用分级神经网络学习机器人的动力学特点

给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法.使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点.对于一般类别的机械手,使用前训练一系列的三层前馈网络模块,然后把这些基函数实时地用于第四层.使用线性控制原理,辅以非线性补偿控制机械手,使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器.模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高.     

基于性能反馈的直接自适应模糊控制

模糊控制能够比较容易的将人的控制经验溶入到控制器中，这是它的一个非常突出的优点。但是由于传统的模糊控制器采用了IF-THEN的控制规则．它不便于控制参数的学习和调整。表文给出一种基于性能反馈的直接自适应模糊控制器,根据实际系统性能与要求性能之间的偏差．通过一定的方法来直接调整控制器的参数。研究结果表明．控制效果良好。     

基于NiosⅡ软核的PCM遥测信号源设计

设计了一种基于FPGA的遥测PCM信号源,该信号源采用FPGA作为主控芯片,U盘读写控制芯片CH376读取U盘中的遥测数据,并以一定码速率发送出去产生PCM信号.数据的发送采用边读取、边发送的方式,在FPGA内部配置了两块存储器,采用乒乓操作保证数据发送的连续性.软件主程序的编写是设计核心,运行在NiosⅡ软核处理器上,控制硬件模块协调工作.     

基于网络的图形图像集成管理技术研究

在Internet或Intranet网络上实现图形图像的集成管理对我国的大中企业和科研院所具有重要意义,也是推广CAD技术和推进电子信息化的重要内容之一。运用ASP动态网站、数据库、CAD等技术,开发了基于B/S模式的“基于网络的图形图像集成管理系统”,在为企业服务的过程中取得了良好的效果。