一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统,对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试,发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法,但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地,还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略,发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此,所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价,为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt     

基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别* .txt

摘要：致痫区脑电识别能够为癫痫外科手术提供重要的参考价值。提出了一种基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别算法。首先利用连续小波变换（CWT）对脑电信号进行时频分析,获得脑电信号时频图;然后迁移学习AlexNet网络模型,调整网络结构使之适应于致痫区脑电识别,将模型第7层全连接层输出作为脑电信号时频图的特征表示,最后利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、基于稀疏表达分类算法（SRC）、线性判别分析（LDA）等分类算法进行特征分类。基于开源脑电数据集采用十折交叉验证的方法对算法进行了验证,比较6种分类器的效果,得到SVM算法的平均特异性为8881%,灵敏度为8807%,准确率为8844%,证明了该方法识别致痫区脑电信号的有效性。 .txt     

基于贝叶斯思想的框架结构损伤检测方法研究* .txt

摘要：基于单自由度体系的统计矩理论,以位移四阶矩和加速度八阶矩为损伤指标,使用贝叶斯思想和Gibbs抽样相结合方法,提出一种框架结构损伤检测新方法。以理论分析为基础选取3种典型损伤指标,在信噪比40及30 dB环境噪音的不同损伤工况下,使用贝叶斯思想和Gibbs抽样相结合方法,对某12层标准框架数值模型的不同损伤指标进行了损伤识别效果的对比研究,并在此基础上与其他相似检测方法进行对比分析,发现使用贝叶斯思想和Gibbs抽样相结合的新方法,提出的损伤指标更适合框架结构损伤检测,与标准结果偏差均在5%以内。进一步分析12层标准框架振动台试验数据,选取3个典型振动工况中所有梁柱单元及前20个振动工况累积下的典型梁柱单元分别进行损伤检测,结果表明,所提方法避免了多次采样进行贝叶斯分析的局限性,且一定程度上能反映各损伤单元随振动台试验工况累积而表现出来的损伤程度变化,有助于推动所提方法在框架结构损伤检测中的实际应用。 .txt     

纸基底印刷无芯片RFID湿度传感器* .txt

摘要：提出了一种基于纸基底的喷墨印刷无芯片RFID湿度传感器,通过遗传算法与射频仿真软件HFSS相结合,对常规开口环谐振器结构进行分布式加载,得到目标频率为245 GHz的谐振特性良好的传感器模型;采用DMP3000型材料打印机,在不同纸基底上喷墨印刷银墨水制作传感器,以纸张本身的吸水性实现湿度传感;研究不同纸基底对湿度传感器感湿灵敏度和恢复度的影响。结果表明,柯达相纸传感器的灵敏度最高,高湿灵敏度可达到8 MHz%RH,双铜纸湿度传感器恢复度高且恢复时间短,仅为2 min;两种基底湿度传感器皆有较好的一致性、中长期稳定性,且湿敏特性在20℃～30℃范围内受温度影响较小。对纸基湿度传感器的感湿机理进行了分析,纸主要成分纤维素表面的羟基与吸附的水分子作用形成氢键,改变了基底的介电参数,传感器的湿敏特性与纸的成分和结构有关。 .txt     

基于个体协同触发强化学习的多机器人行为决策方法* .txt

摘要：为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体 协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体 协同触发响应概率,定义一次触发过程后开始计算联合策略,减少机器人间通讯量和计算资源。引入双学习率改进Q学习算法,并将该算法应用于机器人行为决策。仿真实验结果表明,当机器人群组数量在20左右时,本文算法的协同效率较高,单位时步比为1085 0。同时距离调节参数η对机器人协同搜索效率有影响,当η=0008时,所需的移动时步比和平均移动距离都能达到最小值。通过双学习率的引入,该算法较基于环境模型的强化学习算法具有更高的学习效率和适用性,平均性能提升35%,对于提高多机器人自主协同能力具有较高的理论意义及应用价值。 .txt     

基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法* .txt

摘要：针对水下无线传感网络中运动节点定位精度低的问题,提出了一种新的基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法(DLMUKF)。该算法利用下层无迹卡尔曼滤波算法对节点状态进行预测,根据各信标节点的测距传播时延对预测的节点状态进行修正。运用上层无迹卡尔曼滤波算法对修正后的状态进行新的预测与修正。仿真实验中,DLMUKF算法的平均定位误差约为传统多边定位算法的15%,约为基于无迹卡尔曼滤波（UKF）定位算法的16%,受节点运动时间与速度的影响最小。通过实验证明DLMUKF算法能更充分利用实际距离值,可以有效减小运动节点的定位误差。 .txt     

