智能健康住宅监护数据的分析方法

智能健康住宅为缓解人口老龄化的压力和优化医疗资源配置提供了重要手段,其特点是在家庭环境下提供各项生命体征参数监测,并对监护数据自动分析处理.文中提出了以时序建模为基础的智能健康住宅监护数据分析方法.此方法由3个部分构成,包括模型辨识、模型更新以及基于模型的预报区间确定.模型阶数基于最终预报准则确定,使得模型能更好地符合观测数据.基于自适应滤波器算法的模型参数在线更新,能确保模型更好地描述监护数据的动态特性.根据建模结果,作前向30步预报,可确定预报区间.据此,可实现对监护数据中的平稳值、异常值以及状态变化3种特征模式的识别.通过应用PhysioNet中的3组数据集进行实验研究,发现文中方法的预报结果准确,能实现对智能健康住宅中连续监测数据的在线分析.     

基于免疫遗传算法的移动机器人轨迹跟踪

为实现移动机器人轨迹的准确跟踪,提出一种基于免疫遗传算法的移动机器人控制器参数整定方法.首先建立移动机器人的结构模型、运动学模型、电机控制系统模型,然后针对所建立的模型,采用一种改进的免疫遗传算法对电机控制系统模型参数进行了整定.该算法在选择下一代的过程中,既考虑了抗原的适应度函数,强调抗体的个人竞争,保证了算法的收敛速度,又引入了抗体浓度概念来体现抗体间的相互交流,从而强化了算法的全局搜索能力,弥补了传统遗传算法搜索能力不足的缺陷.文中最后利用移动机器人的实验平台,进行了带负载下驱动电机的阶跃信号响应和移动机器人运动轨迹的跟踪实验,电机的阶跃信号响应良好,移动机器人也能较好地复现所规划的轨迹.仿真与实验结果表明,所提出的基于免疫遗传算法的机器人轨迹跟踪控制算法有较高的可行性与优越性.     

用于机器人末端残余振动控制的控制误差优化输入整形器

针对工业机器人关节柔性引起的末端执行器残余振动问题,提出一种基于控制误差优化输入整形器的振动控制算法。该算法结合零振动二阶微分输入整形器(ZVDD)方程和系统响应时滞时间方程,构建了关于整形器脉冲幅值参数的线性约束方程组;以整形后末端运动过程控制误差和定位误差为优化目标,建立了控制误差代价函数;利用拉格朗日乘子法解出脉冲幅值参数的表达式并进行迭代运算求得最优解;采用预测路径规划来补偿系统时滞时间。实验结果表明:所设计的控制误差优化输入整形器能将机器人J5轴末端残余振动加速度减少至整形前的11.7%,与ZVDD输入整形器相比能减少系统响应时滞时间约88%和最大过程控制误差约60.3%,与CEM输入整形器相比能减少定位误差约53.7%。该算法可以在有效抑制残余振动的基础上,减小传统输入整形器引起的系统响应时滞时间、末端运动过程控制误差和定位误差,对提高工业机器人的定位速度和精度具有一定的参考意义。     

孔群钻削的运动规划和加工路径优化研究

本文对三轴直角坐标机械手的运动规划和加工路径优化方法进行研究。此设备用于钢琴弦轴板群孔钻削加工。首先,采用抛物线过渡的线性插值算法,对钻削过程进行运动规划,生成一条位置和速度都连续的平滑运动轨迹。然后,基于遗传算法,以最短加工路径为目标,以无碰撞地绕过所有的障碍物为约束条件,获得孔群钻削的优化加工路径。并以六种型号弦轴板进行计算验证,计算结果验证了算法的有效性。     

智能健康住宅监护数据分析方法的研究

智能健康住宅为缓解人口老龄化的压力和优化医疗资源配置提供了重要手段。其特点是在家庭环境下提供各项生命体征参数监测,并对监护数据自动分析处理。本文提出了以时序建模为基础的分析方法。此方法由三个部分构成,包括模型辨识、模型更新、以及基于模型的预报区间确定。模型阶数基于最终预报准则确定,使得模型能更好的符合观测数据。基于自适应滤波器算法对模型参数进行在线更新,确保模型能更好的描述监护数据的动态特性。根据建模结果,作前向30步预报,确定预报区间。从而实现对监护数据中的平稳、异常值、以及状态变化三种特征模式的识别。通过应用PhysioNet中的三组数据集进行实验研究。实验结果表明此方法的预报结果准确,能实现对于智能健康住宅中连续监测获得的数据进行在线分析。     

基于加速度反馈的振动输出力跟随控制

为实现振动输出力的高精度跟随控制,对基于加速度反馈的输出力跟随控制算法进行了研究.设计了交流伺服电机驱动的振动实验装置,并建立了系统动力学模型;在Matlab/Simulink平台上,运用实数编码的自适应遗传算法对控制器参数优化整定,并进行正弦输出力跟随控制仿真研究;构建了以TwinCAT实时控制软件为基础的振动输出力控制系统,对振幅为50N,频率分别为13.33、16.67和22.22Hz的正弦输出力信号进行跟随实验.实验结果证明了振动输出力跟随控制实验装置的可行性和控制算法的有效性.     

喷涂机器人关节PID控制器自适应模型的建立

针对喷涂机器人各关节传递函数时变的特点,提出一种PID自适应控制的新方法。在对喷涂机器人进行动力学分析的基础上,应用数值法简化关节动力学方程,进而建立各关节的传递函数,并通过试验,设计在不同位置的PID控制器,获取相应的PID参数。应用最小二乘法建立PID参数与关节转角位置的关系模型。为验证模型的准确性,利用该模型指导了下一时刻关节PID控制器的设计,并进行了仿真试验。结果表明,在模型指导下所设计的PID控制器响应速度快,基本可满足喷涂作业的要求。     

机器人负载的动力学参数辨识

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题,研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法,以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型,以最优激励轨迹进行实时数据采集,采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后,代入相应的负载辨识方程式,并用加权最小二乘法解决线性方程组,可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性.     

基于起点预测的单位十字快速运动估计算法

复杂且耗时的运动估计运算给实时视频编码系统的实现带来了困难.为提高视频编码的实时性,文中分析了运动矢量的分布特性和空间相关性,提出了一种基于起点预测的单位十字快速运动估计算法.该算法结合提前中止准则,通过块匹配绝对误差比较法来选择起始搜索点,然后采用单位十字搜索模式进行搜索.实验结果表明,在保持图像质量基本不变的情况下,该算法搜索速度是三步法的3～17倍,是菱形搜索法的2～9倍,是自适应十字搜索法的1.19～4.42倍.该算法计算量小,实时性强,易于硬件实现,在小运动序列运动估计方面具有明显优势.     

移动机器人里程计系统误差的校正方法

为提高系统的定位精度和减小系统误差,针对低运动控制模型精度移动机器人,基于3个主要的系统误差来源——"左右轮子直径的不相等"、"轮距的不确定"和"左右轮子直径实际的平均值与标称平均值不相等"所产生的位置误差和方向误差,提出了校正里程计系统误差的方法,并设计校正实验来校正系统参数——左右轮子的直径和轮距.该校正方法分别考虑了系统误差对机器人直线运动和旋转运动的影响,通过直线运动和旋转运动的实验数据校正系统参数.实验结果表明,校正后的系统参数更接近其实际值,系统误差更小,系统定位精度更高,并且实验简单,容易操作.