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基于視覺(jué)引導(dǎo)的SCARA機(jī)器人自動(dòng)裝配系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

現(xiàn)有生產(chǎn)線(xiàn)工業(yè)機(jī)器人抓取點(diǎn)固定，工件只能以固定的姿態(tài)提前擺放在固定的位置，這種裝配模式很難滿(mǎn)足復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)要求且效率低下。設(shè)計(jì)了基于視覺(jué)引導(dǎo)的機(jī)器人裝配系統(tǒng)改進(jìn)原有系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了工件的快速識(shí)別、定位以及姿態(tài)確定功能；設(shè)計(jì)了抓放系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了工件的精確抓取和安裝功能；采用Visual Studio的MFC開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)圖像處理算法，并利用Socket通信將坐標(biāo)和姿態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送給機(jī)器人。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性和快速性，可以滿(mǎn)足生產(chǎn)的要求，大幅提高生產(chǎn)效率。

發(fā)表于：6/5/2017

動(dòng)態(tài)頻譜抗干擾系統(tǒng)中跳頻序列研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

現(xiàn)有的跳頻序列，由于綜合性能不均衡，參數(shù)無(wú)法實(shí)時(shí)改變，無(wú)法直接應(yīng)用于動(dòng)態(tài)頻譜抗干擾系統(tǒng)中，因此迫切需要研究一種適用于動(dòng)態(tài)頻譜抗干擾系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)跳頻序列。基于m偽隨機(jī)序列，提出了一種頻率數(shù)可根據(jù)通信環(huán)境實(shí)時(shí)變化的跳頻序列。仿真結(jié)果表明，與基于固定參數(shù)的頻率自適應(yīng)跳頻序列相比，動(dòng)態(tài)跳頻序列在均勻性、隨機(jī)性、漢明相關(guān)性等方面均具有更好的性能。

發(fā)表于：6/4/2017

射頻識(shí)別中確定性防碰撞算法研究[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

先對(duì)RFID系統(tǒng)中的確定性防碰撞算法BS的工作原理進(jìn)行介紹，同時(shí)對(duì)基于BS的改進(jìn)算法原理做分析；然后介紹了QT算法工作原理，并對(duì)基于QT算法的改進(jìn)算法工作原理做了分析；最后結(jié)合作者自身的經(jīng)驗(yàn)對(duì)未來(lái)確定性防碰撞算法可以繼續(xù)進(jìn)行研究的方向給出建議，對(duì)確定性防碰撞算法的后續(xù)研究具有一定的參考價(jià)值。

發(fā)表于：6/4/2017

一種改進(jìn)的粒子群算法在WSN中的定位研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題,采用RSSI測(cè)距技術(shù)測(cè)量未知節(jié)點(diǎn)之間的距離,并采用粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,針對(duì)粒子群算法的不足,首先通過(guò)引入動(dòng)態(tài)擾動(dòng)因子和懲罰函數(shù)提高算法的性能,其次采用距離誤差修正和修正定位誤差模型來(lái)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)定位的效果。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)將所提算法與基本粒子群算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明所提算法在算法的收斂性能和定位精度上取得了比較好的效果,提高了節(jié)點(diǎn)的定位效果。

發(fā)表于：6/4/2017

基于離線(xiàn)編程技術(shù)的噴涂機(jī)器人第七軸開(kāi)發(fā)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

基于離線(xiàn)編程技術(shù)的噴涂機(jī)器人軌跡生成已成為噴涂機(jī)器人控制方法的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的六軸機(jī)器人軌跡生成方案的分析和研究，提出了在噴涂軌跡設(shè)計(jì)中增加第七軸的方案。該方案通過(guò)改變六軸機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方式擴(kuò)展了機(jī)器人的可達(dá)空間，使其能夠完成復(fù)雜工件曲面的噴涂。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的六軸機(jī)器人軌跡生成方案相比，所提出的方案對(duì)于復(fù)雜曲面的噴涂效果更好，更適于實(shí)際工業(yè)應(yīng)用。

發(fā)表于：6/2/2017

基于ZigBee的快遞監(jiān)管系統(tǒng)[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)快遞業(yè)需要大量人力完成快件的地區(qū)分揀、信息核對(duì)、派送的問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)快遞行業(yè)自動(dòng)化、智能化，減少勞動(dòng)力的投入，提高快遞業(yè)運(yùn)作效率，設(shè)計(jì)了一種新型智能快遞監(jiān)管系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用ZigBee組網(wǎng)技術(shù)，建立了協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)和與快件綁定的電子標(biāo)簽終端節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)快件的高效管理、自動(dòng)分揀和快速查找。通過(guò)可靠通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)的高效穩(wěn)定傳輸，設(shè)計(jì)加工了自動(dòng)分揀機(jī)械裝置，有效融合了通信技術(shù)與自動(dòng)化技術(shù)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了快件自動(dòng)分揀和派件過(guò)程中的快速查找，大大提高了物流效率。

