摘要：针对现有的换相误差补偿方法需要额外滤波电路和检测电路导致无传感器换相方法变得更加复杂的问题,提出一种端电压尖峰脉冲换相误差补偿方法,实现了对无刷直流电机无传感器换相误差的准确补偿。研究了抗干扰性强的端电压尖峰脉冲信号的变化特性,得出了端电压尖峰脉冲持续时间是随着换相误差单调变化的结论,并利用端电压尖峰脉冲设计了换相误差闭环控制方法。该方法无需额外的滤波电路和检测电路,简化了换相误差补偿方法的电路设计,并且具备良好的鲁棒性和准确性。搭建了仿真和实际实验平台,对比了补偿前后的换相误差,实验结果表明,所提出方法能够实现准确的换相误差补偿。仿真实验和实际实验中,换相误差分别被控制在了1.1个电角度范围内和4个电角度范围内。在速度调控实验中,补偿后的无传感器方法表现出了和霍尔传感器相似的动态特性。相比于现有方法,提出方法更适合无刷直流电机无传感器方法在高性能电机控制场景的应用。

摘要：德布鲁因序列常被用于结构光条纹的编码,但是序列中相邻的相同码元会导致在相同颜色区域内难以确定码元个数以及每个码元的确切编码范围。为了解决这一问题,提出一种邻接跳变德布鲁因序列,该序列在保留子序列唯一性的基础上保证了相邻码元的相异性。首先,证明了所提出序列的存在性,并给出了其生成方式。然后,将该序列用于相位周期级次编码,结合正弦相移条纹设计了一种彩色条纹编码方法。在解码阶段,按颜色通道分别提取、计算得到包裹相位和相位周期级次,最终获得展开相位。实验结果表明,所提方法与传统相移法有相似的测量精度,且仅需要4幅投影图像即可完成三维测量,显著提高了测量效率。

摘要：双叶片液压被动柔顺回转关节在受到外界环境的碰撞时,关节的被动柔顺性会使关节阀体输出转角产生回调,碰撞结束后,输出转角又会迅速恢复。为了有效吸收剩余的冲击能量,本文将自适应阻抗控制作为回转关节的主动柔顺控制,与关节的被动柔顺控制相结合,实现对关节的主被动联合柔顺控制,增大了回转关节在受到碰撞时的回调角度,能够更好地化解环境碰撞力。同时在关节的控制系统中设计并添加了一个模糊自适应PID(比例-积分-微分)控制器,作为自适应阻抗控制中的位置控制器,能够减小回转关节输出转角恢复后的稳态误差,提高了关节与外界接触时的安全性。

摘要：针对一类安装基座存在不确定随机振动的机械臂系统,提出了一种基于变幂次对数趋近律的快速鲁棒控制策略。基于Euler‐Lagrange方程建立了系统的不确定动力学模型,并将模型中的基座振动项提取出来看作机械臂所受的不确定外部扰动力。提出了一种全新的变幂次对数函数趋近律,既能实现系统状态在远离滑模面时的快速趋近,又能保证在接近滑模面后的抖振能够被有效抑制。在此基础之上,结合一种快速终端滑模面设计了系统的快速鲁棒控制器,进一步提高了系统状态的收敛速度。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制器的有限时间收敛特性。搭建了实验平台,通过实验进一步验证所设计控制器的有效性。

摘要：针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架建立包含DoS和FDI的复杂协同攻击模型;然后,基于一致性理论设计具有分布式结构的递推滤波器,计算最优滤波器增益,并推导该滤波器估计误差满足均方有界的充分必要条件;最后,利用室内机器人的定位问题进行验证,仿真结果验证了所提出滤波器算法的有效性.

