基于粒子群优化算法处理圆度误差

圆度误差是机械零件及其互换性的重要指标,是产品质量的关键,这里提出一种基于粒子群优化算法计算圆度误差的方法.粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术.它的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整.该方法克服了传统圆度误差最小二乘法评价的局部收敛问题.仿真实验结果表明,本文介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.     

基于改进粒子群算法的球度误差评定

根据新一代GPS标准,建立了符合最小区域条件的球度评定的数学模型。针对球度误差评定的特点,提出了一种带交叉因子的改进粒子群优化算法对球度测量数据进行最小区域评定,给出了该算法的实现方法。实例结果表明,介绍的方法可以在新一代GPS标准下有效、准确地评价球度误差。     

利用粒子群优化算法求解圆排列问题

针对已有算法搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷,利用粒子群优化算法给出了圆排列问题的求解方法.首先,在分析了圆排列问题与旅行商问题关系的基础上,将圆排列问题转化为旅行商问题,从而得到一个相应的组合优化问题.然后,利用粒子群优化算法进行了求解.接着,为了进一步提高算法的精度,文中给出了一种利用混合粒子群优化算法的方案.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,实验结果表明,文中所给方法是有效的.     

特大型曲轴连杆圆度误差上位机检测算法研究

文章针对一种特大型柴油机曲轴连杆圆度误差的上位机检测算法进行了研究.并依据国标规定的检测原则与检测方法,提出了基于多组三点定圆的最小区域算法,在多组取样点中采用两边逼近法求取同心圆圆心,利用误差计算公式计算圆度误差.在常温同等检测条件下,通过对标准件的10次检测,取300组采样数据,用现行各个算法计算出结果,实验数据表明基于文章所提出的算法测量数据折线最贴近标定值数据线,而且变化量相对稳定,是符合实际场景下圆度误差定义的一种评定方法,所评定的圆度测量误差最小.     

基于粒子群圆检测的无人机目标定位算法

无人机在室内等复杂环境中飞行时,存在GPS信号较弱、惯性传感器累计误差较大等问题,导致无法实现室内的精准定位。本文提出一种基于粒子群圆检测算法的无人机目标定位方法,该方法通过OpenCV视觉模组进行图像预处理,并通过增量式PID(Proportion Integration Differentiation)与图像滤波相结合的粒子群圆检测算法获得目标标靶的核心坐标与半径等参数,通过对运动的实时控制、增加判断条件等提高无人机的标定效率与准确率。实验结果表明,该方法能够将无人机的位置调整时间控制在4 s以内,且将标定准确率提高到了90%,极大地缩短了无人机的标定时间,提升了无人机的位置标定准确率。     

基于改进粒子群算法的圆柱度误差评定

根据新一代GPS标准,建立了符合最小区域条件的圆柱度评定的数学模型。提出了一种带交叉算子的改进粒子群优化算法,并以此对圆柱度测量数据进行最小区域评定,给出了该算法的实现方法。经实例验证,该方法可以在新一代GPS标准下更快速、准确地评价圆柱度误差。     

基于知识空间的分组式粒子群算法

为了提高粒子群算法中粒子搜索全局最优解的准确度,确保粒子的收敛性,提出了基于知识空间的分组式粒子群算法(KGPSO).该算法使用K-means算法对粒子群进行分组,利用较小的最大飞行速度(Vmax)加强粒子在组内的局部搜索能力,并将"知识空间"的概念带入到分组中,由知识空间中的粒子来引导群中粒子前往更好的解空间搜索.实验结果表明,KGPSO算法在测试函数的表现整体优于过去学者提出的标准PSO,HPSO、FPSO.     

