摘要：为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法。首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障碍Lyapunov函数设计了带有不确定性的协同控制律,并设计了自适应神经网络对系统中的不确定性进行估计,从而得到工业机器人双臂协同鲁棒控制律;最后,利用Lyapunov稳定性理论证明了设计的协同鲁棒控制律能够将工业机器人双臂的轨迹跟踪误差、速度跟踪误差和不确定性估计误差约束在一个任意小的邻域内。仿真结果表明,设计的自适应神经网络可准确估计出工业机器人双臂系统中的不确定性,最大估计误差仅为0.04 N·m,提出的协同鲁棒控制律能够稳定、准确地跟踪轨迹控制指令,最大轨迹跟踪误差仅为1.3 mm,从而验证了设计方法的合理性。在三维空间固定坐标定位测试中,提出的协同鲁棒控制律与其他几种方法相比具有更高的控制精度,平均定位误差和最大定位误差分别仅为1.1 mm和1.4 mm,表现出了更强的鲁棒性和更优的工程适用性。

摘要：结合粮库收粮现场,针对目前面粉厂常见的混凝土及钢斗式卸粮坑采用的除尘型式进行探讨分析。根据各除尘型式的特点,考虑其适用性,为卸粮坑除尘设计提供参考。

摘要：针对混响环境中背景噪声干扰导致循环平稳源重建精度不高的问题,基于循环维纳滤波器,结合贝叶斯近场声全息技术,提出了一种声学成像优化方法。通过麦克风阵列在声源的近场测量由声源辐射信号的声压,利用循环维纳滤波器对测量值进行去噪,从而实现对循环平稳信号的盲提取,再应用贝叶斯近场声全息技术在空间上重建循环平稳源。首先,通过仿真分析,系统地评估了盲信号提取算法的有效性。然后,通过开展声源重建实验,进一步验证了该声学成像优化方法的可行性。

摘要：制度优势如何有效转化为治理效能,需要关注制度势能、制度性能与制度执行力之间的变量关系。制度优势体现为一种制度势能,需借助制度执行力转化为制度性能,而制度性能作为中介变量并不能自主和自动发挥作用,也需要制度执行力的推动从而转化为治理效能,因此,制度执行力是实现制度势能转化为制度性能、制度性能转化为治理效能的关键变量。推动制度优势转化为治理效能,应把握制度执行力的内在机理,不断丰富和完善制度设计,以制度优势凸显制度性能;以制度执行力推动制度优势实现制度性能;以制度执行的规范性、协同性和创新性的衔接,实现制度性能转化为治理效能。

摘要：针对室内可见光通信的通照一体需求,为实现高效数据通信和调光控制相结合,在多层非对称裁剪光正交频分复用(LACO-OFDM)信号分时正负叠加调光方法的基础上,通过在LACO-OFDM信号上叠加一个经过设计的周期信号来产生叠加的LACO-OFDM(SLACO-OFDM)信号,可以在不引入额外干扰的情况下,降低多层信号的峰均功率比。再利用正负SLACO-OFDM信号按比例结合的方式来实现混合调光。分析了通信和调光约束条件下,层间功率比例因子和混合比例因子的设置方法。提出的混合SLACO-OFDM具有更小的峰均功率比,充分利用了发光二极管(LED)整个动态范围。仿真结果表明,提出的调制方法相对于传统的多层传输方式可以获得更好的误码率性能,相对于常见调光调制方式可以获得更高的频谱效率。

