摘要：针对一款波纹管型气动软体驱动器,提出了一种基于改进三元模型的滑模控制方法,并使用RBF神经网络补偿扰动以实现该型驱动器在竖直方向上对期望轨迹的跟踪控制。首先搭建波纹管型气动软体驱动器实验平台,测试并分析该驱动器的动态特性,基于上述动态特性提出波纹管型气动软体驱动器的改进三元模型;然后利用采集到的实验数据,基于最小二乘算法对其进行参数辨识,从而获得所提模型的参数;进而结合改进三元模型设计滑模控制器,使用RBF神经网络对集总扰动进行补偿,并利用Lyapunov方法分析系统的稳定性;最后通过一系列实验验证了所提方法的有效性。

摘要：针对一款具有波纹管外形的充气伸长型气动软体驱动器(简称“气动波纹管驱动器”),提出一种基于宽度学习系统的无模型跟踪控制方法,使该驱动器有效跟踪期望轨迹.首先,介绍气动波纹管驱动器结构,以及气动波纹管驱动器整体实验平台工作原理.根据驱动器实时位置信息提出一种基于宽度学习系统的跟踪控制方法,受PID跟踪控制方法中积分项作用的启发,所提出控制方法不仅采用系统跟踪误差作为宽度学习系统的输入之一,还将跟踪误差对时间的积分项作为另一输入以消除期望轨迹与实际轨迹间的恒定偏差.然后,采用宽度学习系统计算得到控制气压,同时,利用基于梯度下降法的学习律在线调整宽度学习系统权值,进而减小驱动器跟踪误差.最后,通过实验验证所提出方法的有效性.所提出方法无需建立驱动器模型,能够简化控制器设计步骤,且与深度神经网络控制方法相比,能在避免计算量过大的前提下实现较高的跟踪控制精度.

摘要：天空背景下的红外弱小目标检测技术较为成熟,但在近地复杂背景下,红外弱小目标的检测存在准确率不高、虚警目标多、实时性差的问题。针对以上问题,该文提出一种基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测算法(OTHOLCM)。该算法采用基于改进顶帽变换的图像预处理算法(OTH),通过对不同灰度值的图像采取不同的策略针对性地处理图像,达到目标增强、背景抑制的效果。并在此基础上,采用基于改进多尺度局部对比度的红外弱小目标检测算法(OLCM),通过针对目标尺寸特点进行尺度设计,使得在保证算法实时性的基础上扩大目标尺寸检测范围。实验证明:OTHOLCM算法可以保证实时性并明显提高目标检测准确率、减少虚警目标数量。与3层模板局部差异度量算法(TTLDM)、基于边角感知的时空张量模型(ECASTT)等先进算法相比,OTHOLCM算法可使真阳性率分别提高近79%,61%,假阳性率分别降低近77%,73%,目标检测速度达到每秒25帧。

摘要：【目的】能源是当今世界经济社会发展的重要物质基础。伴随着传统能源的日渐枯竭,可再生能源的收集与利用凸显出重要意义。介电弹性体是一种新型软质智能材料,具有机电双向耦合特性,可用于制作介电弹性体发电机以产生电能。【方法】首先,设计并制作一种环形介电弹性体发电机;然后,通过分析其工作流程、发电机理与能量转换机制,建立环形介电弹性体发电机的数学模型,用以描述其发电性能与偏置电压、外部负载、预拉伸倍数之间的关系。最后,通过实验验证所建立数学模型的有效性。【结果】预拉伸倍数、拉伸位移和偏置电压的增加都有助于提高环形介电弹性体发电机的发电性能。【结论】该项工作对介电弹性体发电机的设计具有指导意义。

摘要：空间动物实验是人类空间生命科学研究的重要组成部分.一直以来,空间动物实验为探索地球生物体在航天环境中的生命现象及活动规律、支持载人航天的可持续性发展做出了重要贡献.随着航天工程的发展,航天员在空间驻留的时间越来越长,为解决人类在空间旅行中的健康问题,各国先后开展了空间啮齿类动物实验,研究空间环境给生命体带来的影响,为人类空间飞行提供重要的生理和医学数据.本文研究了国外主流的空间啮齿类动物培养装置,根据各类装置培养动物的存活情况及死亡原因,提出装置的不足与可改进之处;深入分析空间啮齿类动物实验发射前、在轨、返回地面阶段的相关实验技术,为中国空间啮齿类动物培养装置设计及动物实验提供参考.

