面向人机协作的机器人控制系统稳定性分析

来源 :沈阳理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cmudh134
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人机协作时人与机器人构成复杂的人机系统,其控制系统的稳定性对机器人的操作和安全至关重要.本文针对上述系统稳定性问题,在非结构化的电力环境下,对人机协作时机器人控制的稳定性进行研究;考虑环境刚度和关节柔性,建立协作机器人-人闭环控制系统的导纳控制模型,通过观察系统极点位置的方法分析控制系统的稳定性;分析系统的相位裕度和幅值裕度,并通过时域仿真验证稳定性,分析结果发现:增大粘性系数、降低环境刚度将提高系统稳定性.
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基于深度学习的轮胎缺陷检测过程中,由于轮胎数据集为长尾数据集,某些缺陷类别的轮胎图片数量较少,造成此类缺陷的数据分类精度不高.本文在双边分支神经网络(BBN)分类算法的基础上,通过改进特征提取网络的结构、损失函数和权衡参数提高轮胎数据集中尾类数据分类精度.以主流数据集长尾CIFAR-10、长尾CIFAR-100和本实验室自制轮胎数据集为测试数据进行实验分析,实验结果表明数据集的尾类小样本数据的分类精度提高约10%.
目前通信对抗方法中,DS/FH结合扩频系统的通信体制具有广泛的应用基础,其既利用直扩技术实现通信的隐蔽性,同时利用跳频技术的频谱宽度,使系统具有很强的抗干扰能力.DS/FH结合扩频系统序列的设计影响整体通信系统的性能,针对普通Logistic映射参数范围过大,不易进入混沌状态的问题,通过函数变换优化Logistic映射参数范围,得到具有良好相关特性的混沌序列,并对采用优化混沌序列的DS/FH结合扩频系统抗干扰性能进行仿真分析,结果表明其抗梳状干扰性能更强.
为提高模拟电路故障诊断精度,采用卷积(CNN)和门控循环单元(GRU)相结合的模拟电路故障诊断方法.首先使用Multisim软件进行故障数据的采集,采用快速傅里叶方法进行故障预处理;预处理后得到的数据作为卷积神经网络的输入,进一步提取特征,减少参数,降低过拟合的风险;最后将其输入门控循环单元(GRU)进行模型训练,由softmax分类器进行故障分类.状态变量滤波器电路故障诊断实验结果表明,准确率可达97%,该方法有效可行.
设计能够模拟无人机调试及动力测试的试验台,用于测试无人机动力系统整体性能.该试验台采用小型共轴双旋翼无人机进行研究,通过调节控制器信号输出大小来控制电机输出功率,并实时记录力、电压、电流、电调转速信号以及脉冲宽度信号(PWM)信号等信息来分析小型共轴双旋翼无人机的动力系统性能.试验证明,试验台达到了设计要求,同时验证了小型共轴双旋翼无人机动力系统的可行性.对于小型无人机的飞控系统及结构优化具有一定的工程应用价值.
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采用脉冲电流对镍基高温合金进行固溶处理,对比脉冲电流处理和传统热处理两种方式对合金显微组织和力学性能的影响.研究结果表明:脉冲电流处理试样的剩余γ\'相体积占比小于热固溶处理试样,剩余γ\'相及重析出γ\'相的平均粒径均小于热固溶处理试样;经脉冲电流处理的试样力学性能更好;脉冲电流处理对γ\'相固溶的促进作用主要源于γ基体相和γ \'析出相之间的电自由能差异.脉冲电流处理有望成为高温合金固溶处理的一种新技术.
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