随车吊机械臂的吊装轨迹规划方法

针对8自由度随车吊吊运作业中的抓取段路径规划问题，通过任务描述建立了其运动学模型，提出了一种笛卡尔空间的S型速度规划与关节空间的六次多项式插值相结合的方法进行轨迹规划，并进行了仿真分析。研究结果表明，该方法能够按照预定路径运动，运动过程平稳无振动，并且具有较高精度。     

研究小组教学法对医学生医患沟通能力培养的研究

目的 探讨研究小组教学法对临床医学生医患沟通能力培养的效果.方法 选取2014年6月至2014年12到我院内分泌科临床实习学生共64人为研究对象,分为实验组和对照组,实验组采用研究小组教学法对照组采用传统教学法.研究小组教学法在教学过程中注意体现人文关怀及医患沟通的应用,课后对两组实习生的技能考试成绩和医患沟通能力测评.结果 进行研究小组教学法的实习生的成绩及医患沟通能力测评结果明显高于进行传统教学的实习生组,差异有统计学意义.结论 研究小组教学法利于临床实习医生医患沟通能力的培养.     

标准化病人在普外科临床见习教学中的应用初探

目的 探讨标准化病人在普外科临床见习教学中的应用效果.方法 选取2014年5月至2014年12月到我院普外科临床见习的学生共60人为研究对象,分为实验组和对照组,实验组采用标准化病人教学法、对照组采用传统教学法.课后对两组见习生采用调查问卷及成绩考核的形式进行教学效果评价.结果 采用标准化病人教学的实验组成绩明显高于采用传统教学的对照组,差异有统计学意义.结论 采用标准化病人教学法能明显提高教学效果,显示标准化病人教学法是一项非常有潜力的教学方法,值得进一步完善和探索.     

环境约束可重构机械臂模块化力/位置控制

针对受环境约束的可重构机械臂系统,提出了一种自适应神经网络模块化力/位置控制方法.利用雅克比矩阵将机械臂末端与环境接触力映射到各关节,将系统动力学模型描述成一组通过耦合力矩相关联的子系统集合,通过控制各子系统的位置和力矩来达到控制末端执行器位置和接触力的目的.利用神经网络估计可重构机械臂系统的非线性项和交联项,通过自适应更新律在线估计神经网络权值函数,并引入滑模控制项补偿估计误差,从而保证闭环系统渐近稳定.最后,在不改变控制器参数的条件下对2个不同构形的2自由度可重构机械臂进行数值仿真,结果验证了所设计控制器的有效性.     

可重构机械臂鲁棒模糊神经补偿控制仿真研究

基于精确模型计算力矩控制,考虑了可重构机械臂的动力学系统中存在的大量不确定性,提出了鲁棒模糊神经智能控制算法辨识补偿结构和非结构不确定性,给出了模糊神经网络的权值、隶属度函数参数以及综合误差的分立量估计Lyapunov稳定性在线调节律。通过Lyapunov稳定性理论证明了提出的RNF补偿算法的最终一致有界性,以RR(Revolute-revolute)和RRP(Revolute-revolute-prismatic)两种构形的可重构机械臂为例,通过仿真研究了算法对轨迹跟踪的有效性。     

采油控制系统神经网络建模和优化算法设计

油田抽油机普遍存在抽取能力大于油井实际负荷的问题,产生泵空或空捞现象,其结果增加了无效行程,浪费了大量电能,同时也增加了抽油设备的维护费用。针对这一问题,提出结合BP(Back Propagation)神经网络和遗传算法的采油控制系统。为了克服常规BP神经网络容易陷入局部极小和收敛速度慢的缺点,采用改进的非线性同伦BP神经网络进行采油模型辨识,并用遗传算法优化停机时间。在保证采油量的前提下,采油控制系统的节电率达25%以上,并可延长抽油机寿命30%左右,实现了抽油机采油的智能控制,经济效益十分显著。     

3C融合与数字家庭

数字家庭是现代计算机、电子产品发展的趋势.从现代技术水平和条件出发,探讨3C融合对计算机的要求,以及在现实条件下组装一台数字家庭计算机的实践方法.     

在加速科技成果转化过程中政府应该做什么——比利时 英国 欧盟的做法简介

去年下半年,我随上海科技代表团访问了欧盟、比利时和英国,就科研开发、科研与工业界的结合及科技成果的转化与科技、企业、教育界高层人士进行了广泛的接触和交流,发现上述国家的政府在加速科技成果转化中起到了重要作用,其成果经验值得学习、借鉴。 一、制定明确切实可行的经济发展战略目标。把增强企业竞争力作为政府部门、大学、科研院所和企业界的战略目标。 1.近几年来,欧盟国家把提高和增强欧洲企业的竞争力,扩展欧洲经济在国际市场的份额,作为欧洲经济发展的     

有效因子融合的可重构机械臂分散容错控制方法

针对含有动态摩擦的可重构机械臂轨迹跟踪执行器部分失效故障的问题,提出一种基于有效因子融合的分散反演滑模容错控制方法。将可重构机械臂的每个关节模块考虑成一个子系统,将有效因子融合到子系统动力学模型中。基于Lyapunov稳定性理论,子系统误差状态空间分别采用了反演思想和终端滑模进行控制器设计,并利用径向基函数(RBF)神经网络估计系统模型的不确定项和交联项,自适应地补偿了神经网络的估计误差。最后,数值仿真结果表明了提出的分散容错方法的有效性。     

考虑多故障同发的可重构机械臂分散主动容错控制

针对含有传感器故障及执行器故障的可重构机械臂系统的轨迹跟踪问题,提出一种基于滑模观测器的分散主动容错控制方法。通过引入一个新增状态将传感器故障等效为执行器故障,针对新系统构造滑模观测器,并用模糊神经网络去逼近可重构机械臂各关节间的非线性项及关联项,进而实现对不同类型传感器故障及执行器故障的重构。最后对2个不同构型的三自由度可重构机械臂进行仿真。研究结果表明:该方法不需进行故障诊断,通过实时重构故障,能够及时实现主动容错控制。仿真结果验证了所提方法的有效性。