安全技术在计算机软件开发中的应用

本文对计算机软件开发中容易忽略掉一些问题进行了论述,研究了如何把安全技术应用在计算机软件开发中,并能够有效的避免这些问题。     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足，提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计，动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明，AEKF较之EKF滤波效果有所改善，增强了稳定性，提高了精度，为ST纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。     

基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制

为解决铆接机器人工作时外部干扰造成系统抖震大,轨迹跟踪精度较低问题,设计一种扰动观测器与分数阶滑模控制器组合的自适应控制方法。首先,通过引入时延估计策略建立铆接机器人的局部动力学模型,利用扰动观测器实时观测系统模型所受的可见干扰;其次,针对系统产生的抖震问题,设计分数阶滑模面替代传统滑模控制,采用新型趋近律使系统在切换面上能够连续平稳运动,针对系统所受的不可见干扰,设计自适应策略实现对外部干扰的完全补偿;最后,通过Lyapunov函数证明所设计控制器的有效性。以三自由度机器人进行仿真及实体试验,结果表明,相较于分数阶滑模控制,采用该控制器后机器人各关节的追踪误差峰值分别下降了50%,59%和63%,从而验证了该控制器不仅能有效消除系统所受较大干扰产生的抖震问题,而且提高了铆接机器人作业时的鲁棒性和轨迹跟踪精度。     

凸轮磨削力对X-C联动位置影响研究

为了控制凸轮加工中的轮廓误差,高效、高精度地提高凸轮的廓形精度,研究影响X-C两轴联动的伺服跟踪效果。通过对凸轮轴及砂轮的受力分析,寻求磨削力对于X、C轴跟踪位置的影响关系,提高X-C联动跟踪位置的准确性。分别建立了X轴、C轴的力-变形关系数学模型,对于分析两伺服轴的跟踪位置误差提供了理论依据,以便达到很好的控制凸轮轮廓误差的目的。     

莱钢质量信息（QIS）平台

在莱钢质量信息（QIS）平台建立了一套完整的质量检验数据的全过程控制和跟踪系统。通过该系统，莱钢实现了从原料入厂、中间产品的检验到最后成品出库过程中的质量信息的计算机管理，范围覆盖铁前系统的所有原料及半成品的质量检验，炼钢及钢后的化学成分检验、物理性能检验、出入库管理，以及质量证明书的开具、产品的自动判定、统计分析等，可大大降低操作人员的劳动强度和出错率，提高生产效率。