基于遇卡识别的改进Kalman滤波器模型-加速度校正方法

由于FMI成像测井仪器在井下做复杂的非匀速运动,导致成像图像出现严重的畸变现象,需要通过加速校正来恢复采样数据对应的真实深度。针对传统Kalman滤波器模型-加速度校正方法对“遇卡区域”适应性较差的现象,首先对仪器在井下的运动状态进行分析,识别出仪器的遇卡区域,然后利用遇卡识别结果对传统的Kalman滤波器数学模型进行改进,首次考虑了仪器相邻遇卡现象的叠加情况。结果表明:改进后的方法不仅有效地解决了“粘滞滑动区域”的锯齿现象,而且较好地消除了“遇卡区域”的压缩拉伸现象,恢复了地层的原貌。该方法不仅适用于FMI成像测井,同样适用于其他成像测井系列,尤其有助于改善国产成像仪器图像的质量,具有推广应用价值。     

支持营业线桥涵施工的WSN监测系统

针对当前铁路营业线桥涵施工导致的列车晃车以及铁路交通事故频繁发生现象,基于WSN技术的特点和应用前景,结合铁路营业线桥涵施工的特点和施工过程遇到的问题,采用传感器技术建立了基于WSN技术的施工监测防护体系.研究结果表明:以加速度监测为例,分析影响营业线桥涵施工中轨道所受加速度大小的因素,并选用无线加速度传感器建立监测系统,对列车经过时桥涵施工中便梁受到的加速度值进行实时监测、分析和处理,验证列车行车安全,能够有力地保证施工顺利进行.WSN技术具有高精度、低成本的特点,能够为营业线桥涵施工和列车运营提供安全保障.     

切向加速度与弦误差约束的CNC系统时间最优轨迹规划

针对计算机数控(CNC)系统给定参数化路径, 给出了一种求解时间最优轨迹规划问题的凸优化方法. 轨迹规划问题考虑切向加速度约束与弦误差约束. 通过建立两种约束下的状态容许空间, 分析约束对时间最优轨迹的影响. 通过非线性变量代换, 时间最优轨迹规划问题被表述为一个与时间无关的凸最优控制问题. 基于控制向量参数化(CVP)方法, 问题被进一步转化为易于求解的凸优化问题. 以路径参数对时间的二阶导数(参数加速度)为优化变量, 序列二次规划(SQP)方法获得问题数值解. 文末通过求解两个测试路径的时间最优轨迹规划问题, 验证方法的有效性.     

手指运动姿态检测及假肢手指动作实时控制

设计了一种通过实时检测手指关节弯曲角度控制假肢手指动作的实验系统.系统主要由手指运动姿态实时检测、关节角度分析、控制与驱动电路、欠驱动机电假肢手4部分组成,假肢手包含拇指、食指、中指3个独立动作的手指;利用加速度传感器ADXL330实时检测手指运动姿态信息,由DSPTMS320F2812微处理器实时检测手指关节运动的瞬时角度变化并进行PWM脉冲编码,控制步进电机运动以驱动假肢手指关节转动.并分别对加速度传感器检测手指运动和假肢手指动作实时控制进行了实验测试;实验结果表明,系统采用的加速度传感器ADXL330能实时检测手指运动姿态,利用手指关节角度信息能有效驱动假肢手指屈伸,并通过三指配合完成抓握动作.     

静态水银液滴建模仿真研究

根据流体力学Young-Laplace公式和微分几何学主曲率方程,利用液体自由面的对称性质建立数学模型,并导出静态水银液滴自由面函数方程,然后对只有重力作用下的水银液滴建模,利用MATLAB求解出自由面函数方程,并仿真、绘制出了水银液滴在只有重力加速度下的自由面函数曲线,最后分析了影响仿真的因素.对静态水银液滴在重力加速度下的建模仿真,将对水银电容式加速度传感器的研究有重大意义.     

跑跳中下肢关节肌肉生物力学特性测试方法的研究

通过直接测量下肢环节的加速度后换算成角加速度,并利用积分平滑的方法处理下肢坐标数据,利用人体简化模型进行逆向动力学的研究,得到了跑动中下肢关节力矩的变化规律。本方法可用于跑跳中下肢关节肌肉力矩生物力学特性的研究。     

共振的条件及特点

讨论了受迫振动系统发生位移共振、速度共振、加速度共振和能量共振的条件及其特点。主要从四种共振发生的频率条件;共振时的振幅;共振发生时,驱动力与阻力所做的功或功率之间的关系进行分析和讨论。     

半主动空气悬架系统的模糊控制

以半主动空气悬架为研究对象,构建了汽车悬架两自由度数学模型,采用了不依赖于被控对象精确模型的模糊控制方法进行空气悬架控制器的设计。仿真结果表明,所提控制策略是正确和有效的。     

基于MEMS六轴传感器的上肢运动识别系统

设计并实现了一种基于MEMS六轴传感器的上肢运动识别系统.该系统通过1个MEMS六轴传感器对用户上肢运动的三维加速度和三维角速度进行实时采集并使用蓝牙发送到计算机中.通过计算机将采集到的数据进行加速度分解、滤波、周期判别、标准化等处理后,与特征数据库中的数据进行相关性分析,从而实现对特定动作的识别,并可对重复动作进行计数.以对哑铃动作采集数据为例,验证了该系统的有效性.     

机动加速度辅助的航姿系统扩展卡尔曼滤波

低精度航姿系统一般采用基于重力场和地磁场矢量观测的6态扩展卡尔曼滤波,载体长时间机动时,模型存在较大误差,无法保持稳定的姿态精度。将载体机动加速度描述为当前统计模型,提出了一种机动加速度辅助的9态扩展卡尔曼滤波,其状态变量包括三个姿态角误差、三轴陀螺零偏误差和三轴载体加速度误差,观测量为三轴加速度误差和三轴地磁场误差。实验表明,将航姿系统固定在转台上产生0.6 g的向心加速度时,9态扩展卡尔曼滤波在对机动加速度进行稳定估计的同时,姿态精度保持在1度以内。