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可编程序控制器在液压系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
可编程序控制器(PLC)是自动化技术的重要工具。在顺序控制领域。因其编程简单、可靠性高、组态灵活、抗干扰能力强、环境适应性好,应用日益广泛。本文介绍了PLC在液压系统中的应用、设计及编程方法。 相似文献
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为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。 相似文献
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针对未知动态障碍物环境下非完整移动群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的自组织方法.首先给出了个体机器人的运动方程,然后给出了未知动态环境下目标和动态障碍物的运动模型.通过对复杂环境下围捕行为的分解,抽象出简化虚拟受力模型,基于此受力模型,设计了个体运动控制方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.不同情况下的仿真结果表明,本文给出的围捕方法可以使群机器人在未知动态障碍物环境下保持较好的围捕队形,并具有良好的避障性能和灵活性.最后分析了本文与基于松散偏好规则的围捕方法相比的优势. 相似文献
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群机器人在未知动态环境下进行多目标搜索时,存在碰撞预测和搜索效率不高等问题。提出了一种碰撞几何锥和改进惯性权重的粒子群优化算法相结合的多目标搜索策略。首先,根据静、动态威胁物的不同分别引入碰撞锥(CC)和速度障碍法(VO),提出了简化复杂障碍物的膨胀几何法(SG)和一种改进CC和VO的碰撞几何锥模型(CGC);有效解决了复杂不规则威胁物的避碰预测问题,并根据CGC模型作出威胁评估报告以确定最优避障方向。其次,提出一种改进惯性权重的粒子群优化算法(IWPSO),提高了搜索效率同时有效解决了粒子群优化算法易陷入局部最优的问题。最后,将两种改进的方法(CGC-IWPSO)相结合以实现群机器人的多目标任务搜索,相比于简化虚拟受力(SVF)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBR)、具有运动学约束的粒子群算法(KCPSO),本文方法在搜索时耗、能耗以及避障次数上分别至少减少了15.59%、 10.14%、 14.12%。 相似文献
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对车牌识别(LPR)系统中字符分割与字符识别方法进行探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法采用水平扫描和垂直扫描进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理,实现对字符的完全分割.在此基础上,利用BP神经网络识别算法实现车牌字符的识别,从而提高系统的识别速度和识别率.数字仿真的识别结果验证了该方法的正确性和有效性. 相似文献
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