摘要：针对目前公开的人体行为红外数据集较少的问题,本文设计了基于生成对抗网络和基于3D人体红外模型的两种数据增强方法,以快速扩充现有的红外人体行为数据集。搭建了改进的生成网络模型AC-WGAN并添加了网络优化策略,以生成高质量的红外热图;利用Unity 3D引擎搭建表征红外特征及运动信息的人体模型,模拟红外阵列传感器成像原理,实现了给定人体模型及传感器方位信息便能自动生成大量且多样化数据的功能。基于数据增强后的数据集训练和测试卷积神经网络,实验结果表明,网络对不同行为的感知准确度达到80%以上,且显著提高了网络对陌生数据的识别能力,所设计的数据增强方法对于扩充人体行为红外数据集有效。

摘要：针对具有非完整约束特性的多轴驱动车辆,分析多轴驱动形式下的转向几何关系及其运动学约束关系并建立动力学方程,采用基于制导路径跟踪理论的方法评价跟踪误差,推导消除误差所需的姿态角和路径参数更新公式;通过设计李亚普诺夫函数进行稳定性分析,证明了系统的全局一致渐进稳定性;采用非线性状态反馈精确线性化方法导出线性化的车辆动力学模型,在此基础上设计带有干扰观测器的滑模变结构速度跟踪控制器,并采用典型运动路径进行路径跟踪的仿真测试。仿真结果表明,所提出的跟踪控制策略能够满意地实现多轴驱动车辆对给定目标路径的跟踪。

摘要：虚拟声音的建模与渲染是飞行模拟器虚拟环境仿真中的关键技术,结合物理、心理、建筑、室内声学以及数字音响艺术等多门学科,提出适用于分布式飞行模拟器虚拟仿真系统的离线综合声音建模与动态均衡渲染算法,经过数字压限器、扩展器以及激励器等环节,将大规模音频数据根据虚拟权重进行离线重构;运用五段等响折线法,并结合心理声学构建了基于大规模音源的动态压缩比算法;结合座舱虚拟环境的等效吸声系数算法和混响时间算法;综合功率谱密度函数与特性共振峰,总结出与一系列状态量对应的幅频特性,应用前馈(BP)网络算法对数字均衡器进行实时调参,实现了发动机推力噪声的动态数字音频实时渲染;并基于DirectSound的音频特效程序接口开发了一套基于高层体系结构(HLA)的分布式飞行模拟器实时音效系统,仿真结果验证了声音建模与渲染算法的有效性。

摘要：针对升力式高超声速飞行器再入滑翔制导问题,提出了一种基于倾侧角反馈控制的预测校正制导方法。该算法不依赖于传统的准平衡滑翔条件(QEGC),能够抑制再入滑翔飞行过程中产生的周期性轨迹震荡现象。纵向制导采用落点预测与指令校正相结合的方法,通过设计倾侧角反馈控制律对飞行器的高度变化率进行实时修正;侧向制导兼顾考虑横程误差和航向角误差对制导指令的影响,设计了一种基于归一化误差走廊的倾侧角反转逻辑,实现了飞行器的侧向运动控制。CAV-H高超声速飞行器制导仿真实例表明,该制导方法有效地抑制了再入滑翔轨迹的周期性震荡,导引飞行器完成平稳再入飞行。Monte Carlo仿真验证表明,在多种扰动和误差存在的情况下,该制导方法具有良好的鲁棒性。

摘要：针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统扰动项,利用模糊神经网络观测器得到其估计值,并作为补偿信号加入到解耦控制律中.证明了所设计的解耦控制律、模糊神经网络观测器以及模糊神经网络权值向量自适应律可以保证控制误差、扰动估计误差和权值向量误差一致最终收敛.仿真中将本文的方法与传统的输出反馈控制律进行了对比,结果表明加入的补偿控制信号消除了通道耦合和不确定性带来的不利影响,验证了该方法的有效性和稳定性.

