结合最陡下降算法的室内 NLOS场景下TDOA/AOA融合算法

在利用传统Chan算法进行目标节点位置估算的基础上,提出了一种结合最陡下降算法SDA(Steepest Descent Algorithm)的TDOA(Time Difference of Arrival)/AOA(Angle of Arrival)融合算法,通过迭代消除由NLOS(Non Line of Sight)误差引起的误差因子,达到有效提高定位精度的目的.实验结果表明:本文提出的结合SDA的TDOA/AOA融合算法在复杂的室内环境下可以有效提高定位精度和定位稳定性,相对于传统的基于Chan算法的TDOA/AOA定位算法,定位精度提高28%.     

考虑滚动体误差时高速电主轴轴承的受力和寿命研究

以高速电主轴为研究对象,对支承电主轴的角接触球轴承进行了力学分析,建立了能够在考虑滚动体尺寸误差的情况下计算每一滚动体受力的计算模型。结合具体算例,在不考虑滚动体尺寸误差时,研究了轴向载荷和径向载荷对每个滚动体受力的影响,计算研究了滚动体尺寸误差对各滚动体受力及轴承寿命的影响。数值计算结果表明,滚动体存在正误差或负误差时都会改变每个滚动体的受力,都会使滚动轴承的寿命降低。研究了滚动体加工精度对电主轴支承的角接触球轴承寿命影响,得出了具体的影响曲线,结果表明,随着加工精度的降低,支承电主轴的角接触球轴承的寿命会快速下降,当精度低于G40时下降速度迅速增加。     

Ease-off拓扑修形准双曲面齿轮齿面多目标优化设计方法

为了提高汽车驱动桥综合传动性能,提出基于ease-off拓扑修形准双曲面齿轮齿面多目标优化设计方法。预置传动误差参数及抛物线修形参数设计小轮法向ease-off曲面,小轮修形齿面表示为大轮的共轭齿面叠加ease-off曲面。结合齿面接触分析(TCA)、齿面承载接触分析(LTCA)方法及齿轮摩擦理论最新进展,得到接触线离散点的滑动速度、啮合承载变形、载荷分布及局部摩擦系数,进而确定齿面瞬时啮合效率和Block闪温。以承载传动误差幅值(ALTE)最小、齿面闪温最小和平均啮合效率最大进行多目标优化,获得最佳修形齿面,并分析齿面滑动速度与综合曲率半径的变化及重合度对啮合性能的影响。算例表明:最优ease-off修形齿面在啮入、啮出端有足够的抛物线传动误差,可有效减小ALTE并降低安装误差的敏感性;在整个齿高方向有一定的齿廓修形且接触迹线角较小时,齿轮副则有较大重合度,且齿顶、齿根载荷向节线附近集中,而节线附近的滑动速度较小,导致接触线平均摩擦系数下降,因此,啮合效率增加,齿面闪温下降;齿面适配量过大时,接触线载荷增加,摩擦功耗增大,啮合效率减小。     

触发方式对低速相机采集图像时间准确度的影响

针对使用低速相机连续采集高时间精度图像序列的需求,系统地研究了3种典型相机触发模式（硬件触发模式、软件触发模式、连续采集模式）下,低速相机采集图像序列时间精度、误差的大小以及误差规律.基于高精度时间光编码技术,对各种触发模式下采集的单张图像进行时间编码,从而获得了采集每张图像的准确时间,计算不同触发方式下得到的图像采集时间间隔与标准时间间隔之间的误差（走时误差）.实验结果表明:软件触发的图像序列精度较差,走时误差值为32.2 ms,硬件触发与连续采集模式下图像序列的时间精度高,走时误差值均分布在±0.1 ms范围内,稳定性好.对于对时间精度要求较高的实验,在实验过程中应尽量选取精准的触发模式,即硬件触发模式或连续采集模式.      

自升式海洋平台提升齿轮箱啮合特性分析

为研究和改善自升式海洋平台提升齿轮箱的传动性能,在分析提升齿轮箱的结构和传动原理的基础上,采用MASTA建立分析模型,进行啮合特性分析;考虑重合度开展了提升齿轮箱宏观参数优化,分析了重合度对该齿轮箱啮合特性的变化规律。结果表明,正常提升和预压提升两种工况下,提升齿轮箱后3级各齿轮副的传递误差峰峰值偏大;优化后,各齿面最大接触应力小幅减小,各齿轮副的传递误差峰峰值总体减小,各齿轮副的啮合刚度均值总体增大,优化后提升齿轮箱的传动性能得到改善。     

基于Homotopy算法的低复杂度多用户大规模MIMO信号检测方法

在上行多用户大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,为了降低信号检测的计算复杂度,在传统的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)算法的基础上,提出一种基于Homotopy算法的低复杂度信号检测方法。在该方法中,通过对Homotopy方程的解向量采用逐级展开来逼近真实解向量,从而避免MMSE检测算法中的高阶矩阵的求逆运算,降低了信号检测的计算复杂度。仿真结果表明,最多需要对Homotopy方程的解向量进行4阶展开,就可获得与MMSE检测算法几乎同样的误比特率(bit error rate,BER)性能,同时,其计算复杂度仅为O(K2),其中,K为小区用户数。     

采用模糊免疫PID控制的移动机器人避障误差仿真研究

当前,移动机器人运动规划路径较长,实际运动轨迹与理论运动轨迹误差较大。对此,设计了移动机器人模糊免疫PID控制系统,并对控制系统输出误差进行仿真验证。建立移动机器人平面简图,给出机器人运动方程式,采用平面栅格来描述机器人运动规划路径。引用传统PID控制器并进行改进,设计了模糊免疫PID控制系统,给出了移动机器人PID控制输出系统在线调节流程。采用MATLAB软件对机器人输出误差进行仿真,比较PID控制和模糊免疫PID控制输出误差大小。结果显示:移动机器人采用传统PID控制系统,稳定调节时间为1.0 s,产生的最大误差为0.83 mm,系统输出误差较大;移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,稳定调节时间为0.5 s,产生的最大误差为0.59 mm,系统输出误差较小。移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,响应速度快,追踪误差较小,从而提高系统的稳定性。     

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类

针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%.     

无模型预测控制及在溴化锂机组控制中的应用

为解决带有时滞特性的制冷系统的控制问题,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法,并将其应用到制冷系统控制方案中。首先,提出一种引入两个参数L1,L2的参数估计控制方案,改善了MFAPC( Model-Free Adaptive Predictive Control) 的伪偏导数参数估计过程,使算法在达到减参目的的同时提升了稳定效果; 之后在控制输入准则函数中加入了控制输出误差和。最后引入典型线性和非线性时滞系统、跟踪时变信号系统、溴化锂制冷系统,对其跟踪控制问题进行了仿真比较研究。仿真结果表明,改进的无模型预测控制算法能取得更稳定的输出结果,且有更快的响应速度和更好的控制性能,同时解决了带有时滞特性的制冷系统控制问题。