滚珠丝杠螺距误差补偿法提高数控机床定位精度的研究

在详细论述、对比了实现数控机床滚珠丝杠螺距误差补偿的硬件、软件方法的原理基础上,对滚珠丝杠螺距误差软件补偿法可有效提高数控机床的定位精度进行了试验验证。     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。     

元强化学习综述

元强化学习是指自动从一组相关任务中学习强化学习所需归纳偏置的相关理论和方法,对于提高强化学习算法在困难场景下的样本效率和泛化能力具有重要用途。本文提出一种新的元强化学习框架,指出设计和分析一个元强化学习算法需要同时考虑学习经验（相关任务）、归纳偏置及学习目标3个独立因素及这3个因素之间的依赖关系。在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结,特别对近年来元强化学习若干文献进行了分析和归类,并详细阐述了几种代表性算法的原理及各自特点。本文还对元强化学习常用的实验环境和性能评价方法进行了介绍,对该领域的不足和未来的发展方向进行了讨论和分析。     

无人战斗机飞行管理与控制系统分析

综合概述了世界无人战斗机的发展状况,分析研究了无人战斗机飞行管理与控制系统的特点和需求,运用"人机"复杂混合控制系统理论分析了无人战斗机飞行管理与控制系统层次结构,论述了遥控操作员"人机"界面、任务规划及其实时控制、大机动敏捷控制律设计等实现飞行管理与控制系统的关键技术问题及其解决方案.     

四足步行机运动机构及步态参数对行走稳定性影响分析

本文研究了四足步行机的行走稳定性问题,建立了考虑运动机构包括腿机构及其传动系统影响的稳定性模型;分析了各步态参数对稳定性的影响,并以研制的四足步行样机为例进行了计算机仿真。     

基于局部几何特征的稠密点云配准方法

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题，提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征，从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上，使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后，通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明，该方法的配准成功率达到92.5%，配准精度达到0.0434m，配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%，实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。     

一种新型的张力控制系统的研究

介绍一种以工控机为核心、交流数字伺服电机为执行元件、采用半径跟随臂实时反馈纱团半径值的新型张力控制系统，并具体介绍了张力控制系统的硬件、软件设计、数学模型的建立等。实际应用证明系统达到了要求的指标。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

PLC在货车轴承清洗机中的应用

设计了一种新型铁路货车轴承清洗机的清洗工艺过程，开发实施了清洗机的控制系统。着重阐述了用PLC对其运行过程进行自动检测的应用情况，并结合实际设备分析了PLC控制系统的硬件构成和软件特点。现场实际应用的结果表明，设备具有清洗效果良好、自动化程度高、运行稳定可靠等特点。