摘要：针对注意力脑电信号的多分类研究、脑机接口系统的实验范式扩展等问题,设计了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和注意力脑电的混合脑机接口系统.首先,对注意力脑电的多级分类进行探索,设计了融合空间注意和脑力任务的注意力范式,改善注意力脑电的分类性能.脑机接口实验中,使用α波阻断信号实现SSVEP和注意力诱发界面的切换;SSVEP信号用于控制机器人的运动;注意力分级用于改变机器人的运动速度.实验招募了10名被试进行脑机接口系统的实验,实验结果显示,注意力信号的三分类正确率达78.2%;被试控制机器人到达目标位置的正确率可达100%.

摘要：针对具有力反馈空间遥操作系统的时变大时延和环境模型参数不确定问题,提出一种基于线性矩阵不等式(Linearmatrix inequality,LMI)的鲁棒H∞控制方法。对于回路时延是未知时变的遥操作系统,该方法只需要已知时延的上下界,可以解决环境模型参数不确定问题,并获得良好的位置和力跟踪性能。将主从端的动力学模型转化成相应的状态空间方程,并将其离散化、合并为一个离散状态空间方程;然后根据该系统方程,基于LMI方法设计状态反馈控制器,通过定义Lyapunov函数分析闭环系统的稳定性,并且分别给出在环境模型参数确定和不确定情况下,使得闭环系统渐近稳定且满足给定位置跟踪性能的充分条件;仿真试验结果表明所提出的方法可使得遥操作系统渐进稳定且具有好的位置和力跟踪性能。

摘要：为了解决网络遥操作中操作者误操作问题,给出了一种在非结构环境下遥操作机器人的模糊控制方法,介绍了一种网络遥操作机器人控制系统结构,对任务产生器进行了设计,并以网络遥操作机械手抓取物品为例,通过实验验证了所设计方法的合理性。

摘要：应用人工神经网络中的BP前馈网络模型和改进的BP算法 ,对棉铃虫发生程度进行预测 ,结果表明 :该算法可靠 ,验证符合率达百分之百 。

摘要：针对导致遥操作系统性能下降甚至不稳定的时变大时延问题,提出一种基于在线时延预测的广义预测控制(GPC)方法。鉴于空间遥操作系统一般由多自由度主、从端构成,而且环境模型未知,则在主端以一种基于稀疏矩阵的核非线性回归方法设计时延预测器,同时将多自由度从端机械臂的非线性动力学模型线性化,根据预测的时延设计GPC,使系统稳定并且满足位置和速度跟踪性能要求。在从端,通过设计非线性补偿器以补偿从端的非线性部分。仿真取得有效结果。