分组信息共享的量子粒子群优化算法的改进

标准量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法依然存在早熟收敛的缺点,针对此问题,提出了一种改进的量子粒子群算法(Particle swarm optimization based on quantum,PSO-Q).在PSO-Q算法中,采用分组策略基于不同的更新公式同时提高局部搜索和全局搜索能力,并且共享组间有用的信息,达到探索与开发能力的平衡.在不降低搜索精度的情况下,分组策略扩大了种群搜索过程中的搜索范围,其中一组保持QPSO搜索方法的基本搜索能力,主要开发已有搜索空间.另外一组共享整个群里的有效信息,增加新领域探索能力,可以避免种群多样性的不断下降.在标准测试函数的对比实验中,仿真结果表明该算法具有较强的搜索能力并且达到了较高的优化精度.     

高斯粒子群优化粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题,提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集,使粒子集朝着后验概率密度分布取值较大的区域运动,增加粒子的多样性,克服了粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下降低了跟踪所需要的粒子数目,提高了标准粒子滤波算法的检测和跟踪性能。同时,建立了检测前跟踪系统的观测模型和系统模型,对基于标准粒子滤波检测前跟踪算法和优化算法进行仿真,仿真实验结果表明高斯粒子群优化粒子滤波的检测前跟踪算法相比基于标准粒子滤波的检测前跟踪算法具有更好的检测与跟踪性能。     

解非线性约束规划问题的分组粒子群算法

文章运用分组粒子群的方法来解决非线性约束规划问题,将粒子群分成几个小组分别进化,几个小组的参数各自随机产生。在一定的间隔时刻对各个小组的粒子进行重新分组和参数的调整,并根据收敛性检查的情况将劣质粒子淘汰重新初始化,这不仅有助于在不同环境进化出的粒子相互取长补短,而且可以有效的防止陷入局部最优。     

遗传算法在圆度误差评定中的应用

针对传统最小二乘圆优化算法评定圆度误差局部收敛的问题,提出基于遗传算法的圆度误差评定方法。介绍了遗传算法基本原理和运算流程,在建立最小二乘圆数学模型的基础上,推导出待优化的目标函数,并详细描述了基于遗传算法的圆度评定优化步骤。实例计算结果表明该算法能比传统优化算法收敛到更精确的解,并具有较高的稳定性,能有效地克服局部收敛的问题。     

基于PSoC的圆度误差数据采集系统

详细论述了以嵌入式片上系统PSoC为核心的圆度误差数据采集处理系统的软硬件设计.该系统灵活运用PSoC片上系统内部集成的定时模块、计数模块和全双工模块,以及外部中断和I/O等片上资源,通过使用定时模块来控制圆度误差信号的采样频率;采用计数模块与全双工模块相结合的方法来实现下位MCU同PC的串口通信,完成人机交互;同时,采用光电传感器来触发MCU的外部中断,控制测量的起始点,避免了不封闭测量和重复测量的出现.     

基于极坐标测量的圆度误差评定算法

提出一种利用极坐标测量数据求解圆度误差的网格搜索算法,其原理是在最小二乘圆心周围按一定规则布置一系列的极坐标网格点,依次以各网格点为理想圆心计算所有测点的半径值,通过比较这些半径值,实现最小区域法、最小外接圆法和最大内接圆法的圆度误差精确评定。详细叙述了算法求解圆度误差的过程和步骤,给出了数学计算公式及程序流程图。试验结果表明,该算法可有效、正确地评定圆度误差。     

基于多种群实数编码遗传算法的圆度误差评定

针对实数编码的遗传算法(RGA)在圆度误差评定中存在的早熟收敛、精度较差及运算速度慢等缺点,分析了多种群遗传算法的模型结构,利用多种群遗传算法的并行性,将其应用于圆度误差评定。实验证明该方法有效地提高了算法的精度和收敛速度,能够快速评定圆度误差。     

