基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規(guī)則的智能機器人運動規(guī)劃方法 ．該方法運用了基于調(diào)和函數(shù)分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規(guī)則 可減少推導勢能函數(shù)所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統(tǒng)發(fā) 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現(xiàn)最碰．建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環(huán)系統(tǒng)和模糊控制器 的穩(wěn)定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結(jié) 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優(yōu)越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規(guī)則；人工勢能場；動態(tài)避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞r(nóng)I1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時間： 2022-02-15
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基于LabVIEW2012FPGA模式的數(shù)據(jù)采集和存儲系統(tǒng)摘 要：為了提高數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)精度，減少開發(fā)成本，提高開發(fā)效率，基于LabVIEW虛擬儀器開發(fā)工具研究并設計了一 種數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用FPGA編程模式和網(wǎng)絡流技術(shù)實現(xiàn)大批量數(shù)據(jù)實時傳輸，并對數(shù)據(jù)進行分析處理和存儲。系 統(tǒng)硬件采用美國NI實時控制器CRIO?9025，實現(xiàn)16路數(shù)據(jù)可靠采集與存儲。實驗仿真及實際運行結(jié)果表明該數(shù)據(jù)采集系 統(tǒng)能夠精確地對數(shù)據(jù)進行實時采集以及分析處理，達到了項目要求。 關(guān)鍵詞：FPGA；FIFO；網(wǎng)絡流；數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；SQL數(shù)據(jù)庫 中圖分類號：TN98?34 文獻標識碼：A 文章編號：1004?373X（2014）14?0142?04 Data acquisition and storage system based on LabVIEW 2012FPGA pattern WANG Shu?dong1,2 ，WEI Kong?zhen1 ，LI Xiao?pei1 （1. College of Electrical and Information Engineering，Lanzhou University of Technology，Lanzhou 730050，China； 2. Gansu Key Laboratory for Advanced Industrial Process Control，Lanzhou 730050，China）
標簽： labview fpga 數(shù)據(jù)采集
上傳時間： 2022-02-18
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5G通信系統(tǒng)中massive-MIMO-FBMC技術(shù)的結(jié)合概述摘要為了應對第五代移動通信（5G）中更高數(shù)據(jù)率和更低時延的需求，大規(guī)模MIMO （massive multiple-input multiple-output）技術(shù)已經(jīng)被提出并被廣泛研究。大規(guī)模 MIMO技術(shù)能大幅度地提升多用戶網(wǎng)絡的容量。而在5G中的帶寬研究方面，特別 是針對碎片頻譜和頻譜靈活性問題，現(xiàn)有的正交頻分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技術(shù)不可能應對未來的挑戰(zhàn)，新的波形方案需要 被設計出來。