摘要：盘式单向阀特性对其簧片参数十分敏感,为了提高阀的高频工作性能,针对典型的三曲梁式簧片结构,研究了一种通用的单向阀动力学建模与优化方法.建模过程中,给出了簧片关于曲梁宽度、弧度及簧片厚度等参数的插值模型,利用有限元方法获得了插值参数.在此基础上,推导了整个盘式单向阀的动力学模型.利用粒子群优化方法对簧片参数进行优化,设置模型输入为正弦压力信号,优化目标为阀的净输出流量最大.优化结果表明:随着工作频率提高,簧片最优厚度增大,同时单向阀最大净输出流量减小.实验与仿真结果一致,证实了上述方法简单可行,可用于工程实际中合理设计和选择盘式单向阀.

摘要：针对前车有加速度和转弯时无法保证跟踪精度的困难,提出一种柔性曲杆的新算法应用于车辆自动跟踪.假设前后车间有一根虚拟柔性曲杆联接着,杆长等于前后车间沿着前车轨迹线的距离长,杆的弯曲变形与前车的转弯半径相同.利用短圆弧半径来记录前车转弯半径,解决了传统轨迹方程不平滑连续的问题;对于后车跟踪的速度控制,设计了一个基于杆长与安全距离的加速度分类模糊集,用以更新后车的线速度,避免了后车行驶中出现的磕头现象.最后,在三维机器人仿真软件中进行实体编程仿真,结果表明该方法具有可行性,轨迹跟踪误差达到1 cm以下.

摘要：为了使动态电压恢复器(DVR)可以补偿低次谐波电压,克服数字控制对系统性能的影响,提高其电压补偿效果,提出了一种电压外环基波比例谐振(PR)控制和电感电流内环指定次谐波PR控制的双闭环数字控制策略。重点分析了虚拟LC法和阶跃响应不变法对PR控制器的离散化效果,采用了更为直接的数字设计方法,并对离散域下基波PR控制器和指定次谐波PR控制器进行了详细的参数设计,避免了采样、计算延时等对稳态误差和动态响应特性的影响。在理论分析的基础上开发了11k V·A的DVR样机,并进行了相应的测试,实验结果表明,DVR样机能够满足敏感负载对电压质量的要求,数字控制系统也具有良好的动态响应特性。

摘要：针对传统CPG控制方法无法很好地控制机器人足端轨迹的问题,提出基于中枢神经模式发生器(CPG)的控制方法.在CPG控制方法中加入用于足端轨迹控制的轨迹发生器模块,通过调节参数值可以实现机器人的全方向运动控制.为降低传统CPG控制中传感信息反馈以及参数调整的复杂程度,设计2种用于躲避前方和两侧障碍物的传感信号处理的神经网络.该模块实现多传感信号的融合,生成用以控制机器人运动行为的各个参数值,实现机器人的自主避障.设计一个仿生六足机器人样机,将其分别放置在墙角和狭窄空间中进行自主避障行走实验,结果证明了机器人全方向运动控制算法和自主避障算法的可行性.

摘要：对蟑螂机器人的仿生机理、基于行为控制系统、足模块设计、运动学和运动控制问题进行深入的分析。蟑螂的神经和肌肉运动系统是躯体运动及姿态实现的物质基础。通过工程模拟,研究在未知环境中蟑螂机器人如何通过行为控制方式来完成机器人的控制和步态生成。设计一种带有计算功能的足模块,最终目的是大量减少计算过程,以此保证蟑螂机器人非凡的灵活性。基于旋量理论和局部指数积公式,提出利用Paden-Kahan子问题法求解蟑螂机器人关节角位移的逆运动学方法,前向运动学的求解首先根据机体的自然约束来推导关节角之间的位置关系,然后用局部指数积公式推导机体位姿。运动控制采用分布式同步控制方式,并应用位置、速度和时间运动模式,保证了蟑螂机器人腿关节的轨迹跟踪精度与速度的平滑。仿真试验结果验证了上述仿生机制的有效性,并为进一步研究奠定了基础。