基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于RBF神经网络的冠心病识别模型

RBF神经网络是前馈神经网络研究中的一个热点.对RBF神经网络的网络结构、基本原理和学习算法进行了介绍.针对BP神经网络自身的缺陷,提出以RBF神经网络为识别模型,采用最近邻聚类学习算法,建立一种冠心病模式识别诊断系统.仿真实验表明,该模型可快速完成对冠心病样本的学习与拟合,具有预测识别率高的优点,可作为该病诊断的一种有效的辅助手段.     

结合扰动集成RBF的故障识别方法

为提高旋转机械故障识别精度,将神经网络与集成学习方法进行结合,提出结合扰动方式的集成RBF故障模式识别方法.首先,通过ReliefF算法计算所提取出的转子故障特征数据集各个特征的权重,并且将权重值进行降序排列,从而筛选出权重趋大的系列特征构成低维特征数据集;其次,将较大权重作为无放回轮盘赌法的输入,对权重所对应的低维特征数据集进行特征扰动,产生系列化低维数据子集并将其划分为训练集和测试集;然后,采用Bagging算法中的自助采样法对训练集进行样本扰动,以此形成新的训练集并用于训练对应个数的RBF神经网络,完成差异性子分类器的构建;最终,对各个神经网络的测试数据辨识结果通过相对多数投票法进行结合,得到故障识别结果.实验结果表明,对于转子系统的故障识别,该方法相较于未集成RBF神经网络、集成BP神经网络具有较高的识别精度,并且拥有较好的泛化性能.     

电机滚动轴承故障诊断中BP与RBF神经网络的比较

针对电机滚动轴承故障检测的复杂性,采用了理论成熟且应用较多的BP神经网络和RBF神经网络两种故障诊断方法。首先通过经验模态分解的方法对滚动轴承的振动信号进行故障特征提取,并将故障特征向量输入到BP神经网络和RBF神经网络进行达标训练,最后对两种神经网络在滚动轴承故障诊断方面进行了比较分析,结果表明,两种神经网络的故障诊断效果均理想,但是RBF神经网络故障诊断结果较准且训练速度快,具有一定的优越性。     

输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。     

面向崎岖地形的六足机器人运动能力分析

对机器人自身运动能力的把握是进行合理运动规划和控制的前提.针对面向崎岖地形应用的六足机器人的运动能力进行分析.首先,介绍了六足机器人平台及其系统设计;然后,分别对六足机器人腿部、由机器人躯干和各支撑腿构成的并联机构进行了运动学建模,并分析了它们的工作空间;最后,基于Adams和Matlab建立了含有梅花桩崎岖地形的六足机器人仿真平台,并进行了六足机器人运动仿真.结果表明:通过结合六足机器人自身运动能力和地形特征进行合理的运动规划,可有效提高六足机器人在崎岖地形下的运动能力.     

基于支持向量机的抗噪语音识别

阐述了支持向量机的分类机理,采用改进的MFCC语音特征参数,用基于不同核函数的支持向量机(SVM)作为语识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。通过实验,得到了不同核函数下的识别结果;分析了核参数和误差惩罚参数对SVM推广能力的影响,并将实验结果同基于RBF神经网络的识别结果进行了比较。     

人体腿部表面肌电信号特征提取方法

表面肌电信号(sEMG,surface electromyography)作为人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用于康复训练福祉机器人领域。针对人体下肢动作识别的问题,提出了一种针对表面肌电信号进行小波变换的特征提取方法。在肌电信号的频域分布中,该方法选取小波子空间中活动段的平均功率组成特征向量。为验证所提出方法的有效性,设计实现了一种微型便携式多通道sEMG信号采集系统,并利用支持向量机(SVM,support vector machine)构建分类器对腿部动作进行识别。实验结果表明:该方法能有效识别腿部常见的4种动作,同一个体动作识别率能达到95%以上,不同个体识别率平均能达到85%,能够较好地应用于下肢运动障碍患者的日常康复训练。     

基于多分类器融合的语音识别方法研究

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于...     

经验模态分解与RBF神经网络在轴承故障诊断中的应用

针对轴承振动信号的非线性与非平稳性,采用经验模态分解与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先,采用经验模态分解法对轴承信号进行分解得到各个固有模态函数,提取各个固有模态函数的能量作为故障特征参量,然后将故障特征参量输入RBF神经网络进行训练与测试,实现了智能化的故障模式识别.结果表明,基于该方法的轴承故障诊断系统能够准确地识别外圈裂纹、内圈点蚀和保持架断裂等故障,具有较好的实际工程应用价值.     

