第4章 自适应跟踪装置的基本原理与应用
第4章自适应跟踪装置的基本原理与应用
4.1自适应跟踪的原理
4.1.1自适应跟踪的基本思想
世界上用于光伏发电的太阳跟踪装置已经发展30多年了。研制了各种支架结构，发明了各种跟踪控制方法，真是形形色色，五花八门。要实现对太阳跟踪，其中驱动系统和控制系统最为关键，对这部分的改进和创新也最多，目的都是为了使跟踪机构和跟踪控制，变得更简单、更可靠、更经济。
众所周知，所谓的对太阳跟踪，实际是对太阳的直接辐射进行跟踪，对散射辐射基本没有影响。那种按时间程序控制的方式，阴雨天照样跟踪，其实是一种浪费，遇大风时，电机容易堵转丢步，时间控制便会累积误差。常规的光电传感器控制方式，虽然是跟踪太阳的直接辐射，但跟踪的稳定性受制于天气情况和光电传感器的状态。这两种控制方式的跟踪精度较高，但控制环节多，系统较复杂，都需要外界电源供电，系统的耐候性和可靠性较差。
受光电传感器控制方式的启发，如果直接采用背靠背的两块光伏组件作为传感器，在不同的太阳辐照度下，其输出电流的差值能够驱动电机、传动装置和光伏组件平台转动，那么就可以省去常规光电传感器控制系统中的那些检测、分析、比较和驱动等控制电路，也可以省去外界电源，控制系统就变得非常简单了。
对于平板式光伏方阵的跟踪装置来说，跟踪精度不要求太高，如在±10o以内，发电量的损失就不大了，这就给这种设想提供了可能性。如果两块背靠背组件都设置成与光伏组件平台垂直，其中一块背靠背组件被太阳直接辐射，另一块就必然处于阴影之中，只要直接辐射光线对组件的入射掠角小于10o时，两组件输出电流之差值能够驱动电机转动，那么就能够达这样的跟踪精度。一旦入射掠角很小不足以驱动电机转动时，光伏组件平台便停止转动。
这是一种简单的自适应控制方式，两块背靠背光伏组件将传感器、控制器和电源集于一身，能够根据太阳方位的变化自主调整光伏组件平台面向太阳。为了与光伏组件平台上的组件相区别，我们把这两块背靠背光伏组件称之为感光组件。这样，不管遇到什么天气，不管光伏组件平台处于何种方位，只要出现一定强度的太阳，至少有一块感光组件能够接受到较多的太阳辐射，进而驱动电机转动，自行控制光伏组件平台对太阳定向。
4.1.2自适应控制电路
基于上述自适应控制的设想，感光组件与电机的连接电路如图4-1所示。图中直流电机的两侧分别是面向东、西的串联连接的感光组件，直线箭头表示其中一块感光组件接受的太阳直接辐射，虚线箭头表示两块感光组件都可以接受的散射辐射。
图4-1 自适应跟踪控制电路 直流电机在堵转情况下，可以看作为一纯电阻负载，这时与图4-1相应的等效电路如图4-2（a ）所示。E 1和E 2为向西和向东感光组件的工作电压，1r 和2r 为向西和向东感光组件的串联内阻，R 和e U 为电机堵转时的电枢电阻和电机两
端的电压。因为两块感光组件接受的散射辐射相同，它们流过电机的电流相抵消，所以只要考虑被太阳直接辐射的一块感光组件输出电流即可。
(a) (b)
图4-2 自适应跟踪控制电路的等效电路
这是一个复杂电路，可以简化成一个简单电路，将电机的电阻负载R 与一个等效电源0E 和一个等效内阻0r 相串联，如图4-2（b ）所示。
此电路可以采用等效电源法求解。由等效电路可知，只要求得0E 和0r ，就能得到e U 和流过电机的电流e I 。
为了求0E ，假定电机两端A 、B 断开，左边回路的电流1I 就为
1I = (1E +2E )/(1r +2r ) 所以A 、B 两点的开路电压是
0E =1E -11r I
而0r 实际上就是1r 和2r 的并联电阻，即
0r = 21r r /(21r r +)
这样，根据图4-2（b ）的电阻0r 、R 的分压比，就可得到所需的e U 值：
e U = 0RE /(0r R +) （4-1） 进而得到所需的e I 值：
e I =R U e =0E /(0r R +) （4-2）
太阳对感光组件的入射掠角不同，接受的太阳辐照度不同，感光组件的工作电压和串联内阻就不同，因而根据上述公式求e U 和e I 值是复杂的。但是，从这些推导结果可以知道，接受太阳直接辐射的感光组件的串联内阻通常很小，而背向太阳的感光组件的串联内阻却大得多，所以在一般情况下0E ≈1E (电源1E 面向太阳时)，0r ≈1r ，又因为R >>1r ，故e I ≈R E 1，电机的电枢电阻可以近似作为在太阳直接辐射下感光组件工作的负载电阻。
可见，受太阳直接辐射的感光组件的输出电流并非全部通过电机，一部分分流到背向太阳的感光组件回路中。要使电机获得较大的电流，电机的电枢电阻就必须比背向太阳的感光组件的串联内阻小。很幸运，受太阳直接辐射的感光组件的串联内阻一般小于1Ω，处于阴影中的感光组件的串联内阻，一般有几到几十欧姆。
4.1.3自适应控制电路的输出特性
由上述分析知，自适应控制电路的输出特性，可以近似看作为接受太阳直接辐射的感光组件与电机串联后的工作特性，即将电机的电枢电阻作为直接辐射感光组件的负载时的工作特性，如图4-3所示。
此图表示了一块感光组件的输出特性与电机的电枢电阻负载线之间的相对关系，电机上的电流和电压值一定是延着负载线变化，其动力来自太阳对感光组
件的直接辐射。所以自适应控制电路对电机的输出特性，既取决于感光组件的电流-电压特性，又取决于感光组件上的太阳直接辐射辐照度，还取决于电机的电枢电阻。
图4-3 自适应控制电路的输出特性
由第二章可知，感光组件上的直接辐射辐照度（x G ）遵循余弦定律，即与
太阳的入射角（θ）的余弦成正比，或者与太阳的入射掠角（α）的正弦成正比：
θc o s G b x G == αsin b G （4-3） 式中 b G 为入射的太阳直接辐射辐照度。太阳对感光组件的入射掠角越小，感光
组件上的直接辐射辐照度就越低，电机上的电流和电压就越小。很显然，希望在小掠角下电机能够得到较大的电流和电压，使得电机能够带动传动装置及光伏组件平台转动，以实现对太阳的跟踪，相应的跟踪精度也就较高。
在背靠背的垂直于光伏组件平台的两块感光组件中（见图4-4），向西的一块是用来跟踪太阳，向东的一块是每天早晨用来回复到起始跟踪的位置，所以也可以分别称之为跟踪组件和复位组件。在对太阳跟踪时，向西感光组件接受太阳的直接辐射，电机经常是工作在辐照度很低的工况下；早晨在向起始位置回复的过程中，向东感光组件接受的太阳直接辐射辐照度将由大到小变化，电机的电流和电压也由大到小变化。
图4-4 自适应跟踪原理图
感光组件绝大部分时间是在低辐照度下工作，这是与常规光伏组件不同的地方。为了要使电机上的功率最大化，一方面，感光组件应采用大电流低电压的光伏组件，使得在低辐照度下电机仍然有较大电流（因为电机的输出转矩与电流成正比)；另一方面，电机的电枢电阻不能过大或者过小，应使得其电流和电压值在低辐照度下能够随辐照度线性变化。
在设计跟踪方阵的间距时，通常规定跟踪装置早晨开始跟踪或晚上停止跟踪的太阳高度角为15o。在晴天，太阳高度角为15o时，假定地平面上太阳的直接辐射辐照度可以达到80W/m2，当感光组件方位与太阳方位相同时，入射的太阳直接辐射辐照度，最大就可以达到309W/m2。
这样，当太阳的入射掠角为10o时，向西感光组件上的直接辐射辐照度便为54W/m2，如果这时就能够启动电机转动进行跟踪，跟踪精度就能够控制在10o以内。太阳的直接辐射辐照度将随着太阳高度角的增大而增大，所以只要天气晴朗，大部分时间里太阳对感光组件的入射掠角较小就能够启动电机跟踪。
4.1.4提高跟踪精度的方法
为了提高自适应跟踪的精度，一种方法是，向西感光组件可以由原来与光伏组件平台垂直改为再向上倾斜一定角度，使得在同样的跟踪精度下有较大的太阳入射掠角，从而有较大的辐照度，电机的电流和电压则随之增大。换言之，如果在同样的辐照度下能够跟踪，则向上倾斜一定角度将有利于提高跟踪精度。
跟踪装置的最大跟踪角一般为±45o～±60o，向西感光组件向上倾斜的角度应以5o～10o为宜。如果向西感光组件向上倾斜的角度过大，就有可能每天早晨难以完全复位，因为有可能向西感光组件此时不是处于背影状态。
另一种提高跟踪精度的方法是，在向西感光组件底部安装一反射镜，以增大组件上的太阳直接辐射辐照度，进而提早启动电机跟踪，提高了跟踪的精度。
如图4-5所示，设向西感光组件（AB ，宽度为b ）与光伏组件法线(EN 1)的夹角为θ，反射镜(BE ，宽度为c)与光伏组件平台的夹角为φ，其法线为EN 2，EM 线平行于AB 。当太阳光对光伏组件平台的最大入射角容许值为0θ时，在点E 的反射光应该到达点A ，才能使反射镜上的太阳光全部反射到感光组件上，当入射角减小时，就只有部分反射光能够到达感光组件。
图4-5 向西感光组件加装反射镜的几何学
很显然，只有当φ+0θ＞θ-φ时，即2φ+0θ＞θ时，从反射镜反射的太阳光才有可能到达向西感光组件表面。根据几何关系，BE ≈BC=AB[cos θtg(2φ+0θ)–sin θ]，即有
b
c ≈cos θtg(2φ+0θ)–sin θ （4-4） 在向西感光组件上的太阳直接辐射辐照度与无反射镜时的比值ε则为
ε=1+ρ
b c )
sin()cos(00θθθφ++ （4-5） 式中，ρ为反射镜的反射率。
假设跟踪精度为±50，即0θ=5o，根据式（4-4）和（4-5）可得c/b 和ε随φ变化的规律，如图4-6所示，这里取ρ=0.9。由此可见，向西感光组件倾斜角θ越大，反射镜的倾斜角φ越小，反射镜宽度与感光组件宽度之比c/b 就越小，但向西感光组件上直接辐射辐照度的增量也较小；反之，θ越小，φ越大，直接辐射辐照度的增量就较大。若设θ接近00，φ=00，加装反射镜后，向西感光组件上的直接辐射辐照度几乎可提高一倍，从而可提高对太阳方位角的跟踪精度和增大傍晚时的跟踪角度；或者在保持跟踪精度仍然为±50的条件下，感光组件的
