基于模糊PI的Delta机器人运动控制系统

搭建了视觉决策的并联机器人系统,其技术路线是由智能相机通过在线视觉检测算法分割目标,采用张正友标定方法进行相机标定;采用五次多项式插值对机器人的抓取路径进行关节空间轨迹规划;由逆运动学的代数解法求取各轴关节空间坐标.以Delta机器人的运动机构为研究对象,设计了新型的模糊PI控制器,并运用LabVIEW软件结合FPGA实现了机器人的运动控制.测得50组基于模糊PI控制器和PI控制器的上升时间的均值分别为179.6 ms和200.2 ms,试验结果表明,模糊PI具有更快的动态响应过程,同时还兼具了传统PI控制稳态性能好的特点.     

基于FNN的轮式机器人路径跟踪研究

针对目前轮式机器人在路径跟踪时容易出现的偏离期望路径甚至打滑、侧翻失去控制等问题,对轮式机器人结构及其路径跟踪特点进行了分析,构建了轮式机器人运动学模型,设计了一种基于模糊神经网络(FNN)的行进路线和行驶速度分级控制的路径跟踪方法.第一级中模糊神经网络利用机器人位姿信息确定行进路线即转弯半径,第二级根据前方路径情况和转弯半径调节机器人行驶的角速度和线速度.仿真实验表明,所设计的模糊神经网络能够对所期望的路径进行快速准确地拟合,且鲁棒性强;轮式机器人路径跟踪过程稳定,不会出现失控现象.     

基于粒子群优化的模糊PID控制在配料过程的应用

为避免模糊PID控制中参数选取的经验性及参数不变性,应用粒子群算法优化隶属函数分布,增强控制器自适应能力,并提高其控制精度,充分体现了算法的智能性.将粒子群优化的模糊PID控制应用于配料控制系统中,通过仿真并与模糊PID以及传统PID控制方法相比较,结果表明,粒子群算法收敛快,找到最优点时间短,优化后的模糊PID控制具有静态误差小、调节时间短、无超调、抗干扰能力强等优点,能很好地满足控制过程的动态特性,并具有较强的鲁棒性及适应性.     

一种动态窗口PCA运动方向估计算法

首先针对个人航位推算系统中计步算法的阈值设定问题,提出了一种基于有限状态机的阈值自学习算法.通过该算法可以在较短的时间内(10s)获得自适应阈值,提高计步算法的准确性.然后在利用该阈值进行计步的同时,对连续步态进行分割,并以分割结果作为动态窗口进行主成分分析,可以获取目标运动的方向.此外,通过利用运动步态模型中加速度变化的规律可以有效解决180°模糊问题.实验分析结果表明,相比于固定窗口的 PCA 分析方法,基于动态窗口的 PCA 在数据处理量降低61.2%的情况下,其准确度提高了11.1%.     

直觉模糊集的结构化分析

直觉模糊集理论采用隶属度函数和非隶属度函数刻画不确定性信息,具有一定程度的主观性。为了研究直觉模糊集的本质特征,提出一种直觉模糊集的结构化分析方法,定义了直觉模糊相容关系,给出了直觉模糊集的同构原理,讨论了直觉模糊集的结构化特征。所得结果表明,直觉模糊集也具有客观性的一面。     

基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法

犹豫模糊语言集是语言集和犹豫模糊集的扩展,受传统Electre方法的启发,构建基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法. 首先,给出犹豫模糊语言数的Hausdorff距离公式;然后,基于每一准则下方案评价的对比,建立犹豫模糊语言数的优序关系,并在此基础上,提出一种基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法;最后,通过算例表明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于区间梯形二型犹豫模糊数的多准则决策方法

针对准则权重不完全的犹豫模糊多准则决策问题,提出基于区间梯形二型犹豫模糊数的决策方法.首先,给出区间梯形二型犹豫模糊数,根据几何面积法定义区间梯形二型犹豫模糊数的可能度和差异度;然后,利用差异度和离差最大化模型得到各准则权重,基于TOPSIS思想得到各方案的综合贴近度,并对方案进行排序;最后,通过算例分析和对比分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

一类直觉模糊线性规划的求解及其应用

研究一类直觉模糊线性规划及其应用.首先,定义直觉模糊不等式,给出直觉模糊线性规划模型;然后,提出一种基于总精确函数的直觉模糊线性规划求解方法,并给出其求解步骤;最后,建立证劵投资组合的直觉模糊线性规划模型.数值算例表明了所提出理论是合理有效的.     

一种改进隶属度函数的FCM聚类算法

传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.

     

运动模糊图像复原算法研究

运动模糊主要是由于成像系统与目标物之间产生了相对运动而成的。在运动模糊图像复原的研究中,运动模糊的点扩散函数(PSF)和复原方法是近年来图像复原中的热点问题。针对含有噪声的运动模糊图像的退化模型和恢复过程进行了研究,叙述了运动模糊图像基本原理,并提出了一种基于变分法求极值的方法并应用了模糊图像限制核函数法的方法解决了变分模型中大多数应用场定义域的有限性,最后根据方法得出实验结果。