發(fā)表于：6/2/2017

螢火蟲(chóng)時(shí)間同步算法的擁堵避免機(jī)制研究[MEMS|傳感技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)多機(jī)器人中分布式螢火蟲(chóng)時(shí)間同步方法在網(wǎng)絡(luò)接近同步時(shí)，導(dǎo)致同步報(bào)文沖突，加劇導(dǎo)致信道擁堵等問(wèn)題，提出了一種螢火蟲(chóng)時(shí)間同步算法的擁堵避免機(jī)制，采用簡(jiǎn)化相位模型進(jìn)行同步，并將耦合信號(hào)隨機(jī)分布在整個(gè)相位增長(zhǎng)過(guò)程中，有效解決了通信報(bào)文沖突的問(wèn)題。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了同步策略的有效性，證明了其在高節(jié)點(diǎn)密度網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中能夠加速同步進(jìn)程，極大地緩解報(bào)文沖突，取得良好的同步效果。

發(fā)表于：6/1/2017

反激式微型逆變器新型功率解耦電路控制策略的研究[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

針對(duì)光伏并網(wǎng)微型逆變器中光伏電池的輸出功率所含有兩倍的工頻功率脈動(dòng)問(wèn)題，提出了一種新型功率解耦電路，可以有效地減小解耦電容的容量，使整個(gè)微型逆變器的壽命得到延長(zhǎng)。詳細(xì)分析了交錯(cuò)反激式微型逆變器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組成、工作過(guò)程及微型逆變器功率解耦的基本原理，并對(duì)目前較常用的三類(lèi)功率解耦電路的工作方式及優(yōu)缺點(diǎn)做了對(duì)比；對(duì)提出的功率解耦電路的兩個(gè)工作模式及控制策略進(jìn)行了詳細(xì)分析，最后，在MATLAB仿真軟件中搭建了帶有功率解耦電路的交錯(cuò)反激式微型逆變器仿真模型，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)可得功率解耦電路可以有效抑制功率脈動(dòng)問(wèn)題，控制策略可以實(shí)現(xiàn)單位功率因數(shù)并網(wǎng)。

發(fā)表于：6/1/2017

Iphone8帶動(dòng)無(wú)線(xiàn)充電產(chǎn)業(yè)高飛，還需解決哪些技術(shù)難點(diǎn)？[嵌入式技術(shù)][消費(fèi)電子]

" ELEXCON2017深圳國(guó)際電子展今年開(kāi)始特設(shè)“無(wú)線(xiàn)充電專(zhuān)區(qū)”，邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外主流技術(shù)提供商以及新創(chuàng)技術(shù)公司參與。從即日起，ELEXCON2017將對(duì)無(wú)線(xiàn)充電和市場(chǎng)熱點(diǎn)持續(xù)追蹤報(bào)道，敬請(qǐng)留意！"

發(fā)表于：5/31/2017

三相可控整流并聯(lián)系統(tǒng)環(huán)流的抑制研究[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

三相可控整流并聯(lián)電路中由于控制與器件不能實(shí)時(shí)響應(yīng)、零序開(kāi)關(guān)占空比不同步和器件參數(shù)不相同等將導(dǎo)致環(huán)流的產(chǎn)生。采用一種統(tǒng)一電壓調(diào)節(jié)器控制方法，即將各并聯(lián)模塊的外環(huán)電壓調(diào)節(jié)器獨(dú)立出來(lái)，形成統(tǒng)一電壓調(diào)節(jié)器，通過(guò)對(duì)并聯(lián)系統(tǒng)閉環(huán)電流的控制實(shí)現(xiàn)三相可控整流器的并聯(lián)均流。對(duì)三相PWM整流并聯(lián)系統(tǒng)進(jìn)行了小信號(hào)建模，分析了其環(huán)流產(chǎn)生的原因，通過(guò)仿真驗(yàn)證了環(huán)流為0.12 mA，輸出直流電壓紋波電壓為輸出電壓的0.2%；同時(shí)負(fù)載突變時(shí)，0.03 s內(nèi)電壓值就恢復(fù)到給定值，其輸出直流電壓的變化量為2.8％，有較好的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：5/31/2017

基于次優(yōu)解集擾動(dòng)IWD的PID鋰電池均衡充電控制[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

為實(shí)現(xiàn)串聯(lián)鋰電池組充電均衡控制，提出基于次優(yōu)解集擾動(dòng)智能水滴算法(IWD)的PID鋰電池均衡充電控制策略。首先，對(duì)鋰電池的充電均衡電路進(jìn)行研究，給出具有單均衡器設(shè)置的PID充電控制結(jié)構(gòu)圖，并討論了不同情形下的均衡控制策略；其次，針對(duì)PID參數(shù)整定問(wèn)題，引入智能水滴算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，為提高其優(yōu)化性能，利用次優(yōu)解集和混沌擾動(dòng)提高水滴進(jìn)化的多樣性，提高進(jìn)化精度和效率；最后，通過(guò)MATLAB/Simulink仿真，對(duì)所提出的鋰電池均衡充電控制策略的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證，均衡后的電壓曲線(xiàn)擬合分布更為集中，所用時(shí)間更短。

