非对称液压缸对称性控制

阀控非对称缸两个运动方向上系统的开环增益及某些参数的不同,使得两个方向上的动态特性不对称,这种本质上的非线性和非对称性给系统控制带来困难.PБ-211机器人后3个关节是对称阀控制非对称液压缸伺服系统,为了使机器人运行平稳和提高控制精度,在控制中必须加以适当补偿.在分析非对称液压缸工作原理基础上,考虑液压缸伸出和缩回性能不同,提出了模型参考变增益自适应控制算法对非对称液压缸进行补偿.该算法包括单神经元自适应PID控制、模型参考自适应控制和输出增益的自动调节3个部分.仿真分析和实验表明该算法可以基本实现非对称液压缸的对称性控制,较普通PID控制算法具有明显优势.      

视觉跟踪坐标测量系统数学建模

提出了一种基于光学测头成像的单相机视觉跟踪坐标测量系统。该系统中引入了一个转动平台带动相机运动,使相机光轴始终对准运动的光学测头中某一个光点,保证光学测头成像在畸变比较小的像面中心附近。给出了系统的组成结构,通过空间变换和光学成像原理建立了系统的非线性跟踪测量数学模型,给出了利用Newton非线性迭代算法求解跟踪方程的具体算法,通过实验验证了所建立的模型和求解方法的正确性。最后,分析了转动角度误差对测量结果的影响。     

界面周期刚性线夹杂附近的纵向剪应力

研究了不同材料界面含周期刚性线夹杂的纵向剪切问题.利用复变函数方法,获得了封闭形式解,并用于计算了刚性线端的应力奇异因子,研究了刚性线之间的应力干涉问题及刚性线夹杂场量的尺度效应.从解答的特殊情形,可导出一条界面刚性线问题及均质材料中共线周期刚性线问题的解答.      

电子设备热分析软件应用研究

应用热分析技术,能在产品的设计阶段获得其温度分布,从而优化设计,提高产品可靠性.介绍了现在流行的电子设备热分析软件,阐述了电子设备热分析软件在应用中面临的一些问题,并结合一简单实例,展示了电子设备热分析的全过程,对热分析软件应用中的部分难题提出了解决方案.结果表明:妥善处理好主要问题,则能够达到较高的热分析精度,满足工程需求.      

解决排班问题的多目标优化模型及算法研究

为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证.      

基于Web的带宽自适应组件化多媒体监控系统

当前的分布式多媒体监控系统存在通用性、易用性和扩展性不足等缺点,且不能自适应多种网络状况.为解决其通用性、易用性问题,参考流媒体系统结构,给出了基于Browser/Server模式的监控系统结构.为增强其可扩展性,在DirectShow技术基础上,设计了基于COM的监控系统软件结构.采用带宽自适应的策略和方法,实现了系统对多种网络状况的动态自适应.      

编队飞行队形设计一般化方法

首先 ,在合理的假设条件下 ,基于运动学关系推导了环绕卫星相对参考卫星的相对运动方程 ;然后 ,给出了编队飞行队形设计一般化方法的具体计算公式 ,利用此方法 ,能在参考轨道为圆或椭圆轨道的情况下 ,直接求出编队中所有卫星的轨道参数 ;最后 ,给出了两个编队队形设计的算例     

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

基于在线频率估计的自适应反馈主动隔振技术

针对自适应前馈控制方法的缺点,提出一种周期性振动主动控制的自适应反馈控制方法.利用误差信号恢复振动干扰信号,采用级联陷波器估计信号中周期性分量的频率,并在估计频率处为控制器构造参考信号;控制器的参数则根据Lyapunov稳定性原理进行调整.仿真和主动隔振试验结果表明:频率估计方法在不同信噪比情况下均具有较好的估计精度;主动控制方法在振动频率处的隔振效果明显,隔振量可达16?dB以上,且控制器的参数收敛速度较快.