工业机器人驱动系统非线性频谱故障诊断方法

针对广义频率响应函数(GFRF)在故障诊断中存在计算量大、无法满足系统对诊断实时性要求的问题,提出基于非线性输出频率响应函数(NOFRF)的工业机器人驱动系统故障诊断方法。该方法构建系统一维频谱函数的辨识模型,将系统的输出频谱与估计频谱进行比较求出残差,根据残差大小改变辨识步长迭代出前4阶频谱;对获取到的4阶频谱进行逐阶采样,每阶频谱采集10个数值,共40个频谱构成40维特征矢量,将其作为系统的故障特征输入核主成分分析方法(KPCA)进行压缩,通过计算主元累计贡献率将高维数据压缩至3维,降低变量之间的非线性度;构造SVM分类器,将KPCA方法生成的低维数据中60%的数据作为训练集对分类器进行训练,将40%的数据作为测试集进行故障识别。实验结果表明,在相同的数据提取任务下,与基于GFRF的方法相比,所提方法节约时间854%,可以准确、快速地提取系统故障特征,进一步验证了该方法在工业机器人驱动系统故障诊断应用上的可靠性。     

多输入多输出非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法

为解决多输入多输出(MIMO)非线性系统Volterra频域核辨识困难的问题,提出了一种MIMO非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法.该方法先对待辨识的MIMO非线性系统的各输入端添加不同频率成分的单音激励信号,再对系统的输出端信号进行采样并使用Vandermonde法使各阶核输出分离,然后根据单音激励下MIMO非线性系统Volterra核的频域输出特性,推导出该类系统Volterra频域核的辨识公式.由于采用了多音信号激励MIMO非线性系统,实现了一次激励下多点辨识的目的,因此提高了辨识效率.该方法仅依赖于系统的输入输出数据,具有较强的实用性.采用该方法对一个双输入双输出的非线性系统Volterra频域核进行辨识,最大偏差小于10-5,验证了该方法的有效性.     

非线性输出频域响应函数的自适应辨识算法及应用

为解决非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型用于模拟电路系统故障诊断时,传统辨识算法需多次激励计算过程耗时长的问题,提出了NOFRF的频域自适应辨识算法(NOFRF-BLMS),该算法构造了NOFRF的输入观测向量与核向量,从而可将NOFRF表示成一个伪线性结构.根据块最小均方(BLMS)原理及约束优化理论,推导出满足最小均方误差指标的NOFRF自适应辨识迭代计算公式,采用输入功率普迭代估算学习因子,由输出误差构造残差向量.NOFRF-BLMS通过在线学习方式,只需一次激励即可辨识出NOFRF,使辨识过程大幅度简化,缩短了辨识时间,具有更强的噪声抑制能力.实验结果表明,NOFRF-BLMS在相同的辨识精度下,耗时仅为传统算法的3%,且故障判断准确.     

基于空间球的三维激光扫描仪标定算法

针对三维激光扫描仪测量模型参数的估计问题,提出一种基于空间球的模型参数标定算法。该算法根据球状标定物上各激光扫描点与标定球球心的距离约束条件,建立三维激光扫描仪模型参数和标定球参数的非线性目标函数;综合采用入侵性杂草优化算法和Levenberg-Marquardt算法优化该目标函数,以实现激光扫描仪模型参数标定;通过增加标定球上的扫描点数,能够减弱激光扫描仪测量噪声对标定精度的影响,从而提高文中算法的模型参数标定精度。实验结果表明,该算法的标定精度高,模型参数估计的一致性好,且能有效抑制测量噪声对标定结果的影响。     

关于一类非线性控制系统的频域稳定性判据

基于广义频率响应函数（ＧＦＲＦ）,讨论了多项式类非线性控制系统的参数稳定域,提出了频域稳定性判据的改进形式,并利用仿真例子对所得的结果进行了验证．     

试论邓小平对共同富裕思想的继承与发展

共同富裕思想是邓小平理论体系中的一个重要组成部分,在这个理论中,邓小平在继承毛泽东关于共同富裕思想的同时,又发展了毛泽东的共同富裕思想,取得了丰硕的理论成果。     

利用蚁群优化的非均匀分簇无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络路由非均匀分簇中随机簇首选举路由的可靠性和实时性问题,提出一种新的无线传感器网络路由算法.该算法的核心是:通过蚁群优化来改变非均匀分簇算法的周期性簇首选举方式,即只在第一轮执行簇首选举和路径搜索,其他轮次采用簇内调整和路由更新;通过引入路由可靠性和实时性指标达到自组织、自适应和动态优化来建立和维护路由.簇首选举采用竞选,所有节点参与竞选,并且将节点剩余能量和节点到汇聚点的距离作为评价标准,以保证簇内能量效率最高的节点成为新簇首.路径搜索采用蚁群算法进行,即搜索网络中所有的簇首和汇聚点,以寻找从各个簇首到汇聚点代价最小的多跳路由.仿真结果表明,所提算法在能耗和链路可靠性方面比非均匀分簇算法的性能更好,即在较长的时间内具有更多的存活节点,网络丢包率小.     

泛在网条件下群组力移动模型的稳定性

群组移动模型是对群组终端在泛在网条件下进行移动性管理的基础。针对泛在网异构性特点,基于Lennard-Jones势能模型,提出了泛在网条件下群组力移动模型,通过引入分子间作用力的概念,对群组内各个终端的运动状态进行描述,较好地刻画了群组的移动特性;同时,通过对该模型进行Lyapunov稳定性分析,得出群组在运动过程中,各个终端运动状态趋于一致,系统趋于稳定。理论证明该模型可为群组终端在泛在网络中移动时,提供一种有效实施移动性管理的方法。     

多变量非线性控制系统频域稳定性判据

基于广义频率响应函数矩阵,讨论了多变量非线性系统的稳定性问题。文中得到了多项式类多变量非线性系统的稳定性判据,它与李雅普诺夫方法相比在工程上更容易使用。最后通过仿真实例对结论进行了验证。     

建筑幕墙安装机器人的位置/力混合控制方法

针对建筑领域幕墙安装过程中所面临的幕墙质量变化、接触环境改变以及机器人动力学参数漂移等问题,提出了基于阻抗模型和自适应补偿的机器人位置/力混合控制方法。分析了幕墙受力,建立了幕墙与环境之间的接触力模型,获得了机器人-幕墙-接触环境的综合动力学方程;为解决幕墙与环境接触时的力控制问题,在设计控制器时建立了幕墙位置与接触力之间的阻抗关系,同时通过李雅普诺夫稳定性理论构造了自适应控制器来补偿未知不确定项,使幕墙轨迹跟踪阻抗外环生成的参考轨迹。对不同任务时的幕墙安装过程进行多组仿真实验,结果表明:所提方法均能实现高精度的幕墙位置跟踪,误差精度小于0.2 mm,同时可以使幕墙与环境之间有稳定的接触力,并具有一定的鲁棒性。