最大功率大约可降低50%。为了在太阳对光伏组件平台的入射角偏离较大时也能够增加直接辐射辐照度，c/b值不妨取大一点，如c/b=0.3。
图4-6 不同φ角对c/b和ε的影响
向东感光组件的底部不必加装反射镜，因为在早晨对光伏组件平台的复位过程影响并不大。
4.2光伏组件平台的转动力矩
4.2.1自适应跟踪装置结构模型
在这么低的直接辐射辐照度下能否启动电机转动，除了与感光组件的输出特性及其与电机内阻之间的匹配特性相关外，还取决于光伏组件平台转矩的大小，取决于减速器的传动特性、电机的输出特性以及它们之间的匹配特性。
在估算光伏组件平台的转矩之前，首先需要设定一个自适应跟踪装置结构模型。这里设定的结构模型标志为GR20，如图4-7所示。
图4-7 GR20自适应跟踪装置结构模型
设定的GR20结构模型是一种斜单轴跟踪装置，由光伏组件、转轴、横梁与竖条、传动装置（减速器和轴承座）、动力装置（电机）、东、西感光组件及前、后支架等组成。如果将转轴平放，此装置便可成为水平单轴跟踪装置了。
GR20由20块250Wp光伏组件串联组成一个组串，固定在由横梁、竖条和转轴构成的平台框架上，称之为光伏组件平台。转轴南北向倾斜一定角度，前端与减速器及电机连接，安装在前支架上；后端通过轴承座安装在后支架上。前、后支架再分别固定在钢筋混凝土基础上。两块感光组件背向安装在光伏组件平台的东、西两侧，其受光面与光伏组件平台的受光面垂直，两感光组件的输出端串联后与电机并接。
为了减小光伏组件平台的转矩，最合理的结构，应该是以转轴轴线为对称轴的质量平衡结构，光伏组件、横梁、竖条、转轴及感光组件等转动部分结构的质量中心，尽可能地靠近转轴的轴线。转轴两侧的结构一般应做到对称平衡，而轴线上下结构只要平衡即可。这样，转轴转动时两边结构质心的力臂(L)相等，质量（P)平衡，转矩(M)较小；反之，若质心偏离轴线较多，随着转动角度的增加，转轴两边结构质心的力臂相差就增大，转矩也就增大，如图4-8所示。
图4-8 质心偏离增大转矩的示意图
4.2.2光伏组件平台的转矩计算式
根据牛顿定律，跟踪装置光伏组件平台的转矩0M 应为：
43210M M M M M +++==?u J +Ωsin mgd +r mg μ+4M （4-6） 式中，1M 是光伏组件平台的惯性转矩，?=u J M 1，J （kg ?m 2）为光伏组件平台的转动惯量，?u （rad/s 2）为光伏组件平台启动转动时的最大角加速度；2M 是光伏组件平台质心偏离轴线的偏心转矩，Ω=sin 2mgd M ，m 为光伏组件平台的质量，g （9.81m/s 2）为标准重力加速度，d 为光伏组件平台质心偏离轴线（偏上或偏下）的距离（假设转轴两侧的结构保持对称平衡），Ω为光伏组件平台与地面的夹角，跟踪装置转动到最大跟踪角60°时，光伏组件平台质心偏离轴线所产生的附加转矩最大； 3M 是轴承座轴承的摩擦转矩，r mg M μ=3，μ为轴承的摩擦系数，r 为轴承的内圈半径；4M 是风力转矩。
跟踪装置光伏组件平台的转动惯量可用下式计算：
12/)(22b a m J += （4-7） 式中，a 和b 分别为光伏组件平台的轴向长度和横向宽度。
光伏组件平台启动转动时的最大角加速度为：
?
u =t u ?/ （4-8） 式中，u （rad/s ）为跟踪转动的角速度，t ?为每次启动转动时的加速时间。
利用上述诸式计算光伏组件平台的转矩，可以了解各因素的影响程度，在设计时以便减小这些影响，但是要有许多设定值，不免会带来一定误差。国外曾经对跟踪装置实物进行过许多试验，积累了不少经验，给出了光伏组件平台转矩的经验公式：
A M σ≈0 （4-9） 式中，A （m 2）为光伏组件平台面积，σ（N ?m/m 2）为光伏组件平台转矩系数。对于采用滚珠轴承传动的结构，转矩系数一般可取σ=2N ?m/m 2进行设计。
4.2.3光伏组件平台转矩计算实例
假定GR20每块光伏组件的尺寸为1650×992×45mm ，质量为20kg ，按照GR20结构模型那样排布时，光伏组件平台延轴向的长度为m a 5.8=，横向的宽度为m b 2.4=，整个光伏组件平台的质量设为kg m 700=。
光伏组件平台跟踪转动的角速度，通常应比地球自转的角速度大，才不至于来不及跟踪太阳。转动角速度过高，电机消耗的功率便过大，也是不利的。所以可以假定启动跟踪时在s t 1.0=?内加速到0.001min /r 的转速（地球自转角速度为6.94×104-min /r ），此时启动转动的最大角速度为?
u =1×103-2/s rad ，光伏组件平台的惯性转矩就为1M =5.3N ·m 。
假定光伏组件平台的质心偏离转轴轴线的距离为=d m 005.0，则其偏心转矩为7.292=M N ·m 。
转轴采用滚动轴承传动时，摩擦系数设为02.0=μ，轴承内圈半径设为m r 03.0=，则轴承的摩擦转矩为43=M N ·m 。
风力转矩4M 随着风速的大小和风对转轴两侧光伏组件压力的不对称分布而变化，很难估计，设计时只能留一定余量。当遇到大风时，若风力与跟踪方向相反，可能会因为阻力转矩太大而暂时不能跟踪，但一旦风力顺着跟踪方向时，转矩将减小，就变得有利于跟踪了。因为风力对光伏组件平台的作用是交变的、无规则的，减速器又能够自锁，所以交变的风力，并不都是不利的。自适应跟踪的转矩设计得较小，恰恰是利用了风力对光伏组件平台两侧交变作用的这个特点。
由以上估算可见，对于上述跟踪装置的结构模型，在留有一定余量的情况下，光伏组件平台的转矩可按60N ?m 设计。我们曾经在室内对这种跟踪装置进行过多次测试，在跟踪角±60o范围，光伏组件平台的转矩为40～50N ·m 。这也与用经验公式（4-9）计算的结果接近。
对于上述跟踪装置结构模型，光伏组件平台的惯性转矩并不大，而主要是取决于偏心转矩，即取决于光伏组件平台的质心偏离转轴的轴线有多少。所以结构设计非常重要，应该力求光伏组件平台结构上、下、左、右保持平衡，使得其质量中心尽可能地靠近转轴的轴线。
4.3减速器、电机、感光组件的耦合
4.3.1减速器和电机的选型
减速器、电机和感光组件是自适应跟踪装置的关键部件。它们采用何种型式以及它们之间的工作参数如何匹配耦合，很大程度上决定了跟踪装置的性能、寿命和可靠性。
自适应跟踪装置转轴的一端与减速器连接，由电机驱动转动。减速器的主要功能应是降低电机的转速，输出足够大的转矩，使得光伏组件平台能够转动并跟踪太阳。为了防止大风时光伏组件平台自由转动，减速器必须有自锁功能。为了防止刮大风或有人为施力时损坏结构，减速器还应有足够大的保持力矩、倾覆力矩和冲击力矩。
减速器的类型很多，如齿轮减速器、蜗杆减速器、行星减速器和谐波减速器等等。目前大多数跟踪装置是采用大速比的二级减速器方案，主级为蜗轮蜗杆减速器，前级为齿轮减速器或者行星减速器。蜗轮蜗杆减速器有自锁功能，并具有很大的抗风强度，但传动效率较低，启动时摩擦阻力较大。前级采用传动效率高、减速比大、启动转矩低的多级齿轮（或行星）减速器，允许在输入转矩较小时能够输出较大的转矩，有利于启动蜗轮蜗杆及光伏组件平台转动。二级减速器采用大减速比，是为了减小电机的启动转矩和驱动功率。
也有采用2～3级行星减速器的，前级解决大减速比，主级解决强度问题。它与转轴同向同轴，结构紧凑，传动效率较高，只要减速比较大，逆向转矩一般很大，也有一定的自锁作用，但与蜗轮蜗杆减速器相比价格偏贵。
为了直接利用感光组件输出的直流电驱动，并保障在连续堵转时不被烧坏，选择永磁直流力矩电机作为动力装置是适宜的。有时候，虽然电机处于通电状态，但由于大风下光伏组件平台转矩太大，或者由于不明原因而不能跟踪，电机有可能会被堵转。力矩电机的电枢电阻通常较大，堵转电流不大，所以能够承受较长时间的堵转，这是其它直流电机所不及的。
永磁直流力矩电机具有堵转力矩大、过载能力强、转速低、响应快和线性度好等特点。它可以恒力矩输出，或者随着力矩增大，转速呈线性下降直至被堵转，而其它直流电机不可能有这么好的输出线性度。
4.3.2减速器与电机的耦合
减速器与电机必须匹配耦合，才能够以较小的驱动功率获得较大的输出转矩，使得光伏组件平台的转动跟踪效果最佳。
设减速器所需的入力轴功率为i P （W ），所需的入力轴转矩为i M （N ?m ），可分别采用式（4-10）和（4-11）计算：
i P =)55.9(00ηu M =55.9e i u M （4-10）
i M =）（ηn M 0 （4-11）
电机的输入功率e P （W ）就为
e P =e i P η （4-12）
式中，0M （N ?m ）为光伏方阵的转矩，0u （r/min ）为出力轴的转动角速度，η为减速器的传动效率，n 为减速器的减速比（0/u u n e =），e u 为电机的转动角速度，e η为电机的效率。
当电机启动时，转速很低或处于似转非转状态，减速器及转轴与轴承的摩擦力矩要比正常转动时的大，因而电机的启动转矩要比减速器入力轴正常转矩大得多。这个现象很重要，这就是说，一旦启动转动，电机的输出转矩允许降下来，转速随之而增大，还能够驱动转动一段时间，直到转不动为止。通常，电机的启动转矩可表达为
e M =k i M =k )(0ηn M （4-13） 式中，启动系数k 是电机所需的启动转矩与减速器入力轴正常转矩之比，对于蜗轮蜗杆减速器和这类跟踪装置，经验值可取k=2。
