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公开(公告)号：CN102540881B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210035872.2
申请日：2012-02-17
Applicant: 国电科学技术研究院
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明基于柔性机械臂的偏微分模型的边界控制律的设计方法，它有五大步骤：步骤一：双连杆柔性机械臂动力学建模；步骤二：双连杆柔性机械臂动力学模型分解；步骤三：自适应边界控制律设计；步骤四：闭环系统全局稳定性的验证；步骤五：设计结束。本发明首先考虑到关节角运动和弹性振荡的频率不同，采用奇异摄动的方法将偏微分动力学模型分解为快慢子系统；然后，在慢子系统上设计慢自适应边界控制律，使关节电机能够运动到期望位置；在快子系统上设计快自适应边界控制律来抑制弹性振荡；最后，将快慢子系统组成混合控制器，实现双连杆柔性机械臂关节角和振荡的控制，保证闭环系统的全局稳定性。
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公开(公告)号：CN102622605B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210035385.6
申请日：2012-02-17
Applicant: 国电科学技术研究院
Abstract: 本发明一种表面肌电信号的特征提取及动作模式识别方法，它有五大步骤：步骤1.对采集到的不同动作的表面肌电信号进行分组；步骤2.对每组信号进行时域特征参数提取；步骤3.对提取的时域特征参数构建多参数的特征向量；步骤4.对不同动作的相同参数做横向比较并归一化处理；步骤5.用BP神经网络对特征向量进行训练和识别。本发明首先对表面肌电信号进行特征提取、构建多参数特征向量并进行横向归一化处理，在此基础上用BP神经网络进行模式识别，在一定范围内，使识别率达到100％。它在信号处理和模式识别领域里具有实用价值和良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN102622605A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210035385.6
申请日：2012-02-17
Applicant: 国电科学技术研究院
Abstract: 本发明一种表面肌电信号的特征提取及动作模式识别方法，它有五大步骤：步骤1.对采集到的不同动作的表面肌电信号进行分组；步骤2.对每组信号进行时域特征参数提取；步骤3.对提取的时域特征参数构建多参数的特征向量；步骤4.对不同动作的相同参数做横向比较并归一化处理；步骤5.用BP神经网络对特征向量进行训练和识别。本发明首先对表面肌电信号进行特征提取、构建多参数特征向量并进行横向归一化处理，在此基础上用BP神经网络进行模式识别，在一定范围内，使识别率达到100％。它在信号处理和模式识别领域里具有实用价值和良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN102540881A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210035872.2
申请日：2012-02-17
Applicant: 国电科学技术研究院
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明基于柔性机械臂的偏微分模型的边界控制律的设计方法，它有五大步骤：步骤一：双连杆柔性机械臂动力学建模；步骤二：双连杆柔性机械臂动力学模型分解；步骤三：自适应边界控制律设计；步骤四：闭环系统全局稳定性的验证；步骤五：设计结束。本发明首先考虑到关节角运动和弹性振荡的频率不同，采用奇异摄动的方法将偏微分动力学模型分解为快慢子系统；然后，在慢子系统上设计慢自适应边界控制律，使关节电机能够运动到期望位置；在快子系统上设计快自适应边界控制律来抑制弹性振荡；最后，将快慢子系统组成混合控制器，实现双连杆柔性机械臂关节角和振荡的控制，保证闭环系统的全局稳定性。
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