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991.
力觉接口是指人和遥操作机械手之间的接口,用来给操作人员提供操作时的一种虚拟环境.无源性是这种接口系统设计的主要要求,但是前人得出的无源性条件过于保守.本文从采样控制系统的频率特性出发推导了一个没有保守性的接口系统无源性的条件.文中并指出无源性只是接口的一个属性,要正确设计还需考虑到伺服设计的一些基本要求,诸如系统的带宽、阻尼等.文中还结合例子给出了接口系统无源性设计的步骤.  相似文献   
992.
设计了一种基于无位置传感器的永磁同步电动机(PMSM)反演控制器.该控制器包括基于定子电流检测的速度观测器与反演速度控制器.速度观测器代替位置传感器实现转速的在线估计;反演控制器的设计确保速度控制系统具有快速的转速跟踪与转矩响应.通过设计全局Lyapunov函数保证了控制系统的稳定性.仿真和试验结果表明:基于速度观测器...  相似文献   
993.
为解决因电机电流尖峰脉冲对驱动器数字电部分造成干扰的问题,设计了基于线性光耦的电流隔离采样的无刷直流电机(BLDCM)控制系统.在逆变电路母线与地之间接入一个采样电阻器,利用采样电阻器将母线电流转变为电压,经线性光耦隔离放大电路放大作为电流环的反馈信号,再用软件修正算法补偿因传输造成的误差,从而既起到隔离作用又保证了采...  相似文献   
994.
带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制   总被引:4,自引:1,他引:3  
提出了一种新的带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制算法. 模块化的前馈迭代学习和反馈MFAC控制器设计方案使所设计的控制系统有效地利用了交通流的周期性特征, 提高了控制品质. 严格的数学推导证明了该方法的收敛性. 仿真研究及比较结果验证了所提算法的有效性.  相似文献   
995.
基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题   总被引:2,自引:0,他引:2  
无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯. 无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同. 针对实际问题, 建立了多目标优化的0-1整数规划模型. 鉴于其NP-hard特性, 采用蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)获得近似解. 根据问题特点, 提出钢级分解策略, 并加入随机扰动策略, 构造了合成邻域以改进算法性能. 目前, 以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证, 与人工匹配相比, 日匹配板坯量平均提高了52.42%, 百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.  相似文献   
996.
在无源毫米波成像中, 因为天线孔径大小的限制而导致获取的图像分辨率低, 所以必须采取有效的后处理措施增强分辨率. 本文提出了一种针对无源毫米波成像应用的最大似然频域校正超分辨算法. 该算法首先使用Wiener滤波复原算法恢复图像通带内的频谱分量, 然后运用Richardson-Lucy算法实现频谱外推, 最后通过一种频域校正算法, 用Wiener滤波器恢复的频谱代替通带内的频谱, 保证图像的低频分量不被破坏. 实验结果表明, 该算法改善了收敛速度, 增强了图像的分辨率, 同时能够有效地减轻恢复图像中的振铃波纹, 有利于无源毫米波成像超分辨的实现.  相似文献   
997.
在高速数据采集系统中,对模拟信号调理通道带宽的要求越来越高。本文结合无源衰减网络、高增益可变增益放大器(VGA)、高速电流反馈放大器(CFA),设计并实现了一种宽带模拟信号调理电路,并给出了实验结果与分析。该电路具有高带宽、动态范围大、低噪声等特性,能满足数据采集系统高带宽的要求,也可以应用于宽带电子测量仪器的前端信号调理电路。  相似文献   
998.
吴复奎  陈铮  苏骏 《软件导刊》2010,(7):175-177
提出了一种基于半结构化P2P拓扑的流媒体直播模型,该模型兼有中心结构化拓扑与分布式无结构化拓扑的优点,可以快速进行流媒体的分发。提高了流媒体直播的网络利用效率并减少了部署成本。  相似文献   
999.
计算具有较小度的生成树是算法与复杂性研究的一个基本问题,同时在网络设计等领域具有重要应用.给定具有n个顶点的有向无环图G=(V,E)和根顶点r∈ V,最小度生成树问题欲求一棵以r为根的生成树T,使得在G的所有以r为根的生成树中T的最大度最小.给出该问题的一种迭代的多项式时间近似算法.该算法所求树的度不超过△*+1,其中△*为某一最优树的度.算法的时间复杂度为O(n2logn),其中n为顶点数目.算法没有运用过多的枚举,其实际运行时间要快得多.  相似文献   
1000.
基于维基百科的自动词义消歧方法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
针对传统词义消歧仅基于上下文语境而导致准确率低的问题,提出一种多策略的无监督自动词义消歧方法。利用从维基百科在线中提炼出的丰富语义知识,线性融合上下文语境、背景知识和语义信息3大特征,根据逻辑回归算法学习各特征的权重,选取最大融合值所对应的候选项作为最优词义。在SENSEVAL数据集上取得了85.50%的平均准确率,验证了该方法的有效性。  相似文献   
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