基于摩擦模型的机器人力/位安全控制方法研究

来源 :电子测量与仪器学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:diechong
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针对机器人力/位控制应用的安全问题,提出一种基于动力学模型的快速实用机器人碰撞检测算法.首先,设计机器人力/位安全控制方案,建立基于动力学的碰撞检测数学模型;然后,基于静态LuGre摩擦模型辨识和补偿机器人关节摩擦力,设计简化的机器人力/位控制碰撞检测模型;最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行力/位控制与人类发生碰撞以验证算法的有效性.实验结果表明,提出方法可检测机器人各连杆发生4N·m以上的异常碰撞,能够有效地实现机器人力/位安全控制,具有一定的工程参考价值.
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出于在混合大数据中准确且高效地提取电网相关价值性信息的目的 ,研究基于长短期记忆网络与人工蜂群优化算法的电网数据自动摘要算法.进行双向LSTM学习目标词语前后文信息的设计,增加注意力机制,对电力范畴词汇及术语进行提取,借助条件随机场模型执行对嵌入序列的训练任务,预测句子是否可划归至电力范畴,在改进人工封群优化算法的支持下,优化处理大数据电力摘要提取问题,从混合大数据中将价值最高的电力相关数据确定下来.基于实际电网数据对本文算法进行验证,结果显示该算法获得了较好的效果.
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为了快速获取人体脉搏信号完整特征信息,并快速准确识别脉搏特征信息与人体疾病关联表征.研究采用多周期脉搏时域特征和基于集合模态经验分解(EEMD)的希伯尔特黄变换(HHT)获取瞬时频率及幅值作为频域特征,把时域及频域特征进行融合作为卷积神经网络的输入进行人体脉搏特征的识别及分类.从MIT-BIH标准数据库中获取到3种临床症状的脉搏信号进行了实验分析,最后经过实验得到脉搏特征识别及分类准确率为91.88%.采用基于EEMD的HHT作为时域特征的补充,时频特征混合能够使得PPG脉搏信号完整的表征,并在卷积神经网
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