设计

本文描述了机器人避障过程中超声波测距的工作原理和设计方法。介绍了多路超声波测距系统的硬件设计及软件工作流程。分析了嵌入式Linux系统下超声波测距模块驱动程序的结构,并结合S3C44B0X uClinux系统的轮式移动机器人平台,实现了机器人在未知环境下的导航避障过程。     

双重驱动双连杆柔性臂系统建模与抑振仿真

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为背景，研究其建模与振动控制问题。通过忽略弹性振动对刚性运动的影响，用拉格朗日方程建立了对刚性运动模型，建立了由伺服电机和压电陶瓷共同作用下的振动方程，然后在刚性模型基础上叠加振动模型实现了对柔性臂的描述；这种模型的优点是系统总的模型简单且易于同时考虑多个振动模态。最后给出了压电陶瓷抑振过程的计算机仿真结果。     

改进生成树算法的多机器人在线地图覆盖

研究在线多机器人地图覆盖。在单机器人生成树STC算法基础上做出改进,融入了市场拍卖算法,使机器人团体扩散地生成树,并沿各自生成树完成地图覆盖。通过两种不同环境地图覆盖仿真,结果验证改进后的IMPSTC算法,能够使机器人团队在更少的时间和重复覆盖区域情况下完成在线覆盖地图任务。     

基于ARM9和Linux的机器人控制系统设计

以ARM9和嵌入式Linux为平台,采用光电码盘,解决了在ARM中无高速I/O外部脉冲计数寄存器情况下轮式移动机器人的速度检测问题,并利用积分分离的PID算法实现了速度调制。在嵌入式Linux操作系统中完成整个控制过程驱动的编写,并在测速和动态调速等关键实现上给出详细的介绍,最终实现智能机器人的闭环控制。