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题名基于小波神经网络的水下机械臂控制方法
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作者
串俊刚
刘勇
沈涛
陈琪
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机构
宜宾职业技术学院
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出处
《机械管理开发》
2025年第7期293-296,299,共5页
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基金
宜宾职业技术学院科研平台——塔吊电机智能制造技术中心资助项目(ybzy20kypt10)
宜宾职业技术学院科技创新团队——智能终端产品智能制造技术创新团队资助项目(ybzy20cxtd01)
2024年宜宾职业技术学院科研课题“基于工业机器人的燃面自动化生产设备研发”(24ZRYB-04)。
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文摘
受到水下复杂环境的影响,机械臂关节角速度参数会变得不稳定,其作业会严重受到干扰。为确保机械臂能够一直顺畅、平稳地完成水下作业任务,提出一种基于小波神经网络的水下机械臂控制方法。利用陀螺仪实时采集水下机械臂关节运行角速度并实施滤波处理。基于PID设计双闭环控制器并利用小波神经网络对控制器的kp、ki、kd三个参数进行整定,实现双闭环控制器优化。以实际值和预期值之间的误差为输入,得出水下机械臂关节角速度控制量,实现机械臂精确控制。结果表明,与PID控制方法、模糊控制方法以及滑模控制方法相比,提出控制方法下的机械臂三个关节,无论是在静态水环境下中,还是在动态水环境中,曲线的拟合优度均大于三种对比方法且均在0.9以上,趋近于1,控制效果良好。
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关键词
小波神经网络
水下机械臂
PID双闭环控制器
角速度控制方法
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Keywords
wavelet neural network
underwater robotic arm
PID double closed-loop controller
angular velocity control method
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分类号
TP174.66
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于B氏距离准则的纹样提取方法
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作者
詹雨君
蔡春明
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机构
闽南科技学院艺术设计学院
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出处
《毛纺科技》
北大核心
2025年第5期39-44,共6页
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基金
泉州市社会科学规划课题(2023D64)。
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文摘
纹样是提花设计和编织的基础,针对传统纹样提取精细化程度不足的问题,提出一种基于B氏距离准则的纹样提取方法。对采集到的纹样图像进行实时灰度化、平滑去噪以及纹理去除处理,消除图像中的干扰信息;利用Canny算子法进行纹样边缘检测,绘制纹样轮廓曲线;提取纹样特征向量后计算特征间B氏距离,并基于B氏距离准则实现纹样的提取。实验结果表明:本文方法提取的4组纹样图像的Pratt品质因数均在0.9以上,提取精度均在95%以上。
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关键词
B氏距离准则
纹样
预处理
边缘轮廓
纹样提取
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Keywords
B-distance criterion
pattern
pre-processing,edge contour
pattern extraction
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分类号
TP174.66
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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