【摘 要】
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由于目前的机械臂容错控制无法自适应准确计算机械臂参数矢量,存在容错控制整体性能差、平均奖励值低和抗干扰能力差的问题,提出基于改进深度学习的多自由度机械臂容错控制方法.构建机械臂的自适应模型,构建机械臂的状态方程以及等效模型,完成机械臂参数矢量的计算,提高控制性能.改进BP神经网络,在参数矢量的帮助下不断训练机械臂样本数据,并在其中构建自适应滤波器,得出状态空间模型,以此获取多自由度机械臂容错控制器,通过一系列约束条件,生成机械臂的最优容错控制,实现多自由度机械臂容错控制.实验结果表明,所提方法的容错控制整
【机 构】
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赤峰学院数学与计算机科学学院,赤峰024000
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由于目前的机械臂容错控制无法自适应准确计算机械臂参数矢量,存在容错控制整体性能差、平均奖励值低和抗干扰能力差的问题,提出基于改进深度学习的多自由度机械臂容错控制方法.构建机械臂的自适应模型,构建机械臂的状态方程以及等效模型,完成机械臂参数矢量的计算,提高控制性能.改进BP神经网络,在参数矢量的帮助下不断训练机械臂样本数据,并在其中构建自适应滤波器,得出状态空间模型,以此获取多自由度机械臂容错控制器,通过一系列约束条件,生成机械臂的最优容错控制,实现多自由度机械臂容错控制.实验结果表明,所提方法的容错控制整体性能高、平均奖励值高和抗干扰能力好.
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提出一种基于LCD光固化3D打印技术支撑之间自动添加连接杆算法.其主要步骤包括:首先,遍历所有支撑,确定与当前最新支撑的距离在预设间距范围内的支撑,作为目标支撑.然后,计算连接杆的高度和预备添加连接杆的数量.最后从当前起始点开始,按照预设的角度和直径,在当前最新支撑和目标支撑之间逐步生成连接杆,直到达到预备添加数量.本算法通过在支撑上添加连接杆,可以有效提高支撑的稳定性,提高模型打印成功率和成型效果.并且,由于无需额外增加支撑的数量和体积,极大的节省了3D打印耗材,同时在3D模型打印完成后,也有效方便用户
传统谐波抑制自动控制方法对低压分布式电源并网中产生的微小谐波抑制效果较差,以PWM闭环控制为基础设计一种针对低压环境下分布式电源并网谐波抑制自动控制方法.根据分布式电源并网的特征建立分析模型,获取谐波可能出现的位置和分量,在模型上检测并网谐波,并对检测算法进行优化,将三相电流电压矢量转换为两相以方便分析,计算出基波正序分量后完成反变换,得到谐波参数,最后在电压电流闭环控制PWM的基础上实现谐波抑制自动控制.方法 性能验证结果表示:设计方法下得到的电压波形畸变率更低,且基本不存在高频谐波电压,与传统谐波抑制
在电磁干扰作用下,为使电流谐波、电压谐波的物理波形均呈现较为稳定的传输状态,从而抑制电磁信号的表现能力,提出数字化变电站智能电子设备电磁干扰自动控制方法.根据电场耦合强度、磁场耦合强度,确定公共阻抗耦合的行为量水平,完成数字化变电站智能电子设备的电磁特性分析.在此基础上,建立共模等效电路,从中选取关键电流与电压指标,作为电磁谐波量计算的必要数据参量,再联合已知的幅相抵消系数,实现电磁干扰行为自动控制策略的顺利应用.实验结果表明,随着新型自动控制方法的应用,电流谐波、电压谐波在电磁干扰作用下均能够呈现出相对
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