陈静
- 作品数：12 被引量：81H指数：4
- 供职机构：北京工业大学电子信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程机械工程电气工程更多>>
- 基于PCI总线和LM629的移动机器人伺服控制器研究被引量：2
- 2008年
- 研究和设计了一种利用PC机和专用运动控制芯片LM629的移动机器人伺服控制器。给出了伺服控制器的原理图,并详细介绍了PCI9052与PCI总线和LM629的接口设计,最后介绍了伺服控制器驱动程序的设计方法。控制器硬件设计简单、可靠,能够提高系统的性能。
- 李宗帅董春陈静
- 关键词：LM629PCI总线移动机器人伺服控制器直流伺服电动机
- 110 kV高压输电线路电磁场分析及评价被引量：28
- 2005年
- 为探讨高压输电线路下的电磁环境问题,对110kV高压输电线路的工频电磁场进行了理论研究和实际测量.利用模拟电荷法,计算了工频电场强度,而且通过建立合适的模型,对工频磁场进行了计算.得出结论:在地面附近高度,电场强度主要由垂直分量决定,而磁感应强度由水平和垂直分量共同决定.由HJ/T24-1998可知,电场强度的推荐标准是4kv/m,磁感应强度限值是0.1mT,此次计算和测量值都远远小于国家标准.研究结果减少了人们对高压线下生活的恐惧心理,具有现实意义.
- 王群李永卿陈静周美玲
- 关键词：高压输电线路工频电磁场环境评价
- 基于小脑-基底神经节机理的行为认知计算模型被引量：2
- 2012年
- 针对智能体的行为认知问题,提出一种小脑与基底神经节相互协调的行为认知计算模型.该模型核心为操作条件学习算法,包括评价机制、行为选择机制、取向机制及小脑与基底神经节的协调机制.初期的学习信号来自于下橄榄体和黑质两部分,在熵的意义上说明该算法是收敛的.采用该学习方法为自平衡两轮机器人建立运动神经认知系统,利用RBF网络逼近行为和评价网络.仿真实验表明该方法改善仅有基底神经节作用的行为-评价算法学习速度慢和失败次数多的问题,学习后期通过温度的不断降低,加快学习速度,震荡逐渐消失,改善学习效果.
- 陈静阮晓钢戴丽珍
- 关键词：小脑基底神经节操作条件反射
- B-2WMR系统模型及其欠驱动特性分析被引量：2
- 2008年
- 平衡两轮移动机器人(B-2WMR)是自然不稳定体,是高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合系统,其动力学系统比较复杂,它属于欠驱动系统。针对该系统,选用合适状态变量,采用Euler-Lagrange方法推导了系统的多输入多输出(MIMO)非线性动态模型,并采用该模型对平衡两轮移动机器人不同任务下的姿态和速度控制进行分析,探求了欠驱动系统的控制方法,对该模型系统在MATLAB中进行了SIMULINK仿真,得到了系统的响应曲线,为该欠驱动平衡两轮移动机器人的平衡运动控制器的设计提供一个完善的实验平台。
- 阮晓钢陈静蔡建羡
- 关键词：欠驱动系统非线性动态模型
- 基于LQR的两轮直立式机器人平衡控制
- 针对两轮直立式机器人的平衡控制问题,专虑到其动力学系统的复杂性,采用对系统模型进行线性化处理并利用LQR方法对线性化的系统进行控制,仿真结果从理论上验证了该种处理控制方法对两轮直立式机器人的平衡控制的有效性;同时,分析了...
- 阮晓钢陈静于乃功
- 文献传递
- 两轮自平衡机器人惯性传感器滤波问题的研究被引量：30
- 2010年
- 针对惯性传感器在两轮机器人姿态检测中存在随机漂移误差的问题,基于卡尔曼滤波实现对倾角仪与陀螺仪的信息融合,设计了简单而实用的滤波算法,对传感器的误差进行补偿后得到机器人姿态信号的最优估计,从而将其应用于两轮自平衡机器人系统。实验结果表明,采用卡尔曼信息融合的方法,来得到机器人姿态信息最优估计是有效可行的,并且有利于机器人完成自平衡的控制。
- 郜园园阮晓钢宋洪军陈静
- 关键词：信息融合卡尔曼滤波惯性传感器
- 一种欠驱动柔性机器人模型的建立及控制被引量：1
- 2009年
- 采用Lagrange建模方法建立了欠驱动柔性自平衡机器人的数学模型,对柔性关节部分考虑了其弹性势能,仿真验证了模型的正确性,刚度越大,机器人上半身角度跟踪越快.采用线性二次型最优控制有效地控制了柔性机器人的平衡问题,通过实验,验证了在状态不完全可观测情况下系统的可控性,实验表明,只需机器人上半身部分安装传感器即可控制机器人达到平衡状态.对机器人结构的设计提供了参考.
- 陈静阮晓钢蔡建羡郜园园
- 关键词：欠驱动柔性关节自平衡机器人
- 基于强化学习规则的两轮机器人自平衡控制被引量：6
- 2009年
- 两轮机器人是一个典型的不稳定,非线性,强耦合的自平衡系统,在两轮机器人系统模型未知和没有先验经验的条件下,将强化学习算法和模糊神经网络有效结合,保证了函数逼近的快速性和收敛性,成功地实现两轮机器人的自学习平衡控制,并解决了两轮机器人连续状态空间和动作空间的强化学习问题;仿真和实验表明:该方法不仅在很短的时间内成功地完成对两轮机器人的平衡控制,而且在两轮机器人参数变化较大时,仍能维持两轮机器人的平衡。
- 阮晓钢蔡建羡陈静
- 关键词：模糊神经网络
- 基于滑模思想和Elman网络的操作条件反射学习控制方法被引量：3
- 2011年
- 针对一类单输入单输出高阶非线性控制系统,提出一种基于滑模思想和Elman网络的操作条件反射(OCR)学习控制方法.该方法采用Elman网络构造滑模面-行为对的评价函数,通过滑模面的变化设计奖赏函数,根据奖赏信号更新评价函数,实现行为选择概率的更新.通过每轮次熵的定义,定量分析了所学知识的变化量.针对行走倒立摆系统的仿真实验结果表明,采用该仿生的OCR学习控制方法,可实现行走倒立摆的平衡控制.
- 阮晓钢陈静
- 关键词：操作条件反射滑模控制ELMAN网络倒立摆
- 复杂环境下两轮自平衡机器人稳定控制研究被引量：4
- 2011年
- 针对两轮自平衡机器人在控制过程中的抖动现象,采用一种快速跟踪的有限记忆递推最小二乘估计方法,实现系重心偏移角的参数辨识.仿真表明,在参数突然变化时,该方法能快速辨识系统参数.通过增加一个惯导元件,用一个倾角仪A中采集的数据辨识出的偏移角对另一个倾角仪B的零位进行修正,将B采集的数据反馈到控制器中,对机器人实施平衡控制.分析表明,考虑重心偏移的控制策略是一种自适应的控制方法,能有效去除抖动现象,提高两轮自平衡机器人平衡控制的鲁棒性.
- 阮晓钢陈静蔡建羡李欣源
- 关键词：两轮自平衡机器人参数估计递推最小二乘法
