模糊神经网络与启发式算法相结合的制造单元构建方法

为提高制造单元构建效率和制造单元的可实施性,提出了模糊自适应谐振神经网络与启发式算法相结合的制造单元构建方法.该方法以加工相似模式匹配思想为指导,将制造单元的构建分为两个阶段.首先对标准模糊自适应谐振神经网络进行改进处理,并以此构建初始的工件族和设备集合;然后,在初始工件族和设备集合的基础上,建立基于规则的启发式资源优化分配算法,解决制造单元的设备共享、可选设备分配和设备负荷不均等问题.最后,以某企业机加车间生产的典型工件为例,验证了算法的有效性.     

基于滚动调度的模具热处理车间负荷控制算法

针对模具热处理车间生产难以有效控制这一实际问题,提出一种基于负荷控制理论的生产计划与控制方法.建立模具制造车间三层负荷控制模型,并针对热处理车间,分析其负荷控制的关键问题,给出一种考虑负荷动态均衡性的热处理任务转序决策方法;构建以交货表现和设备利用率为双目标的优化调度模型;应用离散事件仿真原理和折衷规划理论,建立一类基于周期和事件驱动的混合滚动调度求解算法,并分析该算法的时间复杂度;以所提算法为基础,开发热处理车间生产计划系统,通过该系统计算得到多组目标函数权重下的算法调度结果,进一步分析不同权重对算法的影响,并同时与其他几类算法的调度结果进行对比分析,说明所提算法的实用性和有效性.     

基于多规则设备分配及工序排序的FJSP多目标集成优化方法

为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法.建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多目标优化模型;针对模型的组合爆炸特点,为降低其复杂度,提出一种将多规则设备分配及工序排序相结合的集成调度思想;为进一步提高求解效率,提出一种面向对象数据处理技术用于处理各实体之间的数据交换;基于改进的非支配排序遗传算法思想,提出了基于多规则设备分配及上序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化算法.通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

煤矿配电网系统负荷控制与电能质量监测

详细介绍了煤矿配电网系统设备及其控制技术的计算特点、关键点以及必要性,并从实用的角度对其质量监测技术进行阐述,最后总结出了负荷控制的最佳策略,并选取了合适的算法,对煤矿配电网负荷控制及运行管理均有较为实用的借鉴意义。     

基于专家系统的制造单元构建研究

提出基于专家系统构建制造单元的方案.在零件存在多工艺路线、工序存在多可选设备的基础上,综合考虑加工成本,加工时间、加工顺序、设备能力、物流最小等实际生产约束条件,以最短加工时间、最佳设备及单元平衡、最少跨单元加工、最小成本等作为重构优化目标,采用四轮分配设备、单元负荷平衡计算、跨单元物流成本计算的处理技术,实现了制造单元的快速构建,导出了零件集合及设备集合,并通过实例验证了算法的有效性.     

基于能力验证的模具交货期可行性分析方法

针对模具企业在订单洽谈阶段难以确定交货期可行性这一实际问题,建立了基于能力验证方法的交货期可行性验证模型.首先在新模项目关键路径的关键工序中,构建了资源范畴这一能力验证对象,并给出了能力需求和已有负荷的计算方法,然后建立了关键负荷指数这一资源负荷评价指标.基于上述理论基础,构造了启发式算法,并通过算例说明了算法的实用性.最后,针对算法中涉及的接收概率具有不确定性的问题进行了敏感度分析.     

宝钢1580粗轧机负荷评估系统分析与设计

在相同的工艺条件下,合理的负荷分配能更有效地利用粗轧机组的设备能力,提高轧制产量和成品质量,降低设备故障率和轧制能耗,粗轧机的负荷评估是负荷分配的基础.针对上海宝钢1580粗轧机组的工作状况,研究了轧机负荷的计算方法,设计了轧机负荷评估系统的网络结构和功能框架,指出了关键问题的实现途径.该系统已经在宝钢的1580热轧厂得到应用,取得了很好的效果.     

改进人工蜂群优化神经网络的短期负荷预测

准确的短期负荷预测能够减少发电机组停机备用和旋转备用,其预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益.针对BP神经网络初值敏感、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进人工蜂群算法优化BP神经网络的负荷预测方法.首先融合负荷数据与温度、湿度等天气数据并进行高斯滤波处理,再采用搜索位置更新实现人工蜂群算法的改进,利用其算法完成BP网络权值和阈值的优化,最后建立用于短期负荷预测的优化模型,并通过实例进行仿真验证.结果 表明:该改进预测模型与传统BP算法相比预测精度及收敛速度均有大幅提高,具备工程实用价值.     

