一种基于Windows API函数的变频器实时控制程序的设计

本文主要介绍了在变频器远程控制程序当中用到的几个主要API函数和此控制程序的特点，提出了运用多线程同步方法和消息机制实现了远程控制的实时性，解决了VB编程中遇到的一些问题。     

清洗机器人自主清洗方法研究

为提高清洗机器人运行的自主性,提出了针对具有六自由度清洗机器人的自主清洗方法;首先给出了清洗机器人的机械及电气结构,建立了机器人的运动学模型,分析了机器人的运动学及逆运动学问题,实时计算出污物的位置;在此基础上,为实现机器人的自主清洗,接着设计了机器人的控制系统结构,采用了RBF模糊神经网络对机器人进行智能控制;最后通过实验表明所提出的方法能满足清洗机器人精确定位到任意目标位置的要求,其动态性能和稳定性都达到了清洗要求。     

电动汽车机电复合制动力分配策略研究

为了实现再生制动力与机械制动力在驱动轮和从动轮之间的优化分配,在保证车辆制动安全的同时提高能量回收效率,将汽车理想制动力分配I曲线与模糊算法相结合,提出一种基于模糊控制的电动汽车机电复合制动力分配策略。设计了电动汽车再生制动力分配模糊控制器,根据车辆工况与理想制动力分配I曲线,计算前后轮上分别应加载的机电复合制动力大小。建立了电动汽车制动系统动力学仿真模型,在此基础上进行仿真分析。最后利用Advisor仿真软件对该分配策略进行回收能量效率测试。结果表明,该分配策略既能保证汽车前后轮的制动力分配按照理想制动力I曲线分布,确保汽车的制动安全;又能有效地实现再生制动能量回收,提高电动汽车的续驶里程。     

基于改进RRT*FN算法的机器人路径规划

针对固定节点数的渐近最优快速扩展随机数算法(RRT*FN)精度低、收敛到最优值速度慢等问题,提出一种改进的RRT*FN路径规划算法,并用于解决二维静态环境下的移动机器人全局路径规划问题.首先,改进算法使用与RRT*FN算法相同的均匀采样方法进行路径搜索,当搜索到一条初始路径时,在之后的路径规划中使用启发式采样方法.在之后的每次迭代中,改进算法在椭圆子集采样方法与路径点邻近区域采样方法中随机选择一种作为当前采样方法.然后,当树中的总节点数达到预设值时,对树中的叶子结点采用加权方法进行删除.通过给予采样区域内的叶子结点更高的权重,从而将采样区域外的叶子结点以更高概率删除,得以保留树中的高性能节点,以便提高算法性能.最后,通过仿真实验验证改进算法的有效性.     

融合视觉显著性再检测的孪生网络无人机目标跟踪算法

针对旋翼飞行器在跟踪过程中目标尺度变化、快速运动、视角变化等问题,本文提出了一种基于MobileNetV2的孪生网络目标跟踪算法,可在无人机机载处理器上实时运行。该算法主要包含目标得分估计模块与目标尺度估计模块两个部分。结合多特征融合的策略,可准确预测出目标位置与目标框IoU,同时以目标框IoU为指导,利用梯度上升法对目标框进行迭代修正,进一步提升预测精度。针对完全遮挡而导致的目标跟丢问题,本文设计了一个基于视觉显著性的目标再检测算法,该算法可实时高效地预测出图像的显著性区域,以指导对目标的再检测,进而恢复跟踪。最后,通过标准无人机跟踪数据集测试与实际无人机跟踪实验,验证了算法的可行性。     

基于扩展摄像机成像模型的自标定方法*

提出了一种基于扩展摄像机成像模型的自标定方法,将采用不同视点成像的观念转换为不同方向透视投影下分析,得到在一幅图像中同时建立三对不同方向的空间面与图像面的单应关系,进而建立不同面的圆环点绝对二次方程,实现单幅图像标定。采用长方体进行实验,模拟实验和真实图像实验均验证了这种思维方法的可行性和正确性。     

基于多目标优化模型的电动汽车增程器油耗及排放优化

针对增程式电动汽车油耗和排放优化问题,首先综合考虑增程器的油-电转换效率特性、HC排放特性、CO排放特性以及NOx排放特性,构造了增程器油耗和排放多目标优化模型,同时结合实际增程器工作中的机械和电气约束特征,分析了多目标优化模型的3种转速、转矩约束条件.然后采用多目标粒子群算法和加权尺度法对增程器油耗和排放多目标优化模型进行了离线优化,得出了增程器的最优全局工作点和各功率值下的多目标最优工作曲线.最后,采用NEDC,FTP和HWFET3种测试工况在AVL Puma Open发动机测试台架上进行了实验,并和基于最佳制动燃油消耗率(BSFC)的油耗单目标优化模型进行了比较.结果表明,本文提出的方法能够以微弱的油耗增加为代价,有效的改善整车的HC,CO和NOx排放.     

智能制造装备视觉检测控制方法综述

为满足智能制造装备产业对机器视觉技术的巨大需求,本文结合装备技术特点和特殊应用环境,提出了通用的机器视觉检测控制技术体系,弥补了当前研究的不足.本文首先对该技术体系的成像系统、自动图像获取、图像预处理、标定与分割、识别检测、视觉伺服与优化控制等关键核心技术,进行了总结和阐述.然后提出了视觉检测控制系统设计的一般原理,并结合3种典型装备,对其具体应用进行详细说明.最后根据智能制造装备不断增长的高可靠性、智能化、高速高精度作业等需求,探讨了视觉检测控制技术所面临的新问题和新挑战.     

旋翼飞行机器人研究进展

旋翼飞行机器人是面向空中自主作业需求,将旋翼飞行器与多自由度机械臂相结合所提出的新型机器人.该机器人作业过程中旋翼飞行器、机械臂与作业目标之间的动态相对运动以及与作业目标接触过程中未建模外力、力矩扰动使自主控制受到极大挑战.本文将针对旋翼飞行机器人的结构演变及关键技术、作业机构集成技术进行综述.从动力学建模及动力学特性分析、动态运动约束/力约束下的协调规划、非结构环境下的运动和作业控制、面向任务动态操作的环境感知、面向任务的实验系统构建与实验验证五个方面初步构建了旋翼飞行机器人自主作业理论体系.     

基于小波变换的卡尔曼滤波动力电池SOC估算

混合动力电动汽车的动力电池和电池管理系统的工程实际应用环境是非常恶劣的,导致信号采样过程中包含大量的系统噪声和测量噪声.因此,提出一种基于小波变换的卡尔曼滤波动力电池SOC估算方法,通过在一系列充放电实验所建立的动力电池系统模型上,利用小波变换自相似过程的去相关作用和多尺度多分辨的特性对噪声进行抑制,实时对测量信号多尺度滤波分解,再采用卡尔曼滤波的迭代递推的线性无偏最小方差估计特性对电池SOC进行估算.实验结果表明,提出的基于小波变换的卡尔曼滤波SOC估算方法效果优于标准的卡尔曼滤波算法,在实际工况中,具有较强的适应性.