改进粒子群算法和ELM的刀具磨损量预测

为了提高车刀磨损量预测模型的训练速度和在线预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）和极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的刀具磨损量预测方法。采集车削加工中的声发射信号,利用小波包变换理论对信号进行降噪和特征提取,并通过主成分分析对提取的特征进行降维,选取其中对刀具磨损量敏感的特征值组成特征向量。建立基于极限学习机的刀具磨损量预测模型,并通过改进粒子群算法优化模型中的初始权值和阈值。实验结果表明：优化后的刀具磨损量预测模型相比于传统BP神经网络有更快的训练速度,同时改进后的粒子群算法有更好的寻优能力,提高了模型对于刀具磨损量的预测精度。     

基于粗糙集和ACO-LSSVM的Cr12MoV刀具磨损量预测

针对Cr12MoV刀具磨损量预测问题,提出了一种新的粗糙集和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法。将声发射信号提取的能量值和切削要素作为预测模型的输入参数,为了降低运算的复杂性,提出采用粗糙集理论对多维输入参数进行降维处理的方法;为提高预测准确性和精度,利用蚁群算法对LSSVM的参数进行优化,建立基于粗糙集和ACO-LSSVM的Cr12MoV刀具磨损量预测模型。仿真结果表明,所建立的Cr12Mo V刀具磨损量预测模型合理有效,具有较强的推广能力和较高的预测精度。     

基于粒子群优化的支持向量机的软测量应用

提出了一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。针对RBF-SVM,利用PSO算法中粒子速度及其位置与RBF-SVM模型中参数对C和g相对应,找到最优参数,代入支持向量机SVM预测模型中,得到基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)模型,利用此模型对电厂的一次风量软测量进行预测研究。实验结果表明,经过粒子群优化算法的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。     

基于粒子群算法优化支持向量机的数控机床状态预测

数控机床状态预测对于及时发觉数控机床健康状况有着非常重要的作用.为了实现数控机床状态的准确预测,提出采用粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)进行数控机床状态预测方法,其中粒子群算法用于确定支持向量机(SVM)中的训练参数,以得到优化的SVM 预测模型.试验结果表明,用PSO-SVM对数控机床状态进行预测,不仅所需样本少,而且具有很好的预测精度.     

基于支持向量机和粒子群优化相结合的残余应力预测

准确地预测残余应力对激光冲击工艺过程中的参数优化有重要的意义。残余应力预测问题实际上是多输入单输出问题,文中利用粒子群优化方法优化支持向量机回归中的参数,建立了残余应力的预测模型。试验结果表明,经PSO算法优化的SVM回归模型具有较高的预测精度。     

PSO优化灰色神经网络的珩磨油石磨损预测

为了预测油石的切削寿命,保证珩磨加工质量,引入灰色神经网络,通过将珩磨工艺加工参数作为模型输入来预测油石的磨损量,最终建立了珩磨油石磨损量预报模型。在油石磨损量预测过程中,针对神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,利用粒子群算法对灰色神经网络的参数进行优化。试验结果表明,基于粒子群算法改进的灰色神经网络具有更好的逼近能力和预测精度,便于合理更换油石。     

基于粒子群算法的极限学习机短期电力负荷预测

为了优化极限学习机的参数,提高短期负荷预测的准确率,提出一种改进粒子群算法的极限学习机(CSPSO-ELM)预测模型。该模型利用粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)寻找极限学习机(ELM)网络中最优的输入权值和隐层偏差值,得到输出权值矩阵,以达到减少随机参数误差的目的。同时引入混沌自适应策略,增强粒子群算法的多样性,防止粒子群陷入局部收敛。在充分考虑天气、湿度、假日因素和当地工业产值对预测结果的影响下,提出一种基于该方法的极限学习机预测模型。最后,针对扬州市高新区用电总量预测问题,通过与其它模型的对比实验,证明了改进的粒子群算法优化了极限学习机的参数结构,提高了电力负荷预测的精准度。     

一种用于磨粒识别的基于改进PSO 算法的支持向量机模型

为提高磨粒智能识别的准确率,以传统支持向量机和粒子群优化(PSO)算法为基础,提出一种基于改进PSO算法的支持向量机(SVM)识别模型。该识别模型的惩罚参数和核函数参数可同时得到最佳优化,从而可建立模型参数最优的自适应SVM识别模型。采用该识别模型对油液中的磨粒进行智能识别,结果表明该模型识别准确率高达98%,明显优于BP神经网络模型。     

