力觉临场感系统的小时延稳定性分析

从建立力觉临场感系统的时延动力学方程出发,利用差分微分方程组对力觉临场系统的时延稳定性进行分析,采用李亚普诺夫函数进行讨论,根据从机械手的动态状态自由运动状态及与环境作用状态两种情况分别进行讨论,确定了时延界限,实验结果验了时延界限的正确性。     

基于实时滚动亚目标的遥控移动机器人局部路径规划方法

在机器人前部一定范围内虚拟出8个亚目标,采集前部8个超声波传感器数据,根据工作场所障碍物分布情况,分析指定范围内有无障碍物,结合机器人航向偏离目标的角度,选择最佳亚目标.若机器人航向在一个规定的小角度范围内对准目标且机器人正前方无障碍物,机器人作直线运动;其他情况下,机器人以圆弧接近最佳亚目标.在运动过程中,最佳亚目标滚动更新,运动轨迹随之变化.该方法克服了机器人避障时速度慢的缺点,避障流畅,路径平滑且能以较短路径接近目标,实用快捷.     

真空管式太阳热水器热性能研究（二）—瞬时效率、日平均效率的比较分析

利用模型计算值和实验值对真空管式太阳热水器的瞬时效率、日平均效率进行了比较分析,结果表明所建立的计算模型总体上是成功的。还利用计算数据对真空管式太阳热水器和平板式太阳热水器的瞬时效率进行了比较分析,指出了两类热水器在非稳态效率曲线上的重要差别。     

改进遗传算法及其在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差评定的特点,提出了一种新颖的基于实数编码的改进遗传算法.该算法采用基于代沟最小的代选择模型,选用BLX-α混合交叉算子,算法简单、鲁棒性强,优化效率高.同时给出遗传算法评定平面度误差时目标函数数学模型的建立方法.最后,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解,而且具有较快的收敛速度.     

真空太阳集热管的入射乘积因子

为了简化真空太阳集热管能量采集的计算，提出了真空太阳集热管入射乘积因子的概念．描述了入射乘积因子的分布特点，并以北京为例，计算了真空太阳集热管采集的能量．指出了入射乘积因子在真空管式太阳热水器中的使用方法．     

极度并行计算：演化算法和演化神经网络的研究发展

演化算法，神经网络以及两者的结合作为一种极度并行的计算，已引起人们极大的注意，本文首先对演化算法的不同流派作了比较和分析，然后对演化算法与神经网络的结构作了回顾与展望，并讨论了演经神经网络的并行实现模式，最后指出了演化算法及演化神经网络有待解决的几个关键问题，为后续研究指明了方向。     

基于Kalman滤波的一阶微分参量估计方法的研究

基于迭代Kalman滤波算法,提出了一种微分参量的估计方法,并将其应用于腕力传感器的一阶力微分信号的提取处理中．通过对观测信号建立AR模型和递推的使用Kalman滤波算法,有效地抑制了噪声强度从而提高了微分参量的计算精度,克服了直接计算法误差较大的缺点,同时还避免了因加装速度传感器而对原腕力传感器动态性能造成的影响．文中讨论了在均匀分布的背景噪声下如何估计原始信号的一阶微分参量的问题,并给出了仿真结果．试验表明该方法具有良好的计算精度和较强的收敛性．     

交互式遥操作机器人实验平台设计及其应用

实验平台由主机械手、从机器人、远程视频监控和虚拟从手4个子系统组成,其中主手为自行研制的HC01异构式力反馈手控器,从手为日本安川公司的MOTOMANSV3X型6自由度工业机器人.在此平台上可以进行通信时延、遥操作工作模式、临场感技术、虚拟现实技术和交互技术等方面的研究.最后,以预见显示模式为例,进一步说明了实验平台的用途和用法.实验表明,在30 s大时延情况下,预见显示模式时主手可以成功控制从手完成物体的抓取、移动和放置等操作.     

基于进化模糊神经网络的上肢康复机器人自适应阻抗控制

针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法基础上,提出了一种基于进化模糊神经网络的自适应阻抗控制方法.该方法采用能较为准确反映患肢病情特性的患肢机械阻抗参数作为控制器输入,根据在线辨识得到的机械阻抗参数,运用进化模糊神经网络对目标阻抗控制参数进行动态调整.在调整过程中,首先采用混合进化算法离线优化目标阻抗控制参数,然后再利用动态BP算法对目标阻抗控制参数在线作进一步地调整.分析和仿真结果表明,改进后的方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,且具有较好的平滑性和稳定性.     

真空管太阳热水器管横置与斜置的比较(3)——管横置与斜置时热水器能量收益的比较

提出了全玻璃真空太阳集热管横置与斜置的分析模型,并对两种放置下的入射乘积因子、单管能量采集进行了比较分析,得到了一些有益的结论.