基于适应度的多机器人任务分配策略

为提高多机器人任务分配方法的通用性和实用性，提出了一种分布式多机器人协作任务分配策略.根据多机器人任务特点，提出了多机器人任务分配必须满足的4个基本目标，并由目标制定相应的4条任务选择策略.按形式化思想为子任务建立了一个通用模型，模型包含了与任务选择相关的子任务基本属性和运行状态.结合子任务模型和任务选择策略，建立了一个子任务适应度模型，包含静态适应度、进度适应度、资源适应度和外部适应度4个分量，机器人根据适应度大小来选择子任务.仿真实验表明，应用该任务分配策略的协作异构多机器人系统对一类搬运任务具有很好的通用性，当任务发生变化和机器人发生故障时，机器人能够正确、及时地调整子任务，系统具有很好的实时性、灵活性和鲁棒性.系统能够实现机器人到子任务的最优映射，与其他任务分配方法相比明显缩短了任务执行时间.     

中型机组自投入率统计的实现

在火电厂监测系统的硬件基础上,提出了自动投入率统计的软件实现方法,使得电厂自动调节设备的利用效率有了衡量的依据。运行实践表明该方法是简单可行的。     

一类无静差自学习模糊控制器设计

本文证明了无静差控制的必要条件;提出了自衡对象位移无静差控制量的一步预估算法,并将其用于模糊控制中,得到了一类自学习模糊控制器。该控制器利用自学习算法对无静差控制量进行自寻优,动态优化模糊控制量表。优化过程计算量小,适合于实时控制。仿真结果表明,即使对象增益可变或者未知,该控制器均能实现对给定阶跃信号的无静差跟踪。     

大型地网接地电阻测试方法的探讨

大型地网接地电阻的主要测试方法有接地摇表法、交流电压电流法 (又分为三极法和四极法 )、瓦特表法和直流注入法。四极法是目前测试大型地网接地电阻比较有效的方法 ,其他方法可作为参考。但四极法测试需注意电流、电压线的选择和布置 ,辅助极距离的选择 ,以及采用合适、简便的电源。要解决这些问题 ,应根据现场条件 ,在实践中积累经验 ,逐步完善。     

基于"联姻"策略的并行遗传算法

早熟现象一直是遗传算法(GAs)所面临的主要问题.为了防止单一种群近亲繁殖导致早熟,本文将人类的联姻策略应用于遗传算法中,提出了一种基于"联姻"策略的并行遗传算法. 对比实验显示出该算法极其优异的性能.同时,文中尝试了一种新的遗传算子,为遗传算法的硬件实现奠定了基础.     

专家系统在机器人控制中的应用

由于机器人动力学本质非线性,时变性,多关节强耦合,变惯量等复杂性,常规的控制算法(如PID控制)直接用于机器人控制,其性能不尽如人意。本文把专家控制技术与常规的PID控制结合起来,把人的控制经验,技巧和各种直觉推理逻辑直接用于控制中,从而改善控制系统性能,提高其智能水平和适应能力。为了满足实时性要求,算法及专家系统都采用Quick C编程实现。本文以二关节机器人为对象在IBMPC/AT机上仿真表明,在有负载扰动的情况下,该系统能够例机器人跟踪上希望轨迹,其系统响应和鲁棒性优于常规的控制策略。     

基于进化策略的最优模糊划分

一个运行良好的模糊系统，不仅应该具备最优的响应性能，还应该具备最简约的模糊划分和良好的完备性、清晰性，但是目前对于后者的研究甚少。因此，该文提出了最优模糊划分的定义，它包括两个部分：最简约模糊划分和模糊划分的完备一清晰性。然后将这两项指标加入到进化策略的适应值函数中，用于对模糊系统的寻优。仿真试验表明，即使在先验知识较少的情况下，该方法依然可以设计出具有较好系统响应性能的模糊系统，并且模糊划分个数最简，完备．清晰性较好。     

开关磁阻电机高性能转矩控制策略研究

将开关磁阻电动机转矩控制系统分为三级控制子任务:换相策略、转矩控制器和电流控制器,并根据上述结构化设计思想,给出了一种基于神经网络转矩逆模型和滑模电流控制器的开关磁阻电动机高性能转矩控制方案.仿真结果表明该方法能够有效地控制开关磁阻电动机相转矩按期望变化,从而实现了其高性能转矩控制.     

基于栅格模型和样本集合的动态环境地图创建

采用单一栅格模型创建动态环境的地图,往往需要构建多个时间尺度的地图,且无法有效表述环境中的动态信息.为了克服上述困难,提出一种用栅格模型和样本集合创建动态环境地图的方法.栅格模型对静态障碍物用贝叶斯方法进行置信概率估计、当前样本集合迭代更新动态障碍物当前所处位置、历史样本集合保存动态障碍物的所有历史传感信息.通过将样本集合与栅格模型融合,可以有效表征动态障碍物的当前位置和主要活动区域.实验室动态环境下的实验结果表明：该算法能够构建信息完整且精度较高的动态环境地图,为后续路径规划和导航提供便利.