机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

Application of improved active disturbance rejection control algorithm in tilt quad rotor

The Tilt Quad Rotor (TQR) has complex dynamics characteristics, especially in conversion mode. It is difficult to build the dynamic model of the TQR and the environmental factors have a great influence on it. To solve the problem of control in conversion mode of TQR, this paper carries out the design of the controller based on improved Active Disturbance Rejection Control (ADRC). According to the characteristics of flight in conversion mode, Tracking Differentiator (TD) with explicit model is used to solve the problem of multiple integrals when the system is high-order system. Extended State Observer (ESO) with Radial Basis Function (RBF) neural network is used to estimate and compensate for internal and external uncertainties, and the adaptive sliding mode control in Nonlinear State Error Feedback (NLSEF) is used to improve the response speed of the controller and reduce the parameters which should be tuned. Through the flight control simulation of the TQR, the validity and rationality of the control system are verified.     

浅议信息时代高校校报的发展

在以网络为代表的新媒体无孔不入的今天,传统的报纸面临着巨大的压力,同样新媒体对高校校报的冲击无疑也是巨大的。如何在竞争激烈的新媒体时代继续引领校园舆论,是所有高校校报人所引以深思的问题。列举了信息时代以网络为核心的新媒体对高校校报的冲击,特别是在读者获取信息的方式、读者阅读兴趣、读者阅读习惯等方面的巨大影响;分析了高校校报和网络媒体在内容、形式等方面各自的长处和特点,并初步提出了高校校报机构调整和加深内涵建设等应对措施。     

基于自适应径向基网络的舰船RCS统计特征识别方法

文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。     

基于人工神经网络的停机坪安全预警研究

停机坪是机场的重要组成部分,停机坪安全是机场安全关注的重点。影响停机坪安全作业的要素有很多,通过对这些要素进行监控和预警,可以减少停机坪的安全隐患,保证机场正常运行。根据济南遥墙机场的主要数据,运用因子分析法对影响停机坪安全的主要因素进行分类,提取公共因子。并运用人工神经网络（ANN）方法,对这些公共因子进行神经网络训练和预测分析,最终得到遥墙机场停机坪的安全情况。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究

针对飞机结构材料易腐蚀特点,采用 BP 神经网络算法、数据拟合方法、指数平滑预测三种方法,对飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测对比分析。预测结果及其误差以及对比分析图表明,BP 神经网络算法所构建的网络预测模型对一定腐蚀周期内的腐蚀损伤有较好预测能力,指数平滑预测方法和幂函数数据拟合方法对一定腐蚀周期之外的腐蚀损伤预测有较好的外延性。     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.