自动导向小车与加工设备多目标集成调度的聚类遗传算法

针对AGV与加工设备的集成调度问题,在考虑AGV无冲突路径规划的情况下,建立了以最大完工时间、AGV运行时间及机器总负荷为优化目标的调度优化模型,提出一种基于时间窗和Dijk-stra算法的多目标自适应聚类遗传算法.根据算法在不同迭代时期的特点,提出一种包含自适应个体交叉概率的交叉重组策略;设计了自适应种群变异概率;引...     

基于Steinmetz原理与瞬时无功理论的SVC装置防过补偿控制策略

针对配电网中无功功率过补偿问题,在研究当前不平衡负荷补偿原理及补偿算法的基础上,通过改进Steinmetz理论,推导出了一种包含功率因数参量的补偿导纳算法.利用瞬时无功理论求得了该补偿导纳算法的实用公式,以该算法作为静止无功补偿装置（SVC）的控制策略,可以快速准确地平衡三相有功功率,将负荷补偿到指定功率因数,有效地防止了过补偿造成无功功率倒送.在Matlab电力系统仿真环境下进行了仿真试验.仿真结果表明,该算法具有较高的精度和动态响应速度.     

点接触弹流问题快速直接算法研究

在点接触EHL快速直接算法的基础上,提出按列分块、逐列求解的求解点接触EHL的新算法,以进一步减少计算量,提高计算效率。对新算法的精确性和高效性进行验证,并探讨新算法的参数适用范围。结果表明:新算法不仅具有更高的计算精度和计算效率,而且具有更宽的参数适用范围,在轻载工况、中载、重载工况下都可以得到很好的收敛解,是对点接触EHL求解快速算法的进一步改进和发展。     

基于萤火虫算法改进移动机器人定位方法研究*

针对传统蒙特卡洛定位中粒子退化以及粒子贫乏造成的移动机器人定位精度下降问题,提出了利用萤火虫算法改进蒙特卡洛定位的方法。利用改进后的萤火虫算法优化粒子的采样过程,使粒子在权值更新前趋向高似然区域,并且改进了重采样策略,新的重采样可以使粒子的多样性更好。将改进后的新算法用于机器人定位实验中,结果表明新算法相比扩展卡尔曼粒子滤波在粒子数分别为10、30、50的情况下性能分别提高了20%、34%、29%,并且使用的时间更少。     

一种适用重载点接触弹流润滑问题的新的直接迭代法

基于快速求解点接触弹流问题的直接迭代算法,通过将压力迭代矩阵由满元矩阵变为带状的稀疏矩阵,提出一个更高效的求解点接触弹流问题的新算法.该算法不仅具有更高的计算效率,而且可适用于重载工况.采用新算法求解了若干重载点接触EHL问题,结果与采用逆解法求得的结果非常接近,表明直接迭代法也适用于重载弹流问题研究.     

基于自适应粒子群算法的篦冷机电液位置伺服系统PID参数优化

针对PID控制器的参数选取直接影响到第四代篦冷机刮板在调速过程中的稳定性和调节时间的问题,提出一种新的粒子群算法的PID参数整定方法。新的粒子群算法充分利用了适应函数提供的搜索信息,对传统粒子群算法中的权值进行自适应动态控制,并用飞行时间参数替代了压缩因子,飞行时间参数的变化规律是线性递减,并把它命名为自适应粒子群算法。通过测试函数证明提出的自适应粒子群算法比传统的粒子群算法收敛速度快和寻优效率高,应用改进的方法对篦冷机电液伺服系统进行仿真实验,结果证明自适应粒子群算法的PID参数整定方法比传统的整定方法有更好的控制效果,即调速过程稳定和调节时间快。     

滑模模糊控制算法在液压机器人控制中的应用

Pb-211液压机器人腰部是一个非线性液压伺服控制系统，常规PID控制算法很难在不出现超调情况下满足控制系统快速性的要求。针对这种情况以及液压系统参数时变等特点，在常规滑模控制算法的基础上，引入模糊控制技术，采用滑模模糊控制策略进行控制器设计。仿真结果表明，滑模模糊控制算法能够在不出现超调情况下显著提高系统的响应速度，满足系统响应速度和控制精度的要求，而且对正弦干扰具有较强的鲁棒性。     

基于混合优化策略的自回归-滑动平均模型建模

自回归一滑动平均(ARMA)模型参数估计一直是ARMA模型建模问题的难点和重点,目前的模型参数估计方法都采用传统最小二乘法及其推广算法,预测精度低.采用基于混合优化策略的遗传模拟退火算法进行ARMA模型参数估计,克服了传统算法的缺点,并在此基础上利用遗传模拟退火算法可以确定ARMA阶次的特点,提出基于混合优化策略的ARMA模型建模方法.利用这种建模方法和传统建模方法对组合炮控系统精度进行建模比较,证明基于混合优化策略的ARMA模型建模方法收敛快,精度高.     

