针对传统煤矸石分拣机械臂控制算法如抓取函数法、基于费拉里法的动态目标抓取算法等依赖于精确的环境模型、且控制过程缺乏自适应性，传统深度确定性策略梯度（DDPG）等智能控制算法存在输出动作过大及稀疏奖励容易被淹没等问题，对传统DDPG控制算法中的神经网络结构和奖励函数进行了改进，提出了一种适合处理六自由度煤矸石分拣机械臂的基于强化学习的改进DDPG控制算法。煤矸石进入机械臂工作空间后，改进DDPG控制算法可根据相应传感器返回的煤矸石位置及机械臂状态进行决策，并向相应运动控制器输出一组关节角状态控制量，根据煤矸石位置及关节角状态控制量控制机械臂运动，使机械臂运动到煤矸石附近，实现煤矸石分拣。仿真实验结果表明：改进DDPG算法相较于传统DDPG算法具有无模型通用性强及在与环境交互中可自适应学习抓取姿态的优势，可率先收敛于探索过程中所遇的最大奖励值，利用改进DDPG算法控制的机械臂所学策略泛化性更好、输出的关节角状态控制量更小、煤矸石分拣效率更高。

这次上传的不知道与上次上传的有没有重复，因为本人的电脑重装过系统了，若有重复尽请谅解．

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在矿用旋转机械中,滚动轴承是极易造成损坏的一种机械零件,而多数轴承是因为高速运转情况下,轴承剧烈摩擦发热产生失效。从几个影响轴承寿命的因素进行分析并优化,以适应矿用设备恶劣的工作环境,达到提高轴承稳定性和寿命的要求。

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分析人体手臂在体感控制中的舒适程度，依据疲劳度理论建立手臂舒适范围空间模型。采用体感方式控制机械臂运动，通过径向测试实验与点阵指定实验测试手臂的舒适参数，拟合控制映射函数，提出基于体感机械臂的舒适控制算法。通过动作跟踪与远程抓物实验，测得用舒适算法控制机械手的相对误差在5%以内，尖端位置绝对误差在2 mm以内，舒适度比传统控制算法提高51.8%，在满足体感控制准确度的基础上较大程度保证了使用者的舒适性，提高了体感控制效率。

汽车无级变速传动CVT建模与仿真-液压机械无级传动系统及控制仿真研究.rar 从实时控制的角度出发, 建立了汽车的无级变速传动（CVT）夹紧力控制、速比控制及整车动态模型, 基于这一动态模型, 仿真计算了汽车在起 步与行驶阻力变化时的动态调节过程, 为进一步研究无级变速传动控制规律和进行电控系统设计提供必要的前期工作基础。                                

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