摘要：为保证移动机器人动态环境下的运行安全性,须结合轨迹重规划实现实时绕障;针对路径重规划会带来额外的计算负担、难以保证控制系统实时性的问题,为实现高效高精移动机器人运动控制,提出考虑绕障时耗的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器.首先,将参考曲率引入四轮全向移动机器人的跟随误差模型,对控制时域和预测时域进行动态优化,提高弯曲复杂路径的跟踪精度;在此基础上,分析控制时域与重规划时耗的映射关联,设计自适应步长的调节策略,提升绕障模式下的控制实时性.测试结果表明:与比例-微分(PD)控制和传统滚动时域控制相比,所提出算法考虑绕障过程的跟踪控制性能更好,实时性更优.

摘要：忆阻因具有阻值可调、记忆特性以及纳米尺寸等特点,非常适合作为实现神经网络突触的电子元器件。为构建出更加符合真实物理忆阻器特性的忆阻器模型,该文在现有忆阻器模型的基础之上,克服了边界锁定、正负电压调整速率问题以及电路结构通用性问题,提出一种改进忆阻器模型。然后结合Pavlov联想记忆实验和Hopfield神经网络理论设计出了该文的字符联想记忆电路。电路结构主要有输入信号模块、突触阵列模块、激活函数模块以及反馈控制模块。该电路可以解决因传统阵列模块使用电阻作为突触模块的灵活性问题,而且还可以实现对3阶字符模糊图像的自联想功能。此外,该电路与深度学习相关的卷积计算模块原理类似,为实现基于忆阻的智能硬件奠定了理论基础。

摘要：以垂直Pendubot为研究对象,提出一种基于智能优化算法的轨迹规划与控制方法,以解决Pendubot控制过程中难以从摇起区过渡至平衡区的问题.为Pendubot的驱动连杆规划一条从初始角度到中间角度的正向轨迹和一条从中间角度到目标角度的反向轨迹.欠驱动连杆在系统耦合关系作用下进行运动,对应的Pendubot末端点也运动至相应位置.通过遗传算法优化轨迹参数,将正向和反向轨迹拼合为一条由初始角度到目标角度的驱动连杆轨迹的同时,对应的Pendubot末端点轨迹拼合为一条由垂直向下平衡位置到垂直向上平衡位置的完整轨迹,然后设计跟踪控制器跟踪优化后的驱动连杆轨迹至目标角度,由于耦合关系的存在,Pendubot末端点也运动至垂直向上平衡位置.由于Pendubot受重力作用,其末端点很难长时间稳定在垂直向上平衡位置,故设计镇定控制器,实现Pendubot末端点在垂直向上平衡位置的镇定控制.最后通过仿真实验验证所提出方法的有效性,并通过对比说明所提出方法在奇异点规避、控制器设计和控制效果方面的优势.

摘要：为解决中间关节是欠驱动的平面3R机械臂末端点位置控制问题,提出了一种基于轨迹规划与跟踪控制方法.根据系统数学模型、几何关系和期望位置,利用差分进化算法求解所有连杆的目标角度.首先,构造Lyapunov函数设计控制器使得第一、第三连杆到达目标角度;然后,根据系统约束关系,对第一连杆进行轨迹规划,并利用差分进化算法优化轨迹参数;当第一连杆跟踪轨迹后,第二连杆被间接控制到目标角度.最后,基于Lyapunov函数设计控制器使第一连杆跟踪规划轨迹,并维持第三连杆状态不变,使系统末端点从给定初始位置到给定期望位置.仿真实验表明,在33.94 s时,系统末端点能够稳定到目标位置(0.2,0.8) m,对于不同的初始位置和期望位置,轨迹规划与跟踪控制方法同样有效.

摘要：针对中间关节为欠驱动的二阶非完整平面三连杆机械臂,提出一种基于轨迹规划的末端点位置控制策略.首先,建立系统的动力学模型,并根据几何关系利用差分进化算法求取所有连杆与目标位置相对应的目标角度;然后,根据驱动关节与欠驱动关节的耦合关系,采用时间缩放法和双向法分别规划两根驱动连杆的两条轨迹,并利用遗传算法优化合适的第1连杆中间位置,将两条轨迹拼接成一条完整可达轨迹;最后,设计滑模变结构控制器以跟踪完整可达轨迹,实现系统从初始位置到目标位置的控制目标.数值仿真结果表明了所提出控制策略的有效性.