用户多兴趣下的个性化推荐算法研究

电子商务个性化推荐成为客户关系管理的重要内容，协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术，但传统的协同过滤推荐算法并不适合用户多兴趣情况下的个性化推荐。在分析原因的基础上，通过组合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤算法，先求解目标项目的相似项目集，在目标项目的相似项目集上再采用基于用户的协同过滤算法。这种基于相似项目的邻居用户协同推荐方法，能很好地处理用户多兴趣下的个性化推荐问题，尤其当候选推荐项目的内容属性相差较大时，该方法性能更优。最后，用EachMovie数据库对算法进行了仿真实验，实验表明该算法准确率更高。     

基于十字链叉的NURBS曲面插补算法及仿真分析

针对目前曲面插补算法存在的实时性不强,插补算法需要大量的额外空间,算法步骤繁琐以及对插补过程产生的大量数据点的数据处理问题,为了保证作为数控技术核心模块的曲面插补算法的高速、高精度性能,基于德布尔递推算法思想,重新推导出了适合于曲面插补的新的NURBS曲面表达式,在此基础上重新设计了曲面插补快速算法,并着重研究了新算法的实时性.另外,为验证新算法的正确性和有效性,提出并实现了十字链叉数据表达结构,对NURBS曲面插补点微细步长及插补质量进行了分析.建立了以VC6.0/MFC为平台的、集弓高误差、速度、加速度等功能分析于一体的算法仿真验证系统,并以汽轮机叶片为例进行了验证.研究结果表明,该算法可以满足曲面插补高速、高精度的性能要求.     

增强爬坡能力的六足机器人分步二次规划足力分配算法及试验验证

足力分配算法能够通过约束条件及目标函数的设计优化足端接触力,使多足机器人达到提高崎岖地形通过能力、提高行走稳定性以及降低能耗等目的。提出了一种增强六足机器人爬坡能力的分步二次规划足力分配算法,设计了可以减小最大牵引系数（足端切向力与法向力之比）的目标函数,并且建立了六足机器人约束模型。分步二次规划方法分别分配法向力和切向力,前后两步均为二次规划,可以应用于六足机器人实时控制。搭建足力分配算法仿真平台并采用该足力分配算法对不同步态行走的六足机器人进行了仿真分析,结果表明相比于传统方法,分步二次规划足力分配算法的最大爬坡角度更大。采用六足机器人试验平台ElSpider验证了该足力分配算法的性能。在相同坡度条件下,采用不同步态进行爬坡时,该足力分配方法相比于传统方法降低了所需的最大牵引系数。     

Algorithm research and realization of the turning control system for heavy transportation vehicle

The dynamics of turning system which is a nonlinear system normally has great impact on the transportation speed of the vehicle having heavy load and large size.The dynamics of turning system depends on control algorithm and its implementation,but the existing control algorithms which having high dynamics in the application of heavy transportation vehicle are complex for realization and high hardware requirement.So,the nonlinear turning system is analyzed for improving its dynamics by researching new efficient control algorithm.The models of electromagnetic valve,hydraulic cylinder and turning mechanical part are built individually to get the open-loop model of the turning system following characteristics analyzed.According to the model,a new control algorithm for heavy transportation vehicle which combined PID with Bang-Bang control is presented.Then the close-loop model of turning system is obtained under Matlab/Simulink environment.By comparing the step response of different control algorithms in the same conditions,the new algorithm’s validity is verified.On the basis of the analysis results,the algorithm is adopted to implement the turning control system by using CAN field bus and PLC controllers.Furthermore,the turning control system has been applied in one type of heavy transportation vehicle.It reduces the response time of turning system from seconds level to 250 ms,and the speed of heavy transportation vehicle increases from 5 km/h to 30 km/h.The application result shows that the algorithm and turning control system have met all the turning requirements.This new type of turning control algorithm proposed is simple in implementation for fast response of nonlinear and large-scale turning system of heavy transportation vehicle.