19、机器人技术与辅助视障设备的前沿进展

机器人技术与辅助视障设备的前沿进展

机器人假肢的能量再生与性能测试

在机器人假肢领域,能量再生是一项关键技术。研究发现,利用人类动力学的机器人植入物进行能量再生,其效率远高于压电效应和鞋垫能量收集方式。以某系统为例,电池总能量需求为 3.36W,其中再生能量为 1.23W,再生能量占比约 36.7%,这充分展示了该技术的潜力。

为了更深入了解开源机器人腿部假肢(OSL)的性能,进行了一系列实验研究。
- 机电效率测试 :在时域和频域对 OSL 的机电效率进行了评估。测试通过位置和电流控制程序,对膝关节和踝关节分别进行研究,数据由高级控制系统以约 750Hz 的频率记录。
- 阶跃响应测试 :该测试旨在测量 OSL 监测参考更新的能力。在关节坐标中,记录了电机在 5°、10°和 15°时的相位响应,以及在 2A、4A 和 6A(相 - 相)对应 1.2A、2.3A 和 3.5A 时的电流阶段响应。基于脚踝的运动学传播比,这些测试对应膝关节约 6Nm、12Nm 和 18Nm 的扭矩,以及踝关节约 9Nm、18Nm 和 27Nm 的扭矩。
- 频率响应测试 :使用高斯白噪声信号作为相对指令,测量 OSL 能够监测指令的频率范围。分别在 5°、10°和 15°的振幅以及 1.2A、2.3A 和 3.5A 的电机峰值电流下计算频率响应。位置和电流测试分别获取了 15s 和 60s 的数据,并使用 Blackman - Tukey 频谱分析来评估 Bode 图。

实验结果表明,在时域的电机位置和电流表征中,不同阶段大小的相位结果可靠且可重复,膝关节和

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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