具有状态约束的机械臂切换自适应控制

为了解决具有状态约束的机械臂的控制问题,本文针对一类具有全状态约束和状态不完全可测的切换严格反馈非线性系统进行研究,通过引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应输出反馈控制方法。利用Lyapunov方法和平均驻留时间理论(ADT)保证了闭环系统所有信号是半全局一致最终有界的(SGUUB),通过数值例子仿真验证了所提方法的有效性。最后将该方法应用于带电机驱动的机械臂并进行仿真实验,仿真结果表明,机械臂轨迹跟踪误差很小,有着良好的控制精度,同时也表明所提出的控制算法能够应用于实际工程模型。     

立方氮化硼表面Stober法包覆硅氧纳米涂层及其表征

在立方氮化硼聚晶复合材料制备中,为改善晶体相的偏聚,其思路之一便是将晶体相与粘接相预先制备成带有核-壳结构的原料。先采用Pirnaha溶液对cBN进行羟基化改性,改善其亲水性,使其容易分散并带有电荷的基础上,再用Stober法进行硅氧包覆处理,在氨水和少量水的作用下,以乙醇作为分散剂,用TEOS硅氧烷为原料,在室温条件下反应,利用水解-凝胶法让硅醇以非自发形核的方式在c BN粉体表面聚合,并对试验结果进行TEM,SEM,EDS,XRD,FTIR表征。结果表明,通过对立方氮化硼粉体进行硅氧纳米涂层包核处理,成功得到了立方氮化硼-氧化硅微/纳米核壳结构,包核形貌良好,包覆层厚度可由TEOS加入量的不同而调节。对无机材料核壳结构制备和立方氮化硼与结合剂的均布有实际意义。     

基于改进CEEMD和多域特征融合的1D-CNN降雹量级识别算法

为便于分析冰雹对社会生产造成的灾害影响,需要对降雹量级进行分类统计,对降雹量级进行定量分析,不仅可以为灾害评估提供依据,还可以对气象预报、虚报现象做出反馈。本文针对降雹声信号提出了一种改进的互补集合经验模态分解(CEEMD)重构算法,重构后的信号最大程度地保持原有时域特征,也能对降雹声信号去噪处理。其次设计了一种多域特征融合1D-CNN模型,将重构后的原始数据、时域特征和频域特征分别作为1D-CNN的输入,在中间层进行特征拼接,最后输出分类器,结果显示本文设计的多域特征融合1D-CNN对降雹量级的识别率高达99.58%,相比于原始数据与传统1D-CNN模型识别率提高了8.75%。     

一种多边缘协作的任务卸载策略

当前，多数任务卸载策略只考虑单边缘或者“物-边-云”的卸载方式，而没有对异地边缘服务器的资源进行充分利用。针对上述问题，提出了一种多边缘协作的网络架构，该架构中的任务可以选择在本地执行、本地服务器执行、异地服务器执行或者在云端执行。分别对4种执行方法的时延和能耗的加权求和建立数学模型。在传统的任务属性中引入新变量——终端所能承受的最大合作成本，以便吸引更多的异地边缘服务器积极协作完成终端任务的计算。针对传统的粒子群算法容易早熟和陷入局部最优的缺点，采用免疫粒子群优化算法(Immune Particle Optimization,IPSO)来对优化目标进行求解。仿真结果表明，与本地卸载策略、免疫算法(Immune Algorithm,IA)和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法相比，所提任务卸载策略的总代价分别减少了66.7%，54%和45.5%，可以提高任务的执行效率，有效地减少系统的总代价。