基于负载转矩观测器的热连轧电机模型预测控制

在大型热连轧机传动领域，交流电机作为传动电机取代直流电机已经是必然的发展趋势。交流异步电机凭借低成本、质量小、易操作、结构简易、运行可靠、易于维护、能够用于易燃易爆等恶劣环境等优点，在大型热连轧机主传动领域受到广泛青睐。针对大功率低转速的热连轧机异步传动电机设计模型预测转矩控制系统，并设计负载转矩观测器对速度外环控制器做前馈补偿。仿真实验结果表明，该控制系统能够有效地对热连轧机异步传动电机进行控制，具有较快的响应速度和较高的稳定性。     

Fluxless bonding with silver nanowires aerogel in die-attached interconnection

The electronic product has gravitated towards component miniaturization and integration, employment of lead-free materials, and low-temperature soldering processes. Noble-metal aerogels have drawn increasing attention for high conduction and low density. However,the noble metal aerogels with outstanding solderability were rarely studied. This work has successfully synthesized an aerogel derived from silver nanowires(AgNWs) using a liquid phase reduction method. It is found that the noble metal a...     

机器人产业“聪敏机器”和“知识重构”双驱策略研究

机器人产业近10年来的增长规模远低于预期，执行端障碍限制了机器人的应用扩展。灵活性不足使机器人在精细操作、产线调整，及日常运维中面临诸多困难。先进传感技术尤其是机器视觉，为机器人聪敏化提供了基础条件。机器人与人类的内在差异，需要人类知识迁移至机器人之前进行“知识重构”。“聪敏机器”和“知识重构”策略分别从机器人和人类两端驱动机器人应用灵活性提升，突破机器人应用局限。     

基于稀疏贝叶斯学习的大规模多用户检测算法

针对现有算法大都基于高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习（GIG-SBL），忽略了稀疏解所对应的支撑集向量稀疏性的问题，提出一种基于伯努利高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习（BGIG-SBL）架构，通过引入一个伯努利先验的二元向量，设计了单测量向量（SMV）的BGIG-SBL-SMV算法，结合支撑集向量的稀疏性提高重构性能。进一步将该算法扩展到多测量向量（MMV）方案，通过共享相同控制稀疏解的超参数，利用MMV的联合稀疏性提出BGIG-SBL-MMV算法。实验结果表明，所提BGIG-SBL-SMV算法相较于传统GIG-SBL-SMV算法，在mMTC用户检测场景可实现2 dB的性能增益；同时，所提BGIG-SBL-MMV算法相对于单测量向量BGIG-SBL-SMV算法，用户检测率和数据检错率的性能增益可达到4 dB，证明了所提算法的优越性。