摘要：目的癫痫脑电信号中的高频振荡节律是发作始发区的显著生物标记物,其精确检测对术前发作始发区定位至关重要。而复杂的检测和定位方法需要专门的软件将其封装处理,并提供直观的数据分析界面,以供研究者和临床医生使用,为此本文设计一种直观的高频振荡节律检测与发作始发区定位系统软件HFOLab。方法采用模块化的设计方法,将高频振荡节律检测方法和发作始发区定位方法设计为两个子模块,将检测结果可视化并输入定位子模块。考虑检测方法误报问题和人工检测需求,分别设计高频振荡节律辅助校验和辅助检测子模块,为专家校验和标记高频振荡节律提供直观依据。结果采用20名癫痫患者的脑电数据,对HFOLab进行初步试验。试验结果表明,HFOLab具有直观的数据分析界面,可对检测结果可视化,并为专家校验和标记高频振荡节律提供直观的依据。20名患者的高频振荡节律平均检测灵敏度(Ripples:92.4%;Fast ripples:90.3%)和平均误报率(Ripples:9.2%;Fast ripples:10.7%)良好,整体发作始发区定位灵敏度和特异性分别为78.9%和77.4%。结论HFOLab可有效检测高频振荡节律并定位发作始发区,可辅助专家校验和标记高频振荡节律,为应用高频振荡节律定位发作始发区的临床试验提供新的工具。

摘要：应用一种改进的黑洞多目标进化算法(MOBH),实现对圆筒型无槽无铁芯直线永磁同步电机(LPMSM)的多目标优化设计.黑洞进化算法在不同Pareto区域的收敛速度、种群多样性、种群收敛性和亚种群获取等方面具有良好的性能.在分析无槽无铁芯圆筒直线电机的电磁解析模型和MOBH算法基础上,建立电机推力、推力体积比、铜损(效率)多目标优化模型,为3个目标对应的Pareto占优解空间提供更加全面和直观的最优解空间.可以根据应用需求和目标函数实际物理值分布范围来综合选取最终最优解,探讨单一目标函数情况下Pareto占优解分布与主要设计变量的关系.最后通过样机实验验证主要设计指标的计算准确性.

摘要：与传统刚性驱动系统相比,气动人工肌肉系统具有质量轻、人机交互友好等优势,近年来在生产生活中受到广泛关注.然而,该类系统的运动呈现出复杂的迟滞特性,这给针对该类系统的跟踪控制研究带来了挑战.本文针对垂直气动人工肌肉系统,提出一种模型参考自适应逆补偿控制策略,可有效克服迟滞特性以及控制过程中外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响,实现系统高精度跟踪控制.具体而言,本文首先对系统的运动特性以及影响系统控制精度的不确定因素进行分析;然后,基于分析结果建立一个描述系统运动特性的参考模型;进而采用逆补偿思想,通过对所建立的参考模型求逆来构造一个逆补偿控制器,克服迟滞特性对系统运动状态产生的影响;随后,基于最小均方误差算法设计自适应律,在线辨识参考模型的权值,同时估计逆补偿控制器的设计参数,克服外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响;最后,通过实验验证所提控制策略的有效性.

摘要：遥感图像场景分类对土地资源管理具有重要意义,然而高分辨率遥感图像中地物分布复杂,图像中存在着与当前场景无关的冗余信息,会对场景的精确分类造成影响.对此,提出一种基于脉冲卷积神经网络(SCNN)稀疏表征的场景分类方法.从稀疏表征出发,利用脉冲神经元的稀疏脉冲输出特性,设计脉冲卷积神经网络,去除遥感图像中与场景无关的冗余信息,实现对图像的稀疏表征;提出基于脉冲输出交叉熵损失函数的反向传播算法,在该算法的基础上利用梯度下降训练脉冲卷积神经网络,优化网络参数,实现遥感图像场景分类;通过实验验证方法的有效性,将所提出方法应用于Google和UCM两个遥感图像数据集,并与传统的卷积神经网络(CNN)进行对比.实验结果表明,所提出方法可以对遥感图像进行稀疏表征,实现场景分类;相对于卷积神经网络,所提出方法在遥感图像场景分类任务上更具有优势.

摘要：复杂多变的地质环境和恶劣的施工条件给地质钻进过程控制提出了巨大挑战,大数据、人工智能等前沿技术的蓬勃发展给钻探行业带来了全新的发展机遇。首先,从钻进过程感知与建模、钻进过程智能优化与钻进过程控制3个方面阐述地质钻进过程智能控制的国内外发展现状。在钻进过程感知与建模方面,利用多源钻进过程信息,建立地质环境模型,实现地质环境变化和钻进过程状态的感知,基于钻进信息特征进行故障诊断和预警;在钻进过程智能优化方面,建立钻速预测模型,提出适合地质钻进过程的钻速优化算法,面向多样约束条件和优化指标探索最优钻进轨迹的设计;在钻进过程控制方面,通过建立钻柱、钻进轨迹、钻井液循环模型,设计控制器来调整钻压、转速、泵量等操作参数,保障钻进过程的安全高效。其次,论述了地质钻进过程智能控制系统及其工程应用情况。最后,展望了未来需要攻克的基于工业物联网的信息物理融合与钻进过程智能控制技术,包括多目标和高维约束的优化决策与控制一体化技术以及融合大数据、云边协同技术的网络化智能管控,从而提升地质钻进这类复杂工业系统的感知深度、综合调度和全局优化能力。随着新一轮找矿突破战略行动的开展,需加快推进人工智能、新一代信息技术与地质钻探相关工艺、理论方法和技术的深度融合,突破地质钻进过程智能控制的关键科学问题,研发先进的智能地质装备,为资源勘探和开发提供技术支撑。