一种新的压裂支撑剂圆度球度测定方法

圆度和球度是压裂支撑剂的两个重要质量指标,直接影响着压裂支撑剂能否实际应用.为了提高支撑剂的圆度和球度测定效率,提出了基于分形理论和形状上下文方法的压裂支撑剂圆度球度测定算法.第一,在显微镜成像方法得到的压裂支撑剂图像基础上进行预处理;第二,利用边缘检测技术检测出图像中所有的支撑剂颗粒边缘;第三,利用形状上下文方法对所有检测到的支撑剂颗粒边缘进行处理,得到每个支撑剂颗粒的半径—角度分布曲线,根据曲线的变化确定每个颗粒的球度;第四,利用分形理论确定每个支撑剂颗粒边缘的分形维度,根据分形维度确定每个颗粒的圆度.通过实际的压裂支撑剂颗粒测定实验发现,提出的算法求得的颗粒圆度和球度值与依据模板对比得到的圆度和球度值基本吻合,为实现压裂支撑剂质量评定的自动化奠定了基础.     

转子圆度误差对四自由度AMB的稳定性影响

主动磁悬浮轴承(Active Magnetic Bearing, AMB)对转子的加工精度要求很高,圆度误差是转子加工中常见的误差,但是前人的工作中关于圆度误差影响的研究很少。建立了四自由度AMB的数学模型,分析了圆度误差对力-电流系数和力-位移系数的影响,推导了四自由度AMB的闭环特征方程。通过闭环特征方程的性质,分析了圆度误差对四自由度AMB稳定性的影响,通过仿真和实验验证了上述分析的正确性。研究结果表明,过大的圆度误差会使四自由度AMB系统不稳定,但通过选取合适的PID参数能够使系统恢复稳定。     

基于电容传感器的大型工件圆度误差测量系统

轴类回转工件的圆度误差是衡量机床加工水平的重要指标.针对大直径轴类工件无法采用传统圆度仪进行圆度误差测量,介绍了三点法测量轴类回转工件圆度误差的理论基础、数学模型.采用非接触式电容传感器进行微位移测量,介绍了传感器结构与测量电路基本原理,搭建了适用于圆度误差测量基于电容传感器的硬件系统,应用虚拟仪器技术开发了可用于数据采集、线性校正、误差分离与评定的专用测试系统.最后进行了测试实验,通过对多次测量数据的分析评定测量系统的可靠性与精度.     

基于ARM架构的圆度测量仪系统设计与研究

主要设计研究了基于ARM嵌入式计算机系统的圆度测量仪系统,与PC机或工控机为核心的圆度测量仪相比,本系统具有以下突出优点:智能化程度高,结构简单,功能完善,价格低廉,具有良好的可扩展性和极高的性价比。本系统的核心设计工作主要有:采用AD698实现信号调理,采用LPC2210构建ARM嵌入式计算机平台,采用最小二乘圆法设计圆度误差评定软件,采用FIR低通滤波器实现数字滤波。     

混合PSO在最小均方误差调节器中的应用

利用最小均方误差调节器来改善有限拍系统是一种常用的方法,而调节器参数的选择是非常重要的。本文在确定最小均方误差调节器的过程中设计基于模拟退火的粒子群算法对参数进行了优化,并对一具体系统进行了仿真。结果表明,混合粒子群算法比单独使用粒子群算法和模拟退火算法的效果要好,同相关文献确定参数方法相比,系统的超调量和调节时间都得到了明显的改善,验证了所提算法的有效性。     

高精度锻造磨球的不良圆度和飞边视觉检测研究

锻造生产的耐磨钢球经常出现圆度不良和飞边缺陷,严重影响其碾磨性能。为解决这一问题,作者提出一种针对高温耐磨球的在线视觉检测方法。通过计算图像中磨球圆心到轮廓的最大距离与最小距离之差,可量化圆度,完成对不良圆度磨球的筛选。针对飞边检测,作者利用深度学习策略,按一定规则有效识别飞边,以区分背景区域的复杂纹理,使模型有效地训练。此外,采用数字滤波成像方式拍摄处于高温状态的磨球可有效去除热辐射噪声,获得清晰的磨球图像。作者利用YOLOv5 实例分割模型实现了 95.3% 的飞边检出率,达到了在线检测技术指标要求。