基于神经网络的模糊控制在四轮转向系统中的应用

简要分析四轮转向系统的工作原理,并且根据四轮转向系统是一个复杂的多变量、非线性系统,利用神经网络与模糊控制相结合的方法,使车辆在行驶过程中具有很好的稳定性能。     

两轮自平衡小车的研究与实现

介绍以飞思卡尔MK60N512VMD100单片机为控制器和以MMA7260加速度传感器及ENC-03角速度传感器等传感器元件作为传感检测系统的两轮自平衡小车系统。阐述了基于加速度传感器和角速度传感器获取两轮小车倾斜角度的滤波算法及其实现、自平衡控制算法及其实现,电机控制策略等相关问题。实验结果表明,此小车具有较好的平衡性和稳定性。     

两轮自平衡车控制系统的设计与实现

根据飞思卡尔智能车竞赛的要求,设计了基于MC9S12XS128单片机的两轮自平衡智能车控制系统.介绍了该智能车系统的硬件模块电路设计、控制系统的构成及核心控制算法的实现.在此基础上详细介绍了用于智能车直立控制、速度控制和方向控制的参数调试时简单易行的关键技术.经过反复多次的实验表明,本文设计的两轮自平衡车控制系统性能可靠,在车身保持直立平衡的同时能够沿着赛道快速平稳运行.     

美国空军利用卫星反作用轮校正姿态问题

2010年7月28日,美国空军第三太空运行中队与洛·马公司和航空航天公司的工程师们一起成功演示了利用卫星的反作用轮恢复卫星姿态的试验。     

两轮自平衡机器人系统建模与模糊自整定PID控制

针对不稳定、非线性、强耦合的两轮自平衡机器人系统,运用牛顿力学方法建立了转向运动的数学模型.介绍了用模糊控制进行PID参数整定的原理和方法,并用该方法实现对两轮自平衡机器人系统的控制.仿真结果和实际应用均表明,该方法能使系统有更好的快速性和稳定性.     

基于双DNS的缓冲可伸缩网络设计与实现

通过对网络负载均衡技术的研究,采用DNS轮序、网络地址转换和网络负载均衡群集技术,设计并实现了一种具有外、内网双重调度机制和具有缓冲能力的可伸缩网络,解决了网络服务的负载均衡、响应时间、吞吐率和可靠性问题。测试结果表明,该方法具有较大的优越性。     

基于AVR单片机的机车轮对踏面检测系统设计

针对机车轮对踏面曲线检测需要,提出了一种通过激光测距传感器测量轮对踏面与传感器基准线距离拟合轮对踏面曲线的方法。该系统采用了高精度激光传感器保证测量精度,采用ATMEL公司多模块集成的AVR处理器简化信号采集的硬件设计,并通过上位Pc计算机先进的Labview数据分析和重构为踏面数据分析提供了保障。     

电梯导轨垂直度检测机器人磁轮机构设计

为了解决电梯导轨垂直度测量的自动化,设计了电梯导轨垂直度检测机器人.其磁吸附方式的选择是设备检测到准确数据的前提.NdFeB强磁材料的出现为能够提供强吸附力奠定了基础.以该强磁材料为质地的磁轮吸附方式较好地解决了吸附问题.其中导向轮与顶磁轮磁路及结构采用理论分析及优化设计,通过实验表明该磁轮机构能够适应各种恶劣工况.     

聚氨酯发泡轮旋转模具的构造

由台湾省许清津申请的专利 (专利号　0 0 2 5 830 5 ,公布日期　 2 0 0 1 0 9 1 2 )“聚氨酯发泡轮旋转模具的构造” ,是于轮圈外部采用液态发泡材料成型出聚氨酯发泡轮胎的施工模具。模具座以模轴枢设置定位模 ,定位模上枢设有启闭模 ,两模具相对设有模穴 ,定位模与模具座相对设定模件与定模装置 ,使模具于固定轮圈后 ,以锁模装置锁住启闭模 ,整个模具即可以模轴为中心转动 ,使模穴内的轮胎原料得以充分流动 ,从而获得成品表面光滑的高品质物件。聚氨酯发泡轮旋转模具的构造$杭州市科技情报研究所@王元荪…     

可生长仿生学习算法在机器人平衡控制中的研究

针对两轮机器人的运动平衡控制问题,提出一种基于Q学习的生长细胞结构(GCS)网络的仿生学习算法;GCS网络除了具有SOM网络的竞争机制外,它还可以通过新神经元的不断生长,自组织地进行演化,Q学习算法是一种无模型强化学习算法,它可以改善学习能力,但是它只适用于状态离散化的控制系统中;将GCS网络的生长特性应用到Q学习算法中,通过网络输出的获胜神经元的信息来优化Q值,实现了状态连续系统的无模型控制,并且在两轮机器人上做了仿真实验;结果表明,当神经元数为12个时,机器人才开始受控,但是机器人本体的倾角振荡角度过大,位移不受控制;当神经元数增加到25个时,机器人本体的倾角在很小的角度范围内波动(大约0.2°),位移大约在0.05m的位置达到平衡,机器人的运动平衡达到了很好的控制效果。