摘要：介绍了在放射性废物桶γ检测中基于MC模拟的阵列探测器准直器的设计。利用MCNP程序建立探测系统模型,计算了在圆形、方形、菱形准直孔,以及铅、钨、不锈钢准直材料条件下,碲锌镉探测器对体源和点源的探测效率,分析了准直器形状和材料对探测效率的影响。结果表明:相比方形和菱形准直孔,圆形准直孔的探测效率相对较高;相比铅和钨,不锈钢准直时出现多路射线干扰,且铅和钨的准直效果相当。

摘要：介绍了基于点源空间效率函数的层析γ扫描(TGS)无源效率刻度方法。利用TGS系统MCNP模型计算探测空间120cm×60cm×50cm和γ能量0.01-1.408MeV的点源空间效率,建立点源空间效率函数及参数,采用体素中心点源效率等效法,实现体素效率矩阵计算。结果表明:5种γ能量在探测空间507个位置处的效率测量值和函数计算值具有较高相关性,说明该方法能够准确、快捷地实现TGS体素无源效率刻度。

摘要：为了实现对电力检修车机械臂状态的准确识别,设计了一种以YOLOv5为基础网络的电力检修车机械臂状态识别网络。该网络针对机械臂的特性,采用长边定义法与环形平滑标签结合的方法,减弱边的交换问题和角度周期变化引起的大损失问题。采用HardSwish替换YOLOv5卷积层中的激活函数,并引入CBAM注意力机制,以提高网络的特征提取能力与识别精度。对比实验证明,构建的融合注意力机制的R-YOLOv5网络对电力检修车机械臂的平均识别精度达到了84.88%,机械臂旋转角度的识别误差为1°,检测速度达到了33帧/秒左右,识别准确率和检测速度均优于其他算法。构建的深度学习网络能够实时准确地识别电力检修车机械臂的状态,能够实现电力作业中对检修车的监控。

摘要：文章研究车辆编队纵向控制问题,针对车辆编队易受大幅值且不连续的外部扰动影响,提出一种新的基于有限时间干扰观测器的非奇异终端滑模控制(non-singular terminal sliding-mode control,NSTSMC)策略.首先,通过有限时间干扰观测器观测扰动,使观测器观测误差能够在有限时间内收敛至零.然后,通过设计NSTSMC控制器,使编队的间距误差能够在有限时间内运动到所设计的耦合滑模面,随后在有限时间内车间距误差收敛至零.再者,通过设计耦合滑模面系数,采用拉普拉斯变换方法,保证车辆编队的队列稳定性.最后,通过仿真结果表明所提出策略的有效性,并通过与传统滑模控制律(sliding-mode control,SMC)作对比,突出文章所提控制策略在抑制扰动方面的优越性.结果表明,文章设计的基于有限时间干扰观测器的车辆编队控制策略解决了扰动易对车队系统造成不稳定的问题,保证了车队的安全稳定行驶.

摘要：两轮自平衡代步小车集姿态信息感知、电机驱动、动态平衡控制于一体,设计难点在于姿态信息准确感知与自平衡控制。姿态信息感知通过带有自适应降阶卡尔曼滤波器的陀螺仪、加速度计集成传感器来实现。针对传统PID、LQR、人工神经网络等自平衡控制方式的缺陷与不足,提出采用模糊PID控制。利用陀螺仪、加速度计、ARM微处理器、语音播报、LoRa通信等技术,设计出基于模糊PID的两轮自平衡代步小车。详细阐述了系统工作原理、系统架构、硬件设计及相关程序设计。实践表明,基于模糊PID的两轮自平衡代步小车具有平衡稳定、续航距离远、语音预警、遥控等特点。

摘要：要使两轮自平衡小车协同运动、平衡稳定、有效控制,最为关键的首要因素是准确、快速地解算出其运动姿态信息。该文针对姿态信息解算的卡尔曼滤波解算复杂、运算量大等缺点,采用互补滤波将倾角、加速度传感器信息进行数据融合、优化,得到与实际姿态信息相一致的最优估计值。再综合视觉传感器,两轮自平衡小车自动调整运动姿态、及时修正并回归至平衡位置,实现平稳控制。提出利用传感器—倾角、加速度、磁力计、视觉,互补滤波,ARM微控制器,4G通信等多种技术,设计出基于互补滤波的两轮自平衡小车。详细阐述了工作原理、系统架构、硬件设计及姿态信息检测、互补滤波、方向检测等算法。实践表明,基于互补滤波的两轮竞速自平衡小车姿态解算准确快速、运动控制精准、转弯快速。