王福旺
- 作品数：7 被引量：64H指数：5
- 供职机构：东北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金辽宁省高校创新团队支持计划更多>>
- 相关领域：医药卫生交通运输工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 摩擦力不确定的机器人液压驱动器的精确控制被引量：1
- 2015年
- 基于H∞鲁棒控制器来改善机器人液压系统位置控制性能。首先经液压动力学和机械动力学分析,建立液压驱动系统的数学模型,摩擦力采用Dahl模型。然后按系统参数标称值设计基于混合灵敏度的H∞鲁棒控制器,对权值函数进行优化选择。最后经仿真和实验验证得出如下结论:该控制方法可以有效抑制摩擦力参数误差对位置跟踪控制的影响,尤其在速度换向时摩擦力模型的不确定性产生的影响,显著减小了位置跟踪误差,且该控制器稳态和过渡性能都优于传统PID控制器。
- 孙广彬王宏王琳李滨纪俐王福旺
- 关键词：机器人液压系统摩擦力鲁棒控制
- 基于可穿戴传感器的驾驶疲劳肌心电信号分析被引量：6
- 2013年
- 本文通过对驾驶员的肌电信号与心电信号的研究,检测驾驶员驾车过程中的疲劳状态。对8名被试者进行2h的驾驶模拟实验。利用可穿戴式传感器采集被试者股二头肌部位的生理信号,采用快速独立成分分析和经验模态分解算法对测得的信号进行分离和去噪处理,得到肌电、心电信号,并找出能表征驾驶员疲劳的肌电和心电特性参数,运用统计分析SPSS软件进行Kolmogorov-Smirnov Z检验,最终选取肌电信号峰值因数和肌心电信号互相关峰值(P<0.001)作为组合特征,并采用马氏距离作为判别疲劳的准则。结果表明,该方法在对驾驶员正常状态与疲劳状态的区分上有良好的识别效果。
- 付荣荣王宏张扬王福旺
- 关键词：驾驶疲劳传感器肌电信号心电信号
- 长途客车驾驶员疲劳状态脑电特征分析被引量：35
- 2013年
- 长途客车驾驶员的驾驶状态关系到旅客和驾驶员的生命安全,对长途客车驾驶员的疲劳驾驶研究具有重大意义。选取真实驾车实验环境,对驾驶员脑电信号进行实时监测。首先对采集的驾驶员脑电信号进行了小波包分解,提取了脑电信号中的θ和β节律,然后对它们的平均功率谱进行了分析,最后通过计算脑电疲劳状态指标F,结合眼电特征与主观调查问卷,研究驾驶员主观与客观数据之间的相关性,分析驾驶员疲劳状态变化与脑电信号特征之间的关系。结果表明,在真实驾驶环境下,通过计算驾驶员的脑电疲劳状态指标F值可以有效地检测驾驶员疲劳状态变化。
- 王福旺王宏
- 关键词：疲劳驾驶脑电信号小波包分解
- 基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析被引量：11
- 2014年
- 疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用Pearson相关系数分析两路对称导联F7,F8中眨眼信号特征,去除干扰;最后利用BP神经元网络对眨眼信号进行识别,计算眨眼频率.结果表明,利用眼电信号和脑电信号特征综合分析司机眨眼动作,能准确识别出眨眼信号,并能正确检测人的驾驶疲劳状态的变化.
- 王福旺王宏罗旭
- 关键词：疲劳驾驶脑电信号小波包分解
- 仪表板提示符号尺寸设计对视觉工作的影响
- 2012年
- 应用认知神经学的方法研究仪表板上提示符号的设计准则,实验选取20名被试,用不同尺寸的提示符号诱发视觉工作记忆,并对被试的行为数据和脑电信号进行记录。行为数据上,小尺寸提示符号下,人们的反应速度略快;大尺寸提示符号下,人们的反应速度略慢;并且,高载荷(四个图标)的视觉工作记忆比低载荷(两个图标)的视觉工作记忆具有较长的反应时间和较低的反应正确率;结果具有显著性差异。应用事件相关电位的方法分析采集的脑电信号,得到高载荷的视觉工作记忆比低载荷诱发了更负的脑电波。结果表明,提示符号的尺寸对人的行为产生了影响。
- 张宁宁王宏王福旺
- 关键词：仪表板视觉工作记忆事件相关电位
- 基于脑电信号分类的高速公路上驾驶疲劳识别被引量：8
- 2015年
- 为驾驶疲劳的识别提出一种基于小波变换与BP人工神经网络的自发脑电信号分类方法。利用离散小波变换对驾驶员的脑电信号滤波,得到频率低于30Hz的4个子带小波系数,由统计方法从小波系数中提取特征值。以这些特征值作为训练数据,对所建的BP人工神经网络进行训练。结果表明,用所建的神经网络对高速公路客车驾驶员分别在疲劳和非疲劳时记录的脑电信号进行分类可达93.2%的准确率。
- 罗旭王宏王福旺
- 关键词：驾驶疲劳脑电信号小波BP人工神经网络
- 仿人足底肌电特征的机器人行走规划被引量：6
- 2015年
- 模仿人类行走规律是规划双足机器人运动的基础.以往模仿人类步态主要通过视觉方法或惯性模块测量(Inertia measurement unit,IMU)方法捕捉人体特征点轨迹.这些方法不考虑零力矩点(Zero moment point,ZMP)的相似性.为解决该问题,本文提出了一种基于足底肌电信号(Electromyography,EMG)和惯性模块测量信号的混合运动规划方法.该方法通过测量足底肌电信号计算出足底压力中心的位置以及踝关节扭矩,结合惯性模块所测量的人体躯干和双足轨迹,来规划双足机器人的步态.首先,用肌电仪测量足底肌电信号,用惯性测量模块测量人体各肢体部分的姿态轨迹,经数据标定后作为仿人机器人的运动参考;然后,通过预观控制输出稳定的步态.为确保仿人行走的效果,基于人体相似性对运动数据进行了步态优化.实验验证和分析表明,EMG信号超前ZMP约160 ms,利用这个特性实现了对压力点位置的有效预测,提高了机器人在线模仿人类行走的稳定性.
- 孙广彬王宏陆志国王福旺史添玮王琳
- 关键词：仿人机器人
