机器人基于电弧传感器对90°折线角焊缝的跟踪

针对准确跟踪90°折线角焊缝比较困难的问题,提出了一种基于旋转电弧传感器和路径规划组合的方法.通过对旋转电弧传感器采集到的焊接电流进行滤波,采用最小二乘偏差识别和模糊控制算法,控制机器人左右轮差速运动或水平滑块伸缩.直角拐弯时基于路径规划和水平滑块伸缩跟踪焊缝,未进入直角拐弯时是基于左右轮差速运动跟踪焊缝.实验结果表明,该算法能够很好地实现90°折线角焊缝的跟踪.     

浅谈电力系统谐波危害及其抑制

本文介绍了电力系统中谐波问题的由来、谐波的含义、谐波的分类,以及谐波给电力系统带来的各种危害。其中主要阐述了波形畸变的概念和电力系统中各类谐波源给系统带来的危害。最后简单介绍了滤除谐波的两类滤波器。     

小型四旋翼飞行器的设计与研究

本文介绍了四旋翼飞行器的机体结构、飞行原理、硬件构成,分析了采用互补滤波算法的姿态解算过程,以及飞行控制算法。     

基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪

递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。     

基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.

     

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。     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果。     

一种卡尔曼增益约束滤波算法

在滤波过程中,将卡尔曼增益结合约束条件,可以有效地提高滤波精度.论文推导了含有卡尔曼增益约束条件的代价函数,根据Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最小化的一阶必要条件,使用高斯牛顿法求出约束卡尔曼增益的最优约束解.最后对具有约束条件的目标跟踪问题进行了仿真实验,结果表明该算法的跟踪精度要高于普通卡尔曼滤波算法.     

基于Matlab的窄带模拟带通滤波器的快速设计

传统滤波器设计过程中存在许多不足之处,如复杂的数值计算、参数值可选择的分布区间较小、参数之间的耦合度较高等问题,提出基于Matlab编程将滤波硬件电路参数计算程序化的方法,对不同的环境要求只需改变相应的输入参数即可快速设计出满足期望指标的模拟滤波器.该方法具有简便直观、精度高等优点,且解决了大量繁琐的计算问题、提高了设计效率.最后通过实例验证了此方法的可行性和实用性,对今后有源带通滤波器的设计具有很好的实际意义.     

基于选择性Gabor滤波器组的网络视频台标识别

针对网络视频中模糊变化,以及镂空、透明台标的背景变化都易造成台标区域内容变化,导致现有台标识别算法效率降低的问题,提出一种针对网络视频的鲁棒的台标识别方法.为了应对多种台标变化,提出一种基于Gabor滤波器组的近似不变特征的鲁棒台标特征;建立了一种由拟合特征簇表面获得的若干超椭球组成的台标判定模型,用计算高维空间点和超椭球位置关系取代复杂的分类算法,且可以只利用单帧信息进行台标识别,显著地提高了判定速度.实验结果表明,该方法较好地解决了台标识别中模糊变化、镂空和透明台标背景变化下的识别问题,能够高效识别各种台标,在单帧条件下平均F1统计变量达97.3%.