旋翼飞行机器人研究进展

旋翼飞行机器人是面向空中自主作业需求,将旋翼飞行器与多自由度机械臂相结合所提出的新型机器人.该机器人作业过程中旋翼飞行器、机械臂与作业目标之间的动态相对运动以及与作业目标接触过程中未建模外力、力矩扰动使自主控制受到极大挑战.本文将针对旋翼飞行机器人的结构演变及关键技术、作业机构集成技术进行综述.从动力学建模及动力学特性分析、动态运动约束/力约束下的协调规划、非结构环境下的运动和作业控制、面向任务动态操作的环境感知、面向任务的实验系统构建与实验验证五个方面初步构建了旋翼飞行机器人自主作业理论体系.     

分类响应限制的RFID防碰撞方法及应用

无线射频识别(RFID)在校园一卡通系统中已获得普遍使用.因为校园学生众多,情况比较繁杂,读写器碰撞与标签碰撞问题会导致较低的系统识别率,也将成为一卡通系统应用中的突出问题.针对此问题,对RFID防碰撞的动态帧时隙算法进行了改进,该算法通过分类响应限制标签个数,进而能够在标签数量很多的情况下提升系统的识别率,尤其适合应用在短时间内需要大量识别标签的校园一卡通应用环境中.仿真实验结果证明,该算法在短时间内进行大量RFID标签识别比传统时隙算法具有更高的效率.     

两轮自平衡车运动姿态的测量和控制

两轮自平衡车姿态测量与控制是两轮自平衡车设计的关键环节.针对两轮自平衡车倾角的测量问题,采用了卡尔曼多传感融合算法.该算法融合了加速度传感器和陀螺仪传感器数据,实现了两轮自平衡车倾角实时在线估算.根据测量得到的倾角和角速度,采用了比例微分(PD)控制算法,实现了两轮自平衡车姿态的稳定控制.     

航空发动机离心叶轮叶片动特性试验研究

在离心压气机试验台对离心叶轮叶片动应力测量技术进行了试验研究,介绍了应用电阻应变计和高速滑环引电器成功录取了压气机台架试车转速至39500 r/min的离心叶片动应变数据,分析了测试过程中遇到的问题,提出了今后测试的改进措施,并对试验结果进行了初步的分析.通过研究获得离心压气机工作过程中,大小离心叶片动频和动应变随转速变化的规律以及叶片在特定气动力激励条件下的动态响应.     

一种大数据环境中分布式辅助关联分类算法

在很多现实的分类应用中,新数据的类标需要由领域专家最终确定,而分类器的分类结果仅起辅助作用.另外,随着大数据所隐含价值越发被人们重视,分类器的训练会从面向单一数据集逐渐过渡到面向分布式空间数据集,大数据环境下辅助分类也将成为未来分类应用的重要分支.然而,现有的分类研究缺乏对此类应用的关注.大数据环境中的辅助分类面临以下3个问题:1) 训练集是分布式大数据集;2) 在空间上,训练集所包含的各局部数据源的类别分布不尽相同;3) 在时间上,训练集是动态变化的,会发生类别迁移现象.在考虑以上问题的基础上,提出一种大数据环境中分布式辅助关联分类方法.该方法首先给出一种大数据环境中分布式关联分类器构建算法,在该算法中,通过横向加权考虑分类数据集在空间上的类别分布差异,并给出"前件空间支持度-相关系数"的度量框架,改进关联分类算法面对不平衡数据的性能缺陷;然后,给出一种基于适应因子的辅助关联分类器动态调整方法,能够在分类器应用过程中充分利用领域专家实时反馈的结果对分类器进行动态调整,以提升其面向动态数据集的分类性能,减缓分类器的退化和重新训练的频率.实验结果表明,该方法能够面向分布式数据集较快地训练出有较高分类准确率的关联分类器,并在数据集不断扩充变化时提升分类性能,是一种有效的大数据环境中辅助分类应用方法.     

自适应动态重组多目标粒子群优化算法

提出一种自适应动态重组粒子群优化算法. 该算法采用凝聚的层次聚类算法, 将种群分成若干个子群体, 用一个精英集对非支配解进行存储; 根据贡献度和多样性, 对各子群体的粒子和整个种群进行自适应动态重组; 同时引入扰动算子对精英集存储的非支配解进行扰动, 实现对精英集进行动态调整. 利用具有不同特点的测试函数进行验证并与同类算法相比较, 结果表明, 所提出的算法可加快收敛速度, 提高种群的可进化能力.

     

基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法

为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.

     

基于PNDSC 的欠驱动AUV编队控制器设计

针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于多特征的PSO-MSVM动态过程质量异常模式识别

为了提高动态过程质量异常模式识别效率,将动态过程质量模式的均值特征与小波包分解特征作为分类特征,并构建两层多支持向量机识别模型进行分类.利用均值特征,在第一层MSVM中把动态过程变化趋势划分为正常与周期、上升与向上阶跃、下降与向下阶跃三大类别;采用小波包分解特征,在第二层MSVM中对这三大类别进行再分类.仿真结果表明提出的识别模型的识别精度相比采用单一特征的识别模型有明显提高.     

认知无线电网络中基于排队论的集中式频谱分配策略

传统的基于图着色模型和基于博弈论模型的动态频谱分配算法因存在计算复杂度高、收敛速度慢等缺陷,在实际网络环境中会造成很大的时延和能耗开销。针对主次用户共存,主用户交替转移忙闲状态的网络环境下,基于排队论模型提出了一种高效、低能耗的集中式频谱分配方案,并给出了该方案下次要用户的平均阻塞率和强制中断率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提的方案能够大幅度降低节点能耗。