摘要：本文针对一类具有时滞的半Markov跳变神经网络系统,研究其基于滤波器的故障检测问题.首先,通过引入一种事件驱动通讯机制和一个滤波器,并将时变时滞以及网络诱导时滞考虑进来,建立残差系统,将故障检测问题转化为求解满足一定H∞性能指标的滤波问题.然后,基于Lyapunov-Krasovskii(L–K)泛函方法,通过利用时滞乘积型L–K泛函思想、积分不等式、改进逆凸矩阵不等式等方法,以线性矩阵不等式形式给出故障检测滤波器的设计方法.最后,数值仿真结果验证本文所设计故障检测滤波器的有效性与优越性.

摘要：面向地质钻探智能控制与优化决策的工程需求,基于云控制系统的设计理念,提出了地质钻探智能云监控系统设计方案,实现钻进过程状态监测、效率优化、智能控制与决策等功能.针对云监控系统中效率优化需求,提出了基于高斯过程回归和混合蝙蝠算法的钻速智能优化方案,并运用滑动时间窗口技术实现动态优化.基于智能云监控系统,设计了实际场景应用,结果验证了所提方法的有效性和工程适用性.

摘要：针对第三关节为被动的平面四连杆(active-active-passive-active,简称AAPA)欠驱动机械臂的位姿控制问题,提出一种基于模型降阶与链式结构的控制策略.整个控制过程被划分为3个阶段.第1阶段,通过控制第四连杆的角度至零,将平面AAPA机械臂降阶为平面虚拟四连杆(active-activepassive,简称AAP)欠驱动机械臂.第2阶段,首先将平面虚拟AAP机械臂的模型转换为标准链式结构形式.然后,设计相应的控制器将平面虚拟AAP机械臂的被动关节控制至其目标位置,同时,将被动连杆的姿态角控制至中间姿态角,从而将平面AAPA机械臂进一步降阶为平面Acrobot.第3阶段,控制平面Acrobot驱动连杆的角度至其目标角度,连带实现对被动连杆的角度控制,最终实现平面AAPA机械臂的位姿控制目标.考虑到平面Acrobot存在角度约束,因此,利用遗传算法协调与优化被动关节的目标位置、被动连杆的中间姿态角、第四连杆的目标角度与被动连杆的目标姿态角,确保平面Acrobot对于系统目标位姿的目标角度解存在.最后,通过仿真验证控制策略的有效性.

摘要：在接地网拓扑结构检测中,由于实测的接地网磁感应数据存在采样间隔不均匀和噪声影响等问题,从磁感应数据中人工识别接地网的位置并重建其拓扑结构比较困难。针对这一问题,首先使用双三次插值算法将离散的磁感应数据转换为均匀的数据,接着通过分析单根载流导体及交叉布置的载流导体在地表上的磁场分布情况搭建了载流导体的磁场分布模型,最后基于搭建的模型设计了针对地下载流导体布设位置的关键特征点识别算法,实现规则接地网网格拓扑结构的重建。设计了仿真实验和实际测试,结果表明该方法能较好地识别并重建规则接地网均匀网格结构。

摘要：电磁导引是一种车辆自动导引方案,广泛应用于工业、物流等领域。为解决现有电磁导引方案对车辆机械结构要求较高、易受传感器预瞄距离短的限制、难以应用于小型自动导引车辆的问题,提出了一种基于全连接神经网络的导引方案。通过数据分析寻找有限预瞄距离内的最优传感器排布方案,设计和训练全连接神经网络模型,对车身姿态及车后道路的信息进行全面预测,以弥补传感器短预瞄所造成的前向道路探测能力的不足。经模拟和实际测试,该方案能极大改善较小体积车辆的短预瞄电磁导引系统的控制效果,实现车辆的稳定快速运行。