关于控制水轮发电机定子振动问题

自从1970年苏联能源电气化部(Мин-знерго)颁布Э-2/70规程以来,苏联动力技术协会积极地对水轮发电机定子振动问题,进行了实际的分析研究工作,为消除故障和改善振动状态制定了措施。迄今已在三十多台功率为10000～75000千瓦的水轮发电机上取得成果。     

水电机电安装技术情报网第三届全网大会在湖北丹江口召开

水电机电安装技术情报网第三届全网大会于一九八四年十一月二十四日至二十九日在湖北省丹江口召开。来自全国各地的水电机电设备设计、制造、安装、运行、教学、科研等61个单位,共计92名代表出席了会议。大会共收到各网员单位专题技术总结、新技术应用和技术革新成果、科研学术论文     

全国水电厂基础自动化技术改造经验交流及规划讨论会在蓟县召开

由能源部电力司和中电联科技部联合主持的“全国水电厂基础自动化技术改造经验交流及规划讨论会“1992年11日20～24日在蓟县召开。出席会议的有来自全国水电科研、设计、制造单位及部分水电厂的代表共计64人。会议对10年来我国水电厂基础自动化技术改进工作进行了总结,肯定了取得的成绩,找出了差距,交流了自动化元件研制和改造的经验,决定     

基于力信息的人机协调运动控制方法

为了改善人机协作过程中人机协调运动的稳定性与舒适性,提出一种可变阻尼导纳控制方法。针对操作者运动信息不确定和操作者手臂阻抗参数可变等特点,提出依据人机交互力的大小识别操作者的运动意图,进而改变控制系统虚拟阻尼参数值的方法,以实现对人体运动的快速响应。应用实验的方法确定了可变阻尼导纳控制方法的参数范围,为人机协调运动的理论研究提供了基础。实验证明,所提控制方法能够实现协调、柔顺的人机协调运动,提高了系统的稳定性和舒适性。     

柔性可充电锌空气电池研究进展

锌空气电池具有能量密度高、安全可靠、环境友好和成本低廉等优势,而柔性可充电锌空电池更是有望作为可穿戴设备的新一代匹配电源,近些年其研究与开发受到广泛关注。本综述首先简要介绍锌空电池的结构与机理,总结实现可充电的锌负极、电解液和空气极的材料设计与制备方法;其次,阐述锌空电池的柔性化设计理念,并介绍柔性可充电锌空电池的最新研究成果;最后,讨论柔性可充电锌空电池未来实用化过程中所面对的科学与技术问题,并提出展望。     

智能移乘护理机器人室内路径规划方法研究

为了帮助失能老人实现在家庭环境中床、轮椅、沙发、厕所马桶等生活器具之间的移动,室内智能移乘护理机器人需要完成从任意初始点、任意起始位姿开始,将人无碰撞、安全运送至目标点,并且在运送过程中完成机器人头尾前进方向转换等任务,这些都对机器人的路径规划能力提出了要求.鉴于此,采用分段式路径规划方法,通过对中间转换位姿的恰当选择...     

长甸水电站埋藏式压力钢管结构分析

长甸水电站改造工程为引水式水电站,引水压力钢管内径为6.0 m,分为明钢管和埋藏式钢管两部分,根据内压应力计算和抗外压稳定分析计算,确定埋管段钢管壁厚为18 mm.     

服务机器人动态交互体验研究

为提升服务机器人的交互体验,构建了基于关系体验、感官体验和情景体验的服务机器人交互体验框架;通过基于视频仿真的人机交互(Visual Human-Robots Interaction,VHRI)试验方法,测量了服务机器人动态交互过程中造型与情景影响下的用户感官体验和关系体验,建立了服务机器人身高与运动速度、人员流动与运...     

2R耦合驱动关节动力学建模与参数辨识

围绕护理机器人的人机安全接触和轻量大负载需求,提出了一种2R耦合驱动关节构型,并解决了耦合驱动动力学建模问题,为高性能运动控制器搭建提供基础。该关节设计紧凑、负载能力强,两个伺服电机经过三级减速后,通过差动结构实现两自由度耦合输出,且表面光滑适宜与人接触。通过运动学分析了耦合驱动的原理,利用拉格朗日法建立了耦合驱动动力学模型。为解决速度零点摩擦力不连续,造成基于模型的控制器运动性能变差的问题,引入了连续可微摩擦模型,利用连续可微特性采用灰色模型提高了辨识精度。研制了机器人关节样机,进行了关节解耦、摩擦数据采集、参数辨识及轨迹跟踪等试验,结果表明所设计的耦合驱动关节可以完成周转、俯仰两个转动自由度的单独及耦合运动,并且输出扭矩与重量的比值达到了143.6 N·m/kg,可以满足轻量大负载护理需求,同时基于所建立动力学模型的运动控制可以显著提高轨迹跟踪的准确性。     

基于SSVEP_SSA融合的混合脑机接口研究

针对目前基于体感选择性注意范式的脑机接口控制指令数少,信息传输率低等缺点,提出了一种全新的多模态混合脑机接口系统。该系统融合稳态视觉刺激(SSVEP)和体感选择性注意范式(SSA),在外部视觉和体感刺激的作用下,诱发大脑产生稳态视觉电位和事件相关去同步现象。同时,为了解决传统脑电信息特征提取中需要大量先验知识等问题,引入深度学习算法对混合脑机接口信息进行意图解码,该方法将多通道的时域信息转换成具有时-频-空域三维特征的二维特征图。对8名受试者的离线实验显示,平均识别准确率达到81. 35%,确认了所提出的基于SSVEP_SSA融合的多模态混合脑机接口是可行的,实现了脑机接口(BCI)系统的指令集扩展和高精度解码。