基于此，F(xiàn)BMC（filter bank multicarrier）技術(shù)由于具有比OFDM低 得多的帶外頻譜泄露而被受到重視，并已被標準推進組IMT-2020列為5G物理層 的主要備選方案之一。 本文首先回顧了5G中波形設計方案（主要是FBMC調(diào)制）和大規(guī)模多天線系 統(tǒng)（即massive MIMO）的現(xiàn)有工作和主要挑戰(zhàn)。然后，簡要介紹了基于Massive MIMO的FBMC系統(tǒng)中的自均衡性質(zhì)，該性質(zhì)可以用于減少系統(tǒng)所需的子載波數(shù) 目。同時，F(xiàn)BMC中的盲信道跟蹤性質(zhì)可以用于消除massive MIMO系統(tǒng)中的導頻 污染問題。盡管如此，如何將FBMC技術(shù)應用于massive MIMO系統(tǒng)中的誤碼率、 計算復雜度、線性需求等方面仍然不明確，未來更多的研究工作需要在massive MIMO-FBMC方面展開來。 關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO；FBMC；自均衡；導頻污染；盲均衡
標簽： 5G 通信系統(tǒng)
上傳時間： 2022-02-25
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（1）介紹了模擬電路故障診斷技術(shù)發(fā)展和現(xiàn)狀，對現(xiàn)有的主要診斷方法以及近年來先進的神經(jīng)網(wǎng)絡理論和技術(shù)以及數(shù)據(jù)融合技術(shù)在模擬電路故障診斷領(lǐng)域中的應用進行了簡單的論述（2）對神經(jīng)網(wǎng)絡方法的基本原理及其在模擬電路故障診斷中的優(yōu)勢進行了詳細的介紹，包括神經(jīng)網(wǎng)絡的分類和神經(jīng)網(wǎng)絡的學習規(guī)則。詳細說明在電路故障診斷中應用最廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)的設計、訓練和測試方法，并對一個兩級RC耦合放大器電路例進行了測試、神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和診斷。（3）介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的概念、優(yōu)缺點、基本方法及其在各個領(lǐng)域的應用情況。然后對于數(shù)據(jù)融合具體方法，著重研究了 Bayes統(tǒng)計融合方法Dempster-Shafer證據(jù)理論融合方法以及模糊集理論融合方法。最后采用基于待定系數(shù)法的隸屬度構(gòu)造法以及模糊融合的方法對實例電路進行了故障診斷。（4）提出了一種新的利用包含元件直流特性信息的靜態(tài)工作點電壓和包含元件交流特性信息的不同頻率激勵下輸出電壓峰值與輸出電壓峰值的比值兩類信息進行數(shù)據(jù)融合診斷的方法，保證故障信息量的同時降低了獲取難度，應用模糊數(shù)學的理論，通過模糊變換將兩類故障信息通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡診斷得出的故障求屬度進行決策層的數(shù)據(jù)融合，較好的解決了了單神經(jīng)網(wǎng)絡診斷信息量不足，由于電路元件互相影響而產(chǎn)生的故障診斷不確定性的問題以及待融合故障信息隸屬度獲取困難的問題，使得診斷準確率得到較為明顯的提高本文提出的基于數(shù)據(jù)融合和神經(jīng)網(wǎng)絡的方法可以實現(xiàn)對模擬電路的故障進行準確實時快速診斷，具有一定的實用價值。關(guān)健詞：模擬電路；數(shù)據(jù)融合；神經(jīng)網(wǎng)絡；模糊集理論
標簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-17
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半導體物理學 劉恩科 第六版本書較全面地論述了半導體物理的基礎知識。全書共13章，主要內(nèi)容為：半導體的晶格結(jié)構(gòu)和電子狀態(tài)；雜質(zhì)和缺陷能級；載流子的統(tǒng)計分布；載流子的散射及電導問題；非平衡載流子的產(chǎn)生、復合及其運動規(guī)律；pn結(jié)；金屬和半導體的接觸；半導體表面及MIS結(jié)構(gòu)；半導體異質(zhì)結(jié)構(gòu)；半導體的光、熱、磁、壓阻等物理現(xiàn)象和非晶態(tài)半導體。本書可作為工科電子信息類微電子技術(shù)、半導體器件專業(yè)學生的教材，也可供從事相關(guān)專業(yè)的科技人員參考叢編項：普通高等教育"十一五"國家級規(guī)劃教材
