基于极大似然估计的工业机器人腕部6维力传感器在线标定

针对工业机器人实时监测腕部工具工作受力情况的需求,提出了基于极大似然估计的在线标定算法.首先,在机器人末端工具的活动负载部分安装6维力传感器,并实时采集力与力矩数据以及机器人工具运动轨迹.然后,考虑到不同运行速度下运动振动的干扰,根据系统力学关系求解工具重心坐标、机器人安装倾角、力传感器零点以及负载重力.最后,在10 mm/s～1000 mm/s不同速度条件下进行实验,分析求解结果的一致性,并与最小二乘法进行对比.对比结果显示基于极大似然估计可以把工具重心平均标准差从0.67 mm降到0.23 mm,力零点标准差从0.73 N降到0.27 N,力矩零点标准差从0.29 N·m降到0.05 N·m.实验结果表明极大似然估计能有效抵抗机器人高速运动引起的干扰,可以应用于机器人高速运动情况下的实时在线零点标定.     

一种灰度化混合法在集装箱箱号识别中的运用

研究一种基于机器视觉的集装箱箱号识别方法。对于集装箱彩色图像预处理过程中的灰度化方法，传统的灰度化算法不能有效弥补图像中污损或其他信息缺失的部分，因此，本文提出使用主成分分析法（PCA）结合贝叶斯阈值估计灰度变化率的混合法对图像的灰度化进行优化，可以在判断图像中某一点灰度值与周围相邻像素点的灰度值的变化率后，弥补缺失信息，有效确定边缘特征，从而使后续的字符识别准确率大大提高。最后使用该算法模型设计实现一套用于港口集装箱的智能检测系统。经过Matlab实验验证，在对50幅港口集装箱箱号图像的识别中，通过使用本文提出的混合灰度化方法，与普通的均值法和加权平均法的灰度化方法相比，准确率更高，其中单一字符准确率可达96%，箱号准确率可达92%。     

表面活性剂对村庄分散式聚驱污水絮凝效果的影响

针对传统絮凝投加斱法存在絮凝效果差的问题,设计了实验分析斱法。配备相应的试剂与仪器,设计实验步骤,配置污水参数,合成絮凝剂,采用Bruker-Tensor27型号傅里叶红外光谱仪器迚行分析,分析污水混浊程度和污水含量,评价絮凝剂效果。通过表面活性剂与温度、浓度相关变量条件下对污水絮凝效果影响展开分析,得出使用硫酸铝处理絮凝效果差,聚合氯化铝絮凝效果较好;并得出在一定温度范围内,污水絮凝效果随着温度升高而逐渐增加;随着表面活性剂浓度增加而污水絮凝效果变差的结论。通过对比分析结果可知,与传统分析斱法相比,斱法效果较好,为污水治理提供切实斱案。     

三种偏心堵塞器的对比

精细化分层注水的关键是配水器,目前应用最广的配水器是偏心配水器,偏心配水器中堵塞器使用最多的是普通可调堵塞器,恒流堵塞器逐渐被重视应用,恒流可调堵塞器处在现场试验改进阶段。本文分析对比了三种堵塞器,详细介绍了普通可调堵塞器和恒流堵塞器的工作原理,以及在使用中遇到的问题,描述了恒流可调堵塞器的设计目标。使用模拟井试验系统试验,得出恒流堵塞器在工作两月以后仍然有很好的恒流效果,而恒流可调堵塞器恒流效果差,仍需改进。     

IFV气化器的冷能利用

LNG接收站作为接收海上LNG及小型LNG船的转运装置,在国内引起了较大的关注,2017年冬季的"气荒"及国家对应急调峰用LNG场站的重视程度逐年提高,LNG接收站的建设一步一步的得到各个能源公司的重视。     

基于限定PSO初始化空间的随机最大似然算法

针对随机最大似然算法（SML）在波达方位（DOA）估计中由于多维非线性优化导致计算复杂度大的问题，提出一种限定粒子群（PSO）算法搜索空间的SML算法。该算法克服了一个缺陷，即在采用ESPRIT算法限定PSO初始化空间时，在阵列结构是非均匀线性阵列而且信号是相干信号时ESPRIT算法不能直接处理信号，且需要采用一组预处理技术，这增加了算法计算的复杂度。提出的算法的关键之处在于采用假设技术确定初始化点来代替ESPRIT算法的解，结合克拉美罗界（CRB）确定PSO算法的初始化解空间。这一方法不必再采用预处理技术，且利用限定PSO初始化空间的算法大大降低了SML算法的计算复杂度。实验结果表明，提出的算法为相干情况和非相干情况都提供了相当好的初始值。最后，将该算法与许多现有算法进行比较，验证提出算法的有效性和准确性。     

论紫砂壶“六瓣圆壶”的韵律之美

紫砂筋纹器主要通过局部的美来展示紫砂的艺术魅力,一般取材于植物、瓜果、花瓣的各种筋瓣和纹理进行艺术的抽象演绎,来创作各种不同分瓣、不同纹理的紫砂作品,从而表现出一种秩序井然、线条流畅、节奏和谐的韵律之美。这把紫砂壶"六瓣圆壶"从造型来看,壶钮、壶盖、壶身都均匀地分为六等份,就像六瓣鲜花一样,每一瓣所起的筋纹都严丝合缝,恰好从壶身底部延伸至壶钮顶端,从上往下看仿佛盛开的花朵翩然而至,其中的花蕊富韫芳香,让人观之仿佛花自盛开、清香拂面、心旷神怡。     

一种混合多边缘型LDPC码密度进化算法

在二进制输入加性高斯白噪声信道下，研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码（Multi-edge Low Density Parity Check，MET-LDPC）的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题，提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上，将全密度进化与高斯近似算法结合，通过设置切换限制条件，弥补早期迭代的不准确，提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比，所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性，对LDPC编码的设计有一定的参考价值。