【摘 要】
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两轮移动机器人(2 WMR)本身具有多变量和非线性等特征,从而使其控制变得复杂.当2 WMR在倾斜的表面上移动时,控制问题变得更加复杂.针对2WMR的非线性模型,设计2WMR的广义二型模糊逻辑平衡控制器和位置控制器.针对广义二型模糊逻辑控制器(GT2 FLC)中前、后件中参数难以设定的问题,通过量子粒子群算法(QPSO)优化隶属函数中的参数.针对GT2FLC和区间二型模糊逻辑控制器(IT2FLC)在不同斜面上对移动2WMR的平衡和位置控制的效果进行进一步的对比分析,并干扰对控制效果的影响.仿真结果表明,G
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两轮移动机器人(2 WMR)本身具有多变量和非线性等特征,从而使其控制变得复杂.当2 WMR在倾斜的表面上移动时,控制问题变得更加复杂.针对2WMR的非线性模型,设计2WMR的广义二型模糊逻辑平衡控制器和位置控制器.针对广义二型模糊逻辑控制器(GT2 FLC)中前、后件中参数难以设定的问题,通过量子粒子群算法(QPSO)优化隶属函数中的参数.针对GT2FLC和区间二型模糊逻辑控制器(IT2FLC)在不同斜面上对移动2WMR的平衡和位置控制的效果进行进一步的对比分析,并干扰对控制效果的影响.仿真结果表明,GT2 FLC具有更好的抗干扰能力.
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为提高无人驾驶车辆在高速转向工况下的路径跟踪精度与行驶稳定性,基于三自由度单轨车辆模型与模型预测控制理论,分析前轮转角约束对车辆跟踪精度与行驶稳定性的影响,提出一种自适应于侧向附着力的路径跟踪控制方法.以Pacejka\'89魔术公式轮胎模型为基础,分析轮胎纵向受力,以此推算轮胎的侧向附着力,从而建立前轮转角约束随车辆状态不断改变的自适应策略.为验证该控制器的控制效果,搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真平台进行仿真实验.结果表明,在保证车辆跟踪精度的前提下,该控制器具有更好的行
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在不同路面行走过程中,为了提高轮式机器人的响应速度,降低外部扰动对调速系统的影响,改善系统抖振,根据分数阶微积分原理,结合滑模控制与内模控制策略,提出一种分数阶滑模内模控制(Fractional Order Sliding Mode Internal Mode Control,FOSMIMC)新方法,应用于轮式机器人调速系统.通过MATLAB/Simulink与Carsim仿真软件建立四轮差速运动模型.实验结果表明,分数阶滑模内模调速方法不仅能够有效消除系统受干扰时产生的稳态误差和降低调节时间,而且可以削
针对目前抑郁症的诊断方式单一、诊断率低等问题,提出一种基于词向量的多维度正则化SVM社交网络抑郁倾向检测方法.通过人工标注获得训练数据,并请心理学硕士对数据进行验证,确保数据的可用性.在预处理阶段,统计得到常用的抑郁词,使用腾讯词向量进行文本向量化及用户向量化,在构建向量的过程中加入TF-IDF和抑郁词权重因子;在训练阶段,通过将情感、性别和发微博频率加入传统SVM的目标函数中,构建多维度正则化SVM模型.多组对比实验结果表明,该方法能够有效检测抑郁倾向.
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