可见：当光伏组件平台转矩一定时，减速器增大减速比和传动效率，有利于减小减速器入力轴的转矩和功率；减速器入力轴功率与转速成正比，原则上启动后由于转速很慢，入力轴功率要求不会太大，但电机的堵转力矩必须大于所需的启动转矩，所以电机的启动功率应该是堵转力矩刚大于所需启动转矩时的输入功率。启动后减速器出力轴的转速（即转轴的转速）不能低于地球的自转角速度，当然也不能太高，一般为地球自转角速度的2倍以上，转轴的转速太高了，电机
的转速和功率就要提高。所以，在一定转速范围内，减速器应尽可能地减小启动时入力轴所需的转矩。
假设减速器的传动效率为 =0.4（齿轮减速器传动效率为0.8，蜗轮蜗杆减速器传动效率为0.5），则电机的启动转矩与减速器减速比的关系可以用图4-9表示。
图4-9 电机启动转矩与减速器减速比的关系
可见，随着减速比增大，电机的启动转矩起先降低较快，后来降低变缓。在光伏组件平台转矩为60N·m时，减速器减速比取n=6000~8000比较合适，更大的减速比对于降低电机启动转矩的效果并不显著。例如，减速器的减速比实取n=7560（蜗轮蜗杆减速器的减速比取28，齿轮减速器的减速比取270），电机所
M的要求并不需的启动转矩应为0.04 N·m。可见，这种方案对电机启动转矩
e
高，是不难实现的。
4.3.3电机与感光组件的耦合
电机与感光组件的匹配耦合，一是要考虑在感光组件的输出电压和电流下，电机的堵转力矩能否大于所需的启动转矩；二是要考虑电机在较高的太阳辐照度下长时间堵转时，感光组件的输出电压和电流不能太大，要保证电机的安全；再是要考虑电机启动后，要有一定的转速，使得减速器出力轴连同光伏组件平台，能够及时跟踪太阳，在早晨又要能够以较快的速度复位。
对于永磁直流力矩电机，转矩与电流成正比关系，转矩与转速成线性关系。随着转矩的增大，转速呈线性下降直至堵转。以上一节减速器的要求作为例子，我们选择某型号永磁直流力矩电机与减速器相匹配，图4-10示出了该电机的工作特性曲线。
图4-10 永磁直流力矩电机的特性曲线 在常温下，该电机的电枢电阻约为14Ω，冬季阻值低而夏季阻值高，额定电压为3V 时，堵转电流约为0.21A ，此时的堵转力矩约为0.04N ·m ，空载转速约为60r/min 。图4-10是表示在常温下电机的性能，直线是表示输出转矩与转速的关系，虚线是表示输出转矩与电机电流的关系。可见采用这样的电机在所加电压为3V 时，就能够启动上述的减速器和光伏组件平台转动。
电机在堵转情况下，电流为e I =e U /R ，式中R 为电枢电阻。当电机输出轴维
持转动时，其电流就为e I =（e U －ξ）/R ，ξ为电机的感应电动势（俗称反电势）。
这表示，电机一旦启动，维持电流将会很快降下来，输出力矩随之降低。这一过程与光伏组件平台的启动转动和跟踪过程是一致的，与感光组件的输出特性也是一致的。光伏组件平台在启动转动时需要较大力矩，一旦启动维持跟踪时，所需的力矩将会降低，太阳对向西感光组件的入射掠角以及直接辐射辐照度也减小，感光组件的输出电流随之减小，直至光伏组件平台停止跟踪。
为了与该电机的性能相匹配，应选择大电流低电压的光伏组件作为感光组件。例如，该感光组件的最大功率电流为3.9A ，最大功率电压为5.8V ，短路电流为4.0A ，开路电压为7.3V ，最大功率为22W p 。它与上节所选择的电机的耦合特性如图4-11所示。图中，12Ω和15Ω两条直线是表示冬季和夏季电机堵转时电枢电阻的负载线，它们与60N ·m 光伏组件平台转矩的交点，就是启动转动时的工作点，由此可以得到启动转动时电机的电压。
图4-11 感光组件与电机的耦合特性 根据4.1.2节所述的例子，早晨当太阳对向西感光组件的入射掠角达到10o时，它接受的直接辐照可达到542m W ，对应此图中的感光组件对电机的输出电压和电流约分别为3V 和0.21A ，此时电机的启动转矩约为0.04N ·m ，减速器的输出转矩就可以达到60N ·m ，光伏组件平台就能够对太阳开始跟踪了。
随着时间的推移，太阳的升高，太阳总辐照度及直接辐射辐照度份额的增加，电机启动转动进行跟踪时，太阳对向西感光组件的入射掠角允许小于10o。
电机一旦启动转动，电机的转速将增大，太阳对光伏组件平台的入射方位角，以及对向西感光组件的入射掠角，将逐渐减小，电机的电压和电流随之减小，直到电机的输出力矩不足以驱动减速器及光伏组件平台转动为止。
在早晨，太阳对向东感光组件的入射掠角一般都很大，向东感光组件上的直接辐射辐照度以及电机的电压和电流都较大，电机将反向转动，光伏组件平台将以较快的速度由朝西向朝东复位。在复位过程中的大部分时间内，电机的电压较高，电机的转速跟着较高，所以复位时间一般不太长，可以控制在半小时以内。
从图4-11还可以见到，倘若其中一块感光组件上的太阳直接辐射辐照度较高，即便电机处于堵转状态，由于电机上的电压和电流不是太高，电机仍然处于安全状态。
4.4斜单轴自适应跟踪装置的研发和应用
4.4.1研发和应用概况
从2007年开始，江苏振发太阳能科技发展有限公司（现为振发新能源科技有限公司）在原有基础上研发斜单轴太阳自适应跟踪装置，2008年~2010年期间该项目被批准列入无锡市科技计划项目，于2010年研制成功了装载10块光伏
组件的原理样机和装载17块光伏组件的试验样机，分别命名为GR10和GR17。
为了积累经验，发现问题，GR17首先用于江苏射阳和山西平鲁两个光伏电站。2011年接着研制了GR20和GR8初样，GR20用于宁夏太阳山、江苏东台、洪泽、建湖、射阳二期和安徽黄山等光伏电站，GR8用于河北张北光伏电站。2012年又研制了GR20正样，用于甘肃金昌、古浪和新疆图开等光伏电站。2013年再将GR20设计定型，用于甘肃嘉峪关、古浪二期和陕西定边的光伏电站。至今，已有13个光伏电站使用了斜单轴自适应跟踪装置，共计3.44万台，装机容量164MWp，成为我国使用最多的一种跟踪装置。甘肃金昌一期100MWp光伏电站全部采用斜单轴自适应跟踪装置，2012年开始建设，2013年7月1日并网发电，成为当前世界上规模最大的斜单轴跟踪光伏电站。表4-1列出了各光伏电站使用斜单轴自适应跟踪装置的情况。图4-12是GR20定型跟踪装置图片。
表4-1 光伏电站使用斜单轴自适应跟踪装置一览表电站地点安装年份跟踪装置型号安装台数（台）装机容量（MWp）江苏射阳2010 GR17-180 111+48 0.49
山西平鲁2010 GR17-180 332 1.02
宁夏太阳山2011 GR20-235 2130 10.01
江苏东台2011 GR20-235 1988 9.34
江苏洪泽2011 GR20-245 412 2.02
江苏建湖2011 GR20-245 416 2.04
江苏射阳二期2011 GR20-240 210 1.01
安徽黄山2011 GR20-230 48 0.22
河北张北2011 GR8-280 224 0.50
甘肃金昌2012 GR20-240 21200 101.76
甘肃古浪2012 GR20-240 1066 5.12
新疆图开2012 GR20-240 112 0.54
甘肃嘉峪关2013 GR20-240 4230 20.30
甘肃古浪二期2013 GR20-240 1660 7.97
陕西定边2013 GR20-240 210 1.01
斜单轴自适应跟踪装置从研发工作开始，研制团队就秉持“结构简单，控制简单，安装简单，维护简单”的设计理念，以“长寿命，高可靠，低成本”为追求目标，旨在规模化的推广应用，并具有较强的生命力和竞争力。所以在原样、试样、初样、正样和定型五个阶段的研发过程中，不断寻找缺陷，坚持持续改进。
图4-12 GR20跟踪装置定型图片
4.4.2技术改进过程
斜单轴自适应跟踪装置的研发和应用并不一帆风顺，是一个不断认识和不断改进的过程。在这里将技术改进的主要方面展示出来，对于总结经验、吸取教训和未来发展都有很大的意义。
1.原理样机
原理样机GR10结构如图4-13所示。它由光伏组件1、转轴2、横梁3、减速器和电机4、东、西感光组件5、前支架6和后支架7等组成。
图4-13 GR10原理样机结构图
转轴通过前、后轴承座安装在前、后支架上，横梁上安装了10块280Wp光伏组件，横梁再与转轴紧固。减速器前级采用齿轮减速器，主级采用常规的铝合金外壳蜗轮蜗杆减速器，安装在前支架轴承座的下游，蜗轮输出轴通过轴键与轴承座连接轴连接，轴承座连接轴直接固定在转轴的前端。背向安装在前光伏组件
两侧的东、西感光组件，受光面与光伏组件受光面垂直，直流力矩电机由感光组件驱动，作正向或反向转动。
光伏组件和横梁结构对称布置在转轴的两侧，转轴上下结构的质量平衡，所以将前后各2块光伏组件放在转轴的上方，中间6块光伏组件放在转轴的下方，上方与下方相邻组件之间留一定间隙，防止处于下方的组件被上方组件的阴影遮挡。无风情况下，在±60o跟踪角范围，实测的光伏组件平台转矩为20~30N ·m 。
前级齿轮减速器采用4级齿轮传动，减速比为200，模数分别为0.6、0.6、1.0和1.25，齿轮材料为离子氮化处理的40Cr 合金钢。主级蜗轮蜗杆减速器中心距为63mm ，减速比为15，模数为3.25，蜗杆材料为离子氮化处理的40Cr 合金钢，蜗轮材料为淬火处理的45号钢。配置的永磁直流力矩电机连续堵转电压、电流和转矩分别为11.2V 、0.58A 和0.24N ·m ，峰值堵转电压27V 时的最大空载转速为580r/min ，电枢电阻和电感分别为19.2Ω和14mH 。
