三段式钢管涂塑设备的设计与应用

针对目前国内钢管涂塑设备在安装后需要进行二次改造才能满足生产要求的问题,设计了一种钢管涂塑设备三段式生产线,并对原有涂塑工艺进行了改进。该三段式生产线由两段式结构改进而来,钢管内外表面处理后首先进行预热内涂,随后表干进行外涂,待外涂层固化即完成整个涂装作业。采用该种设计,涂塑生产可覆盖直径15～500 mm的钢管,并能有效解决钢管内外表面涂塑中存在的工艺支点问题,可达到多种涂塑工艺要求。     

认知视角下的舆论观点句情感计算

针对目前观点分析方法局限于传统的文本分析技术,只能将舆论观点句分为肯定和否定两极或确定每一极的程度（粗粒度）,不能进一步给出舆论观点句是积极的还是消极的程度的问题。本文从认知学角度研究细粒度语义情感计算框架。提出了一种舆情观点句的定量分析方法,该方法将对于某话题的文本集合作为输入,输出一个实数表示文本中所表达观点的能量。本文在NLPIR共享平台上进行了相关实验,给出了粗粒度情感和细粒度情感对观点句识别的对比实验,实验表明,两种方法对观点句的识别性能相差不大;对非观点句细粒度方法好于粗粒度方法。     

维度加权模式动态纹理特征的火焰检测

对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法（k-nearest neighbor algorithm）分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式（three orthogonal planes local mixed pattern,LMP-TOP）描述火焰的静动态纹理,再输入维度加权的支持向量机进行分类识别。LMP-TOP是对第一维XY平面,采用八邻域的均匀局部二值模式（uniform local binary pattern,LBP^u2）三正交平面局部混合模式表示火焰的静态纹理特征;对第二维XT和第三维YT平面,则采用局部三值模式（local ternary patter,LTP）融入火焰在时间维度上的变化信息,这样在得到火焰的静态特征的同时也融入了其动态特征。根据3个维度单独用于识别的准确率,赋予其相应的权重,用维度加权的支持向量机进行分类识别。实验结果表明,相比Sthevanie等算法,本文所提出的方法火焰识别率和检测效率均较高。     

粗匹配和局部尺度压缩搜索下的快速ICP-SLAM

ICP-SLAM在自主机器人和无人驾驶领域得到了极大的关注,但传统ICP-SLAM缺少当前帧和全局地图的相对位置关系,因此本文ICP算法必须经过大量的迭代之后才能达到收敛条件,这导致传统ICP-SLAM实时性很差。并且在每一次的迭代过程中,必须通过全局搜索才能完成匹配点搜索,这进一步降低了传统ICP-SLAM的实时性。为此,提出了一种快速ICP-SLAM方案。首先,通过MEMS磁力计和全局地标计算出初始位姿矩阵,通过该初始位姿矩阵实现当前帧和全局地图之间粗匹配,进而减少达到收敛条件的迭代次数。其次,在每次迭代过程中,将采用局部尺度压缩搜索完成匹配点搜索,从而减小ICP-SLAM的计算开销,提高ICP-SLAM实时性;同时,每次迭代完成之后,还将通过动态阈值缩小搜索范围,达到加快匹配点搜索的速度,进而提高ICP-SLAM实时性。实验结果表明,和传统ICP-SLAM相比,在理想室内静止场景下,快速ICP-SLAM的迭代次数最高减小了92.34%,ICP算法运行时间最高降低了98.86%。除此之外,ICP-SLAM的整体负载也被保持在可控范围内,ICP-SLAM的整体性能得到很大的提升。     

DOI面向断股补修作业任务的电力机器人机构设计

输电线路断股补修机器人需要在特定野外环境下开展复杂作业任务。面向机器人补修作业任务特征开展机构设计,可以提升机器人作业性能,保证作业质量。本文介绍了基于断股补修作业任务设计的应用于机器人的各类机构。根据行走、越障与捋线的作业目标,结合外部环境约束,进行机器人移动机构、越障机构与补修机构的设计。以增大附着力、削弱强制滑转现象为目标设计了优化阔线的驱动轮作为移动机构;以保证越障安全性为目标,设计了被动回转关节作为越障机构;以消除悬垂线路断股为目标,设计了螺旋复位式捋线机构作为补修机构。通过理论分析、对比仿真与实验,分析了所设计机构在行走、越障与补修作业上的可行性、稳定性与合理性。     

