基于Matlab的开放式六自由度机器人控制系统研究

针对工业机器人控制系统算法封闭的现状,自主设计了一套基于Matlab的开放式六自由度机器人实时控制系统,采用模块化分布式的控制方式,上、下位机以CAN总线进行实时通信,上位机运用基于模型设计的流程进行机器人控制器的开发;下位机以DSP为主控制器,设计6个机器人关节驱动器.控制系统将机器人正运动学、逆运动学、轨迹规划以及通信算法全都融入其中,并且本开放式平台将系统仿真、研发设计、功能测试等环节都统一在Matlab环境中,提高了开发效率.通过仿真和试验验证,该平台能够较好地控制六自由度机器人,具有实时控制、实时监测的功能,并兼具良好的开放性能.     

一个有机咪唑功能化多钼氧簇的合成及其选择性氧化硫化物

合成和表征一个新颖的有机咪唑功能化多钼氧簇[(aIM)2Mo8O26]·4HaIM(aIM=1-烯丙基咪唑),并通过X-单晶衍射分析、X-射线粉末衍射、红外光谱及元素分析对其结构进行了表征.该化合物晶体为单斜晶系,C2/c空间群,包括四个质子化的1-烯丙基咪唑,和一个与1-烯丙基咪唑通过Mo-N键桥连的γ-[Mo8 O...     

多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪

针对多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪问题进行了研究,利用一种全新的方法,证出多智能体系统在有限时间内对移动放射性辐射源群组进行环绕跟踪。通过设计三个不同的分布式估算器分别对辐射源的几何中心、环绕半径以及极角进行估计,最后将得到的估计值为环绕智能体设计分布式控制协议,使得智能体在有限时间内能够将所有辐射源包围在环绕圈内,并实现均匀分布。最后,通过MATLAB仿真验证了控制方案的有效性。     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

一类受到未知外部干扰的多智能体系统学习协同控制

针对一类受到未知外部干扰的多智能体系统,在迭代学习控制框架下,结合自适应控制,首先设计了具有微分型参数自适应律的时变增益,同时,为了补偿未知外部干扰,设计了辅助控制器;通过构造复合能量函数,基于类Barbalat引理,证明了区间[0,T]上的完全一致性.其次,借助坐标变换,将编队问题转化为一致性问题.最后,通过一个仿真...     

不确定离散多时滞系统的模糊动态输出反馈保性能控制

针对一类用T-S模糊模型描述的不确定离散多时滞系统,研究了其动态输出反馈保性能鲁棒控制问题.通过构造一个相应的Lyapunov函数,给出了系统模糊输出反馈保性能控制律存在的一个充分条件和性能上界.并证明了该条件等价于一组线形矩阵不等式的可行性问题.进而,通过建立和求解一个凸优化问题,给出了系统设计次优保性能模糊输出反馈控制律的方法.最后通过一个算例来验证所给结果的有效性.     

多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法

在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法.首先,多聚焦图像通过多尺度形态聚焦测量生成初始的决策图,多尺度形态聚焦测量有高的聚焦区域检测精度并...     

一类多线性奇异积分算子的加权不等式

利用Fefferman-Stein不等式及A∞权函数的性质,得到了一类核满足Dini型条件的多线性奇异积分算子的Sharp估计和关于任意权函数的加权不等式.     

胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断

针对目前网络模型从X光片提取的特征过于单一,并且监督学习网络太过依赖疾病诊断标签,得到的X光片特征不利于冠状病毒诊断。提出一种胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断框架Covid-19Net。使用EfficientNet网络作为提取X光片特征的主干网络,采用教师—学生对比学习网络优化X光片特征,利用X光片肺分割生成的肺掩膜图像特征和X光片中提取关键点特征,聚合X光片提取的多种特征进行冠状病毒诊断。实验结果表明,Covid-19Net方法可以提高冠状病毒诊断性能。     

基于CoKriging模型的单室火灾温度预测

高保真数值模拟和单保真机器学习替代模型均需大量时间才能对火场温度做出准确预测,无法满足消防管理的应急需求.为解决上述问题,引入了 CoKriging模型,并从建模时间成本、预测时间成本及预测结果准确性这3方面讨论了该模型在单室火灾温度预测中的适用性与特点.该模型利用CFAST和FDS模拟产生的154组混合数据进行训练....