基于机器视觉的插销自动装配算法研究

针对工业传输链条在插销装配工艺中位置准度要求，提出了一种基于机器视觉的低成本、低算力、高精度的插销自动调整系统。在图像采集阶段，通过对背景差分算法加入帧数获取约束后有效快速去除干扰背景；在位置获取阶段，对霍夫变换引入粒子群算法加快插销边缘特征定位，并结合最小包围矩计算出插销的角度位置；与其他几种常见匹配算法进行比较，结果表明改进后的方法不仅提高了计算速度，并且能够获得更高的计算精度。     

针对阀门黏滞特性的多阈值 Knocker 控制算法研究

为了研究阀门的黏滞特性引起的控制变量振荡问题，结合阀门运动特性建立了二叉树黏滞模型。通过在Knocker补偿器算法上引入Smith预估器抵消反馈的滞后影响，建立了樽海鞘群算法优化的多阈值Knocker补偿控制策略。实验结果显示，对比单阈值Knocker策略改进的Knocker补偿策略在减少控制阀振荡上有更好的效果，IAE和ISE指数比改进前分别减少了73.7%和80.7%，使控制的稳态误差保持低于1%的同时，大大减少了阀杆的动作次数。     

基于GMM-HMM模型的高压套管绝缘多点受潮状态评估

为了明确高压套管油纸绝缘受潮状态和水分来源，基于频域介电谱法提出了一种评估套管多点受潮状态的方法。采用Dissado-Hill模型提取特征参量，利用灰狼算法优化的高斯混合模型-隐马尔可夫模型评估套管受潮状态。结果表明，交叉验证识别准确度最小为96%,现场套管测试结果与实际情况一致。方法可有效诊断出高压套管的水分来源及其受潮状态。