基于分数阶PID算法的磁流变液柔顺关节控制研究

为了使机器人关节具备主动变刚度特性,基于磁流变液的可控流变特性设计了一种新型机器人柔顺关节,并提出基于分数阶PID(PI~λD~μ)控制算法进行磁流变液柔顺关节的动态扭矩跟踪控制,采用频域设计方法,通过期望截止频率和相位裕量推导出理想Bode传递函数状态下的PI~λD~μ控制器设计参数,建立了基于PI~λD~μ的控制系统。设计了磁流变液柔顺关节实验平台,并且基于LabVIEW图形化编程语言开发了控制软件系统,分别进行了基于PI~λD~μ和整数阶PID动态扭矩跟踪控制实验,实验结果证明,PI~λD~μ控制算法对基于磁流变液设计的机器人柔顺关节具有较好的动态扭矩跟踪控制作用。     

杭州近代居住建筑发展历史及特点研究

文章以杭州近代居住建筑作为研究对象,对其发展历史及建筑特征进行归纳分析,为杭州近代建筑的研究工作提供一种有益的补充。     

结合深度学习与支持向量机的金属零件识别

目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中，关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件，其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此，本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图（HOG）和局部二进制模式（LBP）特征，利用主成分分析法（PCA）对融合后的特征进行降维，以此来训练支持向量机（SVM）分类器。通过训练Mask R-CNN（regions with convolutional neural network）神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类，完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割，以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件，本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较，结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%，同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法，对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性，同时有效地提升了目标识别的准确率。     

皮革收缩温度测量不确定度的评定

依据QB/T 2713-2005《皮革物理和机械实验收缩温度的测定》对皮革收缩温度(Ts)进行了测定,分析了该测试方法中Ts不确定度分量来源,并对各分量进行了评定、合成,最后给出了扩展不确定度。结果得出,Ts测试结果的扩展不确定度为17.0℃(k取2),其中,测试用设备对不确定度的贡献最大,来源主要为收缩温度仪的加热装置和形变感应装置,其次是样品制备时的取样精度。     

宁波奉化蒋氏故居建筑历史文化及特色初探

通过研究蒋氏故居建筑群的历史资料,分析其建筑特色,尤其是清后历经多次修葺的建筑和蒋中正留洋回国后改建的中西融合式建筑,发现蒋氏故居的特色资源发展仍较传统化,由此总结了一些保护及发展建议便于参考。     

数据库云化部署技术研究

云计算虚拟化技术具备弹性可扩展、自动迁移(高可用)、自动恢复(高可靠)等特征,然而数据库系统自身技术的复杂性对在云计算环境中部署工作提出了调整.在研究与分析私有云计算环境中数据库系统部署模式的基础上,在实际应用系统环境中重点验证了不同数据库系统采用单虚拟机部署模式时事务性能基准测试中的性能表现,通过与数据库在物理服务器部署方式下的性能对比,验证了数据库系统云化部署的可行性.     

基于Adam-DBN网络的行星齿轮箱故障诊断方法研究

随着现代机械装备的复杂化,传统的故障诊断方法难以满足表征设备间的复杂映射关系,且在如今大数据背景下面临着维数灾难的问题。文章结合深度置信网络以及梯度优化算法提出了一种基于梯度优化深度置信网络(Adam-DBN),通过数据验证选取最优梯度优化算法对深度置信网络的的梯度算法进行调优。搭建模拟实际工况的行星齿轮箱实验台,通过实验台采集所得数据构成数据集对方法进行验证。实验表明文中提出的方法能够有效提高DBN网络的收敛速度与训练精度,同时具有较高的故障识别准确率。     

美国1984年银市场综述

与年初的预测完全相反,1984年美国银市场仍不景气,供过于求。这是美元坚挺、银根紧缩,通货膨胀率降低、利率提高、石油跌价及投资者对之不感兴趣的反映。其中一个重要的变化是投资者们一致将其库存累计