一种协作型机器人运动性能分析与仿真

随着制造模式的变革,协作型机器人在工业领域的应用日益广泛。本文介绍了协作型机器人的特性,并且以KUKA LBR iiwa机器人为例,进行运动性能分析,旨在为研发此类机器人提供设计理论依据。利用Denavit-Hartenberg法建立了该机器人运动学模型。基于蒙特卡洛法在MATLAB环境下对机器人灵活性和可操作性进行分析,并对其在狭小空间内作业进行轨迹规划,仿真结果表明LBR iiwa机器人具有良好的灵活性、可操作性及避障能力。     

视觉感知式场景文字检测定位方法

针对自然场景中复杂背景干扰检测的问题,本文提出一种基于视觉感知机制的场景文字检测定位方法。人类视觉感知机制通常分为快速并行预注意步骤与慢速串行注意步骤。本文方法基于人类感知机制提出一种场景文字检测定位方法,该方法首先通过两种视觉显著性方法进行预注意步骤,然后利用笔画特征以及文字相互关系实现注意步骤。本文方法在ICDAR 2013与场景汉字数据集中均取得较有竞争力的结果,实验表明可以较好地用于复杂背景的自然场景英文和汉字的检测。     

因素空间中属性约简的区分函数

粗糙集用属性所构建的信息系统来描写事物,用各种细化的熵指标来实现信息的标度,为挖掘知识的关系数据库提供了数学基础,当前人们最关注的是她在属性约简中所能发挥的作用。但是它用以约简的区分函数定义不清楚,当没有属性能区分两个对象时,相应的属性变量为什么不取0而是取1?这一问题成为粗糙集应用的一个瓶颈。本文的目的是要为区分函数寻找更合理的解释和运用。所采用的方法是,首先要对属性名之间的运算要下定义,属性名与属性值不同,如果用属性值的运算来代替属性名的运算,就会在理解上出现混乱。为此,我们用因素空间的理论,将属性名视为因素,用因素之间的运算来定义属性名的运算,使区分函数有了明确的定义,同时也清楚解释了属性变量在特殊情况下为何取1的问题。这一结果说明因素空间可以加深粗糙集的理论基础,提高其解决问题的能力。     

基于SQL-on-Hadoop查询引擎的日志挖掘及其应用

随着计算机和网络技术的迅猛发展以及数据获取手段的不断丰富,海量数据的实时处理需求日益增多,传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。大数据时代下,随着开放式处理平台的发展,能够处理大规模且多样化数据的大数据处理系统应运而生。为了让原有的业务能够充分利用Hadoop的优势,本文首先研究了基于大数据技术的网络日志分析方法,构建了网络日志分析平台以实现万亿级日志采集、解析、存储和高效、灵活的查询与计算。对比分析了Hive、Impala和Spark SQL这3种具有代表性的SQL-on-Hadoop查询系统实例,并展示了这类系统的性能特点。采用TPC-H测试基准对它们的决策支持能力进行测试及评估,通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论。实现了海量日志数据计算与分析在证券领域的几种典型应用,为进一步的研究工作奠定了基础。     

基于递归神经网络的风暴潮增水预测

风暴潮增水的准确预测能极大地减少人员伤害和经济损失,具有重要的实用价值。传统的风暴潮预报方法主要包括经验和数值预报,很难建立起相对准确的模型。现有的基于机器学习风暴潮预报方法大都只提取出静态数据间的关系,并没有充分挖掘出风暴潮数据背后的时序关联特性。文中提出了一种基于递归神经网络的风暴潮增水预测方法。本文对风暴潮时序数据进行特定的处理,并设计合适结构的递归神经网络,从而完成时序数据的预测。相较于传统的BP神经网络,递归神经网络能更好地应对时序数据的预测问题。将该方法用于潍坊水站的增水预测中,结果表明,相对于BP神经网络,递归神经网络能得到更好的预测结果,误差更小。