手功能康复机器人的鲁棒控制研究

以手功能康复机器人为研究对象,对被控对象建立数学模型,推导鲁棒控制器,基于simMechanics建立仿真模型,实现手功能康复机器人的鲁棒控制系统。考虑到手功能康复机器人是帮助偏瘫患者进行康复训练并最大限度地诱发患肢的主动作用,控制器中加入偏瘫患者的主动作用函数。控制系统在MATLAB／Simulink的环境下仿真,结果表明所设计的鲁棒控制器能适应不同程度的偏瘫患者,具有较佳的动态特性和很强的鲁棒性能。     

基于短时傅立叶技术的鸡蛋破损检测

声学技术是目前应用于鸡蛋破损检测中最具潜力的--N技术,它利用完整蛋和破损蛋在声脉冲响应上的差异性来对鸡蛋进行分级分类.本文所研究的系统中采用前置放大器和A/D转换芯片采集鸡蛋被敲击后发出的声音,对获得的时域信号进行频域分析.相比于传统的傅立叶分析,本文采用了时频分析技术,即利用短时傅立叶变换来分析鸡蛋响应信号,并建立了相应的分级分类模型.实验表明基于短时傅立叶技术的鸡蛋破损检测模型对破损鸡蛋具有很高的识别率,为实际生产过程中鸡蛋的无损检测提供了新的并且更有效的方法.     

基于Agent的分布仿真平台原型系统设计与实现

基于Agent的分布仿真是基于Agent的建模与仿真ABMS(Agent-Based Modeling and Simulation)研究的重要组成部分。在提出的基于Agent的分布仿真软件框架和通信系统设计与实现的基础上,利用Java语言和面向对象的方法设计实现了一个基于Agent的分布仿真平台原型系统ADSimE。介绍了该分布式仿真平台的主要实现细节,给出了全系统的主要Agent类的UML设计,重点阐述了保守策略仿真Agent类和乐观策略仿真Agent类的设计、处理流程以及KQML消息解析的实现细节。最后以闭合排队网络为例,说明了怎样在该环境下进行基于Agent的分布仿真应用的开发。     

基于半监督学习的P2P协议识别

随着P2P技术的发展,网络上充满了大量的P2P应用.协议加密技术的发展,使得P2P应用的识别和管理变得非常困难.描述了如何运用半监督的机器学习理论,根据传输层的特征,用聚类算法训练数据并建立一个高效的在线协议识别器,用于在内核协议层对协议特别是P2P协议进行识别,并对BitComet和Emule进行了实验,得到了很高的识别准确率(80%).研究并解决了将选取好的特征用于聚类并高效地实现最后的协议识别器.     

基于Matlab的自行火炮液压管件应力分析

液压管件作为某型自行火炮液压系统的一类重要元件,其机械性能在很大程度上影响整个液压系统的工作寿命.采用建模和仿真技术研究其应力分布,提出依据广义胡克定律建立液压管件在高强度载荷作用下的力学模型的方法,利用Matlab进行仿真分析,结合仿真结果对液压管件径向及切向应力的分布规律进行了探讨,对于液压管件的疲劳分析以及力学性能研究具有一定的参考价值.     

一种新型神经网络广义逆系统

提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法,并给出了其存在性的证明．该方法首先利用神经网络构造被控对象的α 阶逆系统,通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点,无需重新构造广义逆系统．分别对ＳＩＳＯ 和ＭＩＭＯ 非线性系统进行仿真研究．仿真结果表明,在配置极点变换时,利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦．     

基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法

提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善.     

双酚A型聚碳酸酯快速拉伸过程的分子动力学模拟

本文采用用分子动力学方法研究了双酚A型聚碳酸酯的快速拉伸过程.采用COMPASS力场和NPT系综研究了应力应/变关系、能量/应变关系等.应力-应变曲线的研究结果显示,前"屈服点"和后"屈服点"分别为0.14和0.17,应变≤0.05为"弹性区域".0.14<ε_(xx)<1.05的区域为"塑性区域",ε_(xx)>1.05属于"硬化"区.能量-应力关系的研究结果显示,在应力-应变呈线性关系的"弹性区域",体系的总势能及各势能分量随应变增大发生不规则的波动.为了从能量的角度解释PBC-PC在外部拉伸条件下的应变情况,本文还研究了体系总能量与各能量分项,与应变的关系,对链结构与能量分项的关系进行了讨论.     

基于二代bandelets域HMT模型的图像分割

在小波域隐马尔可夫树模型(WHMT)图像分割算法的基础上,根据二代handelets系数的分布统计特性,提出一种新的bandelets域隐马树模型(BHMT)有监督图像分割算法.新算法试图利用二代bandelets能表示图像几何规律性的特点来改进分割效果.为证明算法的有效性,用合成纹理图像和真实的航空和遥感图像做分割实验,并和小波域隐马模型树分割算法作了对比,对合成纹理图像分割,用错分概率作为评价参数.实验结果表明,此方法错分概率低、分割效果理想.     

一种含影响力因子的自适应C均值算法

含影响力因子的硬聚类算法(HCMef)在对多于两类规模不均的样本进行聚类时,影响力因子指数对聚类结果影响很大,取值不当会引起类消失.影响力因子指数在0附近穷举,并利用影响力因子指数较大时类规模会在较少训练次数内消失的现象,降低计算量.提出了含影响力因子的自适应C均值聚类策略(AHCMef),并介绍了两阶段聚类方法,进一步提高聚类成功率和执行效率.结果显示,最佳影响力因子指数出现在成功聚类时的较大值附近,聚类效果从该点起随影响力因子指数的减小而降低.对HCMef算法应用于多类规模不均样本情况时,影响力因子指数的选取具有指导意义.