面向3D打印机的彩色三维模型成型技术

针对3D打印技术打印速度慢、打印精度低、不能多色打印等缺陷,研究3D打印机的STL文件载入和读取、基于OpenGL的模型显示、彩色图片像素采集以及基于RGB颜色空间的数据处理算法等技术,以便将数据转化成相应的G代码发送给下位机.     

3kW逆变电源的主电路设计

介绍了3 kW逆变电源的主电路设计方案.采用SPWM调制方式,将24 V直流电转换为220 V工频交流电.首先采用反激电路为系统提供所需的电源;接着利用推挽升压电路将低压直流电升压;最后通过比较三角波和调制波的大小,生成SPWM波,从而控制IGBT的开关,将升压后直流电逆变为50 Hz的220 V交流电.从电源的输出波形及负载性能方面说明了该设计方案的可行性.     

基于STM32的直流电机模糊PID调速系统研究

针对普通PID控制难以满足现代工业对直流电机控制高速度、高精度要求的问题,对直流电机及其控制系统进行了研究,设计了一种以STM32芯片为核心的自适应模糊PID控制直流电机调速系统。此调速系统通过采用模糊自适应PID控制算法改变PWM波占空比来实现系统灵活调速。在实验环境中,分别采用普通PID控制器和参数自适应模糊PID控制器来实现直流电机的调速系统,并通过主控芯片实时发送电机速度到上位机软件,绘制响应曲线。研究结果表明,模糊PID控制器在电机运行过程中,系统动态调节直流电机的PID参数,有效解决了传统PID整定困难的问题,并显著提高了电机的响应速度和控制精度。     

下肢康复机器人系统设计与协调控制算法

脑卒中、脊髓损伤、下肢退行性关节疾病等神经系统疾病会导致肢体功能障碍,需要进行有针对性和重复性的训练.本文设计了一款可以切换坐、立、躺三种模式的轮椅式下肢康复机器人,在机器人站立姿态的主动步行训练模式下,解算人体前进速度映射轮椅式底盘电机速度,实现了下肢功能障碍患者步态训练与机器人轮椅式车体的协调控制.实验结果表明,下肢外骨骼行走的速度曲线和轮椅式车体的速度曲线基本一致,实现人与机器人的协调控制.     

基于OpenCV的人工神经网络字符识别研究

为克服传统模板匹配方式识别字符存在的缺陷,采用BP神经网络技术,有效识别字符特征,快速识别字符.运用C++编程以及OpenCV计算机视觉库,降低系统实现的复杂程度,实现了字符的快速准确识别.     

基于PC104的控制系统在机车加油控制台的应用

以机车加油控制台为例,系统地叙述了基于PC104总线的加油控制台的系统硬件组成,并介绍了C Builder对硬件的编程。     

气动肌肉驱动的康复机器人关节建模及位置模糊控制

肢体康复机器人运动速度低、位置精度要求不高,但柔顺性和安全性要求高.气动肌肉是一种新型柔性驱动器,适合于康复机器人的驱动.气动肌肉具有时滞、非线性等特点,关节位置控制难度增大.由此建立了关节模型,采用了模糊控制技术,借助MATLAB的Simulink,得到模糊控制查询表.实验表明,本控制算法较好地实现了关节位置控制.     

二轮平衡车的神经元控制算法及仿真北大核心

通过在MATLAB-Simulink-Simscape中搭建二轮平衡车的仿真物理模型和控制系统,直观、快速地验证控制算法的效果。使用神经元PID控制算法替代传统PID控制算法设计神经元PD平衡控制器、神经元PI速度控制器,并在此基础上组合成二轮平衡车的神经元PID控制系统。通过实验对比神经元PID控制算法与传统的PID控制算法的控制效果,验证了神经元PID控制算法具有更高的控制精度、更强的抗干扰能力、更快的响应速度,能及时适应模型的非线性变化。     

机车轮轴的自动拆装系统设计

对机车轮轴进行检修时，往往需要对轮轴轴承进行退卸和安装。系统通过计算机控制轮轴的自动安装和退卸，准确地执行拆装动作。同时，记录工作数据和自动绘制压装曲线。该系统提高了工作效率，使整个工作过程有数据可查，为进行拆装质量分析提供依据。     

基于UKF的环境自适应UWB/DR室内定位方法

针对复杂室内环境下超宽带（Ultra WideBand,UWB）信号传播的非视距（Non Line Of Sight,NLOS）误差问题,本文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）的环境自适应UWB/DR室内定位方法.该方法通过建立自适应UKF滤波模型,将UWB定位信息和航迹推算（Dead Reckoning,DR）定位信息进行融合.依据新息和高斯分布的3σ原则来对UWB定位结果进行非视距检测,再通过新息的实时估计协方差和理论协方差来构建环境适应系数,进而用此系数动态修正UWB定位的观测噪声,使得观测噪声自适应真实环境,降低NLOS误差对融合定位结果的影响.实验结果表明,该方法能有效减小UWB定位的NLOS误差,并且由于环境适应系数的创新引入,比UKF定位和粒子滤波定位（Particle Filtering,PF）有更高的定位精度和更强的抗NLOS误差性能.