自适应粒子群优化支持向量回归的工程系统可靠性预测

针对可靠性预测精度低的问题提出了一种支持向量机回归预测模型。在可靠性预测过程中，开发了一种结合正弦映射和自适应策略来更新惯性权重的自适应粒子群优化算法，通过增强算法的局部挖掘能力与全局搜索能力，在一定程度上提高了粒子群算法的精度和收敛效率。基于8种测试基准函数将提出的算法与其他粒子群算法进行比较验证，结果表明，提出的自适应粒子群算法相比于其他算法具有更好的搜索能力。在此基础上，提出了一种新的自适应粒子群优化-支持向量机回归混合可靠性预测模型，对支持向量机回归的参数进行调整并预测涡轮增压器和工业机器人系统的可靠性，结果表明该混合模型在可靠性预测方面可达到实际工程精度要求。     

基于改进支持向量机的目标威胁估计

针对信息融合中目标威胁估计的特点,分析了传统目标威胁估计方法和支持向量机(SVM)的不足。采用粒子群算法(PSO)对SVM中惩罚参数c和核函数g进行优化,建立了改进的SVM(PSO_SVM)目标威胁估计模型及算法。介绍了粒子群算法和支持向量机的原理,建立了一种新的PSO_SVM目标威胁估计模型;基于该模型,实现了PSO_SVM目标威胁估计算法。为适应该算法,对数据进行了预处理,包括数据量化和归一化。交叉验证寻找最佳参数时,采用PSO算法进行优化。采集75组原始数据用于仿真实验,其中60组作为训练集,15组作为测试集。仿真实验表明,该算法预测误差为0,达到了预期目标。实验结果真实、准确地反映了实际情况,证明了该方法的有效性。     

Quantum Cooperative Robotics and Autonomy

The intersection of Quantum Technologies and Robotics Autonomy is explored in the present paper.The two areas are brought together in establishing an interdisci...     

考虑进油孔有限长滑动轴承油膜力的近似解析解

针对具有进油孔的有限长滑动轴承油膜力求解问题,采用变分原理和分离变量法,求得了有限长滑动轴承油膜压力分布的近似解析表达式。将油膜压力分布的近似解析表达式在油膜存在区域上进行积分,即得到了油膜力。将提出的计算有限长滑动轴承油膜力方法与无限长轴承模型、有限元方法的计算结果进行了比较,发现了提出的方法与有限元方法的计算结果很接近。最后,研究了进油孔位置和进油压力对油膜存在区域、油膜力等的影响,研究结果表明进油孔位置和进油压力对油膜存在区域和油膜力有较大的影响。     

三绕组变压器的双绕组等效建模及在Matpower中的应用

针对实际电网存在着大量的三绕组变压器,但国际上一些著名商业软件,如BPA仿真软件、Matpower这一权威潮流计算开源软件,均只提供双绕组变压器模型,限制了其在具有三绕组变压器的电力系统中的应用的问题,潮流计算是自主开发的电力系统各种应用软件的核心模块,因此依托国际权威开源程序进行二次开发,是一种较好的选择。对Matpower要求的数据格式进行了归纳,对变压器的一般的等值电路及带理想变压器的等值电路和带标幺值的等值电路进行了分析研究,提出了三绕组变压器转换为双绕组等效模型的建模方法,使得原先只适应双绕组变压器的潮流计算软件可以适用于三绕组变压器电网的潮流计算;最后以Matpower软件为例进行了案例计算,并用PSASP仿真软件进行对比验证。研究结果证明,所提出的建模方法是有效的。     

On the Relation of Load to Average Gap in the Contact Between Surfaces with Longitudinal Roughness

A computer simulation model for the contact between longitudinally-oriented rough surfaces has been formulated. This model closely duplicates the actual surf ace contact deformation behavior by taking into account the elastic interactions between the asperities. There were no assumptions made about the shapes, or any deformation behavior of the asperities, except for their obeying the laws of elasticity. The plastic deformations on the high asperity peaks were taken into account by setting a ceiling on their contact pressures at the material hardness value. The simulations used real surface profiles which were digitized from unworn circumferentially ground steel surfaces. Each pair of these profiles was mathematically combined to form an equivalent rough profile pressing against an infinitely rigid flat and having the appropriately adjusted elastic modulus. A total of 28 different pairs of profiles were used in the simulations. Each contacting pair was subjected to 30 different load levels and the local contact pressures and deformations were calculated. The contact simulations yielded some important mathematical relationships between parameters, such as the real area of contact, average gap, and average asperity load through statistical curve fitting. Two analytical functions were generated to relate the average load to average gap and the real area of contact to load.     