標簽： 半導體物理學
上傳時間： 2022-03-19
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隨著物理治療在現(xiàn)代醫(yī)學中越來越廣泛的應用，電療、光療以及磁療等物理治療設備的研究逐步受到人們的重視。短波治療是一種高頻電療法，具有消除組織炎癥、促進細胞代謝等顯著作用。目前，市場上短波治療設備般基于多級放大的原理，具有效率低、損耗大等缺點，因此，設計一種高效、低損耗的短波治療設備具有重要的研究意義本課題設計一款短波治療儀設備。該系統(tǒng)利用E類高效功放電路作為射頻信號源，通過 Pspice軟件將設計的E類功放仿真驗證，實現(xiàn)輸出頻率為2712MHz，輸出最大功率50W的射頻信號源發(fā)生電路。系統(tǒng)利用電壓和電流互感耦合器以及檢波電路設計一種駐波比檢測電路，經(jīng)驗證達到很好的檢測效果。在阻抗自動匹配電路模塊中，通過繼電器控制T型匹配網(wǎng)絡中串聯(lián)以及并聯(lián)的電容陣列，實現(xiàn)阻抗的自動匹配，并利用 Matlab對r型匹配網(wǎng)絡的匹配區(qū)域進行仿真驗證。中央處理器部分電路作為控制單元，將駐波比檢測電路中檢測到的電壓駐波比進行處理，根據(jù)處理結(jié)果去調(diào)整繼電器開關(guān)狀態(tài)，從而對匹配網(wǎng)絡的匹配狀況進行實時調(diào)整。在射頻信號源和匹配網(wǎng)絡之間，利用傳輸線變壓器對射頻信號源和輸出進行電器隔離。此外，設計一種基于分步原理的阻抗匹配方法，在保證匹配速度的同時，也確保了匹配精度達到較好的匹配效果。最后，對短波治療儀整體設備進行測試，結(jié)果表明該短波治療儀電路達到預期設計目標.關(guān)鍵詞：E類功率放大；駐波比檢測；自動阻抗匹配；匹配網(wǎng)絡；阻抗匹配算法
上傳時間： 2022-03-24
上傳用戶：XuVshu
靜電放電（Electrostatic Discharge，ESD）是構(gòu)成集成電路可靠性的主要因素之一，存在于生產(chǎn)到使用的每一個環(huán)節(jié)，并成為開發(fā)新一代工藝技術(shù)的難點之一，近年來，對ESD的研究也因而越來越受到重視，仿真工具在ESD領(lǐng)域的應用使得ESD防護的研究變得更為便利，可大幅縮短研發(fā)周期然而，由于ESD現(xiàn)象復雜的物理機制，極端的電場及溫度條件，以及ESD仿真中頻繁的不收斂現(xiàn)象，都使得FSD的仿真變得極為困難本文詳細闡述了ESD的來源、造成的危害以及如何測試集成電路的防靜電沖擊能力，并基于 Sentaurus軟件，對ESD防護器件展開了的分析、研究，內(nèi)容包括1）掌握ESD保護的基本理論、測試方法和防護機理2）研究了工藝仿真流程的步驟以及網(wǎng)格定義在工藝仿真中的重要性，并對網(wǎng)格定義的方法進行了探討3）硏究了器件仿真流程以及器件仿真中的物理模型和模型函數(shù)，并對描述同一物理機制的的各種不同模型展開對比分析.主要包括傳輸方程模型、能帶模型、各種遷移率退化模型、雪崩離化模型和復合模型4）研究了雙極型晶體管和可控硅（Silicon Controlled rectifier，SCR）防護器件的仿真，并通過對仿真結(jié)果的分析，研究了ESD保護器件在ESD應力作用下的工作機理關(guān)鍵詞：靜電放電；網(wǎng)格；器件仿真；雙極型晶體管；可控硅
上傳時間： 2022-03-30
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純電動汽車是未來汽車行業(yè)發(fā)展的主要方向之一，因其節(jié)能、環(huán)保等優(yōu)點已得到國家政策的大力支持推廣。在電動汽車市場化進程中，配套充電設施的規(guī)劃與建設將決定其發(fā)展速度和力度。所以研究在充電站系統(tǒng)中如何向用戶提供可靠、便捷、安全的充電服務成為了保障充電站功能實現(xiàn)的重要趨勢本文依托山東大為電氣有限公司研究生聯(lián)合培養(yǎng)工作站的項目“電動汽車充電站及其管理系統(tǒng)”，針對電動汽車交流充電樁的具體運營需求，基于項目對電動汽車交流充電樁的軟硬件設計，提出了采用CPU卡為媒介為用戶提供刷卡充電消費服務。首先針對項目應用需求設計CPU卡的卡上文件系統(tǒng)、安全體系、文件訪問流程以及讀卡器終端與卡片信息交互的方式對CPU卡的應用進行了方案設計；并基于ARM主控板和 Linux嵌入式系統(tǒng)設計了交流充電樁的IC卡應用設計方案，并編寫了充電樁刷卡消費應用程序，通過測試證實可完成卡片識別、用戶身份認證、正確計費及意外情況處理等功能：最后在電動汽車充電站管理系統(tǒng)的理念下采用C#面向?qū)ο箝_發(fā)語言及 SQLserver數(shù)據(jù)庫設計用戶信息管理的實現(xiàn)方案，通過對系統(tǒng)數(shù)據(jù)表的規(guī)劃、對CPU卡的操作流程設計以及界面功能的編程實現(xiàn)用戶信息管理系統(tǒng)的功能。