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1.
为研究攀爬机器人在港口机械金属结构表面的自主移动,提出了一种应用于攀爬机器人的视觉导航定位方法。针对港口机械金属结构复杂,表面存在油污和阴影,解决现有的视觉边缘识别方法对金属结构边缘识别效率低且不连续的问题。首先通过自适应阈值的Canny进行边缘特征提取;之后根据边缘线角度特征建立约束关系,利用Hough变换剔除干扰线,并用最小二乘法拟合最终金属结构边缘;求取结构中心线方程和运动方程并计算偏航角和偏距,实现对机器人的运动控制。以港口机械某一支腿为例进行试验,实验数据表明,该方法可以很好地引导机器人的运动,满足实际应用。 相似文献
2.
针对泵站普遍因存在供需不平衡、管理差等而造成大量能源浪费的问题,对泵站系统扬程、效率偏差情况进行分析,明确了系统供需间的差异情况,利用灰色关联度法,对泵站目标电耗的影响因素进行关联度分析,确定了扬程、效率、流量3个影响因素关联度大小。建立以单位产量电耗最小为目标函数的优化调度模型,并结合泵站实际情况,运用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)进行寻优计算,得出运行优化方案,得到系统在不同流量、扬程需求下的最佳开机台数及调速比,表明了ABC算法在泵站优化的实用价值。 相似文献
3.
4.
5.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
6.
针对频域法构造小波滤波器方法较少、稳定性无法保证、逼近精度不高等问题,基于天牛须搜索算法提出了一种小波滤波器直接频域逼近方法。首先根据小波滤波器电路的基本要求设计逼近有理式,然后加入电路实现所需的稳定性、正实性和初值为零的约束条件,建立小波滤波器逼近的频域优化模型。再以高斯小波和Marr小波为例,使用天牛须搜索算法求解频域逼近的数学模型得到滤波器有理式参数。在时域和频域上分别将该方法和其他频域方法进行对比,仿真和计算结果表明在相同条件下,频域逼近法具有更优的效果,五阶高斯小波和七阶Marr小波的逼近均方误差仅为3.446 8×10~(-4)和7.346 2×10~(-4)。 相似文献
7.
目的:提供一种后脱羧协同超临界萃取制备大麻二酚(CBD)的方法.方法:工业大麻花叶预处理及干燥后进行二氧化碳超临界萃取.萃取温度为20~50℃,压力为10~30 MPa,二氧化碳流量为500~900 kg·h-1,时间为1~4 h.萃取物经过前处理后进行脱羧.脱羧后的CBD粗油通过分子蒸馏及高效液相色谱纯化,真空浓缩,结晶,制得高纯度CBD晶体.结果:与脱羧前相比,脱羧后CBDA含量明显降低,转化率在75%以上.制得的成品CBD晶体纯度均在99.7%以上,平均质量分数为99.86%.结论:脱羧协同二氧化碳超临界萃取可提高CBD提取效率、降低生产成本,适合工业化大规模生产. 相似文献
8.
针对目前铝电解行业对于槽似在电阻的采集不够准确并且延时较高的问题,本文提出一种基于卡尔曼滤波的区间式槽似在电阻采集算法。该算法以卡尔曼滤波为基础,用预测值与采样值的均方差表征它们的高斯白噪声功率,使其能够在电阻平稳的状态下有着较强的跟踪性能;再结合一阶惯性滤波的强滤波特性和卡尔曼滤波的强跟踪优势,设置适用的滤波区间,确保组合算法在槽似在电阻波动较大的情况下能够滤除掉噪声的影响,并在电解槽稳定后能对槽似在电阻进行快速收敛跟踪。结果表明:与一阶惯性滤波相比,改进后的卡尔曼滤波在电阻平稳的状态下其均方根误差减少50%,在电解槽反生针振和摆动情况之后的收敛时间减少90%。 相似文献
9.
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。 相似文献
10.
晶体结构研究是研究固体材料物理化学性质的基础,而筛选晶体结构通常基于能量最低原理,采用密度泛函理论计算结构能量需要大量计算资源及服务时间.为此本文提出了面向材料结构预测的深度学习方法,加快材料晶体结构的预测.本文从数据集优化、模型训练策略、算法优化等方面进行了深入研究,确定了应用于材料结构预测中深度学习的网络参数和优化算法.将确定的深度学习框架用于寻找Si单晶、TiO2和CaTiO3化合物的基态稳定结构,实验结果表明,利用本研究提出的深度学习方法预测的晶体结构与实验室制备材料结构相吻合. 相似文献