摘要：随着工业4.0的快速推进,与之互联的电力数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统逐渐趋于信息化和智能化。由于这些系统本身具有脆弱性以及受到攻击和防御能力的不对等性,使得系统存在各种安全隐患。近年来,针对电力攻击事件频发,亟需提出针对智能电网的攻击缓解方法。蜜罐作为一种高效的欺骗防御方法,能够有效地收集智能电网中的攻击行为。针对现有的智能电网蜜罐中存在的交互深度不足、物理工业过程仿真缺失、扩展性差的问题,设计并实现了一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架——SGPot,它能够基于电力行业真实设备中的系统不变量模拟智能变电站控制端,通过电力业务流程的仿真来提升蜜罐欺骗性,诱使攻击者与蜜罐深度交互。为了评估蜜罐框架的性能,搭建了小型智能变电站实验验证环境,同时将SGPot和现有的GridPot以及SHaPe蜜罐同时部署在公网环境中,收集了30天的交互数据。实验结果表明,SGPot收集到的请求数据比GridPot多20%,比SHaPe多75%。SGPot能够诱骗攻击者与蜜罐进行更深度的交互,获取到的交互会话长度大于6的会话数量多于GridPot和SHaPe。

摘要：智能化测绘的发展对数据采集高效性、完备性和智能性提出了更高的要求。尤其是在林下等GNSS拒止环境下,现有传统手段往往难以完成高效率、高覆盖率测量。为了满足未知环境的智能化感知测量需求,以无人机为移动平台,本文设计并提出了一种融合视觉在线自主定位及全局探测路径规划的自主无人机智能感知测量技术与总体框架。本文首先设计并采用了一种基于点线特征的VIO(visual-inertial odometry)在线定位算法,通过点线特征的提取和匹配进行初始位姿的解算,之后利用因子图优化实时地输出无人机高精度的位姿信息。进一步地,为了实现无人机对于未知环境高效且高覆盖率的自主测量,采用了一种顾及多层次信息的全局最优探测路径规划方法确定局部最佳探测目标,然后通过轨迹搜索和优化算法实时地生成高质量的探测运动轨迹。通过自主搭建无人机平台对该技术框架进行了验证,分步对比和总体真实试验表明框架设计并采用的定位及空间探测方法相较于目前具有代表性的方法具有明显优势,并且在GNSS拒止局部林下环境中实现了高效高覆盖率的全自主测量,为未知场景进一步的在线智能化感知奠定了良好的理论方法与框架基础。

摘要：为了有效提升学生编程能力,改善教学效果不理想的现状,结合算法设计与分析课程的教学,提出从案例讲授、实践教学、考核评价、情感投入4个方面进行改进,具体阐述每个教学阶段的教学技巧并加以实例说明。

摘要：针对受限泊车通道下自动泊车规划时间长、成功率低等问题,提出了一种改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,将泊车路径分为前进的位姿调整段与后退的倒车入库段两部分,通过建立直线-圆弧的约束优化模型规划位姿调整段,寻找合适的倒车起始点;其次,通过在混合A^(*)算法中额外引入碰撞风险代价,改进节点扩展方式,并通过判断车辆轮廓线是否与障碍物线相交来进行碰撞检测,以提高倒车入库段规划的实时性和安全性;最后,以路径长度、平滑度、偏离度为指标设计目标函数,并考虑汽车的运动学约束,使用二次规划对初始路径进行平滑,得到最终路径。使用MATLAB对改进算法与原始算法进行仿真分析,结果表明:在受限泊车通道下,改进算法能得到平滑的无碰撞泊车路径,搜索时间比混合A^(*)算法减少了23.8%,且所得路径更安全,更易进行跟踪控制。

摘要：为解决密码算法映射到粗粒度可重构密码逻辑阵列(CRCLA)过程的描述困难问题,提出一种数据流图节点与划分后节点簇的描述形式,并以一种坐标序列描述形式精确显示CRCLA中资源的占用情况;针对密码算法映射到CRCLA上性能不高及编译时间过长的问题,提出一种能快速收敛到全局最优解的退火遗传算法,从初始温度、降温系数等方面对退火算法进行改进,增加遗传算法的筛选、交叉与变异流程。实验结果表明,编译时间与性能平均降低了30.6%与13.4%,验证了算法的高能效映射。