基于不稳定度的仿人型机器人步态规划方法

为了保证机器人能够在人类的生活环境中安全地工作,应该选择最稳定的运动轨迹.提出了一种能够评价不同的运动步态之间稳定性好坏的稳定性评价准则.将零力矩点(ZMP,Zero Moment Point)与机器人支撑区域的形心之间的距离定义为不稳定度,分析了仿人型机器人行走过程中几种典型步态的不稳定度,同时提出了基于不稳定度的仿人型机器人步态规划的方法.当采用多种运动步态都能完成同一种任务时,用所提出的不稳定度评价方法可以在不同步长的步态中选择出稳定性最好的运动步态来执行.仿真及实验结果验证了该方法的有效性.     

基于动力补偿的液压并联运动平台控制策略

针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径.     

面向学生的智能解题专家系统的研究与设计

探讨了网络在专家系统中的应用 ,给出了一个基于网络的面向学生的智能解题专家系统的模型 ,分析了设计的基本过程。从专家系统出发 ,探讨了基于知识的推理系统。最后 ,从以上设计出发 ,总结了基于该模型的系统需进一步研究的工作。     

一种基于模糊补偿的自适应控制在液压转台中的应用

 针对仿真转台电液伺服系统的非线性特点,提出了一种基于模糊补偿的自适应控制方法。该方法把实际系统看成是由线性和非线性两部分所组成,对线性部分采用基于精确数学模型的控制方法,而对非线性部分主要采用以模糊自适应补偿为主的控制方式。为了提高模糊自适机构的补偿效果,采用了规则可调整的模糊控制器,仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性能。     

Y9可编程遥测系统

八十年代之前,我国的电子计算机还比较落后,在技术性能、体积重量,可靠性及价格方面都不宜在遥测系统中广泛采用。多数遥测地面站靠大量的硬件电路堆积,只能作简单而少量的数据与实时打印记录,全部     

仿真转台用连续回转电液伺服马达低速摩擦特性研究

 摩擦特性是影响仿真转台用连续回转电液伺服马达超低速性能的重要因素。介绍了马达内部摩擦的形式 ,对叶片作了系统的受力分析 ,通过计算机仿真揭示了马达低速运行时摩擦力矩的变化规律 ,提出了改善马达摩擦特性以提高超低速性能的措施。     

电液负载模拟器的神经网络参数辨识

 基于神经网络，提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法。在建立电液负载模拟器模型的基础上，在待辨识参数的上下界内，使用神经网络对动态系统的参数进行辨识，找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近，使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出。并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度。验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统。该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识。     

μ理论在电液负载模拟器中的应用

 研究μ理论在电液负载模拟器中的应用，提出电液负载模拟器的鲁棒控制策略。电液负载模拟器是一个复杂的机-电-液复合系统，且是一个强耦合、时变受控对象。综合考虑参数变化、模型变动和干扰等不确定性的影响，利用μ综合控制理论设计电液负载模拟器的鲁棒力控制器，并通过μ分析使用鲁棒力控制器时系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。给出使用鲁棒力控制器和经典力控制器时的实验结果，实验结果表明所设计鲁棒力控制器的有效性和优越性。     

全阶滑模变结构解耦控制器在液压转台设计中的应用

 三轴液压仿真转台具有框架间速度耦合、力矩耦合、受复杂摩擦力矩干扰及液压系统参数摄动的特点。提出将耦合项等效为外干扰,使用具有积分补偿的动态全阶滑模变结构控制器,使系统三框架始终在各自滑模上运动,实现了解耦和对外干扰及参数摄动的不变性。仿真和试验表明该方法的解耦和抗干扰效果理想。     

网络智能辅导系统的研究与实现

分析了各种辅导需求的解决方案,提出并设计了基于网络的智能辅导的知识服务方案.利用基于知识的自动推理等技术实现了辅导的智能化和自动化,利用基于领域的自然语言理解等技术实现了需辅导问题与系统的信息转化,利用计算机网络等技术解决了数目庞大的用户群与系统的交互问题,提供网络在线实时运行模式,较好地解决了目前各种辅导形式的不足之处.系统试验服务结果表明系统提供的智能辅导能够很好地解答学生的问题,且在成功率、正确率和响应时间等方面能够满足学生要求.