發(fā)表于：5/31/2017

防止OFDM天線(xiàn)放大器峰值削波的AMAPR幀加權(quán)方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

OFDM系統(tǒng)由于子載波數(shù)目龐大，具有較大的動(dòng)態(tài)信號(hào)范圍和非常高的峰均功率比（PAPR）,往往造成天線(xiàn)放大器的非線(xiàn)性失真和峰值削波,從而增加系統(tǒng)的誤碼率。較為先進(jìn)的算法是利用峰值因數(shù)PAR對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行加權(quán)，降低了峰均功率比PAPR，但該算法使得輸入信號(hào)大幅衰減，信噪比迅速減小，誤碼率增加?；谏鲜鰡?wèn)題，提出新的，利用AMAPR（信號(hào)峰值與天線(xiàn)放大器極大值比）進(jìn)行幀加權(quán)的計(jì)算方法，當(dāng)某一幀最大功率大于放大器的線(xiàn)性區(qū)間，再對(duì)該幀實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性補(bǔ)償方法。逐幀計(jì)算加權(quán)系數(shù)，盡最大可能提高輸入信號(hào)的信噪比。通過(guò)仿真，驗(yàn)證了AMAPR幀加權(quán)算法能防止峰值削波，改進(jìn)誤碼率性能，防止信號(hào)的大幅度衰減，實(shí)現(xiàn)了低成本天線(xiàn)放大器的線(xiàn)性補(bǔ)償。

發(fā)表于：5/27/2017

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能冰箱果蔬圖像識(shí)別的研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

智能冰箱物體識(shí)別主要涉及對(duì)水果和蔬菜的識(shí)別，冰箱中果蔬數(shù)量繁多，光照不均，環(huán)境復(fù)雜，對(duì)此提出了一種用于處理該類(lèi)識(shí)別問(wèn)題的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)采用ReLU作為激活函數(shù)，它比傳統(tǒng)的Sigmoid函數(shù)具有更強(qiáng)的稀疏能力和更大的梯度值，能夠極大地加速網(wǎng)絡(luò)收斂。隱含層中引入隨機(jī)Dropout，使得某些節(jié)點(diǎn)不工作，減少節(jié)點(diǎn)間的“共同適應(yīng)”，降低網(wǎng)絡(luò)對(duì)某一局部特征的過(guò)擬合，可減少網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度并有效提升識(shí)別率。網(wǎng)絡(luò)采用帶動(dòng)量項(xiàng)的基于梯度下降的反向傳播算法，避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值，提高識(shí)別率。最后通過(guò)用Supermarket Produce Dataset數(shù)據(jù)集模擬冰箱果蔬圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文方法的有效性。

發(fā)表于：5/27/2017

基于深度學(xué)習(xí)和量子遺傳算法的電池SoC估算方法研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)是電池的重要特性，針對(duì)淺層學(xué)習(xí)算法的不足，提出了深度學(xué)習(xí)理論與量子遺傳相結(jié)合的算法以提高估算結(jié)果的正確性。該算法能夠自動(dòng)從樣本中提取更加抽象、更具表達(dá)能力的特征，實(shí)現(xiàn)輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜非線(xiàn)性映射；量子遺傳算法自動(dòng)尋優(yōu)，得到每個(gè)RBM輸出估算值的權(quán)值。通過(guò)對(duì)電池SoC訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的估算，與BP訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)估算結(jié)果對(duì)比，得出本文所提的DBNQGA算法網(wǎng)絡(luò)估計(jì)精度更高。

發(fā)表于：5/27/2017

改進(jìn)的暗原色先驗(yàn)單幅行車(chē)視頻圖像去霧方法[嵌入式技術(shù)][智能交通]

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)行車(chē)視頻中單幅霧霾圖像的快速去霧，針對(duì)現(xiàn)有暗原色先驗(yàn)去霧方法在局部明亮區(qū)域存在透射率估算過(guò)低、算法效率低等問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的去霧方法。該方法在處理不同的像素點(diǎn)時(shí)，通過(guò)設(shè)定門(mén)限值，使得門(mén)限值范圍內(nèi)的區(qū)域保持原透射率不變，不在門(mén)限值范圍內(nèi)的區(qū)域使用邊界條件限定，結(jié)合調(diào)整參數(shù)重新計(jì)算透射率，求出更準(zhǔn)確的自適應(yīng)透射率圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種方法修正了錯(cuò)誤估算的透射率，克服了原算法在處理這些區(qū)域時(shí)產(chǎn)生的色彩失真，生成了高質(zhì)量的無(wú)霧圖像。

發(fā)表于：5/27/2017