關(guān)鍵詞：電動汽車；充電站；CPU卡；用戶信息管理全球能源危機以及環(huán)境污染問題越來越受到各國人民的重視，在此背景下電動汽車以其低于傳統(tǒng)燃料汽車的噪聲與污染，以及其易于操縱、維修、低運行成本等優(yōu)點，迅速贏得了世界上許多發(fā)達國家和各大著名汽車廠商的關(guān)注，并成為其大力研究開發(fā)與推廣的重點。而伴隨著電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，其配套充電設施與充電服務也將隨之成為各國相關(guān)科研人員致力研究的方向
標簽： 充電樁
上傳時間： 2022-04-01
上傳用戶：XuVshu
摘要：以N溝道増強型場效應管為核心，基于H橋PWM控制原理，設計了一種直流電機正反轉(zhuǎn)調(diào)速驅(qū)動控制電路，滿足大功率直流電機驅(qū)動控制。實驗表明該驅(qū)動控制電路具有結(jié)構(gòu)簡單、驅(qū)動能力強、功耗低的特點。關(guān)鍵詞：N溝道增強型場效應管；H橋；PWM控制；電荷泵；功率放大；直流電機1引言長期以來，直流電機以其良好的線性特性、優(yōu)異的控制性能等特點成為大多數(shù)變速運動控制和閉環(huán)位置伺服控制系統(tǒng)的最佳選擇。特別隨著計算機在控制領(lǐng)域，高開關(guān)頻率、全控型第二代電力半導體器件（GTR、GTO、MOSFET.、IGBT等）的發(fā)展，以及脈寬調(diào)制（PWM直流調(diào)速技術(shù)的應用，直流電機得到廣泛應用。為適應小型直流電機的使用需求，各半導體廠商推出了直流電機控制專用集成電路，構(gòu)成基于微處理器控制的直流電機伺服系統(tǒng)。但是，專用集成電路構(gòu)成的直流電機驅(qū)動器的輸出功率有限，不適合大功率直流電機驅(qū)動需求。因此采用N溝道増強型場效應管構(gòu)建H橋，實現(xiàn)大功率直流電機驅(qū)動控制。該驅(qū)動電路能夠滿足各種類型直流電機需求，并具有快速、精確、高效、低功耗等特點，可直接與微處理器接口，可應用PWM技術(shù)實現(xiàn)直流電機調(diào)速控制。2直流電機驅(qū)動控制電路總體結(jié)構(gòu)直流電機驅(qū)動控制電路分為光電隔離電路、電機驅(qū)動邏輯電路、驅(qū)動信號放大電路、電荷泵路、H橋功率驅(qū)動電路等四部分，其電路框圖如圖1所示。由圖可以看出，電機驅(qū)動控制電路的外圍接口簡單。其主要控制信號有電機運轉(zhuǎn)方向信號Dir電機調(diào)速信號PWM及電機制動信號 Brake，vcc為驅(qū)動邏輯電路部分提供電源，Vm為電機電源電壓，M+、M-為直流電機接口。
上傳時間： 2022-04-10
上傳用戶：jiabin
基于STM32的嵌入式語音識別模塊設計摘要：介紹了一種以ARM 為核心的嵌入式語音識別模塊的設計與實現(xiàn)。模塊的核心處理單元選用ST公司的基于ARM Cortex—M3內(nèi)核的32位處理器STM32F103C8T6。本模塊以對話管理單元為中心，通過以LD3320芯片為核心的硬件單元實現(xiàn)語音識別功能，采用嵌入式操作系統(tǒng)~c／os—II來實現(xiàn)統(tǒng)一的任務調(diào)度和外圍設備管理。經(jīng)過大量的實驗數(shù)據(jù)驗證，本文設計的語音識別模塊具有高實時性、高識別率、高穩(wěn)定性的優(yōu)點。關(guān)鍵詞：ARM；語音識別；對話管理；LD3320；~,c／os—II引 言服務機器人以服務為目的，岡此人們需要一種更方便、更自然、更加人性化的方式與機器人交互，而不再滿足于復雜的鍵盤和按鈕操作。基于聽覺的人機交互是該領(lǐng)域的一個重要發(fā)展方向 ]。目前主流的語音識別技術(shù)是基于統(tǒng)計模式。然而，由于統(tǒng)計模型訓練算法復雜，運算量大，一般由工控機、PC機或筆記本來完成，這無疑限制了它的運用。嵌入式語音交互已成為目前研究的熱門課題l2 ]。嵌入式語音識別系統(tǒng)和PC機的語音識別系統(tǒng)相比，雖然其運算速度和內(nèi)存容量有一定限制，但它具有體積小、功耗低、可靠性高、投入小、安裝靈活等優(yōu)點，特別適用于智能家居、機器人及消費電子等領(lǐng)域。1 模塊整體方案及架構(gòu)語音識別的基本原理 如圖1所示。語音識別包括
上傳時間： 2022-04-30
上傳用戶：d1997wayne
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