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研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先,针对一类三轮驱动的全向移动机器人,考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动,建立了运动学与动力学模型;其次,利用障碍Lyapunov函数,结合反步设计方法,有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束,保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域;然后,针对系统参数不确定和未知有界扰动,设计相应的自适应律进行处理;同时,提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束;并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界;最后,通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比,验证了该方法的有效性和鲁棒性
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针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题,提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先,建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型,降低对搜索区域的重复搜索;其次,建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型;然后,将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子,高斯扰动引入地标算子,同时利用模拟退火机制保留次优个体,进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后,通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较,结果表明新型算法的合理性和有效性
文档格式:PDF 文档大小:960.78KB 文档页数:8
深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验,计算得到深锥浓密机固体通量,分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响,得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明,尾矿在5~30 g·t?1的絮凝剂单耗下,基本呈现二次函数关系;料浆的固相质量分数为6%~26%时,固体通量呈现先增大后减小的趋势,与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析,得到三者之间的数学关系,进而确定二者对固体通量的贡献为:料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析,总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后,结合单因素和耦合条件下的数学方程,对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中,需要优先保证料浆浓度,其次是絮凝剂单耗
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频率特性是控制系统在频域中的一种数学模 型,是研究自动控制系统的一种工程方法 系统频率特性能间接地揭示系统的动态特性和 稳态特性,可简单迅速地判断某些环节或参数对系 统性能的影响,指出系统改进方向 频率特性可以由实验确定,这对于难以建立动 态模型的系统来说,很有用处
文档格式:PDF 文档大小:1.38MB 文档页数:11
为了提升航班运行风险预测精度,基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据,在验证15个风险时间序列的混沌特性后,构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先,对15个风险时间序列进行多变量相空间重构,采用主成分分析法(PCA)对相空间进行降维处理;然后,基于迭代预测的方式,分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型;最后,以降维后的相空间作为输入,计算并比较分析未来1~7 d的风险预测结果。结果表明:多变量相空间重构后总维数为62维,经PCA降维处理,降至31维;在不同的预测模型中,降维后RBF模型预测效果最佳;其中,预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%,至第5天仍达75%以上;该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差(MAPE)值为11.32%,且前5 d均低于20%,满足航空公司使用要求。1~5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值,证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效
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一、教学目的与要求 本讲以商业企业为例,阐述会计循环的基本步骤和方法。通过本讲的学习,要使学生: 1.了解会计循环的基本步骤; 2.掌握分析经济业务的基本方法; 3.理解期末账项调整的必要
文档格式:PDF 文档大小:837.62KB 文档页数:10
废旧锂离子电池的无害化处理及回收利用已经成为各个科研院所研究的重点及热点内容。本文系统介绍了废旧锂离子电池的资源现状与目前回收利用的各种不同的工艺路线,并且详细分析了各种工艺路线的优缺点,以期为废旧锂离子电池的回收与利用找到新的思路与方法。最终认为“化学?物理联合法”为当前废旧锂离子电池无害化处置及回收利用的较为理想的方法
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一、双折射的概念 由于折射率与原子紧密堆积有关,所以对于各向 异性材料,在不同的方向上表现出不同的折射率 值,因此,当光束通过各向异性介质的表面时, 由于在各方向上的折射程度不同,折射光会分成 两束沿着不同的方向传播。这种现象称为双折射
文档格式:PDF 文档大小:2.26MB 文档页数:7
风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加,使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出,因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA (moving average)算法的基础上提出一种SDPA (segmented dot product accumulation)动态有功电能测量算法,该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先,分别讨论了传统MA和ⅡR (infinite impulse response)滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性,指出两种算法对动态输入信号测量的局限性,并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础,提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法,通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外,通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明,与传统MA和ⅡR滤波器相比,SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下,动态电能测量可达到较低误差水平
文档格式:PDF 文档大小:1.29MB 文档页数:12
电子皮肤作为一种柔性触觉仿生传感器已经广泛地应用于人体生理参数检测与机器人触觉感知等领域。基于金属和半导体材料的传统电子皮肤触觉传感器,由于柔韧性和可穿戴性差,已经难以满足实际使用中对拉伸性、便携性的要求。得益于柔性材料、制造工艺和传感技术的快速发展,近年来聚二甲基硅氧烷、碳纳米管、石墨烯等新材料被用于制备或支撑电子皮肤传感器,使电子皮肤在性能上更趋于人类皮肤。本文分析讨论了电子皮肤新材料以及应用于电子皮肤当中的传感技术,重点总结了近年来电子皮肤在可拉伸/压缩性、生物相容性、生物降解性、自供电性、自修复性、温度敏感性以及多功能集成等方面的研究进展,展望了未来电子皮肤新性能的研究方向以及实现大面积、低成本、多种功能集成电子皮肤传感器阵列的可能途径
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