电站锅炉模糊风险评价方法研究与应用

针对电站锅炉风险等级评价问题,将模糊综合评价技术应用到电站锅炉风险等级评价中。开展了电站锅炉失效影响因素及模糊评价因素的重要程度分析,建立了一套科学合理适于在线评价的电站锅炉风险评价体系,提出了模糊综合评价技术与改进的模糊层次分析法相结合的模糊风险评价方法,利用改进的模糊层次分析法计算了指标体系中各层指标权重。对某一台电站锅炉的实际运行工况影响子因素进行了模糊风险评价,采用模糊合成算子进行模糊综合运算得到电了站锅炉运行工况影响子因素的评价向量。研究结果表明:电站锅炉的运行工况影响子因素的风险评价等级为第6级,失效可能性等级为小,该电站锅炉运行工况良好。     

基于多目标非支配解提取法的电力系统无功优化

针对传统的电力系统多目标粒子群优化算法采用权重系数法将多目标转化为单目标,从而忽视了各目标函数间的竞争关系这一问题,提出将非支配解提取法运用到电力系统多目标无功优化中,并设定了一套提取规则,以电力系统中的有功网损、电压偏差和电压稳定裕度为目标,使目标在充分竞争的情况下得出Pareto最优解,利用IEEE-14节点系统对多目标非支配解提取法的电力系统无功优化进行了仿真测试。研究结果表明,该算法一次运行可以得出多组非支配解,既有偏向单个目标的解也有兼顾所有目标的解,克服了权重系数法的盲目性和单一性,可使电力决策者根据实际问题选择最优解,具有较好的灵活性与多样性。     

交通荷载作用下桥梁结构参数识别方法

应用动力节点加载法,将作用在桥梁上的交通荷载转化为等效节点荷载,再用两步构造法识别结构物理参数.第1步,用Newmark-β方法变换结构运动方程,并用结构的加速度响应求得变换空间内的位移、速度和加速度响应;第2步,基于最小二乘原理,构造出变换空间内求解结构参数的递推式,进行结构物理参数识别.数值模拟结果表明,在交通荷载作用下,该方法能够快速、准确地进行桥梁结构参数识别.     

RLS and LMS blind adaptive multi-user detection method and comparison in acoustic communication

RLS and LMS blind adaptive multi-user detection algorithm and multi-user detector was proposed to solve the problem of multi-user signal detection problem encountered in underwater acoustic communication networks.In simulation analysis,RLS and the LMS blind adaptive multi-user detector were designed and tested for synchronous and asynchronous multi-user communication process.The results of SIR comparison and MMSE comparison show that,both of the two methods can realize blind adaptive detection when any user change in multi-user communication,during this process,the training communication sequences are not needed.The RLS algorithm has about 5 dB higher in SIR compared with LMS algorithm,and the convergence velocity of RLS algorithm is also higher than LMS algorithm when the communication users change.RLS algorithm has better ability in multi-user detection than that of LMS algorithm,and it has great attraction and guiding significance for solving the problem of multiple access interference(MAI) in multi-user communication.     

Robust Impedance Control of Robots Using an Adaptive Interaction Force Observer

For robot interaction control,the interaction force between the robot and the manipulated object or environment should be monitored.Impedance control is a type ...     

Research on key techniques of expendable conductivity temperature depth measuring system

This paper analysis the developing of expendable conductivity temperature depth measuring system(XCTD)and introduce its principle of measuring about temperature,salinity and depth of ocean.Some key techniques are put forward.According to the real needs of XCTD,conductivity sensor with high sensitivity is designed by principle of electromagnetic induce,the ocean conductivity from induced electromotive force has been calculated.Adding temperature correction circuit would help to reduce error of conductivity measurement because of sharply changing temperature.Advanced temperature measuring circuit of high precision and the constant current source is used to weaken effect of self-heating of resistance and fluctuation of the source.On respect of remote data transmission,LVDS is a good choice for the purpose of guarantee the quality of data transmitted and the transmission distance is reaching to thousand meters in the seawater.Modular programming method is also brought into this research aimed at improve the stability,reliability and maintainability of the whole measuring system.In February,2015,the trials in South China Sea demonstrate that the developed XCTD realize effective measurement at a speed of 6 knots and detection depth at 800 m.The consistency coefficient of the acquired data is greater than 0.99 and the success rate of probe launching is above 90%.