基于PSO_GRNN网络的肺内静态压力值预测方法* .txt

摘要：为了实现机械通气辅助医疗中依据病人个体差异控制呼吸机通气参量,分析了基于广义回归神经网络（GRNN）的呼吸系统力学模型,通过结合PSO_GRNN网络、数值积分和递推最小二乘法等实现呼吸系统模型的参数辨识。采用直接计算法实现单周期呼吸样本的肺静态压力值计算,并利用二阶多项式拟合体积值误差,计算10个吸气周期静态数据点的平均绝对值误差为0169 3 mL,计算10个呼气周期静态数据点的平均绝对值误差为0372 8 mL。采用PSO_GRNN网络实现多周期呼吸样本集的肺静态压力值预测,10个呼吸周期样本集的训练集平均误差为0000 9 kPa,测试集平均误差为0040 7 kPa。仿真实验结果表明PSO_GRNN网络在收敛速度、平均误差、运算速度等方面均优于PSO_BP网络。所用方法在机械通气辅助治疗时可以为医生设置呼吸机通气参量提供有效的参考依据。 .txt     

空间跟瞄遥感器视轴指向可靠度分析 .txt

摘要：空间跟瞄遥感器轴系的实际位置与理论位置存在偏差,这会影响遥感器跟瞄过程中视轴指向的可靠度。在对误差源进行分析的基础上,按照误差影响对误差项进行了合并与等效,考虑轴系的零位标定,建立了同时包含线性系统误差、非线性系统误差以及随机误差的视轴指向误差半参数回归模型。采用补偿最小二乘法对系统误差进行了参数识别,通过角度补偿法消除了系统误差对视轴指向的影响。对补偿后的视轴指向误差进行了蒙特卡洛分析,获得了遥感器全跟瞄范围内的视轴指向可靠度。工程实例表明,可靠度分析过程中采用的误差模型与参数识别方法所需识别的系统误差参数仅为4个,用识别出的误差参数进行系统误差补偿后,遥感器的视轴指向可靠度由0%提升至9989%。 .txt     

基于惯量估计的工业机器人关节伺服系统变增益自抗扰控制* .txt

摘要：针对工业机器人关节伺服系统存在时变负载和模型不确定性问题,提出了基于惯量估计的变增益自抗扰控制策略。首先,建立了关节伺服系统数学模型,并通过频域分析,得到了关节伺服系统二阶状态方程。为了削弱扰动和不确定参数的影响,设计了线性扩张状态观测器,利用自适应的方法估计惯量,同时结合鲁棒和滑模控制以保持系统稳定性,并对该控制策略进行了仿真和实验研究。实验结果表明,在该控制策略下,电机端正弦信号跟踪误差小于02 rad,在负载扰动下位置误差小于003 rad,较之单一自抗扰控制误差大约减小了40%,具有较强的抗扰动性,提高了关节伺服系统的控制精度和动态性能。 .txt     

用于原子干涉测量的多段圆柱形磁屏蔽装置性能分析及实验研究* .txt

摘要：地磁场和环境杂散磁场在原子干涉测量过程中会引入测量噪声和系统误差,一般采用将磁屏蔽材料薄板卷曲后焊接成的圆筒逐段拼接起来,以制成足够长度的圆柱形磁屏蔽装置。为了明确这种方法对磁屏蔽性能的影响,详细分析了磁屏蔽层数、轴向及横向焊缝、两端面加盖引起的屏蔽区域剩磁场分布的变化,结果发现4 mm宽的轴向焊缝影响不大,而4 mm宽、相对磁导率较低的水平焊缝会产生明显的漏磁,两端面加盖能降低剩磁场强度但不能增大均匀磁场区域。根据分析结果制作了上抛式冷原子干涉重力仪中干涉区所使用的双层圆柱形磁屏蔽装置,实测结果表明,经退磁后获得的长度为700 mm、不均匀度小于4 nT的均匀磁场区域满足原子干涉测量的需求,与仿真分析也有较好的一致性。 .txt