感光组件采用最大功率为10Wp 的光伏组件，最大功率电压和电流分别为
5.73V 和1.74A ，开路电压和短路电流分别为7.2V 和1.93A 。经实测，电机输入电压和电流分别为2.4V 和0.12A 时，光伏组件平台就能够启动转动跟踪太阳，这时电机的启动转矩约为0.04N ·m ，在感光组件上的太阳直接辐射辐照度约为502m W 。光伏组件平台的跟踪角范围为±50o（冬季）～±60o（夏季），跟踪精度在早晨可以达到±5o，中午达到±3o。
原理样机的缺陷主要有：
（1）蜗轮蜗杆减速器输出轴通过轴键与前轴承座连接轴连接，轴键与键槽配合太紧就很难安装，配合太松时，光伏组件平台摆动幅度便很大，久而久之轴键被磨损，蜗轮经不住大风力矩的冲击，以致蜗轮齿断裂，轴承被损坏。
（2）转轴是经过前轴承座再与减速器连接的，前轴承座再固定在前支架上，由于转轴倾斜角度是一定的，前轴承座与前支架的安装面很难做到与转轴倾角一致，给跟踪装置的安装带来困难。
（3）跟踪装置的光伏组件装载容量较小（2.8kWp ），单位装机成本较高，约为2.9元/Wp 。
2.试验样机
试验样机GR17结构如图4-14所示，图中的标号1为光伏组件，2为转轴，
3为横梁，4为减速器，5为电机，6为东、西感光组件，7为接线箱，8为前支架，9为后支架。
图4-14 GR17试验样机结构图
转轴南北向倾斜，其前端直联减速器外壳法兰，减速器蜗轮轴通过轴销安装在前支架上，转轴的后端内置轴承座，其连接轴再通过轴销安装在后支架的支座上。横梁上安装了17块180Wp光伏组件，前3块光伏组件及横梁安装在转轴的上方，遮挡减速器和电机，后14块光伏组件的横梁安装在转轴的下方，两块感光组件背靠背垂直安装在前光伏组件的两侧。光伏组件呈倒梯形排布，有利于降低支架的高度。减速器和电机放在前光伏组件的下边，可以遮挡雨雪。无风情况下，在±60o跟踪角范围，实测的光伏组件平台转矩为25~35N·m。
蜗轮蜗杆减速器做了大胆的革新，采用壳体连同蜗杆转动而蜗轮轴不动的方案。减速器蜗轮轴用轴销固定在前支架上，容许转轴绕轴销俯仰摆动，有利于转轴释放或解缓大风引起转轴变形所产生的应力，有利于在较低高度安装转轴和光伏组件后，一次性吊装完成跟踪装置的安装，而且只要改变支架的高度，很容易改变转轴的倾角，另一个突出的好处是，因为减小了减速器的倾覆力臂，减速器的倾覆力矩大大地减小了。减速器壳体法兰与转轴法兰无间隙直接连接，取消了原轴承座及轴键的连接，减小了光伏组件平台的摆动幅度，同时增大了法兰紧固螺孔分布圆的半径，减小了紧固螺栓的剪切应力。减速器壳体连同蜗杆、前级的行星减速器及电机一起转动，不会扭曲电机的电缆。
减速器前级采用4级行星减速器，齿轮采用淬火处理的45号钢，减速比为
198.29，额定容许载荷力矩为15N·m。减速器的主级采用蜗轮蜗杆减速器，蜗轮与蜗杆的中心距为98.8mm，减速比为28，中心距较大，减速比较小，可减小齿轮上的冲击力。蜗轮与轴一体锻造成形，材料为淬火处理的45号钢，齿轮直径约为Φ140mm，采用5/3.75双模数短齿，蜗杆材料采用渗氮处理的42CrMo，蜗杆直径约为Φ64mm，有很高的抗冲击强度。为了减小光伏组件平台的摆动幅度，蜗轮蜗杆啮合间隙控制在0.3mm以下，减速器的回摆幅度可小于0.3o。这种减速器只在下游伸出的蜗轮轴端有一个密封结构，减小了转动的摩擦阻力。该减速器的总减速比为5552，保持力矩、倾覆力矩和冲击力矩可分别达到8kN·m、2.5kN·m和2kN·m。
减速器配置的稀土永磁直流力矩电机，额定堵转电压、电流和转矩分别为3V、0.17A和0.035N·m，空载转速不低于50r/min，电枢电阻为17±1Ω。感光组件采用最大功率为16Wp的光伏组件，最大功率电压和电流分别为4.3V和3.7A，开路电压和短路电流分别为5.5V和3.9A。实际测量，电机输入电压和电流分别为3V和0.17A时，光伏组件平台就能够转动跟踪，这时在感光组件上的太阳直接辐射辐照度约为502
W，光伏组件平台的跟踪角范围和跟踪精度都能
m
达到预定的指标。
试验样机在江苏射阳和山西平鲁光伏电站安装、调试及运行期间，发现了不少设计缺陷和质量问题，主要有：
（1）在结构上，光伏组件排布高高低低，不在同一个平面上，横梁和竖条规格多样杂乱，不仅给加工和安装带来麻烦，而且低组件上的部分散射辐射被高组件遮蔽，影响了发电量。前支架支撑减速器齿轮轴轴销的支耳太单薄，一些被撕裂，光伏组件平台被掀翻，支耳孔与轴销配合太松，不但有风时光伏组件平台摆动太大，而且轴销逐渐被挤向大头一边，轴销头部用于限位的开口销严重变形，有些嵌进了支耳孔内。后两排横梁安装12块光伏组件太宽（5.2m），横梁悬臂太长，刚性较小，大风时颤动较大。
（2）前级行星减速器的传动效率太低（~60%），导致整个减速器传动效率太低（~30%）。行星减速器润滑脂太稀，加上电机轴没有采用密封轴承，行星减速器内的润滑脂漏进电机内部，导致电机失效。输出轴由于蜗杆的微微摆动和窜动，行星减速器的铝合金法兰螺孔逐渐变形，加上不锈钢弹簧垫圈又太软，它与
基于标记点检测的视线跟踪注视点估计
基于标记点检测的视线跟踪注视点估计 龚秀锋，李 斌，邓宏平，张文聪 (中国科学技术大学电子科学与技术系，合肥 230027) 摘 要：传统的头戴式视线跟踪系统需要借助额外的头部位置跟踪器或其他辅助设备才能定位视线方向。针对该问题，提出一种基于标记点检测的注视点估计方法。该方法通过计算机视觉的方法检测标记点，建立场景图像与真实场景中计算机屏幕之间的空间关系，将场景图像中的注视点坐标映射到计算机屏幕中。实验结果表明，该方法简单易行，可以较好地估计出用户在真实场景中的注视点坐标。 关键词：视线跟踪；注视点估计；头戴式视线跟踪系统；标记点检测 Eye Tracking Gaze Estimation Based on Marker Detection GONG Xiu-feng, LI Bin, DENG Hong-ping, ZHANG Wen-cong (Department of Electronic Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) 【Abstract 】For head-mounted eye gaze tracking, additional head position sensors is needed to determine the gaze direction, a new method based on marker detection is proposed to estimate the gaze of point for head-mounted system in this paper. The markers are detected by computer vision method, and the relationship between scene image and computer screen is constructed with point correspondences in two views. The point of gaze in the scene image is translated to computer screen coordinate. Experimental result shows that this method can estimate the point of gaze in real scene easily irrespective of user’s head position. 【Key words 】eye tracking; gaze estimation; head-mounted eye tracking system; marker detection DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.06.100 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第6期 V ol.37 No.6 2011年3月 March 2011 ·开发研究与设计技术· 文章编号：1000—3428(2011)06—0289—02文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 概述 视线跟踪系统是通过视频设备监控眼球运动状态，估计眼睛的视线方向或注视点的设备。眼睛的视线方向或注视区域通常反映了人感兴趣或引起注意的内容，因此，视线是一种非常好的人机交互输入通道[1]。近些年来，视线跟踪技术作为人机交互接口已经引起国内外广泛的研究。 头戴式视线跟踪系统是将眼部摄像头和场景摄像头等硬件固定在头盔或者镜架上，允许用户头部自由活动的一类视线跟踪设备。头戴式视线跟踪系统提供的注视点坐标是位于场景摄像机的像平面内而不是在真实场景中，用户不能直接与真实场景交互。一般情况下，头戴式视线跟踪系统需要配合头部姿态定位仪才能准确定位视线方向。如文献[2]采用在头顶固定一个磁感应器检测头部位置。采用附加头部位置跟踪装置的方法，不仅增加了系统的复杂度，也会将头部定位的误差引入系统中，降低系统的精度。 本文提出一种基于计算机视觉的标记点检测的头戴式视线跟踪系统注视点估计方法。