结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

开关磁阻电机固定频率预测电流控制策略

针对开关磁阻电机(SRM)传统电流斩波控制(CCC)开关频率不固定、电流跟踪效果差的问题,提出了一种固定频率的无差拍预测电流控制(DPCC)算法。基于对SRM静态电磁特性的精确解析拟合,建立SRM离散预测模型。为了减小转矩脉动,利用无差拍理论实时计算下一时刻所需电压,实现对电机参考电流的精确跟踪。为进一步提高效率,采用新型转矩分配函数代替传统线性转矩分配函数。基于试验样机测试数据,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,对所提出的算法进行仿真分析。仿真结果表明,所提出的固定频率DPCC方法相比传统CCC方法,具有更小的电流跟踪误差,并且能够有效减小SRM的转矩脉动,提高系统效率。     

半球谐振陀螺阻尼不均匀误差补偿方法

半球谐振陀螺是基于哥氏效应测量角速度的新型固态陀螺，全角模式下具有低噪声、高带宽和大动态范围，并且可以直接读取角度信号，具有良好的应用前景。针对全角模式下的主要误差来源——阻尼不均匀项，在二维谐振子振动模型的基础上，简要介绍了Lynch平均法，结合驻波进动方程，重点梳理了“四力控制”法、方位角自适应补偿法和“虚拟旋转”法等误差补偿方法，并对各补偿方法进行了总结，最后对半球谐振陀螺误差补偿技术的发展趋势进行了展望。     

基于水下机器人的海产品智能检测与自主抓取系统

针对水下机器人实现自主抓取过程中缺乏引导系统的问题,提出了一种依托水下机器人的海产品智能检测与自主抓取系统,用来解决水下目标的智能检测问题,并引导水下机器人进行海产品的自主抓取。将卷积神经网络检测算法应用到水下场景,利用水下图像数据集训练特定的网络模型DSOD检测海产品。建立短基线定位系统定位水下作业的机器人。通过分析相机成像坐标系与定位系统坐标系之间的关系,提出了一种计算海产品实际位置的坐标转换方法,计算海产品的实际位置。设计了一种基于反馈机制的多信号分析方法,引导机器人在水下移动并抓捕海产品。为了验证所提系统的有效性,搭建了一款水下抓捕机器人,并成功将所提算法应用到机器人,在真实海洋环境中进行海产品的自主抓取实验。      

一种用于平面单脉冲天线馈源的宽带微带天线阵

在某型宽带平面单脉冲天线系统的研制中,采用了多层四元微带天线阵作为馈源,运用T型功分器和威尔金森功分器设计了一个一分四路的功分器作为阵列的馈电网络,并利用商业软件HFSS对整个阵列进行了仿真和优化设计。通过实验测量,该天线阵的阻抗带宽达到了24．8％,在工作带宽内,方向图特性良好,满足了系统的设计要求。     

基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。