基于主成分分析法的地铁车站施工预警方法研究

根据多元统计分析方法,文中以青岛地铁4号线错埠岭车站为研究对象,对地铁车站安全评价进行主成分分析,通过建立变异系数v来降低专家主观性造成的不准确性,再运用线性回归最小二乘法建立散点图,划分安全与危险区,使结果更加清晰。同时在计算过程中运用MATLAB数学软件,对计算过程进行简化,使结果更加精确,计算快捷。通过建立主成分分析法和线性回归最小二乘法耦合评价模型,不仅能合理的判断其生产工作的安全程度,为部门的奖惩管理提供一定的依据;同时也为施工人员培养安全意识,降低事故的发生率,保证工程的顺利进行,为安全生产管理和决策提供合理的技术依据。     

基于多基表示的滑动窗口椭圆曲线多标量乘算法

标量乘运算从整体上决定了椭圆曲线密码体制的快速实现效率，在一些椭圆曲线公钥密码体制中需要计算多标量乘。多基数链的标量表示长度更短、非零比特数目更少，较好地适用于椭圆曲线标量乘的快速计算。为了提高椭圆曲线密码的效率，在已有的二进制域和素域的标量乘算法的基础上，结合滑动窗口技术、多基算法，提出新的更高效的多标量乘算法。实验结果表明，新算法与传统Shamir算法和交错NAF算法相比，其所需的运算量更少，能有效地提高椭圆曲线多标量乘算法的效率，使多标量乘的运算更高效。相比于其他算法，新算法的计算效率比已有的多标量乘算法提高了约7.9%~20.6%。     

基于MRAS-RLS算法永磁同步电机参数辨识

分析了各种常用辨识算法的优缺点,并对电机参数辨识方法中存在的问题做了进一步的研究和分析。通过分析递推最小二乘法和模型参考自适应法中的优缺点,设计出一种改进的递推最小二乘法(MRAS-RLS)。通过MRAS-RLS算法进行了定常和时变参数辨识的仿真实验,将辨识效果与改进前的算法进行对比,结果表明MRAS-RLS算法的辨识精度和速度均得到了提高。     

基于机器学习方法的无线传感网络时钟同步算法

提出一种无线传感网络同步的方法,结合发送者-接收者同步(SRS)和接收者-接收者同步(RRS)两种方法,使得位于特定区域的传感器节点通过监听一对超级传感器节点交换时钟消息,借助最小二乘法精确估计出时钟偏差以及频率偏差进行补偿,实现节点间同步。该时钟同步方案的设计与其他已提出的同步方案相比,显著降低了整个网络的能量消耗而不引起任何同步精度的损失。     

基于BP神经网络的高速动车组网络控制系统时延研究

当前,高速动车组的控制系统迅速向网络化与智能化方向发展,网络控制系统已被大规模地应用于高速动车组的控制系统之中,网络控制系统可实时地传输高速动车组中各个设备的数据并监控高速动车组的运行状态,以保证高速动车组安全地运行。但高速动车组的通信网络控制端口和变量数目非常多且各端口的长度与特征周期也各异。故高速动车组的网络控制系统在输出数据的时候,不可避免地出现网络时延现象,该现象严重地威胁着高速动车组网络控制系统的实时性和稳定性。由于高速动车组的网络控制系统是一种非线性系统,故文章针对带有时延问题的高速动车组非线性网络控制系统,提出一种有效的优化方法,即将BP神经网络递推预测与广义预测控制结合起来,先根据BP神经网络递推预测的方法对网络控制系统未来的输出进行预测,然后利用递推最小二乘法对网络控制系统未来时刻的系统参数进行辨识,将非线性网络控制系统在每一时刻进行线性化处理,最后由广义预测控制算法补偿非线性网络控制系统的时延且对所提出的方法进行实验仿真,实验结果表明:该方法可有效地消除高速动车组网络控制系统的时延,同时具有实时性高、计算速度快及鲁棒性强等优点,显著地优化了带有时延问题的高速动车组非线性网络控制系统。     

永磁同步型磨削电主轴运动精度分析

随着高档数控机床对主轴的运动精度的要求不断提高,研究永磁同步型磨削电主轴运行精度问题是十分必要的。在基于主轴振动误差和热分析的基础上,分别建立了径向误差运动、倾角误差运动和轴向误差运动数学模型。应用最小二乘法近似算法拟合主轴径向误差运动轨迹,然后对倾角运动误差进行建模,得到主轴回转轴线的倾斜角度。结合时域和频域信号分析方法,对轴向运动误差轨迹展开分析。为了实现一次测量主轴径向和轴向误差位移,并且获得主轴热误差,采用了典型的双标准球5-DOF测量主轴误差装置。通过国产某机床厂所研发永磁同步型磨削电主轴在试运行时主轴回转误差问题进行了实验。研究结果表明:当转速升高到最高转速,径向误差和轴向误差升高,离心力对主轴精度作用更加明显;当存在主轴偏心时,径向误差运动轨迹为逐渐由近似圆过渡到花瓣状态;双标准球五点法测试方法不仅可以判断电主轴制造存在的制造、装配等问题,并且该实验方法可应用于电主轴误差运动的实验,同时满足倾角误差、轴向误差运动和主轴温度变形的测试。     

基于最小包容区域的球度误差评定方法

针对球度误差评定方法存在原理误差或模型误差,提出了一种符合最小包容区域定义的球度误差评定方法,即将几何搜索逼近算法与基于最小包容区域法的球度误差评定的几何结构和定义结合起来的准确评定方法。对仿真数据和其他文献中的数据进行了评定。所提方法与其他方法的评定结果表明,所提方法可以准确地找到最小包容区域球的球心并给出球度误差的精确解。     

非线性悬架系统的最小二乘参数识别方法

针对汽车非线性悬架参数识别问题,根据最小二乘法原理,分别提出了基于离散化模型的参数识别方法和基于系统输入输出数据的参数识别方法。首先,从理论上介绍了两种识别方法的理论基础及其与最小二乘法之间的内在联系。其次,分别应用两种方法对汽车非线性悬架系统的线性及非线性参数进行识别,并通过仿真验证了两种基于最小二乘法的非线性系统参数识别方法的有效性。最后,进一步介绍了对于更一般的非线性系统,两种方法的适用范围,为非线性悬架系统及同类非线性系统的设计与分析提供了理论基础。     

一种基于最小二乘法的移动机器人拾取臂控制系统研究

设计了一种视觉移动机器人拾取机械臂的控制系统,采用ARM处理器为主控芯片,PCA9685为驱动模块。针对机械臂末端执行器的运动轨迹和取放位置的标定,提出了一种算法,根据占空比中的Di值与拾取位置xi之间的关系,建立了最小二乘法的曲线分段拟合方程,并设计了一组用于该系统的控制指令表,有效地解决了机械臂的运动控制。测试和实践表明,该方法抓取目标物的成功率可达100%。定位精度可控制在2~3 mm,适用于一般精度要求工作场合。