在位于场景中的计算机屏幕四周设置若干标记点，实时检测场景图像中标记点的坐标位置，并与标记点在屏幕中的坐标组成点对应，利用射影变换技术建立场景图像与计算机屏幕之间的映射关系，通过该映射关系将注视点在场景图像中的坐标转化成在计算机屏幕中的坐标，最终计算出用户在真实场景中的注视点。 2 头戴式视线跟踪系统模型 基于标记点检测的头戴式视线跟踪系统如图1所示。眼 部摄像头和场景摄像头固定在头部前方，眼部摄像头实时采集眼部图像，场景摄像头实时并且与眼部摄像头同步的采集 视线前方的场景图像。通过场景摄像头，将随头部转动而相对变化的场景转化为相对于头部静止的场景图像。因此，通 过标定程序建立场景图像和眼部图像的映射关系，计算出每帧场景图像中的注视点[3]。本文通过建立场景图像坐标和真实场景中计算机屏幕的空间映射关系，计算用户在真实场景 图 1 头戴式视线跟踪系统 2.1 场景图像和计算机屏幕之间的映射模型 如图1所示，计算机屏幕通过场景摄像头拍摄成场景图像。计算机屏幕与场景图像中的对应点满足三维到二维的摄像机投影映射关系，采用摄像机的针孔模型，空间中的点与2D 像平面中对应点满足[4]： 34X x Y y P Z w T ×?? ???????? =???????????? ?? (1) 如果所有的点都在同一平面(Z =0)，则式(1)简化为： 33x X y P Y w T ×???????? =???????????? (2) 基金项目：国家自然科学基金广东联合基金资助项目(U0835002) 作者简介：龚秀锋(1984－)，女，硕士研究生，主研方向：视线跟踪，模式识别；李 斌，副教授、博士；邓宏平、张文聪，博士研究生 收稿日期：2010-07-21 E-mail ：gxiufeng@https://www.wendangku.net/doc/274690338.html,
视线跟踪技术在人机交互中的研究
摘要：人们在观察外部世界时眼睛总是与其它人体活动自然协调地工作,并且眼动所需的认知负荷很低,人眼的注视包含着当前的任务状况以及人的内部状态等信息,因此眼注视是一 种非常好的能使人机对话变得简便、自然的候选输入通道.本文介绍了视线跟踪的基本原理、方法,对视线跟踪作为人机交互通道所具有的特点进行了讨论,并指出了其在人机交互领域 中的应用及前景. 关键词：人机交互;视线跟踪;多通道用户界面 目前用户界面所使用的任何人机交互技术几乎都有视觉参与。早期的视线跟踪技术首先应用于心理学研究(如阅读研究)，后被用于人机交互。眼动在人的视觉信息加工过程中，起着重要的作用。它有三种主要形式：跳动(Saccades), 注视(Fixations)和平滑尾随跟踪( Smooth Pursuit)。在正常的视觉观察过程中，眼动表现为在被观察目标上一系列的停留及在这停留点之间的飞速跳动，这些停留一般至少持续100ms以上，称为注视。绝大多数信息只有在注视时才能获得并进行加工。注视点间的飞速跳跃称为眼跳动。眼跳动是一种联合眼动（即双眼同时移动），其大小为1到40 度视角，持续时间为30到120ms，最高运动速度为400-600度/秒。 视线跟踪精度与在测量时对用户的限制和干扰就是一对矛盾.在多通道用户界面设计中，减少这种限制和干扰是非常重要的,视线作为交互装置最直接的用处就是代替鼠标器作为一种指点装置。 一、视线跟踪的基本原理、方法 视线跟踪技术及装置有强迫式（intrusiveness）与非强迫式(non-intrusiveness)、穿戴式与非穿戴式、接触式（如Eyeglass-mounted）与非接触式(Remote)之分；其精度从0.1°至1°或2°不等，制造成本也有巨大差异。在价格、精度与方便性等因素之间作出权衡是一件困难的事情，例如视线跟踪精度与对用户的限制和干扰就是一对尖锐的矛盾。有关视觉输入的人机界面研究主要涉及两个方面:一是视线跟踪原理和技术的研究;二是在使用这种交互方 式后,人机界面的设计技术和原理的研究. 眼睛能平滑地追踪运动速度为1到30度/秒的目标，这种缓慢、联合追踪眼动通常称为平滑尾随跟踪。平滑尾随跟踪必须有一个缓慢移动的目标，在没有目标的情况下，一般不能执行这种眼动。在人机交互中，主要表现为跳动和注视两种形式。而主要的视线跟踪技术方法如图所示：
模型参考自适应控制
10．自适应控制 严格地说，实际过程中的控制对象自身及能所处的环境都是十分复杂的，其参数会由于种种外部与内部的原因而发生变化。如，化学反应过程中的参数随环境温度和湿度的变化而变化（外部原因），化学反应速度随催化剂活性的衰减而变慢（内部原因），等等。如果实际控制对象客观存在着较强的不确定，那么，前面所述的一些基于确定性模型参数来设计控制系统的方法是不适用的。 所谓自适应控制是对于系统无法预知的变化，能自动地不断使系统保持所希望的状态。因此，一个自适应控制系统，应能在其运行过程中，通过不断地测取系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐地了解和掌握对象，然后根据所获得的过程信息，按一定的设计方法，作出控制决策去修正控制器的结构，参数或控制作用，以便在某种意义下，使控制效果达到最优或近似更优。目前比较成熟的自适应控制可分为两大类：模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control）和自校正控制（Self-Turning）。 10.1模型参考自适应控制 10.1.1模型参考自适应控制原理 模型参考自适应控制系统的基本结构与图10.1所示： 10.1模型参考自适应控制系统 它由两个环路组成，由控制器和受控对象组成内环，这一部分称之为可调系统，由参考模型和自适应机构组成外环。实际上，该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和控制器参数的自动调节回路而形成。
在该系统中，参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，（通常，参考模型是一个响应比较好的模型），目标信号同时加在可调系统与参考模型上，通过比较受控对象与参考模型的输出或状态来得到两者之间的误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正控制器的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使受控制对象的输出尽可能地跟随参考模型的输出。 在这个系统，当受控制对象由于外界或自身的原因系统的特性发生变化时，将导致受控对象输出与参考模型输出间误差的增大。于是，系统的自适应机构再次发生作用调整控制器的参数，使得受控对象的输出再一次趋近于参考模型的输出（即与理想的希望输出相一致）。这就是参考模型自适应控制的基本工作原理。 模型参考自适应控制设计的核心问题是怎样决定和综合自适应律，有两类方法，一类为参数最优化方法，即利用优化方法寻找一组控制器的最优参数，使与系统有关的某个评价目标，如：J=? t o e 2(t)dt ，达到最小。另一类方法是基于稳 定性理论的方法，其基本思想是保证控制器参数自适应调节过程是稳定的。如基于Lyapunov 稳定性理论的设计方法和基于Popov 超稳定理论的方法。 系统设计举例 以下通过一个设计举例说明参数最优化设计方法的具体应用。 例10.1设一受控系统的开环传递函数为W a (s)=) 1(+s s k ，其中K 可变，要求 用一参考模型自适应控制使系统得到较好的输出。 解：对于该系统，我们选其控制器为PID 控制器，而PID 控制器的参数由自适应机构来调节，参考模型选性能综合指标良好的一个二阶系统： W m (d)= 1 414.11 2 ++s s 自适应津决定的评价函数取 minJ =?t e 2 (t)dt ，e(t)为参考模型输出与对象输出的误差。 由于评价函数不能写成PID 参数的解析函数形式，因此选用单纯形法做为寻优方法。（参见有关优化设计参考文献）。 在上述分析及考虑下，可将系统表示具体结构表示如下图10.2所示。
直升机显模型跟踪控制与仿真--直升机控制系统大作业
南京航空航天大学 直升机控制系统大作业题目直升机显模型跟踪控制与仿真 学生姓名Xx 学号xxx 学院xxx 专业xxx 指导教师xxx 二〇一七年六月
第一章 小型直升机的建模 小型无人直升机要实现控制，首先要对小型直升机进行模型的建立，建立准确的模型能够简化直升机的设计的流程，缩短设计时间，大大提高设计的效率，而且对于仿真来说，是不需要成本的，这也大大减少了硬件调试时由于控制律的不合适导致的直升机的坠毁的情况。基于准确的模型，设计出来的控制律，能够非常不错的用在实际的小型无人直升机上，大大缩短了调试时间。 1.1小型无人直升机建模方法简介 小型直升机的模型表现为高阶非线性、非对称非定常等特点，而且很多参数很难通过仪器测量得到，而且与大型有人直升机相比，稳定性较差，抗干扰能力比较弱，因此建立小型直升机的模型非常困难，如今小型无人直升机的建模应用最广的方法主要为两种，分别为原理建模法和系统辨识法。本文采用原理建模法。 原理建模法是将直升机分为主旋翼、机身、尾桨等部分，并对各部分进行动力学分析，从而获得各部分的动力学模型，然后建立位置，姿态，控制量之间的非线性方程组，获得比较精确地模型。在某个平衡位置，要获得小型无人直升机的线性方程，可以对小型无人直升机的非线性模型进行线性化。由于原理建模法是从小型无人直升机本身的动力学特性出发，因此适合直升机全包线飞行设计。 相对于系统辨识法来说，原理建模法比较复杂，建立的方程阶数比较高，而且很多参数获得比较困难，但是对于直升机建模来说，它有它自己独特的优势，仍然是无可替代的，比如随着时代的发展，人们对小型直升机的性能要求也越来越高，一些超机动的飞行动作，采用系统辨识法就很困难，因为一些超机动飞行操纵起来很困难，而且很危险，这时候就需要采用原理建模法。 1.2小型直升机模型的建立 1.2.1坐标系 在忽略弹性变形的情况下，小型直升机为六自由的刚体，选择合适的坐标系可以简化对直升机的研究，并且可以使对直升机的描述更简单准确。我们按笛卡尔右手定则选取地面坐标系，机体坐标系和速度坐标系。 （1）地面坐标系E E E E Z Y X O
