温淑焕
- 作品数：61 被引量：154H指数：8
- 供职机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省科技攻关计划国家自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺文化科学更多>>
- 基于Elman网络的广义预测控制快速算法被引量：2
- 2009年
- 将广义预测控制与Elman网络结合起来,提出了一种新的广义预测控制快速算法,首先用Elman网络对非线性系统进行辨识,建立预测模型,然后该算法引入了一种约束矩阵,约束矩阵的引入避免了矩阵求逆的计算,提高了系统的响应速度,最后通过对一个非线性系统的仿真验证了该方法的快速性和实用性。
- 温淑焕王哲刘福才
- 关键词：广义预测控制快速性
- 基于BP网络的广义预测控制在冷连轧张力控制系统中的应用
- 本文针对GPC在冷连轧张力控制中受到的实时性限制,提出使用神经网络承担大部分计算任务的方案,此方法适于单片机计算完成,大大提高了应用的实时性.通过对冷连轧恒张力控制的仿真,比较其计算量和效果,说明此方法在提高实时性的同时...
- 王成光马昕温淑焕李惠光
- 关键词：广义预测控制神经网络实时性冷连轧
- 文献传递
- 一种适应于受伤人员的拖拽运输中避免二次损伤的方法
- 本发明公开了一种适应于受伤人员的拖拽运输中避免二次损伤的方法，属于灾难救援技术领域，包括：安装上颈部传感器，设定上颈部损伤指标和避免上颈部损伤准则；安装下颈部传感器，设定下颈部损伤指标和避免下颈部损伤准则；安装腰部传感器...
- 温淑焕孙湃田博
- 广义预测控制快速算法研究及其应用被引量：6
- 2009年
- 近年来广义预测控制在工业控制过程中得到了广泛的应用,但是由于其控制律的计算需要求解Diophantine方程和求解逆矩阵,不适合应用在实时性要求高的领域,因此限制了它的应用范围。改进的广义预测控制算法解决了计算量大的问题,提高了快速性。
- 刘福才王哲温淑焕
- 关键词：广义预测控制DIOPHANTINE方程
- 桥式天车机械系统自适应解耦滑模控制研究
- 2019年
- 基于拉格朗日方程建立了桥式天车机械系统的动力学模型,并对建立的动力学模型进行简化分析,为控制器的设计奠定了理论基础。首先,针对桥式天车机械系统建模时存在的耦合性问题,构建新型饱和函数;其次,基于构建的新型饱和函数,设计出解耦滑模控制器,用来实现负载运送过程中桥式天车的快速定位与负载的消摆;然后,引入自适应参数,用来削弱了解耦滑模控制器控制过程中由于开关增益造成的系统抖振问题;最后基于桥式天车机械系统的动力学模型进行模拟仿真。仿真实验结果表明基于自适应参数而设计的解耦滑模控制器具有良好的控制性能,并且能够提高机械系统的动态特性。
- 张志明张志明郑维谢平王洪斌温淑焕温淑焕
- 关键词：计量学自适应参数解耦控制滑模控制
- 一种适应于受伤人员的拖拽运输中避免二次损伤的方法
- 本发明公开了一种适应于受伤人员的拖拽运输中避免二次损伤的方法，属于灾难救援技术领域，包括：安装上颈部传感器，设定上颈部损伤指标和避免上颈部损伤准则；安装下颈部传感器，设定下颈部损伤指标和避免下颈部损伤准则；安装腰部传感器...
- 温淑焕孙湃田博
- 受限机器人的神经鲁棒力／位置控制
- 考虑了受限机器人的力／位置鲁棒控制问题。首先使用微分几何方法,将受限机器人力／位置控制的动力学模型,转化为非线性系统。然后应用输入输出线性化方法以及Lyapunov函数法,推导出鲁棒跟踪控制器。所获得的控制器可确保系统按...
- 王洪瑞郭继丽温淑焕
- 关键词：非线性系统神经网络鲁棒控制
- 文献传递
- 基于ROS的移动机器人自主建图与路径规划被引量：24
- 2022年
- 为了提高机器人的自主导航性能,设计了基于ROS的移动机器人自主建图与路径规划系统.通过2D激光雷达获取周围环境信息,利用姿态传感器(IMU)获取机器人的姿态和加速度信息,利用Gmapping算法实现机器人的自主定位与建图,利用基于头尾双向搜索的A*算法进行全局路径规划,采用DWA算法完成局部避障工作.结果表明,所提算法可使机器人完成构建地图以及自主导航任务,提高导航系统的自主性能以及工作效率.
- 温淑慧问泽藤刘鑫温淑焕
- 关键词：移动机器人路径规划A*算法
- 一种基于2R1T并联机构的五自由度混联机器人
- 一种基于2R1T并联机构的五自由度混联机器人，其包括固定平台、移动平台、L型立架、动平台、三条支链和单自由度摇摆头，其中固定平台上面设有移动平台，在固定平台侧面设有L型立架，在该L型立架顶平台和动平台之间设有三条支链，在...
- 赵永生张东胜许允斗姚建涛顾伟栋温淑焕
- 基于双路径特征提取网络的三维点云分割算法
- 2023年
- 三维点云分割是点云处理的一项关键任务,其作为场景理解的重要步骤,在机器人、自动驾驶等多个领域中得到了愈发广泛的应用和关注。本文针对点云具有的无序性和变密度等难点,使用核点卷积算子和点云展平卷积算子构造了相互增强的双路径特征提取网络。结合预处理模块、残差式特征融合模块及空间、通道注意力模块以编码器-解码器式的架构,提出了可以实现点云分类和分割的双任务神经网络算法。在ModelNet40分类数据集和S3DIS、SemanticKITTI分割数据集上进行实验,与当前最新算法的精度对比显示,所提算法在点云分类和分割任务上具有先进性能。另外,消融实验的结果证明了本文所提出的双路径特征提取网络与注意力模块结合的有效性和可行性。
- 李鹏江温淑焕
- 关键词：三维点云点云分割
