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针对传统无人机姿态鲁棒控制系统易受到外部干扰影响,无法精准控制姿态角、左侧舵面角和右侧舵面角,导致系统不稳定的问题,设计了基于反步滑模算法的无人机姿态鲁棒控制系统;使用TMS320F28335芯片的串级PID控制器,控制无人机中央处理机;选择MS-S3型伺服驱动器保证电机高速运动时的高转矩运行;使用STM32f407VGT6型号姿态控制器,控制旋翼姿态;在软件流程设计过程中,构建无人机动力学模型,
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针对传统无人机姿态鲁棒控制系统易受到外部干扰影响,无法精准控制姿态角、左侧舵面角和右侧舵面角,导致系统不稳定的问题,设计了基于反步滑模算法的无人机姿态鲁棒控制系统;使用TMS320F28335芯片的串级PID控制器,控制无人机中央处理机;选择MS-S3型伺服驱动器保证电机高速运动时的高转矩运行;使用STM32f407VGT6型号姿态控制器,控制旋翼姿态;在软件流程设计过程中,构建无人机动力学模型,引入反步滑模算法构建考虑姿态角动态方程,选择Lyapunov函数计算误差变量,设计滑模控制律,借助Vis
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针对光伏发电不稳定所导致的光伏电能浪费,以及储能设备充放电不合理导致电池损耗成本过高等问题,在分时电价的背景下,提出一种光储系统优化控制策略;首先,建立光储系统并网模型,结合用户用电特征、光伏出力与分时电价情况,在满足光储系统功率平衡与储能电池约束条件下,综合考虑光储系统收益和储能电池损耗成本;采用模糊处理法将多目标问题转为单目标问题求解,以用户的经济效益最高为最终优化目标,构建净收益优化模型,并利用改进的灰狼算法进行优化求解;最后,通过仿真结果表明,所提策略在分时电价情况下,为用户带来了较高的经济效益。
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域实现了很好的性能.大规模的神经网络模型通常遭遇计算、存储等资源限制,稀疏神经网络的出现有效地缓解了对计算和存储的需求.尽管现有的领域专用加速器能够有效处理稀疏网络,它们通过算法和结构的紧耦合实现高能效,却丧失了结构的灵活性.粗粒度数据流架构通过灵活的指令调度可以实现不同的神经网络应用.基于该架构,密集卷积规则的计算特性使不同通道共享相同的一套指令执行,然而稀疏网络中存在权值稀疏,使得这些
针对传统搬运机器人控制系统搬运路径准确性较差,控制耗时较长的问题,基于AT89C52单片机设计了一种新的搬运机器人控制系统;系统硬件主要由驱动模块、控制模块、显示模块和地面勘测模块组成,驱动模块具有很强的信息驱动能力,能确保机器人在运动过程得到充足的电量支持,显示模块及时进行信息显示,同时配合控制模块实现实时控制,地面勘测模块确保机器人在工作过程中对地面状况进行分析处理,从而得到更优的搬运路径;软件部分设计了搬运机器人最佳的分组搬运策略,基于AT89C52单片机将搬运指令传输至搬运机器人控制算法,快速纠正
当前网络规模的高速增长带来网络流量复杂度的日益提高,增加了对流量特征精确建模的难度.近年来业界提出使用深度强化学习技术实现网络路由的智能化生成,一定程度上克服了人工进行流量分析和建模的缺点.然而,目前提出的解决方案普遍存在可扩展性差等问题.对此,提出了一种基于牵引控制理论的深度强化学习路由策略生成技术Hierar-DRL,通过引入牵引控制理论并结合深度强化学习的自动策略搜索能力,提高了智能路由算法可扩展性.仿真实验结果表明:所提方案相比当前最优方案的端到端时延最多降低了28.5%,证明了所提智能路由方案的
针对工业激光焊接中,采用传统方法进行焊缝质量检测效率低下的问题,提出了一种基于卷积神经网络的工业钢板表面焊缝缺陷检测方法;首先基于卷积神经网络,搭建了一个多分类模型框架,并分析了各层中所用到的函数及相关参数;然后基于工业数控机床和工业相机进行了焊缝数据采集,并对这些数据进行了分类、增强、扩增等前期预处理;最后基于数控机器轴,采用滑动窗口检测的形式采集实际待测图像,并通过实验对比了传统的机器学习算法
在实际工业场景下的轴承故障诊断,存在轴承故障样本不足,训练样本与实际信号样本存在分布差异的问题;文章提出一种新的基于深度迁移自编码器的故障诊断方法FS-DTAE,应用于不同工况下的轴承故障诊断;该方法首先采用小波包变换进行信号处理与特征提取;其次,采用提出的基于朴素贝叶斯与域间差异的特征选取(FSBD)方法对统计特征进行评估,选取更有利于跨域故障诊断和迁移学习的特征;然后,利用源域特征数据训练深度自编码器,将训练得到的模型参数迁移至目标域,再利用目标域正常状态样本对深度迁移自编码器模型进行微调,微调后的模
社交媒体作为信息传播的载体,既可使人们快捷地分享信息流和获取时事新闻,也可能成为虚假信息泛滥蔓延的重要渠道.现有的虚假信息检测研究多基于对微博内容的机器学习或深度学习的识别模型,忽略了真假信息传播网络的结构差异.基于复杂网络的模体理论,提出了广度模体度与深度模体度的概念来量化传播网络的结构重要指标.研究表明:基于模体度的重要性计算方法是对传统网络结构重要性指标的一种创新与拓展,能够更全面地测度传播网络结构特性.通过构建的二维模体度量化指标,分析和揭示了微博、Twitter网络中虚假信息的结构特性与传播机制
传统工业阀门定位器具有控制精度低、功耗大、控制方式单一、阀位易抖动等缺点,且其在使用的过程中须进行现场调试才能进一步适应生产要求;为了提高阀门定位器控制系统的适应能力,对控制算法进行了深入研究,设计了一种基于STM32芯片的低功耗阀门定位器;硬件设计以STM32L152芯片为控制核心,外围电路包括4~20 mA转3.3 V电源电路、开度/位移信号转换电路、人机交互模块电路;软件设计采用自适应免疫模糊PID算法替代常规PID算法,实现了阀位控制参数的自整定;在MATLAB中构建阀门各机构数学模型的广义传递函
基于非线性压缩变换对某型航空发动机整机试车振动信号进行了特征提取与故障诊断;非线性压缩变换由于其幅值无关性,能够增强微弱信号特征的表征能力,同时能够提高时频图的能量聚集性;对某型航空发动机进行地面整机试车试验,并通过数据采集装置获取各测点的振动信号,然后利用非线性压缩变换良好的微弱特征表征能力与时频聚集性,并结合其他信号分析方法,对采集到的振动信号进行分析;最终,结合航空发动机的结构与理论知识,实现了对其可能存在故障的排查与猜测,同时验证了非线性压缩变换在航空发动机实际试车振动信号分析中的有效性与实用性。
针对非线性自抗扰控制技术设计的系统、线性自抗扰技术设计的系统受到噪声影响,导致信号传输受到阻碍,出现偏航角跟踪控制结果精准度低的问题,提出了基于核相关滤波的无人机偏航角跟踪控制系统设计;在系统总体架构支持下,采用STM32F407型号主控芯片,保证无人机控制系统稳定性;在方向盘下安装有转向角传感器,为ESP电子控制单元提供方向盘;使用频率为2.4 GHz遥控器接收机生成具有不同脉冲宽度PWM信号,