摘要：针对樽海鞘群算法(SSA)在求解复杂优化问题时存在的易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出一种基于混合策略改进的樽海鞘群算法(ISSA).首先,采用Sobol序列实现樽海鞘种群的初始化,使初始种群在解空间中分布更加均匀,进而提高算法的全局寻优能力;其次,在领导者位置更新阶段引入步长控制因子,根据不同寻优时期自动调节领导者的搜索范围,有效平衡算法的全局搜索与局部搜索;然后,采用改进的透镜成像策略对领导者进行映射,避免算法陷入局部最优;此外,在追随者位置更新阶段,引入一种自主选择追随机制,改善追随者的盲从性,以提高算法的收敛精度;最后,与其他几种代表性优化算法在12个基准测试函数上进行仿真实验对比,并进行Wilcoxon秩和检验,实验结果表明所提出ISSA在收敛速度和精度上有明显提升,相较于其他优化算法具有更好的寻优效果和稳定性.另外,通过两个工程设计案例实验进行测试,进一步验证了所提出ISSA的可行性和适用性.

摘要：由于球形机器人具有复杂的机械结构和特殊的运动方式,导致其动力学模型具有非线性、多变量、强耦合、参数不确定等复杂因素,因此难以建立精确的数学模型。针对上述问题,设计了一种改进广义回归神经网络(GRNN)对其进行建模。首先,获取基于机理模型的球形机器人实测数据;然后,基于实测数据训练出改进GRNN模型并分析其预测效果;最后,分别基于改进GRNN和机理模型,设计球形机器人的控制器进行自平衡实验,前者比后者受到干扰时的波动幅度更小、调节时间短了近1 s。实验结果证明了所设计建模方法的可行性和有效性。

摘要：针对定向扬声器换能器阵列设计的复杂性与不确定性问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的矩形换能器阵元间距多目标优化方法。基于矩形换能器主要结构参数与阵元间距之间的动态性能分析,建立了以方向锐度角、主瓣波束宽度以及旁瓣级为协同优化目标的阵元间距解析函数和约束条件;在此基础上,采用NSGA-Ⅱ算法对所构建的多目标模型进行优化,由此获取矩形换能器阵元间距的最优可选集。仿真结果表明:在满足各项目标协同优化以及约束条件的情况下,所提出的矩形换能器阵元间距设计方法可实现换能器阵列旁瓣级较小且阵列指向性较好的定向扬声器。

摘要：针对航姿参考系统(AHRS)易受到环境与传感器自身噪声干扰,导致姿态估计精度下降的问题,提出了一种基于变结构误差状态卡尔曼滤波(VS-ESKF)的噪声数据处理方法。首先,通过分析AHRS传感器观测数据与新息序列统计特征,设计了基于加速度范数与遗忘序贯概率比检验(F-SPRT)的方法,分别检测加速度计与陀螺仪的噪声数据。其次,基于噪声检测结果,将平滑变结构滤波(SVSF)策略引入到误差状态卡尔曼滤波(ESKF),以提高ESKF对噪声模型不确定性的处理能力。然后,结合磁场强度与磁倾角参数特征,利用马氏距离法评估磁干扰并实时调整磁力计补偿权重,获取准确的AHRS修正数据。最后,基于自主搭建独轮机器人平台进行实验验证,结果表明所设计的VS-ESKF算法可以及时、准确地检测AHRS噪声数据,并有效地抑制噪声干扰,相比于ESKF算法,对横滚角、俯仰角和偏航角的估计精度分别提升了31.05%、32.32%和40.07%,提高了姿态估计的准确性和稳定性。

摘要：针对两幅大曝光率比图像高动态融合时颜色和明暗对比度失真的问题,提出一种IMFs和改进GAN的高动态融合算法。利用强度映射函数(IMFs)插值一张中间虚拟曝光图像;引入曝光感知补偿模块EACB提取可靠区域特征,设计改进GAN建模图像残差,定义渐进学习策略保证GAN稳定收敛,实现中间虚拟曝光图像增强;基于3张图像实现多尺度曝光融合。实验结果表明,针对曝光间隔4EV的高低曝光图像集,算法能有效抑制颜色和明暗度对比失真,保留纹理细节,客观指标MEF-SSIM优于经典MEF算法。