基于视线跟踪技术的职业素质测评模式
《商场现代化》2012年10月（下旬刊）总第699期图1视线跟踪技术图2视线信息人力资源 基于视线跟踪技术的职业素质测评模式 ■杜鹏 大连海洋大学文法学院 基金项目：国家自然基金课题（71072085）；云南省教育厅科学研究课题（2011Y329）；云南省哲学社会科学规划课题（QN201116）；大连海洋大学教改项目课题（JG2011YB35） [摘要]如何有效客观测评员工职业素质，是当前国内外一个重要研究课题。本文首次创新性提出基于视线跟踪技术的职业素 质测评模式，该模式能客观的考察员工职业知识的掌握程度，而且能进一步测评被测试者的思维模式、 思维习惯等隐性的职业素质能力，这些信息能更加全面客观地测评员工的职业素质。本文的研究不论对今后职业素质测评模式研究还是对企业人员招聘，都有重要的理论及实际意义。 [关键词]视线跟踪职能能力视线信息环视线轨迹 职业素质（Professional Quality ）是劳动者对社会职业了解与适 应能力的一种综合体现，主要包括职业兴趣、 职业素质、职业个性及职业情况等方面。影响和制约职业素质的因素很多，例如：受教育程度、实践经验、社会环境、工作经历以及自身的一些基本情况。职业素质测评：是指测评主体从特定的人力资源管理目的出发，运用各种测量技术，收集受测人在主要活动领域中的表征信息，对人的素质进行 全面系统的评价，以求对人有客观、 全面、深入的了解，从而为人力资源开发和管理提供科学的决策依据。 目前的测评方法主要有：1.公文筐测验：是对实际工作中管理人员掌握和分析资料、处理各种信息以及做出决策的工作活动的抽象和集中。2.无领导小组讨论：是评价中心常用的一种无角色群体自由讨论的测评形式。3.管理游戏：在这种测评中，各位被试人置身于一个模拟的环境中，面临一些管理中常常遇到的各种现实问题，并被分配一定的任务，但这些问题必须合作才能较好地完成。4.角色扮演：在这种测评活动中，主试人设置了一系列尖锐的人际矛盾与人际冲突，要求被试者扮演某一角色并进入角色情境去处理各种 问题和矛盾。 以上方法比较有效的测评被测试了人员的职业素质能力，但是目前很多职前教育机构和培训机构为应对公司和企业对员工的职业素质的测评，为被测评者提供职业素质水平测评的题库和答案以及应对的技巧，使得这些职业素质能力测评在一定程度上失去客观性。 如何能有效的测评职业素质，是目前国内外非常关注研究的课题，而国内外目前研究方向多集中在测评题目的设定和心理学分析上，虽有了一定的成效，但没有突破原有的测评方法，效果一般。本文突破性地提出了基于视线跟踪技术的职能素质测评模式，该模式增加了测试信息的获得量并更大程度的保证了测试的客观性，而且这种测试方法能有效地规避职前教育机构和培训机构对测试人员的培训技巧。 一、视线跟踪技术 人类对外界信息获取过程中，信息摄取和辨析在很大程度上依赖视觉信息，约有80%～90%的外界信息通过人的眼睛获得。由于人的视线具有直接性、自然性和双向性等其它信息所无法具备的特点[1]，使得视线信息在人类对各种信息的利用中具有更高的权重和信服性。 如图1所示视线跟踪技术是利用摄像技术、光学原理、图像处理、 三维建模等技术分析出观察者视线的轨迹并跟踪其变化，最终获得其中的各种视线信息。随着视线跟踪技术的逐步成熟，视线跟踪技术也开始应用的越来越广泛。例如警察的预审研判系统，医疗的心理咨询，商业的广告测评、货架排放测评，残疾人的视觉轮椅，交互功能的家用电器，虚拟现实和游戏等领域。 而本文创新性的首次将视线跟踪技术应用到了员工职业素质测评中，下文将详细论述在职业素质测评过程中，通过视线跟踪技术能获得的各种隐性信息以及这些信息对职业测评的作用。 二、职业素质测评中的隐性信息传统的职业素质测评方法中，通过测评的考题所能获得的信息有限，不能全面客观反应出被测试人员的职业素质能力，例如作弊或应用面试应 对技巧时，传统测评便不能反映员工 的职业素质。 职业素质测评中除答题信息外还 存在着很多隐性信息。 通过视线跟踪技术，获得被测试者测评过程中的各种视线变化信息，如图2所示，本文将这些信息分为视线信息环、视线轨迹信息、视线驻留时间信息。通过这些信息的数 据挖掘，可分析出被测评者在测评中的 思维模式，看问题的侧重点，观察事物的顺序等隐性信息。结合这些隐性信息就可客观全面反映出被测试者职业素质能力。 1.视线信息环。由于人眼的构造结构决定，人在观看事物时，不可能只观察一个点，而是以眼球的视轴为中心形成环形的信息面，我 们把这些环形的信息面称作视线信息环，如图2所示， 视线信息环的中心，观察者获得的信息较多，而从视线环中心越向外获得的信息越少。在职业素质测评中，我们可以通过分析被测评人员观察题目信息时的信息环，获得更多的职能能力测评信息，例如，如果在职能力测评中，被测评者在测评信息屏幕上视线留下各个信息环中，没有覆盖正确答案的信息环，可以说明被测评者在对题目的解答时可能是抄袭或者是随意蒙选。 2.视线驻留时间。人类在观察事物的过程行为中，表现出来的是眼球在一系列视线信息环上的停留以及在这些视线环上跳动，当在 视线环上的停留时间在100毫秒 （ms ）以上时，人才能通过视觉观察事物获得外界信息。 我们通过视线跟踪技术，可以获得被测评人员在职业素质测评时，屏幕上留下每个视线环上的驻留时间，而通过对这些信息可以分析出被测评人员对特定信息的反应时间并协助判断测评人员对事物的关注点。 3.视线轨迹信息。注视点之间的飞速跳动称为眼球跳动。眼球的 跳动（saccades ） 由巴黎大学的Javal （1897）教授发现。例如在阅读文章或看一个物体时，人们往往认为自己的眼睛是沿着一行句子或图形的形状平滑地运动。事实上，我们的眼睛总是先在对象的一部分上停留一段时间，注视以后又跳到另一部分上，再对新的部分进行注 视。人眼在观察事物时眼球在视线信息环间的跳动，会形成移动的轨迹，我们把这样的轨迹信息称为视线轨迹信息。 在职业素质测评的过程中，我们可以通过对被测评人员观察事物的视线轨迹信息的分析，了解到被测评人员的思维模式，而对多个这种思维模式的分析可以了解到被测评人员的思维习惯。这些信息的获得，更加有利于员工职业素质的测评。 85
无模型自适应(MFA)控制
无模型自适应（MFA）控制 无模型自适应控制的概念和意义 无模型自适应控制系统应具有如下属性或特征： ? 无需过程的精确的定量知识； ?系统中不含过程辨识机制和辨识器； ?不需要针对某一过程进行控制器设计； ? 不需要复杂的人工控制器参数整定； ? 具有闭环系统稳定性分析和判据，确保系统的稳定性。 下面结合燃烧过程的控制详细讨论以下五个问题，阐述无模型自适应控制理论的精髓： 过程知识 大多数先进控制技术都需要对过程及其环境有较深的了解，一般用拉普拉斯变换或动态微分方程来描述过程动态特性。然而在过程控制领域，许多系统过于复杂，或者其内在规律难以了解，因此很难得到过程的定量知识，这通常称为“黑箱”问题。 在许多情况下，我们可能掌握了一些过程知识但是不知道这些知识是否精确。在包括燃烧控制的过程控制中，经常碰到进料的波动，燃料类型和热值的改变，下游需求不可预测的变化以及产品尺寸、配方、批次和负荷等频繁的切换。这些就导致一个问题：即无法确定所掌握的过程知识的精确程度。这种现象通常被叫做“灰箱”问题。 如果能掌握过程的大量知识，那就是一个“白箱”问题。在这种情况下，基于对过程的了解，利用成熟的控制方法及工具设计控制器就容易多了。 尽管无模型自适应控制器可以解决黑箱、灰箱和白箱问题，但更适用于灰箱问题，事实上大多数工业过程都是灰箱问题。 过程辨识 对于传统的自适应控制方法，如果不能获得过程的定量信息，一般需要采用某种辨识机制，以在线或离线的方式获得系统的动态特性。由此产成了以下一些难以解决的问题： ? 需要离线学习； ?辨识所需的不断的激励信号与系统平稳运行的矛盾； ?模型收敛和局部最小值问题； ? 系统稳定性问题。 基于辨识的控制方法不适用于过程控制的主要原因是控制和辨识是一对矛盾体。好的控制使系统处于一个稳定状态，这种情况下设定值（SP）、控制器输出（OP）和过程变量（PV）在趋势图中显示出来的都是直线。任何稳定系统都会达到另一个稳定状态，而其中的过程动态特性的变化却不能被察觉，因此通常需要施加激励信号来进行有效的过程辨识。然而，实际生产过程很难容许这样做。 MFA控制系统中没有辨识环节因此可以避免上述问题。一旦运行，MFA控制器就可立刻接管控制。MFA控制器中
无模型自适应控制方法的应用研究
