残疾人用假手的机构研究

分析了人手的结构和抓物方式,根据欠驱动和耦合原理研制了仿人型残疾人假手,该手尺寸和成年人手大小相仿,且结构简单,重量轻,高度集成化.利用Matlab软件优化设计了手指各杆件参数,进行了运动学分析.实验证明:该假手具有很好的抓取自适应性,能进行力量抓取和精确抓取.     

自适应跳频系统抗部分频带干扰性能分析

由于部分频带干扰对跳频通信系统危害最为严重,而自适应性的引入将大大改善跳频系统的抗干扰能力。文中在常规跳频系统的基础上给出了一种自适应跳频系统,通过介绍自适应跳频系统原理,引入了双态信道模型,分析了在部分频带干扰条件下系统的误码率。在Matlab平台上对文中所给系统的性能进行仿真,并与常规跳频系统进行对比。仿真结果表明该系统能够自适应的去除干扰频点,调整跳频图案,从而使得抗干扰性能得以改善。在阻塞率为0.2时,自适应跳频系统的误码率仅为常规系统的百分之一,能够有效抵抗部分频带干扰的影响。     

一种自适应整数小波变换方法

本文给出了一种自适应整数小波变换方法。构造整数小波变换的方法通常是由提升结构得到。本文也正是基于一种具有完全重构的自适应提升结构而得到自适应整数小波变换。G.Piella给出的自适应提升结构,由于它严格限制更新步骤中滤波器系数之和为1,使得不易于用它构造整数变换。为了得到整数变换,本文将它推广到更一般的情形。由这种自适应提升结构得到的自适应整数变换对图像中的边缘点和均匀区域有区别地对待,而且对整数信号进行变换没有舍入误差。这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用。     

基于GOOSE技术的自适应性微网保护系统

由于目前分布式电网中发电设备等级不同,且微网自身存在两个运行模式(即并网模式、孤岛模式),其故障电流会存在较大幅度的变化。因此,传统的固定电流继电器保护方案已不再适应新的环境,需要进行改进。提出了一种利用基于GOOSE(Generic Object-Oriented Substation Event)技术的通信模块对微网进行监控,并根据系统参数变化来更新继电器操作电流的微网保护系统。系统的设计使微网能够对其内部设备(如分布式电源等)的连接或断开等动态变化进行实时响应。采用OPNET仿真软件来验证其性能,结果显示,GOOSE通信模块符合微网保护方案的延时要求。     

空间飞行器姿态控制律设计

空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点。针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出了分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的方法具有控制精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。     

机床夹具设计自适应专家系统研究与应用

传统机床夹具设计受夹具设计者经验和知识水平影响明显,且设计周期长、效率低、成本高、柔性差,亟待纳入计算机辅助设计系统,为此本文研究设计了具有夹具资源、推理规则等多方面自适应性的专家知识库,制定了符合夹具设计原理和要求的模糊推理规则和推理方法,建立了专家系统层次模型,研发了计算机辅助夹具设计专家系统,有效减少了夹具设计中的重复劳动、提高了设计效率、降低了人为影响因素,并在企业中实践证明了上述理论、方法和系统构架的正确性和合理性。     

柔性工作流技术研究的现状与趋势

工作流变更和异常是柔性研究的重要内容,界定了这两个概念,并从不同的角度,分别对系统的灵活性、动态性和自适应性等进行了研究.从理论和实现两个层次上深入探讨了柔性工作流的解决策略和方法,介绍了支持柔性的系统体系结构和元模型,并对一些具体的实现机制进行了讨论和比较,介绍了一些成熟的工作流系统,分析了系统中相关的柔性实现;最后,说明了理论研究和系统实践的未来趋势和发展方向.     

基于三分量地磁滤波技术的微型AHRS算法研究

针对常规的微型姿态参照系统(AHRS)算法存在过载干扰和滤波发散的问题,设计了一种基于三分量地磁滤波技术的微型AHRS算法。采用一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行了AHRS的信息融合;采用姿态误差角和陀螺漂移作为状态变量,进行了自适应滤波的时间更新,采用三分量地磁矢量作为观测量,进行了自适应滤波的量测更新;最后,对该算法进行了半物理仿真实验。实验结果表明,该算法能够有效地减小高过载造成的姿态测量误差,在2 g线振动测试条件下,该算法的俯仰角和横滚角的测量精度优于0.75°,航向角精度优于1.87°;与常规的算法相比,系统的抗过载能力提高了近3.2倍。该算法测量精度高、抗过载性好,具有很强的自适应能力,尤其适用于低铁磁干扰、高过载的工作环境。     

基于改进进化策略的CSCL任务分配自适应决策方法

本文针对在伸缩性很大的多用户多任务（MU-MT）网络协同学习环境中,如何获得稳定的总体效益最优化的任务分配问题,提出了一种基于改进进化策略的自适应决策方法。该方法在传统进化策略基础上,通过进化方向控制和自适应选择算子设计等改进,优化了收敛速度,并防止抖动和早熟。本算法的优点主要在于：运算规模能依据CSCL环境的变化自动调整,具有很强的环境自适应性,因而是在未知网络环境中提供稳健协同性能的有效解决方案。     

基于生物网络中间件的网络自适应性研究

自适应性网络环境将成为未来Internet的不可缺少的重要构成部分,基于生物网络中间件设计了自适应软件体系结构,然后设计了一种特殊的生物实体——调度生物实体,利用调度实体来指导生物实体的移动,以期获得生物网络的负载平衡。提出一种基于免疫遗传算法的调度算法,该算法以网络负载平衡为优化目标,使实体相对均衡地提供服务,达到合理利用生物网络资源,增强其自适应性的目的。最后,对网络服务使用进行仿真,实验结果证明了算法的有效性。