16、平面蛇形机器人侧向波动运动速度分析与实验研究

平面蛇形机器人侧向波动运动速度分析与实验研究

1. 引言

蛇形机器人具有独特的运动方式,其侧向波动运动的研究对于理解和优化其运动性能至关重要。本文将通过仿真和实验研究,深入探讨蛇形机器人侧向波动运动中步态参数与前进速度之间的关系。

2. 仿真研究:原始速度与平均速度对比
2.1 仿真参数设置

为了研究原始简化模型(6.35a) - (6.35h)和平均模型(7.22)之间的一致性,我们在运行Windows XP的笔记本电脑上使用Matlab R2008b进行仿真。动力学计算使用Matlab的ode45求解器,相对和绝对误差容限分别设置为$10^{-6}$。
考虑一个具有$N = 10$个链节的蛇形机器人,链节长度$l = 0.14$ m,质量$m = 1$ kg。地面摩擦系数$c_t = 0.5$,$c_n = 3$,旋转参数$\lambda_1 = 0.5$,$\lambda_2 = 20$。两个模型的初始状态均设置为原点。具体的步态模式参数$\alpha$、$\omega$、$\delta$和$\varphi_o$将在每个仿真结果中给出。

参数 数值
链节数$N$ 10
链节长度$l$ 0.14 m
质量$m$ 1 kg
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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