无模型自适应控制方法的应用研究 XXX （北京化工大学自动化系，北京100029） 摘要：概述了一种新型的控制方法无模型自适应控制。目的是对当前无模型自 适应控制有一个总体的认识, 它是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。与传统的基于模型的控制方法相比，无模型控制既不是基于模型也不是基于规则，它是一种基于信息的控制方法。无模型控制器作为一种先进的控制策略，具有很强的参数自适应性和结构自适应性。基于以上背景，首先介绍了无模型自适应控制的性质及特征，结合对北京化工大学405仿真实验室三级液位控制系统的仿真研究，并将其与PID控制器的效果进行了对比。仿真表明, 无模型控制器具有良好的抗干扰能力、参数自适应性和结构自适应性。 关键字：无模型；自适应；控制； Model Free Adaptive Control Theory and its Applications XXX (Department of Automation, Beijing University of Chemical Technology Beijing 100029) Abstract: A new kind of control method model-free adaptive control is given. The purpose is to make MFA to be understood. Model free adaptive control(MFAC)theory is an adaptive control method which does not need to model the industrial process．Compared with traditional control methods based on modeling，MFAC is an advanced control strategy which based on information of Input／Output Data．It has parameter adaptability and structure adaptability．Based on the background，First the property and character of MFA are introduced, Then Combining 405 Simulation Laboratory of Beijing University of Chemical technology three- level control system simulation．The simulation results show that MFAC controller has excellent robustness，anti-jamming capability, parameter and structure adaptability．
人机交互论文—视线跟踪技术
目录 1 引言 (1) 2 视线跟踪技术概述 (2) 3 视线跟踪的基本原理 (2) 4 视线跟踪技术分析 (3) 4.1常见视线跟踪技术 (3) 4.1.1 眼电图法 (3) 4.1.2巩膜接触镜/ 搜寻线圈法 (3) 4.1.3照片图像法(POG)、视频图像法(VOG ) (4) 4.1.3.1角膜- 巩膜异色边缘反射法 (4) 4.1.3.2 角膜反射法 (4) 4.1.3.3双普金野象法 (4) 4.1.3.4基于视频结合瞳孔和角膜反射的方法 (4) 4.2各种方法的比较 (5) 5 视线跟踪技术在人机交互通道中的特点 (6) 6视线跟踪方法的研究趋势 (6) 7 视线跟踪技术在人机交互领域中的应用及前景 (7) 8 小结 (9) 9 参考文献 (9)
视线跟踪技术及其应用 摘要：本文介绍了研究、应用视线跟踪技术的必要性,回顾了视线跟踪技术的研究历程,概述了主要的视线跟踪技术及其原理，比较各种视线跟踪技术的优缺点。重点探讨了当前常用的基于视频的瞳孔-角膜高光向量法的原理和技术,并介绍了视线跟踪技术的研究方向和发展趋势。最后对视线跟踪技术在人机交互、智能机器等领域的应用前景进行了介绍和展望。 关键词：视线跟踪研究方向人机交互 1 引言 随着对人机交互技术研究的不断深入,多通道的交互备受关注，人机界面更强调“以人为中心”的原则,使用户能运用各种感觉通道以最自然的方式和计算机交互。 现有的人机交互输入绝大多数通过鼠标、键盘等实现,这些输入需要视觉或听觉接收输出信息相配合。此外,语音识别输入技术在逐渐成熟；而对身体姿势的理解、触觉的输入输出等技术在智能虚拟现实环境中得到了较多的研究。 人们在观察外部世界时眼 睛总是与其它人体活动自然协 调地工作,并且眼动所需的认 知负荷很低,人眼的注视包含 着当前的任务状况以及人的内 部状态等信息,因此眼注视是 一种非常好的能使人机对话变 得简便、自然的候选输入通道。 由于常见的上下文信息还隐藏于我们的视线中,视线反应了我们感兴趣的对象、目的和需求，具有输入输出双向性特点。视线检测使得抽取对人机交互有用的信息成为可能,从而实现自然的、直觉的和有效的交互,因此,对视线跟踪技术及其在人机交互中应用的研究具有特殊的价值。 目前,视线跟踪技术和对视线所蕴含信息的理解还处在实验研究阶段。
深度分析眼动追踪技术
深度分析眼动追踪技术 著名科学家霍金教授生前因患有肌肉萎缩疾病，几乎完全瘫痪，既不能通过双手，也不能通过语言与外界沟通。因特尔研究院的技术专家经过长期努力，研发出一款环境感知辅助系统，最终有效改善了这位科学天才与世界的沟通方式。霍金使用的智能输入法，其里面就含有眼球追踪以及面部肌肉识别等技术，正是由于这项的技术的实现，让霍金打字或者演讲的效率提高了好几倍。 视觉追踪技术也称为眼动追踪技术，就是追踪眼睛的运动。准确来讲就是通过图像处理技术，定位瞳孔位置，获取瞳孔中心坐标，并通过某种方法，计算人的注视点，让电脑知道你正在看什么。 眼睛是心灵的窗口，透过这个窗口我们可以探究人的许多心理活动的规律。人类的信息加工在很大程度上依赖于视觉，来自外界的信息约有80 %～90 %是通过人的眼睛获得的。因此对于"人是如何看事物" 的科学研究一直没有间断过。关于这一点，对于眼球运动( 以下称眼动) 的研究被认为是视觉信息加工研究中最有效的手段。 眼动追踪技术属于机器视觉的一种技术，通过对眼动轨迹的记录从中提取诸如注视点，注视时间和次数，眼跳距离，瞳孔大小等数据，从而研究个体的内在认知过程。它利用软件算法、机械、电子、光学等各种检测手段获取受试者当前视觉注意方向的技术，通过图像传感器来捕捉到眼球的图像，根据图像的处理来识别每个人的眼球瞳孔里的特征，通过这些特征实时地反算出看屏幕的注视点。 眼动追踪技术的历史 早在19世纪就有人通过考察人的眼球运动来研究人的心理活动，通过分析记录到的眼动数据来探讨眼动与人的心理活动的关系。眼动仪的问世为心理学家利用眼动技术探索人在各种不同条件下的视觉信息加工机制，观察其与心理活动直接或间接奇妙而有趣的关系，提供了新的有效工具。
模型参考自适应控制
第九章 模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control ）简称MRAC 介绍另一类比较成功的自适应控制系统，已有较完整的设计理论和丰富的应用成果（驾驶仪、航天、电传动、核反应堆等等）。 §9 —１MRAC 的基本概念 系统包含一个参考模型，模型动态表征了对系统动态性能的理想要求，MRAC 力求使被控系统的动态响应与模型的响应相一致。与STR 不同之处是MRAC 没有明显的辨识部分，而是通过与参考模型的比较，察觉被控对象特性的变化，具有跟踪迅速的突出优点。 设参考模型的方程为 式(9-1-1) 式(9-1-2) 被控系统的方程为 式(9-1-3) 式(9-1-4) 两者动态响应的比较结果称为广义误差,定义输出广义误差为 e = y m – y s 式(9-1-5)； X A X Br y CX m m m m m ? =+= X A B r y CX S S S S S ? =+=
状态广义误差为 ε = X m – X s 式(9-1-6)。 自适应控制的目标是使得某个与广义误差有关的自适应控制性能指标J 达到最小。J 可有不同的定义，例如单输出系统的 式 (9-1-7) 或多输出系统的 式(9-1-8) MRAC 的设计方法目的是得出自适应控制率，即沟通广义误差与被控系统可调参数间关系的算式。有两类设计方法：一类是“局部参数最优化设计方法”，目标是使得性能指标J 达到最优化；另一类是使得自适应控制系统能够确保稳定工作，称之为“稳定性理论的设计方法。 §9 —2 局部参数最优化的设计方法 一、利用梯度法的局部参数最优化的设计方法 这里要用到非线性规划最优化算法中的一种最简单的方法—— J e d t = ?20 ()ττ J e e d T t = ?()()τττ
基于单摄像机视线跟踪的眼控鼠标
