基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

基于互补驱动方式的音频开关功率放大器设计

提出一种基于互补驱动方式的音频开关功率放大器设计方法,该放大器采用通用的PWM发生器芯片SG3525,后级功率驱动采用独特的MOSFET互补方式,输出部分用2个电容采用半桥式接法,可工作在24～60V电压范围,具有电路简单、工作稳定、高性能价格比特点,因此可广泛应用在频响要求低于10kHz的工业用报警器产品中.     

一种新型可变增益高阶滑模跟踪微分器

针对传统高阶滑模跟踪微分器产生的超调较大和噪声抑制能力较差的问题,提出一种新型可变增益高阶滑模跟踪微分器.该微分器通过改进传统高阶滑模跟踪微分器的结构,以此减少响应阶段的超调; 通过引入Sigmoid变增益函数使增益能够根据跟踪误差的大小进行自动改变,以此平衡响应速度与滤波效果.数值仿真结果表明,该新型可变增益高阶滑模跟踪微分器所产生的超调不仅小于传统高阶滑模跟踪微分器所产生的超调,而且其滤波效果在不降低响应速度的前提下也显著优于传统高阶滑模跟踪微分器.因此,该新型微分器在提高含噪声信号高阶导数的估计精度方面具有良好的应用前景.     

一种辅助踝髋关节的柔性可穿戴步行辅助机器人的设计与分析

针对传统的外骨骼机器人存在的柔顺性差、穿戴舒适性差等问题,设计了一种可以为踝髋关节提供辅助的可穿戴机器人.该机器人由踝关节驱动系统、髋关节驱动系统、传递系统和绑带系统组成.通过对踝髋关节的受力分析表明,在穿戴者步态周期的0%～60%范围内该机器人可以为踝关节和髋关节提供约200 N和222 N的峰值力,进而可以为穿戴者的脚踝弯曲和髋关节伸展提供帮助.该研究成果可为外骨骼步行辅助机器人的设计提供理论依据.     

基于开关调节音量的大功率报警器设计

在分析国际上通用的各种报警音源的基础上,提出了一种以开关方式调节音量的大功率报警器设计方法.此种报警器无论功率放大器的输出量有多大,音量总能处于工作开关状态,因此可以大大提高效率,并可减少散热片的面积且也便于安装.     

基于优质高效的数控铣削参数优化方法研究

为了实现模具制造过程的优质高效率生产,基于能量效率、表面质量为优化目标函数模型,采用非支配排序遗传算法进行参数优化。选择Cr12MoV模具钢材料进行单工步干式铣削沟槽正交实验,通过试验结果获得优化后最优的Pareto解集。考虑缩小优化结果的选择范围提升数控铣削方案的合理准确性,采用层次分析法对优化的参数组合方案进行评价分析。结果表明：应用层次分析法评价分析可以获得最佳目标参数组合方案,可实现数控机床加工模具钢过程中的高效率、高质量加工。     

基于TL494的通用音频开关功率放大器设计

提出了一种基于TL494的音频开关功率放大器设计方法,这种放大器采用通用的PWM（脉宽调制）发生器芯片TL494,后级功率驱动采用独特的MOSFET互补方式,输出部分用2个电容器采用半桥式接法,可工作在24V-60V电压范围,具有电路简单、工作稳定、性能价格比高等特点,广泛用在频响要求低于10kHz的工业用报警器产品中,提高了产品的竞争力。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究

针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以低振动和高表面质量为优化目标,对切削参数进行优化。以VDF-850A铣床为研究对象对45号钢进行铣削正交试验,通过建立振动采集系统,采集振动信号提取振动特征值并测量工件表面粗糙度值,应用最小二乘法拟合数据建立了振动和粗糙度数学模型。利用层次分析法确定两目标函数权重,使用平方和加权法对两目标函数加权拟合成综合目标评价函数,运用粒子群算法优化切削参数。试验结果表明:应用粒子群算法优化后的切削参数进行加工可有效的降低振动和提高表面质量。     

基于电解电容降压的小容量直流稳压电源

提出了一种基于电解电容降压的小容量直流稳压电源，这种电源结构非常简单，体积小、重量轻、成本低，且具有恒流特性和功率补偿特性，有利于实现电子设备的小型化，提高性能价格比。