高职院校双联行动研究现状与建立“两主一核四提升”行动结合模式的思考

通过理性分析甘肃联村联户为民富民(以下简称双联)行动研究现状,提出了高职院校应建立"两主一核四提升"双联行动结合模式。"两主"即高职院校和联系村两个主体,"一核"即统筹推进六大任务这个核心,四提升,即通过开展双联行动,提升人才培养工作水平,提升党员、干部服务群众的意识和能力,提升联系村转型跨越新发展的层次,提升贫困户脱贫致富奔小康的本领。     

具有时变时延和丢包的网络控制系统H∞优化控制

研究了一类存在时变时延和丢包的网络控制系统(networked control systems, NCS )的H∞优化控制问题。当网络时延和连续丢包有界时，NCS被建模为等效的具有时变时滞的系统，利用Lvapunov Krasovskii泛函和线性矩阵不等式方法，在NCS渐近稳定的基础上给出NCS状态反馈次优和最优H∞控制律的设计方法，求解时不需要使用重复迭代，设计控制器时也无须知道调节参数。仿真表明了此方法的可行性和有效性。     

应用聚类进行移动机器人定位

提出一种基于激光测距雷达的移动机器人定位新方法.对每帧扫描数据进行聚类,对前后帧扫描数据按类进行匹配,获得两种匹配类,即完整匹配类和非完整匹配类.对完整匹配类,取它们的两对端点以及质心作为匹配点;而对非完整匹配类,只取两对端点作为匹配点.采用随机采样一致性算法剔除匹配点集中的外点,用非线性最小二乘法估计机器人运动参数,从而确定出机器人的当前位姿.在静态和动态室内环境下进行的实验验证了该文提出方法的有效性.     

基于UKF的室内移动机器人定位问题

定位是移动机器人必须具备的基本要求,在室内环境中,物体大多是多边形,因此可由线段进行描述,由激光传感器获取环境信息,采用哈夫变换对激光数据进行分簇,最小二乘法拟合线段特征,并建立里程计模型和观测模型;在传统的EKF定位算法中,线性化处理会导致计算精度下降,甚至造成滤波器的不稳定,且推导Jacobian矩阵比较困难;为了克服EKF的缺点,文章采用UKF算法将里程计数据和激光传感器数据进行融合,无需进行线性化处理,可获得高精度的移动机器人的位姿;通过实验,验证了基于UKF的定位算法在定位的精确性上优于传统的EKF定位算法。     

异步机变频调速中的电压调节及实用公式

在异步机变频宽调速系统中,由于定子电阻的影响,常用的电压/频率比为常值的电压调节规律是不理想的。本文从节能和改善动态性能的角度出发探讨了采用电压补偿的电压调节应遵循的原则,导出了一些以频率为自变量的实用公式,从而使得有关异步机变频调速的一些计算变得便利,并得到期望的电压调节规律,还介绍了有关试验结果。     

改善模糊控制器动静态性能的分层模糊化方法

本文提出也多层模糊控制器的，概念，揭示了模糊集合对于论域的相对性，采用偏差ｅ和偏差变化ｃ为输入．控制量ｕ为输出的简单间模糊控制器的主要缺点是不能同时兼承系统的动静态性能。这主要是因为对连续论域的等问隔量化（离散化）和有限的量化等级。多层模糊控制器能灵活地处理论域和量化问题。从而可以克服简单模糊控制器的缺点、仿真结果表明多层模糊控制器具有比简单模糊控制器优越的性能。     

基于桥臂电流控制的风力发电并网逆变器研究

在大功率风力发电系统中,并网逆变器控制是实现电能转换与传输的重要环节。针对采用T型滤波器结构的风力发电并网逆变器,提出基于桥臂电流闭环结合前馈补偿间接控制逆变器并网输出电流的控制策略,并根据三相电压源型并网逆变器开关函数的数学模型进行了控制系统仿真研究。仿真实验结果证明采用该控制策略提高了并网逆变器的稳定性和动态性能,同时可以有效抑制并网节点输出电流中的电流谐波。     

基于μC/OS-Ⅱ的多任务工业以太网测控节点设计

文章介绍了一种基于单片机ADμC834和以太网控制芯片RTL8019AS的测控节点的硬件架构,该节点包含模拟量输入、开关量输出和越限报警等功能模块.本节点以嵌入式μC/OS-Ⅱ为操作系统,以uIP为以太网协议栈,节点在多任务环境和以太网通信的支持下可顺利地执行模拟量采集、控制量输出、以太网通讯和越限报警等任务.     

兆瓦级永磁同步风力发电机矢量控制策略

文章针对兆瓦级永磁同步风力发电直驱系统的应用,提出了一种基于定子电流定向的永磁同步风力发电机复合矢量控制策略;该策略在发电机切入速度与转折速度间采用最大转矩电流比控制方式提高系统的发电功率,在转折速度至极限速度间,采用最大功率输出的弱磁控制方式提高系统的稳定性;根据实时检测的发电机运行状况,2种控制策略实现相互转换,应用所提方案于兆瓦级永磁同步风力发电机的控制系统,通过仿真和实验验证所提方案的正确性和可行性。     

基于图像理解的移动机器人定位问题研究

为了能够提高在一般环境下移动机器人定位的精度,文章采用栅格地图来描述环境;提出基于图像理解的移动机器人定位的概念,将栅格地图当成图像来处理,从而可以将图像配准中的优秀算法引入移动机器人定位中;对于栅格化的图像提取其Harris角点,同时提出两步匹配法寻找相邻2个时刻的2幅图像中匹配的Harris角点。首先采用里程计的数据对角点进行粗匹配,而细匹配采用的是基于随机抽样算法,能够有效地剔除粗匹配过程中误匹配的角点对,提高了定位算法的鲁棒性;最后用非线性最小二乘法估计机器人的位姿。通过实验可以看出在一般的环境中,基于图像理解的定位算法要优于基于线段特征的定位算法。