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基于机敏材料的冗余度柔性机器人复模态主动控制 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了基于机敏材料的冗余度柔性机器人的振动主动控制问题。应用复模态理论对机器人的动力学方程进行解耦 ,建立了受控系统的状态空间表达式。利用极小值原理设计了连续LQR状态反馈控制器 ,并根据对偶原理设计了具有指定稳定度的Luenberger全维状态观测器。平面 3R冗余度柔性机器人的仿真算例表明 ,该方法可以显著改善受控系统的动力学性能。 相似文献
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提出一种新的方法,把分布式Kalman滤波(DKF)方法与后向传播神经网络(BPNN)技术相结合,用于静电陀螺漂移的模型辨识.首先,为了消除测量噪声影响,将同一个静电陀螺带有噪声的多次测量数据集映射到一个虚拟的传感器网络中,然后采用具有嵌入式紧致滤波功能的DKF对映射数据进行滤波预处理.在此基础上,将预处理结果转换为用于训练神经网络的输入数据和输出数据,然后采用BPNN辨识静电陀螺漂移.实验表明,该方法可有效用于陀螺漂移的模型辨识. 相似文献
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一种电液伺服系统非线性补偿方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了一类电液伺服阀的中立位非线性特征及其对电液伺服系统的影响,提出了一种非线性补偿方法。根据电液伺服阀的非线性特性,推导出补偿方法的函数并且进行计算,结合传统的PID控制获得具有非线性特征的补偿控制器。以某型电液伺服阀和液压缸组成的电液伺服系统为例,进行仿真与分析。仿真结果表明提出的方法具有较好的补偿作用,能够减少电液伺服阀非线性对电液伺服系统的影响。 相似文献
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经过近几十年不断的研究和发展,红外目标检测识别在侦察、导弹制导等领域取得了卓越的成就和广泛的应用,亦成为当今的热门话题。为进一步提高模型的检测识别性能,提出一种基于YOLOV3改进的目标检测识别算法。首先,通过分析红外目标的检测特性,改进了原始算法的特征提取网络,融合KL-LOSS,在原网络预测目标位置的基础上,进一步预测了位置的准确度标准差,并结合Soft-NMS算法用于改善网络的检测准确度;其次,针对红外目标相对三通道彩色图像的特征量少的问题,在检测层前融合了SKNET模块,使网络更加关注目标的有用特征;最后,给出改进网络训练的新的损失函数及前向传播算法流程。实验结果表明:改进的KS-YOLO网络在目标域(实拍空中红外目标数据集)上的平均AP性能值要优于原来的YOLOV3网络2.4个百分点,预测时间比YOLOV3实用性更好、更快。 相似文献