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核心技术:代替人工在恶劣环境中周期性自主加注润滑脂,拥有车轮测速及跟随定位系统、车轮位姿检测系统、机器人系统、多自由度柔性加油枪系统、气源及油阀系统以及协同控制系统等发明专利。
自动驾驶技术可以大大提高交通效率,使出行更加便捷、安全,同时也有助于缓解城市交通压力。《北京市自动驾驶车辆道路测试报告》显示,北京市自动驾驶开放测试道路200条69958公里,安全测试里程突破268万公里。智能驾驶正在逐步改变我们的出行方式。本方法与系统具有良好的实施性能,在能量消耗与驾驶控制过程中展现出了有效的性能和控制效果。与传统的时间控制方法相比,能够大量的节约控制成本,同时满足自动驾驶跟踪...
江西农业工程职业学院——机电工程学院是在原樟树农业学校工科专业科的基础上发展起来的,从1940年到现在,已有79年的办学基础和办学经验,为社会培养了上万名专业技术人才。目前机电工程学院开设有:机电一体化技术、机器人应用技术、电子信息工程技术、模具设计与制造(富士康模具工程师班)、数控技术(电气控制与自动化方向)、汽车检测与维修、农业装备应用技术等6个专业和专业方向。
该成果针对喷杆喷雾机自动化程度低、ECU控制器长期依赖进口等问题,集成田间工况室内模拟、半实物仿真、硬件在环测试等关键技术,研制了喷杆姿态检测、自平衡智能控制器,实现了国产喷雾机作业智能化、精细化控制。
该种肥变量播施系统为“十四五”国家重点研发计划研究成果,系统集成GNSS卫星导航报文信息接收与解析、数字处方图读取与查询、种肥驱动电机控制与监控、系统故障检测与报警等功能于一体,实现依据农学数字处方精准实施变量播种施肥作业,改变了传统播种施肥大面积、均一化的投入方式,减小了对环境和土壤质量的不利影响,提高了播种施肥效率和经济效益。
天津科技大学人工智能学院计算机视觉与自动驾驶团队针对自动驾驶、机器人、工业检测、智能交通等领域产生的立体匹配、图像分析、环境感知、三维重建、模式识别、规划决策等人工智能问题,开展面向复杂场景的计算机视觉和深度学习等人工智能基础应用技术研究。
燕山大学械工程学院以重型机械及装备为特色,以机械设计及理论、机械电子工程、机械制造及其自动化、材料加工工程等重点学科为基础,不断强化优势学科,积极发展相关学科,在国内具有重要的学术地位和较高的科研水平。近年学院在科研奖励方面取得了令人瞩目的优异成绩,学院教师及团队获得国家自然科学二等奖2项,国家技术发明二等奖2项,国家科技进步一等奖2项,国家科技进步二等奖8项,国家科技进步三等奖1项。
针对任意初始状态下机械臂轨迹跟踪问题,提出一种变长度误差跟踪迭代学习控制(Iterative learning control,ILC)方法.首先,构造不依赖于期望轨迹的双曲余弦型期望误差轨迹,放宽经典迭代学习控制初始状态要求严格一致的条件.由于该误差轨迹只需设置一个常数项,因而能够有效减少计算量,使得期望误差轨迹的设计更为简单.其次,考虑机械臂运行区间随迭代次数变化的问题,构建虚拟误差变量补偿机...
本文对2023年度国家自然科学基金委员会自动化领域(申请代码F03)下的面上项目、青年科学基金项目、地区科学基金项目、重点项目、优秀青年科学基金项目和国家杰出青年科学基金项目的申请与资助情况进行了统计分析,并对面上项目和青年科学基金的项目申请与资助依托单位、申请代码分布等情况进行详细分析,介绍了本领域按科学问题属性分类的评审试点和“负责任、讲信誉、计贡献”评审机制试点工作,最后进行了总结和展望。
高精度时间同步是任务关键型工业网络控制系统的核心支撑技术,针对工业环境中普遍存在周期性振动等扰动信号导致晶振频率漂移,影响时间同步精度的问题,基于扩展比例积分(Proportional integral,PI)观测器,提出一种新型的抗扰补偿器结构,用于消除周期性扰动的影响,并构建了相应的精细抗干扰反馈控制方法,用于实现高精度时间同步。
针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)系列方法存在的模态分裂(Mode splitting,MS)问题,提出中值互补集合经验模态分解(Median complementary ensemble EMD,MCEEMD)算法.通过概率模型量化互补集合经验模态分解(Complementary ensemble EMD,CEEMD)的MS问题,证明了使用中值算...
针对轧机机电液垂扭耦合系统存在耦合振动问题,提出一种基于耦合反步法的轧机垂扭耦合振动抑制控制策略.首先考虑轧机传动系统、液压系统与辊系机械间的相互影响,根据动力学定理,建立轧机机电液垂扭耦合振动数学模型.其次考虑到轧机耦合垂振系统和耦合扭振系统间存在状态耦合关系,利用耦合反步法,解决了振动控制器设计中存在的相互嵌套问题。
针对智能车辆的高精度侧向控制问题,提出一种基于滚动时域强化学习(Receding horizon reinforcement learning,RHRL)的侧向控制方法.车辆的侧向控制量由前馈和反馈两部分构成,前馈控制量由参考路径的曲率以及动力学模型直接计算得出;而反馈控制量通过采用滚动时域强化学习算法求解最优跟踪控制问题得到。
提升纯电动汽车整车能效、降低百公里耗电量,是我国新能源汽车产业发展的重大需求.智能网联背景下,V2X(Vehicle to everything)网联信息以及激光雷达、毫米波雷达、摄像头、定位及导航装置等各类车载传感器,为智能网联电动汽车(Connected automated electric vehicle,CAEV)提供了全方位的信息交互、共享和状态感知能力,赋予了其巨大的节能优化潜力。
针对存在临界点的A类被控对象及不存在临界点的B类被控对象,分别采用其−180∘和−120∘相位点的频率和增益提出了PID(Proportional-integral-derivative)控制器参数的优化整定方法.基于Tchebyshev多项式和分数阶积分器求取被控对象−180∘或−120∘相位点的频率...

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