一种用于星载SAR天线的转动控制技术

针对星载合成孔径雷达（SAR）天线要求在超低转速下平稳转动，同时满足小型化轻量化的要求，本文提出一种基于微步距模式的天线转动控制技术，该技术使用两个带PWM电路的全桥驱动器通过微步距方式驱动步进电机。在给出系统架构、微步距控制原理后，进一步提出可靠性设计的具体措施。经测试和环境试验验证，该技术对同类应用具有一定的参考价值。     

Economic Indicators

Currency exchanges rates – updated monthly. Economic indicators of industrial production. Countries included: France, Germany, Italy, the United Kingdom, the United States, Canada, Japan (Total G-7), Eurozone and Total EU-28 (Total OECD). Updated monthly. Economic indicators of car registration in the United States, Canada, France, Germany, Italy, Poland, Spain, Turkey, the United Kingdom, Japan, Republic of Korea and Other OECD (Total OECD-30). Updated monthly. Monthly averages of crude steel production in thousand metric tons for the United States, Canada, Brazil, Mexico, Austria, Belgium, Czech Republic, France, Germany, Italy, Netherlands, Poland, Spain, Sweden, Turkey, the United Kingdom, Russia, Ukraine, South Africa, Iran, China, India, Japan, Republic of Korea, Taiwan and Australia.     

电力系统自动化发展方向分析

计算机技术、控制技术及信息技术的发展,电力系统自动化面临着空前的变革,多媒体技术、智能控制技术将迅速进入电力系统自动化领域。     

第七届世界军人运动会核与辐射风险评估与控制

武汉市涉核单位众多,存在一定的核与辐射事故风险。通过对武汉市举办第七届世界军人运动会可能存在的核与辐射风险因素进行识别及评价,确定可能发生的12类核与辐射事故类型及风险水平,进而有针对性的制定风险防控措施,做到辐射应急管理关口前移,在保证军运会期间核技术利用单位正常生产活动的基础上有效的保障了核与辐射安全。     

基于DSP的智能电源控制单元设计与实现

本文利用TI公司TMS320F28335芯片高效的浮点运算能力,结合片上丰富的外设,设计并实现了一种具有高可靠性的智能电源控制单元。该控制单元周期性地对各片上外设进行自检维护,完成多路负载通道控制、电压、电流的实时监控,并对故障进行指示、处理和上报,同时提供人机交互界面更新状态信息。经过验证,该控制单元工作稳定,具备良好的工程应用价值。     

气藏采收率影响因素研究与启示——以靖边气田A井区为例

以鄂尔多斯盆地靖边气田A井区为例，采用单因素相关分析和数值模拟方法，对比研究了井网控制程度、储层物性及地层废弃压力对气藏采收率影响及其主次关系。结果表明，井网控制程度是影响采收率的首要因素，井网控制程度每增加10%，采收率提高8.5%；渗透率是影响采收率的重要因素，渗透率每增加10%，采收率平均增加6%；废弃压力对采收率亦有较大影响，废弃压力每降低10%，采收率可提高1.6%。三者对采收率影响综合排序为：井网控制程度>储层物性>废弃压力。分析认为，渗透率是储层固有属性，很难从根本改变；而废弃压力受井口外输压力和增压开采成本制约，降低幅度有限。因此，优化井网及增加井网控制程度是提高气藏采收率的有效途径。研究成果具有实践意义，可为改进气田开发方式和提高气藏采收率提供参考。     

快递分拣机器人控制系统的设计

为提高快递分拣效率,设计了一种基于OpenMV机器视觉模块的快递分拣机器人控制系统。在这一控制系统中,通过机器视觉技术实现快递件的轮廓识别、定位、扫码及分类,将STM32单片机作为运动控制核心,外接传感器感知机器人的状态,基于串口与机器视觉模块双向通信,实现对放置在地面的快递件进行自动分拣。通过制作样机验证了设计的合理性与可行性。     

Modeling,tracking, vibration and balance control of an underactuated mobile manipulator (UMM)

This paper presents an underactuated mobile manipulator (UMM) and focuses on solving modeling, tracking, and vibration- and balance-control problems. Although the study has been directed at warehousing applications, the developed techniques are general and can be applied to other applications. The derivation of equations of motion of the UMM, disturbance analysis, and model validation are investigated to reveal the actual system dynamics. Additionally, a simple but effective strategy is also developed to solve the equilibrium point and balance problem. Based on the dynamic model, two control architectures are proposed: Model Predictive Control (MPC) and MPC+Proportional-Integral (PI) with integral actions, respectively, and they can also be applied to other robotic systems. Compared to other MPC-based control strategies, the proposed controllers require less effort to implement in practice. Finally, simulations, experiments, and robustness verification are conducted and discussed, and the results are satisfactory.     

基于强化学习的数据驱动最优镇定控制及仿真

利用Q-学习算法,针对模型未知只有数据可用的非线性被控对象,解决最优镇定控制问题.由于状态空间和控制空间的连续性,Q-学习只能以近似的方式实现.因此,文中提出的近似Q-学习算法只能获得一个次优控制器.尽管求得的控制器只是次优,但是仿真研究表明,对于强非线性被控对象,相比线性二次型调节器和深度确定性梯度下降方法,文中方法的闭环吸引域更宽广,实际指标函数也更小.