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液压机械臂具有高度非线动力学特性,末端轨迹跟踪误差大。为此,提出一种辨识动力学参数的基于模型的控制算法(Model-basedcontrol,MBC)。该控制算法由外环的液压缸位置反馈控制器、内环的力控制器以及前馈流量补偿控制器三部分输出叠加组成。力控制器充分考虑液压机械臂动力学模型,动态补偿惯性力、重力和摩擦力等干扰力对控制精度的影响;位置控制器用以消除液压执行器造成的力偏差;前馈流量补偿器根据液压执行器动力学模型计算流量补偿量,提高系统响应与精度。针对动力学模型中存在的参数不准确问题,采用了最小二乘参数辨识的方法,在激励轨迹下获取液压机械臂动力学参数精确值。试验结果表明,所提出的辨识动力学参数的MBC控制算法相比3D模型参数的MBC控制在自由空间运动位置跟踪精度提升了39.24%,相比与传统PID控制提升了93%,显著提高了轨迹跟踪精度。 相似文献
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设计一种工作于太赫兹波段的锥台型光子晶体,利用CST软件研究了光子晶体的禁带特性。通过在0.3~1 THz范围内进行模拟仿真得出,锥台型光子晶体存在光子禁带。与普通的圆柱形光子晶体进行了对比,并对不同的参数进行仿真发现:禁带范围会随着参数的改变而整体移动,其中取锥台顶部半径0.05~0.1 mm间隔0.01 mm,发现随着锥台顶部圆的半径的减小,禁带向高频方向移动。取晶格常数0.2~0.3 mm间隔0.05 mm发现随着晶格常数的增大会使禁带向低频方向移动。研究结果为太赫兹光子晶体波导研究提供理论依据。 相似文献
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针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语,且特征工程需消耗大量人力成本的问题,提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案句子不同尺度的上下文信息,并引入注意力机制来强调问题和答案句子之间的相互影响,该方法能有效学习问题句子和正确答案句子之间的语义关系。由于中文医疗领域问答匹配任务没有标准的评测数据集,因此使用公开可用的中文医疗问答数据集(cMedQA)进行评测,实验结果表明该方法优于词匹配、字匹配和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)建模方法,并且Top-1准确率为65.43%。 相似文献
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设计了一种具有良好传输特性的太赫兹聚合物管。利用HFSS仿真分析太赫兹聚合物管的传输特性,其S参数较为理想,传输损耗小且传输系数大于0.96。但是太赫兹聚合物管的场分布中存在仿表面等离子体现象,这会使太赫兹聚合物管的传输特性劣化。进而,采用三种不同的镀膜方式对太赫兹聚合物管镀金属膜,发现镀膜可以有效抑制太赫兹聚合物管场分布的仿表面等离子体现象,使场分布更均匀、更稳定。并且,对比这三种镀膜方式发现内壁镀膜时太赫兹聚合物管的传输特性最优,而内外镀膜时最差。因此,太赫兹聚合物管镀膜宜优先选用内壁镀膜,可以简化工艺和降低成本。 相似文献
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工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transformer神经网络的输入样本矩阵,解决Transformer神经网络的输入问题。同时,提出应用于滚动轴承故障类型识别的归一化位置编码方法,解决Transformer神经网络在滚动轴承故障分析领域的位置编码问题。在此基础上,提出Transformer神经网络双向输入样本矩阵处理机制和算法训练过程中错误样本权重增强机制,提升所提方法的鲁棒性。使用KAt数据中心的滚动轴承数据集验证所提方法的识别性能,与现有常用深度学习方法相比,所提方法在时间效率和准确度性能上均有一定的优势,其中,准确度能够提升11%以上,单个样本的平均处理时间小于1 ms。 相似文献
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作物全生命周期的标准生长模型建立是指导获得最佳作物“处方” (作业精准决策、执行)的必要手段. 智能作物生育期识别技术是构建作物标准生长模型的重要技术之一. 在呼伦贝尔大河湾地区大面积规模化的作物种植形势下, 基于传统人工经验或单一传感器进行作物生育期表型数据采集、识别的方法会导致采集范围局限、识别效率低等问题. 针对上述问题, 对整体系统提出了一系列的改进. 首先, 在数据采集阶段, 提出了一套完整的“空-地-人”一体化作物表型数据采集体系. 另外, 在数据分析阶段, 根据作物不同表型数据, 提出了一种改进的智能作物生育期识别体系. 提出的生育期识别系统能够实时精准地提供当前作物生育期阶段, 为建立作物全生命周期的标准生长模型奠定了优良的基础. 相似文献
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