基于加速度反馈的机械手位置控制

本文首先分析了影响机器人位置控制性能的几个因素。然后针对这些不利因素分析了加速度正反馈和负反馈对它们的不同作用,提出了一种用综合加速度反馈来提高机器人位置控制性能的控制方法。该方法能较大程度地改善机器人阻尼不足的现象,是实现机器人高速高精度控制的一条有效途径。机械手上的实验结果验证了本方法的有效性。     

电磁斥力机构运动特性的试验研究

为了真实反映电磁斥力机构的运动特性,有效验证仿真模型的正确性,首先建立了基于5 000V电磁斥力机构样机的二维仿真模型。然后,分别采用压电式加速度传感器、磁栅式位移传感器以及直线位移传感器对样机的运动轨迹进行实测,通过仿真结果与几种测量结果的对比,验证了后两种测量手段的准确性与可靠性以及基于Ansoft有限元仿真软件建立的二维仿真模型的正确性。最后,高速摄像完成了对机构样机的微观动态观测,同时分析出机械件加工和安装的不精密是导致试验波形出现不同程度上翘的主要原因。     

群英谱

王昌荣:勇挑重担的带头人熟悉王昌荣的人都说,他身上有一股子山东人特有的朴实性格:默默少语、发奋拼搏。任总代表7年,工作几经变化,多次面对困难和压力,他勇挑重担,不畏难、不言难,总是用成绩述职。他和战友们一起风雨同舟,团结奋进,唱响了“质量高于一切”的主旋律,实现了多艘常规潜艇泵水试验全过程耐压体及所有舷侧安装件均“一次成功、滴水不漏”,创造了海军装备建造史上的多项第一,实现了建造新型潜艇的“加速度”奇迹。     

灵敏度和偏移补偿的MEMS压阻式加速度传感器

针对传感器中存在的灵敏度和偏移补偿问题,提出了一种新的MEMS压阻式加速度传感器设计,它由一个传感器和一个总的接口电路构成,可用0.18μm商用CMOS工艺实现设计。传感器结构由8个硼扩散结晶体压敏电阻连接起来构成一个惠斯通电桥来感知加速度;接口电路由一个主放大器和传感器灵敏度及温度偏移补偿电路构成;实验结果表明,传感器具有很高的在轴加速度灵敏度和灵敏度补偿效果,整个系统具有可达5 k Hz的可扩展的系统带宽,而且偏移估计误差减少到了±10μV以内。     

引信惯性加速度开关的设计

针对引信中的普通开关无法满足在碰靶时高过载下可靠接通电路,设计了一种机械式惯性加速度开关,利用炮弹发射时的后座加速度过载使其闭合并且自锁,在碰靶的反向高过载下能保持锁定状态,使电路有效、可靠地接通。仿真结果表明,该开关可以实现可靠闭合自锁。     

地球扰动引力对弹道导弹命中精度影响的等效补偿理论

为消除地球扰动引力的影响、提高弹道导弹的命中精度,根据地球扰动引力对弹道导弹运动影响的特性与控制系统理论,建立不直接补偿地球扰动引力对导弹运动参数的影响却能满足命中精度要求的等效补偿理论。根据不同补偿方式与补偿量的特点,提出嵌入式、分步式、分段式等补偿模式,为补偿地球扰动引力对导弹运动的影响提供了一个通用框架和理论基础。     

GPS动态定位与H_∞滤波算法

GPS动态定位的数据处理中通常应用基于"当前"加速度模型的卡尔曼滤波,而实际测量定位中难以保证卡尔曼滤波要求的动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际;另一方面,GPS信号易受干扰,因而容易出现观测误差.针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差和观测误差时的H∞滤波,与卡尔曼滤波相比,原理易于理解,在实际中也很容易实现, 减少了计算量且提高了滤波精度.     

轨道不平顺对单轨橇车结构动力影响分析

火箭橇轨道垂向不平顺是橇车运动过程中产生振动的主要因素.本文利用改进周期图法计算了不平顺数据的功率谱密度,基于谐波函数叠加的方法重构了轨道垂向不平顺特征,并以某型单轨橇车为例,应用拉格朗日方程计算其动力特征参数.结果表明:最大速度的相对误差约为5.4％,质心垂向加速度数值与实际检测值基本一致.该方法可应用于指导试验方案...     

基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构

缺陷重构,即从漏磁信号反演出铁磁性材料的缺陷轮廓或几何参数,是漏磁无损评估中的一个重要研究方向。针对缺陷漏磁信号特征及缺陷轮廓特征的复杂性,提出基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构方法。依据磁偶极子模型理论分析提取实测漏磁信号有效信息段,径向基函数神经网络作为前向模型,引力搜索算法作为迭代算法,利用其在高维解空间中避免陷入局部最优的能力,得到最优缺陷轮廓,实现缺陷重构。仿真和实验结果表明,基于引力搜索算法的缺陷重构方法能提高重构精度和效率,具有较高的实用价值。     

基于加速度的马尔可夫参数自适应IMM算法

针对标准的交互式多模型算法(IMM)模型切换存在滞后性,使得目标机动改变时跟踪误差增大的问题,提出了一种基于加速度的自适应转移概率矩阵的IMM算法。该算法通过当前时刻IMM算法输出的加速度估计值,得到相应的修正因子,修正下一时刻的转移概率矩阵,使得模型切换速度加快,减小目标机动时的跟踪误差。最后通过仿真实验证明,改进的IMM算法能够有效减小目标机动改变时跟踪误差,提高模型切换速度,同时还指出了该算法的适应范围。