简易合成单晶Y(OH)_3和Y_2O_3及其形貌转化

利用水热法,在没任何催化剂、模板剂的情况下,以Y（NO3）3·6H20,NaOH为原料,合成了片状和棒状纳米Y（OH）,和Y2O3;研究了溶剂比例、水热时间、试剂滴加顺序等因素对产物形貌的影响,分析了其生长机理,并研究了两者的近红外反射性能。     

参数自适应的永磁同步电机无速度传感器控制

针对永磁同步电机无速度传感器控制时,模型参数变化引起观测器误差的问题,提出了一种模型参数自适应的观测器设计方法. 运用双无迹卡尔曼滤波的双估计方法,在通过模型估计系统状态的同时,利用估计所得到的系统状态再估计系统模型参数,从而实现模型参数的自适应控制. 试验结果表明,双无迹卡尔曼观测器在永磁同步电机的无速度传感器控制中,对系统状态和模型参数的估计准确有效,达到了预期的控制效果,实现了模型参数的自适应控制,使控制精度有所提高.     

基于Kalman滤波的量程自适应超声波测距

针对移动式机器人障碍物探测时,超声波测距存在大量程与小盲区之间的矛盾及测量周期长的问题.设计了易于控制的超声波测距系统,采用基于Kalman滤波的量程自适应测量方法.为系统设定多级量程,在实际跟踪测量时,利用Kalman滤波器对目标的状态进行预测,通过预测值与设定阈值的比较进行量程的自适应切换,调整系统的测量参数.实验结果表明,该方法在增大量程的同时减小了盲区,实现了在大动态范围内对目标动态参数的准确估计,同时缩短了平均测量周期,增强了系统的实时性.     

大惯量随动系统解析模型预测控制

为了提高时变负载大惯量随动系统的响应速度以及控制精度,将解析模型预测控制运用到负载系统的控制策略中.建立了大惯量随动系统负载的动力学模型,并考虑系统性能指标、能量输入功率和制动功率等约束条件,通过双无迹卡尔曼观测器对负载惯量扰动进行实时观测,实现了大惯量随动系统的解析模型预测控制.仿真试验结果表明,包含了约束条件的解析模型预测控制,减小了大惯量随动系统的响应时间,提高了控制精度,达到了预期的控制效果.