高炉物料消耗计量数据自动认证系统的设计与实现*

以某钢铁企业为背景,针对手工认证方式实时性差、精确度低的特点,设计并实现了一套计量数据自动认证系统.该系统通过分析计量数据异常的类型,建立计量数据分析处理智能模型,实现了对计量数据按班进行差错分析和自动认证的功能,认证结果可以自动报送ERP系统.自动认证系统基于Oracle 9i数据库和PowerBuilder 8.0前台开发软件实现,具备自动认证和报表统计功能,是钢铁企业信息管理系统的重要组成部分.     

基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划*

以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法.该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径.在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于模型降阶的平面三连杆欠驱动机械系统位置控制

针对第一关节为被动的平面三连杆欠驱动机械系统,提出一种基于模型降阶的位置控制方法. 首先,建立平面三连杆欠驱动系统数学模型,并分析其积分特性;其次,将部分可积的三连杆系统分段降阶为两个完全可积的两连杆子系统,并基于两子系统获得系统驱动杆与欠驱动杆之间的状态约束关系;然后,利用粒子群优化算法,根据系统末端点目标位置计算驱动杆目标角度;最后,分别设计两连杆子系统控制器,实现系统从任意初始位置到任意目标位置的控制目标. 仿真结果验证所提控制策略的有效性.     

带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法

标准粒子群优化算法的收敛分析表明,改变随机函数、个体历史最优,群体全局最优,有助于提高该算法的性能。为此,本文提出了一种带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法,即通过改变速度更新方程中的随机函数分布来调节粒子在迭代过程中飞向个体历史最优和群体全局最优的比重,通过对个体历史最优和群体全局最优进行变异来增强种群的搜索能力。实验结果证实了该算法的有效性。     

针铁矿法沉铁过程亚铁离子浓度预测

针对针铁矿法沉铁过程出口亚铁离子浓度离线化验获得,存在很大滞后性,难以实现沉铁过程实时控制的问题,研究反应器出口亚铁离子浓度在线预测方法.本文在分析沉铁过程化学反应机理的基础上,考虑铜离子对反应过程的影响,结合连续搅拌反应器（Continuous stirred tank reactor,CSTR）特性,建立了针铁矿法沉铁过程的机理模型,并提出了基于信息交换的双粒子群搜索算法（Double particle swarm optimization,DPSO）优化选择机理模型的参数,构建基于最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）的机理模型输出误差的补偿模型,采用并联补集成方式建立了亚铁离子浓度的集成预测模型.工业现场数据验证了所建模型能有效地反映亚铁离子浓度的变化趋势,为针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了基础.     

关联量化系统参数稳定性与控制器设计

量化问题广泛存在于计算机控制系统和数字通信的传输通道中. 本文研究一类非线性关联量化系统的参数稳定性及分散状态反馈控制器的设计问题. 每个控制器的输出经过对数量化器量化后输入到子系统中,其量化密度的大小会影响系统的稳定性. 首先,设计分散状态反馈控制器,使得无量化器存在时的关联闭环系统参数稳定,并确定参数稳定的区域;然后,对每个子系统的控制输入采用对数量化器进行量化,通过局部信息确定子系统中对数量化器量化密度的下界,使得整个闭环关联量化系统在参数稳定域内仍然保持稳定;最后,对给定量化密度,优化控制器使系统能容许最大的非线性. 仿真结果表明,本文所设计的分散量化控制器在参数稳定域内能够镇定关联大系统.     

基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测

针对以往仿射不变兴趣点的特征尺度不能直接断定的问题, 提出一种基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测算法。该算法主要包括三个步骤：应用Gabor滤波器组与图像卷积建立图像Gabor多尺度空间; 通过极大值准则检测兴趣点并直接断定特征尺度; 采用二阶矩矩阵描述兴趣点局部结构。实验结果表明, 相比较其他Hessian-Affine、MSER等算法, 该算法在图像模糊和JPEG压缩情况下可重复率和可匹配率均取得最好结果, 是一种能有效直接提取特征尺度的兴趣点检测算法。     

局部颜色特征与工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别

针对铜浮选过程中矿源变化频繁而造成的浮选工况难以识别、生产过程不稳定等问题,在分析铜浮选流程特点的基础上,提出了一种局部颜色特征与关键工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别方法.首先采用多元图像处理方法提取泡沫图像局部颜色特征,然后采用混合滤波、时间配准算法将其与关键工艺参数进行数据融合,最后用融合后的混合特征进行模糊聚类,得到隶属度矩阵和聚类中心.工业数据仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

髋关节股骨近端CT序列图像外轮廓提取研究

为正确有效地分割出髋关节的外轮廓,提出了一种基于最佳分割线的股骨近端外轮廓的提取方法。该方法利用自底向上CT序列图像的帧间相似性找到一条分割目标股骨与其他骨骼的闭合分割线,从而利用该分割线来精确定位目标骨骼的位置,并搜索边缘点。实验结果表明,该方法能够准确地识别出股骨近端的外轮廓,自适应强,抗干扰性好。     

基于移动终端与Google Map的定位系统

在快速发展的移动互联网时代,在情景智能感知技术中,用户的位置信息具有重要意义,本文在调研的基础上首先介绍了LBS(基于位置服务)的定义,行业现状,整体产业链和研究意义的基础上,设计实现了基于移动终端与Google Map的定位监控系统,为相关的情景判别中的定位监控实现奠定了基础。