基于参数预标定的长行程PMLSM无传感器控制

为了解决长行程定子不连续永磁直线同步电机存在的因无法全程安装位置传感器和不同动子和定子之间的电磁参数不固定所造成的控制性能下降的难题,提出一种在每一段定子内先进行参数标定,再进行速度控制的控制系统设计。首先,在动子进入过程中,对电机进行电磁参数标定,根据标定参数对控制器参数进行调整,以达到更好的控制效果。然后,使用无位置传感器控制系统使动子快速达到设定速度值并稳定运行。实验结果表明:动子进入过程参数标定精度分别为0.002Wb和0.000 4H;无位置传感器控制中位置估计精度为0.63mm,速度收敛时间为0.45s,稳态误差为0.02m/s。基本满足永磁直线同步电机用于长行程运输的控制快速性、稳定性等要求。     

卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。     

天然气计量仪表现场标定技术研究及应用

阐述天然气计量仪表的标定要求,分析计量仪表标定现状及存在问题,提出一种可移动且能在现场实施在线或离线标定的技术与装置。提出实施现场标定的操作步骤。     

基于差分进化算法的手眼标定方法

针对眼在手机器人视觉系统的手眼标定问题，提出了一种基于差分进化算法的手眼标定方法。首先建立了眼在手机器人视觉系统手眼标定的数学模型，通过李群李代数理论，将手眼标定问题转化为误差函数的优化问题，同时保证了优化问题的最优解落在特殊欧氏群ＳＥ（３）上。通过差分进化算法对优化问题进行求解，避免了求解过程中的局部最优问题。最后在实物平台上进行了手眼标定实验，实验结果验证了算法的可行性和有效性。