基于传递矩阵法的足式机器人四连杆腿部机构正向与逆向动力学分析

为了保证足式机器人腿部机构的控制准确性与实时性，利用向量代数方法，对足式机器人四连杆腿部机构进行几何运动学分析；根据有限元形函数理论，建立足式机器人四连杆腿部机构典型构件的质量离散方法；在几何运动学分析的基础上，基于力矩平衡原理，分别进行正向与逆向动力学分析；利用线性变换原理并结合传递矩阵法，建立足式机器人四连杆腿部机构正-逆向动力学统一模型，并利用Adams软件建立足式机器人四连杆腿部机构虚拟样机模型，进行正向与逆向动力学仿真实例分析。结果表明，所建立的足式机器人四连杆腿部机构正-逆向动力学统一模型与虚拟样机模型3个油缸力与3个方向足底力的误差分别小于1%与3%,验证了所建立的足式机器人四连杆腿部机构正-逆向动力学统一模型能够精确地求解油缸力与足底力。     

GASA-SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机(SVM)参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法SA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法(GASA)混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明:应用GASA-SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

煤矿救援蛇形机器人环境建模方法研究

煤矿救援机器人的研究对煤矿救灾工作的顺利开展有着重要的现实意义,简要分析了煤矿救援机器人在环境建模方面的研究现状,针对煤矿事故发生后,救援蛇形机器人如何在恶劣的井下进行环境识别和建模,提出了一种变结构模糊神经网络的多传感器数据融合算法。重点讨论了该算法的原理,结合煤矿井下的特殊环境和蛇形机器人自身结构特点,采用超声波传感器、红外测距传感器、激光雷达传感器组来获得障碍物的距离、位置信息及环境类型信息,然后,利用模糊神经网络对这些信息进行融合,采用改进的BP算法对网络进行学习,通过对结论网络权值的调整,择优选取模糊规则,从而自动的调节模糊神经网络的结构。以机器人在靠近障碍物时的八类典型环境标志为依据,通过模糊神经网络识别出障碍物的形状,完成环境的建模。利用实验获得的一组数据进行了仿真,结果表明该算法实现了在不同环境中模糊隶属函数的自动生成和模糊规则的择优提取,适用于复杂的非线性系统,对于煤矿救援蛇形机器人的环境识别和建模是一种行之有效的方法。     

一个基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型

针对异常入侵检测中存在的误报率高的问题,文章提出了一种基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型。采用数据挖掘方法建立聚簇规则集,用改进的遗传算法优化RBF网络,用已训练好的RBF网络对与聚簇规则集中不匹配的可疑行为进行检测,并能识别出具体的入侵类型。实验表明,文中提出的模型采用改进遗传算法的RBF神经网络,较基于BP神经网络的检测技术有更好的识别精度。     

基于RBF网络的船用柴油机涡轮增压系统故障诊断

本文建立了一种基于径向基函数（RBF）的神经网络模型,并收集某型号柴油机涡轮增压系统的征兆/样本集,采用RBF网络对样本进行训练,通过测试网络,验证该网络对于故障模式的识别准确率。仿真实验结果表明本文所提出的诊断方法是可行的。     

基于小波包和径向基神经网络轴承故障诊断

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号.通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量.应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射.现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障.     

模糊神经网络在四足步行机器人控制中的应用

将神经网络和模糊控制理论应用于四足步行机器人的控制中，并在实验基础上选取样本，设计了针对四足步行机器人的模糊神经网络控制系统．     

六足机器人HITCR-Ⅰ的研制及步行实验

针对六足机器人的非结构化地形步行问题,研制了小型六足机器人HITCR-Ⅰ.设计了基于复合四连杆机构的腿部结构,使其具备全方位的运动能力.为了进一步提高机器人的运动性能,构建了描述六足机器人整体灵活度的表达式,并依据表达式进行了结构优化设计.基于"行为"和"功能"的思想对控制目标进行规划,设计了基于"功能-行为"控制体系构架的运动控制器,结合适应非结构化地形腿部运动轨迹的规划和基于局部规则的自由步态生成,实现了非结构化地形六足机器人有效且稳定的步行.最后通过实验验证了六足机器人系统HITCR-I非结构化地形的步行能力.     

六足机器人HITCR-I的研制及步行实验

针对六足机器人的非结构化地形步行问题,研制了小型六足机器人HITCR-I.设计了基于复合四连杆机构的腿部结构,使其具备全方位的运动能力.为了进一步提高机器人的运动性能,构建了描述六足机器人整体灵活度的表达式,并依据表达式进行了结构优化设计.基于“行为”和“功能”的思想对控制目标进行规划,设计了基于“功能-行为”控制体系构架的运动控制器,结合适应非结构化地形腿部运动轨迹的规划和基于局部规则的自由步态生成,实现了非结构化地形六足机器人有效且稳定的步行.最后通过实验验证了六足机器人系统HITCR-I非结构化地形的步行能力.     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。