动态数学形态学轮廓提取算法在ARM上的实现

提出一种新的基于动态数学形态学的动态腐蚀轮廓提取算法。该算法以动态数学形态学中的约束条件为判断准则,通过定义评价函数来动态确定结构元素的移动方向,直接对感兴趣的目标进行轮廓提取。该算法引入自适应滤波门限,进一步增强了其抗噪处理能力。通过在ARM上对算法进行实现,得到了清晰的人体轮廓图像。该算法对实时目标的轮廓提取具有快速性和准确性的特点。     

重力及其释放下空间机械臂驱动力差异及模型研究

为降低空间机构系统能耗,减小驱动力地面设计裕度,提高空间机构控制精确度,以四自由度仿人机械臂为对象,研究不同重力环境下的驱动力差异及关键影响因素。首先基于Klein算子与虚功原理建立了考虑关节摩擦的四自由度仿人机械臂动力学模型。然后通过仿真研究不同重力环境下摩擦、关节角速度、末端负载对驱动力矩的影响,并对影响空间驱动力矩的关键因素进行分析。进而参照仿真研究搭建试验平台,在关节轴线不同取向条件下进行驱动力矩差异研究,试验验证了仿真分析的正确性。最后基于试验结果修正摩擦模型并采用PSO算法辨识模型参数,得到适用于不同重力环境下的关节摩擦模型,改进了机械臂的理论建模结果。     

天冠集团推行工资集体协商制

在2月25日～26日隆重召开的河南天冠集团三届三次职工代表大会上,职工方与行政方签订工资集体协商协议,成了本次大会的热门话题。     

基于太阳敏感器的移动式太阳跟踪控制系统研究

针对移动设备太阳能供电需求问题,开展了高精度移动式太阳跟踪控制系统研究。采用一种新型的大视场、高精度太阳敏感器,基于双轴跟踪方式研制了移动式太阳跟踪装置;并针对移动平台不间断晃动、非直线行驶、转弯导致跟踪不稳、精度降低甚至跟踪目标丢失等问题,结合太阳敏感检测特点,提出了选择性位置式PID跟踪控制策略。对跟踪系统进行了车载试验,结果表明,相比于传统的四象限传感器跟踪,基于太阳敏感器的跟踪系统搜寻视野达120°,精度达±0.5°,具有响应速度快、跟踪精度高、稳定性好、目标丢失后找回快等优点。本文为移动式太阳跟踪提供了一种可靠可行的新方案,该方案稍加改进还可用于高空太阳电池标定等领域。     

柔性关节空间机械臂奇异摄动自抗扰控制仿真研究

针对不同重力环境条件下考虑摩擦、关节刚度非线性与外扰影响的柔性关节空间机械臂的控制问题,提出了一种基于奇异摄动理论的自抗扰控制方法。首先建立了柔性关节空间机械臂在地面重力和空间微重力环境下的动力学模型;然后采用奇异摄动法将系统模型分为快变子系统和慢变子系统,针对快变子系统设计速度反馈控制律来抑制柔性关节的振动,针对慢变子系统设计加入前馈补偿的自抗扰控制器(ADRC)来抵抗系统的内外扰动,并对系统进行了稳定性分析;最后对设计的控制器进行了仿真验证与对比研究。仿真结果表明,采用该方法,在不同重力环境下柔性关节空间机械臂均能实现很好的轨迹跟踪和抖振抑制,且能有效抵抗内外扰动,系统具有鲁棒性。     

蒸汽间接加热法液氯连续汽化系统的设计

介绍了2种液氯汽化技术——蒸汽间接加热法和热水间接加热法,分析了热水间接加热法的缺点,详细阐述了设计的蒸汽间接加热法的工艺流程、自动控制及安全系统。     

不同重力环境下间隙对机械臂末端轨迹的影响

以在轨服务高精度操控任务为背景,根据不同重力环境中机构的间隙界面运动特性,研究了地面装调及空间服役两种不同工况下的近似间隙等效模型。分析了不同重力环境下影响间隙形成的主要因素,并以二自由度空间机械臂为例,使用无质量轻杆法获取考虑铰间间隙的空间机械臂在重力及重力释放条件下的动力学解析解,进行了铰间间隙与重力对末端轨迹跟踪控制精度耦合影响的仿真研究。在此基础上,针对间隙等效模型造成的模型不确定性及干扰设计了间隙补偿控制器,并通过仿真验证了间隙补偿控制器的有效性。     

考虑重力影响的柔性关节空间机械臂自适应迭代学习控制

针对不同重力环境条件下柔性关节空间机械臂的末端轨迹跟踪问题,为提高其跟踪精度和系统抗干扰能力,提出一种基于奇异摄动理论的自适应迭代学习控制。首先建立了地面重力条件下和空间微重力条件下柔性关节机械臂的动力学模型,这2种模型考虑了摩擦带来的影响。利用奇异摄动法将系统分为快变子系统和慢变子系统。针对快变子系统设计速度反馈控制率,来抑制柔性关节带来的弹性振动。针对慢变子系统设计自适应迭代学习控制,该控制方法是在PD反馈结构的基础上增加了一个迭代项,可以很好地处理未知参数和扰动,提高整个系统的稳定性和抗干扰能力。仿真结果表明,该方法可以使柔性关节空间机械臂在不同重力环境下都具有良好的轨迹跟踪效果和抖动抑制能力,验证了该方法的有效性。     

一种基于滑模的自适应预测函数控制新算法

提出了一种应用带时变遗忘因子的基于滑模的自适应预测函数控制新算法。该算法采用带时变遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识模型参数,将滑模控制与预测函数控制(PFC)相结合对系统进行控制。与其他模型预测控制不同,预测函数控制可以克服其他模型预测控制可能出现规律不明的控制输入问题,具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性,离散滑模控制中的滑动模态对干扰具有不变性;最后分析了控制系统的闭环渐近稳定性。仿真结果验证了该方法的有效性。