工业机器人的多微机自适应控制算法

本文应用参数辨识和动态递阶控制方法研究工业机器人轨迹控制问题,提出了一种采用多微机系统的自适应控制算法,其在线执行时间短,便于实现。计算机仿真结果表明,本算法其有良好的控制效果。     

静态系统的通用建模与决策方法

综合运用多元分析、系统辨识和多目标优化等理论,提出静态系统的建模与决策通用方法。仿真与应用结果均表明本方法简单、易懂、易行,具有较强的现场适应能力和广阔的应用前景。     

改进的NExT-ERA时域模态识别法的误差分析

为进行结构损伤识别,用时域模态识别的NExT-ERA法,从脉动激励和测量噪声下有限时长和时间间隔的结构反应中提取高精度模态参数。改进的相关函数估计公式可消除传统相关估计引起的模态参数误差;利用稳定图对不同系统的阶进行识别,以减小系统定阶误差并选择高精度模态;根据Hankel阵奇异向量、奇值和模态参数的对应关系,分析时域模态识别误差的规律和影响因素。用某三自由度框架和主跨1 650 m的西堠门悬索桥模型验证有效。     

VC十十5.0中自定义位图按钮的开发

介绍了VC＋＋5．0中位图按钮的作用及其开发的一般方法,并对微格教学系统智能主控机操作界面的自定义位图按钮进行了详细的开发．     

基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布...     

基于大脑情感学习的转台逆模型补偿控制

针对传统控制方法难以克服飞行仿真转台伺服系统中存在的摩擦等非线性干扰力矩问题,提出了一种基于大脑情感学习(brain emotional learning, BEL)模型的转台伺服系统复合控制方法. 在传统PI反馈控制器的基础上,设计了基于BEL模型的同结构系统逆模型辨识器和前馈补偿控制器. 通过在线辨识系统逆模型来学习BEL模型的节点权值. 理想转台模型的数值仿真和实际转台伺服系统的实验结果都表明：BEL模型学习能力强,能满足实时控制要求,基于BEL模型的复合控制策略能有效抑制摩擦力矩的影响,提高转台系统的跟踪性能.     

树型传输网单故障分支识别的节点分析算法

本文提出了树型传输网单故障分支识别的一种新算法──节点分析算法，该算法使编制故障分支识别的组态软件变得简单、可行。     

遗传算法在飞机目标识别中的应用

针对雷达目标识别中特征维数压缩和神经网络的隐含层结点数的确定等关键问题 ,提出了一种基于遗传算法的目标识别方法 ,该方法首先构造了一个符合目标识别这一特定问题的初始种群 ,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理 ,通过多次遗传迭代最终收敛于问题的一个满意解。最后将该方法用于对三类飞机目标的分类和识别 ,验证了该方法用于目标分类和识别的可行性和有效性。     

大型蒸汽管网的在线仿真研究

模型将蒸汽处理成为单相可压缩流体,将管网处理成为由节点和支路组成的一种网络结构。在仿真计算中,采用稀疏矩阵算法求解非线性方程组。同时,将管网模型与控制系统并列运行,通过实际运行数据辨识管路的阻力系数,使实际系统中管路的阻力变化实时反映到模型中来,达到在线仿真的目的.     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。