具有初始动量的空间机械臂零反作用轨迹跟踪

对具有初始动量的自由漂浮空间机械臂系统进行了研究,考虑其执行在轨任务时便已经具有的动量,根据系统的构型参数建立运动学模型,再采用拉格朗日第二类方程建立动力学模型。利用空间机械臂系统具有冗余自由度这一特性,推导运动学和动力学方程,得到了零反作用运动方程,消除了基座和机械臂之间的角速度耦合作用。末端运动轨迹用多项式插值函数来逼近,根据给定的机械臂末端初始和终止状态来规划其运动轨迹,并将机械臂末端的工作空间转换到关节空间中。根据已知的动力学模型,设计合适的比例-微分（PD）控制率。仿真结果表明,通过选择合适的增益反馈矩阵,机械臂末端能平稳地跟踪目标轨迹,同时,机械臂的运动不会对基座的姿态产生扰动,保证了基座姿态的稳定性及航天器的正常运行。     

基于导纳原理的下肢外骨骼摆动控制

针对下肢外骨骼摆动过程中对操作者运动意图的识别和跟踪问题,首先提出了一种基于导纳原理的控制算法.该方法借鉴了物体运动过程中力和速度所具有的导纳特性,通过合理设计导纳参数将操作者与下肢外骨骼之间的交互力转化为外骨骼的期望运动轨迹.然后利用传统控制方法驱动外骨骼准确跟踪期望运动轨迹,最终实现操作者和外骨骼的协调运动.构建了包含交互力信息的人机系统模型,并在此基础上进行了仿真验证试验.仿真结果表明:相比于未驱动的外骨骼,正常摆动频率下操作者与外骨骼之间的交互力降低了约85%,并成功实现了对操作者运动的准确跟踪,误差在±0.3°以内.      

基于RLS算法的阵列天线抗干扰性能研究

本文基于空域调零算法中的递推最小二乘算法,对不同阵列天线模型进行了导向矢量的建立,使用MATLAB仿真对比了4元共形阵列天线与4元平面阵列天线在同一干扰信号下的抗干扰性能。验证分析表明,共形阵列天线存在阵元间信号接收增益不一致的现象,会影响算法的抗干扰性能。相比之下,平面阵列中的加心圆阵抗干扰效果较好且算法稳定性较高,能在干扰信号方向上产生准确的"零陷"。     

三点法测量误差分析与实用单机测量法

分析了三点法测量直线度的最大测量误差,给出了计算式,提出了一种实用单机测量法。     

关于测量仪表零位调整问题的探讨

探讨了测量仪表示值误差超差时,通过调整零位,改变放大倍数和修正局部示值误差的办法,使不合格测量仪表变为合格仪表的问题。     

零磁通直流电流传感器及其在电流标准源中的应用

介绍零磁通电流检测原理,探讨100A直流电流测量用传感器的设计方法,对该传感器在高精度直流电流标准源中的应用进行论述。     

一种多运动模式下自适应阈值零速修正算法

传统基于微机电惯性测量单元（MEMS-IMU）的惯性导航系统（INS）引入零速修正（ZUPT）算法校正器件的累积误差。但由于ZUPT算法零速判定阈值为固定值,只适合单一运动模式,当室内行人运动轨迹包含多种运动模式时,定位精度下降。对此,提出了一种多运动模式下自适应阈值ZUPT算法。分析了室内行人包括静止、走、跑、上楼和下楼5种运动模式零速判定阈值的选取,实现了利用随机森林（RF）算法对5种运动模式的分类识别,并根据识别结果对ZUPT算法零速判定阈值进行自适应调整。为了验证本文算法的可行性和有效性,利用MATLAB软件平台对实测数据进行处理,并与传统定位算法进行了比较。3组实验结果表明,当室内行人运动轨迹包括多种运动模式时,相比传统固定阈值的ZUPT算法,引入自适应调整阈值的ZUPT算法可使定位算法的定位精度提高73.83%。      

面向智能感知的小样本学习研究综述

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值,学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案,但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先,给出了小样本学习的问题定义,列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系,同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战;接着,对基于小样本学习的图像分类进行了概述,并对其中代表性的工作进行介绍与分析;在此基础上,重点针对基于小样本学习的目标检测,特别是零样本条件下的目标检测问题,详细介绍和分析了现有的研究工作;最后,立足于现有方法的优缺点,从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望,期望为该领域后续的研究工作提供启示。     

中心刚体-柔性悬臂梁系统的动力特性研究

对中心刚体-柔性悬臂梁系统的动力特性进行研究。首先采用Hamilton原理和有限元离散化方法,给出该系统的一次近似耦合模型以及相应的KED解耦模型,然后通过数值仿真对该系统的动力特性进行研究。研究中考虑了2种情况:中心刚体的转动惯量远大于柔性悬臂梁的转动惯量的情况和中心刚体的转动惯量接近柔性悬臂梁的转动惯量的情况。研究结果显示,传统的零次近似模型在处理大范围运动为未知的刚柔耦合动力学问题时同样存在失效的可能,而一次近似模型能够对系统的动力学行为进行正确的数学描述。当中心刚体的转动惯量远大于柔性悬臂梁的转动惯量时,一次近似模型的结果与零次近似模型的结果之间存在较小偏差;但当中心刚体的转动惯量接近柔性悬臂梁的转动惯量时,零次近似模型将导致错误的结果。