实时可视决策系统在渤海湾旅大油田开发中的应用

实时可视决策系统可以将接收到的现场数据实时传输到陆地，井眼轨迹和随钻测井资料可实时在三维地质油藏模型中显示，供钻完井和地质油藏专家综合分析、判断并及时下达指令指导现场施工。旅大油田运用实时可视决策系统成功钻成了6口水平井和4口水平分支井，实现了不钻领眼、井眼轨迹在最佳油层内成功着陆，并使水平井段尽可能沿着油层最佳位置钻进。例如在LD10—1-A25m水平分支井段的钻井过程中，利用实时可视决策系统，控制水平井眼轨迹在油层最佳位置钻进，获得了日产810M^3。的高产油气流。     

采用多通道数字滤波器的轴心轨迹提纯

针对旋转机械振动信号除了具有随机噪声外通常还存在脉冲干扰的特点，提出了用多通道数字滤波器实现轴心轨迹提纯的方法。采用这种方法，可以不考虑转子振动信号的频谱特征，不需要转子故障的先验知识，得到提纯的轴心轨迹。这种方法已成功地应用于DH-80空气压缩机的故障诊断中，实践证明该方法效果好，运算速度快。易于现场采用。     

DDS式液压泥炮的设计计算

本文在文献［１］的基础上分析了机构的运动，建立了炮嘴的运动轨迹方程，对泥炮回转阻力矩和驱动力矩进行了分析计算。对于该设备的设计计算、安装应置及泥炮的回转空间的确定等提供了理论依据。     

一种新的轨迹聚类及有效性评价方法

为解决轨迹聚类问题,提出一种新的无监督轨迹聚类及聚类有效性评估方法。通过建立双层字符串轨迹模型,计算得到轨迹间距离并用作聚类依据。提出轨迹同距点比例的概念,以此作为聚类工具,并采用类内平均同距点比例作为聚类有效性评价值。利用麻省理工大学(Massachusetts Institute of Technology,MIT)停车场行人路径数据集进行实验,实验结果表明,新的无监督聚类算法能较好地完成轨迹聚类任务,平均类内同距点比例能够很好地衡量分类效果。     

乒乓球机器人的视觉伺服系统

视觉伺服的乒乓球机器人系统作为典型的"手眼系统",是研究高速视觉感知和快速伺服运动的理想平台,其涉及的高速物体识别跟踪、快速精确轨迹预测及机械臂伺服准确回球等关键技术在工业、军事等领域有广泛的应用前景.本文提出了乒乓球机器人的高速视觉伺服系统实现方法,包括基于特征直方图统计和快速轮廓搜索的目标识别算法,基于模型参数学习和自适应模型调整的物体运动状态估计和轨迹预测算法,及基于轨迹预测的灵巧臂回球规划算法.通过实验验证了各算法的实时性和高效性,并在165cm高的仿人机器人"悟"和"空"上成功实现了双机器人对打和与人对打任务.     

小型固定翼无人机定点降落轨迹跟踪与控制

自动降落是无人机自主性的重要指标之一,具有自动定点降落的小型固定翼无人机能够实现自动撞网、自动钩拦阻索等降落回收方式,对无人机的实际应用有巨大的意义.本文给出了一种小型固定翼无人机定点降落的控制方案,使用扩张状态观测器和基于动压的增益调度解决了动压变化对无人机飞行品质的影响,使用速度矢量和侧偏距控制方法引导无人机实现定点降落.     

基于水化学和环境同位素的准格尔煤田地下水循环特征

为揭示准格尔煤田地区地下水循环特征,运用水化学技术、水汽轨迹模型和环境同位素等方法分析不同水体水化学特征、环境同位素特征、大气降水主要来源、地表水及地下水转化关系。结果表明:地表水矿化度低,呈弱碱-偏碱性,水化学类型以HCO_3·SO_4·Cl-Ca型水为主;地下水整体矿化度低,偏弱碱性,主要以HCO_3-Na·Ca型、Cl-Na型、HCO_3-Ca·Mg型、HCO_3·Cl-Na型水为主;黄河水δ(D)平均值为-79.6‰、δ(~(18)O)平均值为-10.47‰,第四系地下水δ(D)平均值为-66.25‰、δ(~(18)O)平均值为-9.1‰,白垩系地下水δ(D)值为-70.6‰、δ(~(18)O)值为-9.3‰,石炭-二叠系地下水δ(D)平均值为-77.07‰、δ(~(18)O)平均值为-9.9‰,寒武-奥陶系地下水δ(D)平均值为-75.73‰、δ(~(18)O)平均值为-10.06‰;大气降水受极地气团和季风影响,主要来源为西风带水汽、地表水和地下水水汽蒸发再循环;断层带、褶皱轴部裂隙带为不同含水层间主要导水通道,大气降水和黄河为地下水主要补给来源;高承压水头寒武-奥陶系岩溶裂隙水越流补给第四系松散孔隙水和砂岩裂隙水,第四系松散孔隙水通过地层间不整合接触面裂隙发育带向下补给石炭-二叠系砂岩裂隙水,黄河水对寒武-奥陶系地下水的补给比例受地质构造发育的影响较大。     

考虑车辆跟驰作用和通信时延的网联车辆队列轨迹跟踪控制

针对智能网联车辆轨迹跟踪问题, 本文通过考虑车辆跟驰作用和车车通信过程中存在的通信时延, 提出了一种分布式非线性轨迹跟踪控制器. 具体来讲, 首先, 提出一种双向领导跟随通信拓扑来描述智能网联环境下车辆间的通信连接. 其次, 考虑车辆跟驰作用和通信时延, 设计一种分布式非线性轨迹跟踪控制器. 然后, 使用Lyapunov方法证明了所设计控制器的稳定性. 最后, 考虑速度干扰作用于领导者车辆, 针对无时延、同质时延和异质时延等三种场景进行数值仿真实验. 仿真结果表明: 本文所设计的控制器不仅保证了车辆位置跟踪误差收敛到原点, 而且车辆运动规律符合交通流理论, 即无负位置跟踪误差和负速度现象.     

基于非线性PID的柔性两轮机器人运动控制

柔性两轮机器人是一种不稳定、非线性、强耦合系统。该系统的突出特点是在机器人的腰部装有柔性的机体结构,能够更好地模拟人和动物的生物动力学特性,具有更好的仿生性质,同时,系统的控制难度显著增大,为使机器人能够平衡直立运动,且具有较强的鲁棒性,提出了非线性PD的姿态平衡控制方法,实现了机器人的姿态平衡,并同时设计了PID航向差动控制结构驱动左右轮电机,使机器人能够完成直线行进、自旋、环绕等多种运动平衡模式。实验结果表明,机器人具有优良的平衡能力和机动性能,从而验证了方法的有效性。