基于单摄像机视线跟踪的眼控鼠标? 刘瑞安1, 2+，靳世久1，吴晓荣2 1(天津大学 精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072) 2(天津师范大学 物理与电子信息学院，天津 300074) 摘 要：提出一种能对用户头部位置变化自动适应的视线跟踪方法，减少了系统对使用者的头部限制。依据瞳孔边界点的灰度信息、梯度信息及瞳孔边界曲线的平滑信息综合判据，给出了一种提取瞳孔边缘点的一维算法；为提高系统的分辨率和精确度，提出了一种眼睛红外图像中瞳孔亚像素边缘检测与中心定位算法。利用眼睛角膜反射光斑和瞳孔中心的位置关系来确定视线方向，推导出人眼在计算机屏幕上的注视点，进而实现人眼对鼠标的定位与操作，其在显示屏上定位精度可达到40像素以内。 关键词：视线跟踪；眼控鼠标；角膜反射；边缘检测；亚像素；椭圆拟合 1. 引言 眼睛是人类从周围世界中获取信息的重要器官，也是反映人的心理活动的窗口。将视线应用于人机交互可带来直接性、自然性和双向性[1]等优点。眼注视是一种非常好的能使人机对话变得简便、自然的候选输入通道，将人的眼睛作为输入媒介，通过眼睛盯视，对外部设备进行控制可以实现多任务操作，在一些工业控制、机器人学和临床医学上有着广泛的发展前景。 目前，人机交互已成为计算机科学研究的一个越来越重要的领域。在个人电脑飞速发展的今天，鼠标一直是最为重要的人机交互设备之一。而眼控鼠标是利用图像处理技术对捕获的眼睛图像进行处理，提取人眼视线方向及注视点位置，进而实现人眼对鼠标的定位与操作。视线跟踪技术是未来智能人机接口的关键技术之一，在人机交互领域有着广阔的应用前景。国际上一些公司与科研机构正致力于眼控鼠标的开发与研究，日本净冈大学的海泽嘉教授开发出一种可以用眼球控制的鼠标系统；布拉格捷克技术大学的研究人员也推出了一款可用眼睛控制电脑的操作系统。 视线方向的识别、跟踪，是实现眼控鼠标的关键技术。而利用角膜反射原理的视线跟踪技术，具有非侵入的优点，近年来取得了较快进展，人们也进行了将该技术应用于人机交互领域的大量研究工作[2,3]。该技术在用户头部不动情况下可获得较高精度，但对头动敏感。为减少对用户的限制，Sugioka[4]使用超声技术测得CCD和人眼之间的距离，Ebisawa[5]增加两个摄像机来获得眼睛的三维空间坐标。这不仅增加了系统复杂性，且系 * 基金项目：天津市高等学校科技发展基金项目（20051017） * 刘瑞安，Email: wdxylra@https://www.wendangku.net/doc/274690338.html,
人机交互论文—视线跟踪技术
目录 1引言....................................................... 1.. 2视线跟踪技术概述............................................ 2. 3 视线跟踪的基本原理 ............................ 2. 4视线跟踪技术分析........................................... 3. 4.1常见视线跟踪技术..................................... 3. 4.1.1眼电图法........................................ 3. 4.1.2巩膜接触镜/搜寻线圈法 (3) 4.1.3照片图像法（POG）、视频图像法（VOG ） (4) 4.1.3.1角膜-巩膜异色边缘反射法 (4) 4.1.3.2角膜反射法 (4) 4.1.3.3双普金野象法 (4) 4.1.3.4基于视频结合瞳孔和角膜反射的方法 (4) 4.2各种方法的比较........................................ 5. 5视线跟踪技术在人机交互通道中的特点. (6) 6视线跟踪方法的研究趋势..................................... 6. 7视线跟踪技术在人机交互领域中的应用及前景. (7) 8小结....................................................... 9.. 9参考文献.................................................... 9.
移动设备视线跟踪技术研究进展
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2018，54（24）1引言视线跟踪技术（Eye-Tracking Technology ）最早可以追溯到19世纪初，但直到1901年，Dodge 和Cline 才使用有记载的第一台眼动仪，客观定量地测量了眼睛运动[1]。之后，视线跟踪技术经历了从干扰式到非干扰式的发展历程。过去40年视线跟踪技术已渐趋成熟，相关研究取得了很大的成就，逐渐开始应用在工业控制、机器人学、临床医学及大众消费品等领域。随着移动设备与台式计算机等固定设备技术上的缓慢融合，移动电子产品在人们生活和工作中越来越重要。虽然技术进步使得移动设备具有更强的计算能力、连接性和交互能力，但视线跟踪技术在智能手机、平板电脑、多媒体播放器等设备上的研发应用依然存在很多难题，面临许多挑战。本文对移动设备的视线跟踪技术研究现状进行综述，分析目前存在的问题和难点，对进一步的研究方向进行展望。2移动设备视线跟踪的资源劣势 随着移动设备功能的强大，其屏幕尺寸逐渐变大，大屏移动设备带来了显著的优点，但却超出了用户单手操作的范围，带来了安全隐患，影响了操作的舒适性[2]。移动设备新的屏幕尺寸需要新的交互方式与之相适应，眼动交互将成为人与大屏移动设备交互的有益补充，成为未来手机和平板电脑操作的新方式。 许多移动设备包含前置摄像头并具备基本的图像 处理能力，这构成了视线跟踪系统的基本组成单元，但是存在一些缺陷。有限的处理能力，低于标准的相机，甚至移动设备的便携性都会因为引入过多的外设而产生问题。视线跟踪不仅依靠眼睛定位，而且还依靠头部跟踪来实现。对于台式计算机等固定设备，头部跟踪易于实现；但对于移动设备来说，这个问题变得相当复 杂。例如，由于手的移动而改变的移动设备相机方向，用户的头部移动，这些都使眼睛定位的算法更加复杂。普通前置摄像头通常保留滤波器以去除可见光谱外的移动设备视线跟踪技术研究进展 栗战恒，郑秀娟，刘凯 LI Zhanheng,ZHENG Xiujuan,LIU Kai 四川大学电气信息学院自动化系，成都610065 Department of Automation,College of Electrical Engineering and Information Technology,Sichuan University,Chengdu 610065,China LI Zhanheng,ZHENG Xiujuan,LIU Kai.Research and development of eye tracking on mobile https://www.wendangku.net/doc/274690338.html,puter Engineering and Applications,2018,54（24）：6-11. Abstract ：This paper reviews the research of the eye tracking technology on mobile devices,introduces the developments of eye tracking technology and the resource disadvantages of mobile devices.It divides the eye tracking technology on mobile devices into two categories ：using its own hardware and using external hardware devices.This paper summarizes and analyzes the problems of eye tracking on mobile devices and prospects the future development and research directions.Key words ：eye tracking;mobile devices;human-computer interaction 摘要：针对移动设备视线跟踪技术研究现状进行了综述，介绍了视线跟踪技术的发展及移动设备的资源劣势，将移动设备视线跟踪技术分为利用自身集成硬件和使用外接硬件设备两类，并分别进行了说明。最后，总结分析了移动设备视线跟踪存在的问题，并对其未来发展及研究方向进行展望。 关键词：视线跟踪；移动设备；人机交互 文献标志码：A 中图分类号：TP 391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1806-0416 作者简介：栗战恒（1992—），男，硕士研究生，研究领域为人机交互，视线跟踪技术；郑秀娟（1981—），通讯作者，女，博士，副教授， 研究领域为医学图像分析与机器学习、自然人机交互与人机融合控制，E-mail ：xiujuanzheng@https://www.wendangku.net/doc/274690338.html, ；刘凯（1973—），男，博士，教授，研究领域为三维结构光成像方法。 收稿日期：2018-07-04修回日期：2018-11-14文章编号：1002-8331（2018）24-0006-06 6万方数据
侯忠生教授无模型自适应控制程序
%以下是侯忠生教授无模型自适应控制中的一个简单例子，在网上找了很多参考程序没找到，故而自己简单写了下，运行没问题，欢迎探讨。 clc,clear for k=1:1000 if k<=300 ys(k)=0.5*(-1)^round(k/100); elseif 300