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磁导引与UKF滤波定位的轮式AGV路径跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现农用机器人自主导航行走系统在满足较高环境适应性和运动灵活性条件下,能够平稳导航自动路径跟踪.根据农业机器人采摘作业环境要求,构建四轮转向AGV位姿估计的运动学模型,开展了基于模糊控制器的磁导航路径跟踪控制和多传感器信息融合的AGV位姿定位方法研究.试验结果表明:采用模糊控制器能够即时调整AGV车体速度与导向角,UKF滤波器进行数据信息融合的方法能够有效提高AGV位姿定位精度,实现48mm以内的位姿误差和小于4°的航向误差,可为农用轮式AGV应用提供参考. 相似文献
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伴随科技的进步,一种融合了网络、通讯与计算机技术的新型技术嵌入式技术出现,并在社会中大量普及.此外,嵌入式作为一种中间件技术有着高度的移植性与开放性,将其用在数字电视中有利于实现程序的跨系统性与跨平台性.基于此,文中对数字电视中间件进行了概述,指出了数字电视中间件技术的发展趋势,论述了嵌入式中间件技术于数字电视中的产品实现. 相似文献
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目的:评价吗替麦考酚酯胶囊受试制剂与参比制剂在中国健康男性受试者空腹及餐后状态下的生物等效性。方法:空腹试验和餐后试验各入组40例中国健康男性受试者,均采用两制剂、两序列、四周期、完全重复交叉设计。受试者于每周期单剂量口服0.25 g吗替麦考酚酯胶囊受试制剂或参比制剂。采用液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)法测定血浆中吗替麦考酚酯和代谢产物麦考酚酸的浓度。通过Phoenix WinNonlin 8.0软件采用非房室模型计算药动学参数,使用SAS 9.4软件进行统计分析。对于参比制剂的个体内标准差(SWR)<0.294的药动学参数采用平均生物等效性(ABE)方法进行生物等效性评价,对于SWR≥0.294的药动学参数采用参比制剂校正的平均生物等效性(RSABE)方法进行生物等效性评价。结果:在空腹试验中,吗替麦考酚酯Cmax、AUC0-t、AUC0-∞以及麦考酚酸Cmax的SWR大于0.294(分别为0.643 4、0.456 5、0.434 9和0.335 7),(YT-YR)2-θS2WR的单侧95%置信区间上限分别为-0.217 0、-0.118 8、-0.104 4和-0.043 7,几何均值比(T/R)的点估计值分别为91.73%、98.95%、98.13%和92.09%,结果均符合RSABE的生物等效性判定标准。在空腹试验中,麦考酚酸AUC0-t和AUC0-∞的SWR小于0.294(分别为0.090 9和0.108 4),几何均值比(T/R)的90%置信区间分别为95.49%~100.07%和95.10%~100.26%,结果均符合ABE的生物等效性判定标准。在餐后试验中,吗替麦考酚酯Cmax、AUC0-t和AUC0-∞的SWR大于0.294(分别为0.587 9、0.387 5和0.386 5),(YT-YR)2-θS2WR的单侧95%置信区间上限分别为-0.157 4、-0.085 2和-0.082 8,几何均值比(T/R)的点估计值分别为91.09%、99.58%和99.58%,结果均符合RSABE的生物等效性判定标准。在餐后试验中,麦考酚酸Cmax、AUC0-t和AUC0-∞的SWR小于0.294(分别为0.260 9、0.112 2和0.127 5),几何均值比(T/R)的90%置信区间分别为91.28%~107.63%、97.39%~103.70%和96.72%~103.34%,结果均符合ABE的生物等效性判定标准。结论:吗替麦考酚酯胶囊的受试制剂与参比制剂在空腹及餐后条件下均生物等效。 相似文献
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高强混凝土在当前建筑工程施工的过程中被广泛的应用,其由于施工中,质量轻,保温隔热性能好,隔音耐火性能高的特点饱受青睐。在当前建筑工程施工的过程中,随着各种施工技术措施和施工管理手段进行分析与控制。高强混凝土是混凝土大家族中的一员,是由于人们对建筑要求的不断提高而实现的控制方法和控制措施。近年来,国内外都非常重视高强混凝土的研究与开发,使得高强混凝土在当前发展过程中的应用手段不断增加,为其发展奠定了基础。 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断过程中,难以提取细微故障特征的问题,文章提出一种基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在特征值提取过程中,采用了多尺度卷积核并联的方式,对滚动轴承振动信号提取了更多的故障特征细节;然后在特征值降维、去噪处理过程中,采用了leaky_relu激活函数,解决了部分神经元处于抑制状态的问题;最后在分类识别过程中,针对多层全连接计算复杂的问题,采用了全局平均池化代替部分全连接。通过滚动轴承不同损伤程度、不同故障位置的诊断实验,证明了所提方法能够提高故障识别率、降低训练时间、具有较好的可行性。 相似文献
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针对滚动轴承退化性能难以评估、寿命状态难以识别的难题,提出一种基于性能衰退评估的轴承寿命状态识别新方法,该方法基于卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE)与多维尺度分析(multidimensional scaling,MDS)算法构建轴承性能衰退指标,再根据构建指标和改进卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)建立轴承寿命状态识别模型,实现轴承寿命状态识别。将轴承信号样本输入CAE,实现轴承寿命状态特征的自动提取与表达,再将所提取的特征通过MDS算法进行约简获得低维特征,在低维特征空间构造欧氏距离作为轴承性能衰退指标,依据指标实现轴承数据标签化。使用标签化的轴承数据训练CNN,建立轴承寿命状态识别模型。在训练过程中,为抑制过拟合,对原始训练样本进行加噪处理,为提高模型抗干扰能力,将Leaky ReLU(LReLU)函数和dropout作为激活函数。运用轴承全寿命试验数据对识别模型进行检验,通过对比验证,结果表明所提出的轴承寿命状态识别方法能更准确的实现轴承寿命状态识别。 相似文献