智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。     

无人机爬升转弯航迹预测

信息获取、自动精确打击等使得无人机已成为不可缺少的武器。快速精确的航迹预测可以提高作战效率,提供及时、最优的冲突解决方案。针对无人机的优良特性,首先优化无人机的航迹模型,并对其可行性进行理论推导,重点研究了以最大功率爬升转弯过程,验证了优化后的过程优于普通爬升转弯模型。此航迹预测方法可以快速得出航迹特征点以及到达航迹特征点的时间。     

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

Ti-6Al-4V电子束焊接焊缝区域精细组织特征

采用OM,XRD,EPMA,TEM分析了电子束焊接Ti-6Al-4V焊缝区域的精细组织结构特征。结果表明接头区域组织形态由基体等轴晶向焊缝柱状形态演化,焊缝区域呈现单一α′网篮状组织,TEM板束形态呈多向分布,焊缝区域的位错分布密度与基体母材相比呈现出减小的趋势,且熔合线附近存在V,Fe等β稳定元素浓度起伏现象。     

基于粗糙集理论的证券分析系统数据融合

将粗糙集理论应用于证券分析系统,探讨了相容状况下基于粗糙集理论的数据处理方法,并给出了系统结构和融合方法。该方法以局部决策作为条件属性,融合中心采用粗集理论方法对局部决策进行处理,包括知识表达、化简,最后给出决策规则。从结果来看,采用该方法不需要先验概率,也不需要隶属函数,同时还可以去除冗余的局部决策,使系统的配置最优化、提高了系统的运行速度。     

发动机转子系统早期故障特征提取方法

对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,提出了利用虚拟仪器和Matlab小波工具箱分析软件对其早期故障进行检测和特征提取的方法.文中对早期故障特征量的选取、有用信号与噪声信号的分离方法、突变信号与奇异信号的特征提取等进行了分析和研究,并以转子早期碰摩和早期不平衡为例进行了实验研究.结果表明,Labview和Matlab小波分析软件相结合,能够快速有效地提取发动机转子系统的早期故障特征,为发动机转子系统早期故障的快速识别提供了一种新途径.     

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用

信息融合系统中的不确定性信息常常表现为模糊性和随机性信息。提出了一种在证据理论框架下实现模糊信息融合的方法。该方法首先基于随机集理论刻画模糊信息的隶属函数,获得了模糊观测下具有概然特性的似然函数,该似然函数表示在收集的模糊信息下确定为某一目标的可能性,在数值上表示了传感器信息对某一命题支持的程度,利用似然函数确定传感器输出的基本概率指派,最后利用Dempster-Shafer组合规则实现多传感器信息融合。     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.