基于光刀图像的机器人示教纠偏方法

为了解决机器人辅助在线检测系统示教过程中效率低、人为干预多的问题,针对孔类特征,提出一种通过处理光刀图像获取机器人位姿纠正参数的方法。在该方法中,纠偏过程按照将图像光刀线调整为水平方向、将被测特征调整至图像中央、根据不同特征调整最优扫描方向3个步骤进行。根据光刀图像可以求出测量坐标系与被测特征的位姿关系,并得到该位姿与理想测量位姿的偏差。经过坐标变换即可得到在机器人基坐标系下的调整参数。另外,可利用电脑控制机器人运动,从而实现了纠偏过程的自动化。实验结果表明,该方法可将初始的示教位姿修正为理想位姿,且比传统方式效率更高。     

火电机组一次调频性能实时监测系统

为了实时监测和评价火电机组一次调频性能，开发了火电机组一次调频性能实测监测系统。该系统具有一次调频参数异动感知、一次调频性能量化预测及自适应校正等关键功能。某机组的实际应用表明，该系统能够实现火电机组一次调频关键参数的实时监测和调频性能的准确预测。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

Construction and analysis of photovoltaic directly coupled conditions in PEM electrolyzer

The Markov model and the PEM electrolyzer system model for directly coupled photovoltaic are combined to construct an efficient and reliable working condition that fits the fluctuation characteristics of solar energy. The working condition is designed through genetic algorithm so that the average coupling efficiency of the system can reach 98.8%. Then, the durability and recovery test are conducted on the basis of the constructed conditions. It is found that the attenuation rate at the current density of 1A/cm² under the photovoltaic fluctuating condition reached 7.8mV/h, which is twice that under the constant current condition. The charge transfer impedance (R_ct) is the main factor leading to the degradation. It is proved by the recovery experiment that the increase of R_ct is related to the pollution of metal ions. After pickling to remove some metal ions, R_ct can be significantly reduced by 46.8% and 65.2%, respectively. After the durability test, the voltammetric charges under the photovoltaic fluctuating condition and the constant current condition are reduced by 48.3% and 19.1% It indicates that the photovoltaic fluctuation condition will accelerate the attenuation of the effective reaction area of MEA, which is irreversible even after pickling. It can be observed from the SEM images that the catalyst layer of MEA has more obvious peeling under the photovoltaic fluctuation condition, which is not conducive to material transmission and destroys the transmission channel of ions and electrons. This result can provide a reliable reference for the coupling design of PEM electrolyzer and renewable energy in the future.     

原油含水在线检测影响因素的研究

微波法作为原油开采过程中最常用的含水率检测方式,其检测效果极易受到实际开采环境中多因素影响从而产生检测误测。试验分析了矿化度以及温度两种实际开采环境下存在的因素对于微波实时检测含水率精度的影响。通过对试验数据的处理,运用二次拟合有效得出含水检测值伴随矿化度(矿化度组分:CaCl_2)的变化规律。利用试验所得规律,可有效将微波含水传感器精度提高,为提高微波含水检测精度的研究提供了校正参数和理论依据。     

马尔可夫跳变线性系统最优控制的研究现状与进展

马尔可夫跳变线性系统（MJLS）是一种具有多个模态的随机系统，系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来，MJLS的最优控制问题成为了研究的热点，动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。     

优化GD-模糊规则的滑坡预报模型研究

为了提高滑坡灾害预报准确率，改善传统的滑坡监测和预报中存在的参数选取困难及模糊控制系统作为预报模型精确度不高的问题，首先采用山体结构稳定性分析法进行滑坡灾害参数的选取，得出降雨量、含水率、土压力及岩土表面位移增量作为预报参数的结论；其次将选取的参数作为模糊系统的输入，建立滑坡灾害发生概率模型，并引入优化的GD算法修正预报模型中的动态参数，使模糊控制模型具有自适应性；同时与未优化的模糊控制模型以及单独模糊控制模型进行仿真对比，仿真结果表明，该控制算法收敛速度快，具有很好的收敛性；最后将该模型在某滑坡重点灾区实验区进行实验测试，实验结果显示该模型具有较好的收敛性，且预报精度达到90%。     

具有自动装卸搬运机器人的制造单元建模与分析

针对具有自动装卸搬运机器人的制造单元，着重考虑其双重资源约束的特点，提出了该系统的有限缓冲开排队网的建模方法。根据工件的加工、装卸与搬运等工艺流程，定义该系统的排队网模型的各种状态，基于连续时间马尔可夫链，采用精确解法对该模型进行分析求解，获得系统一系列的稳态性能指标。为了验证排队网建模方法的有效性，建立其对应的仿真模型，分别采用排队网模型的数值计算与仿真模型的仿真统计2种方法求出系统的性能指标进行对比，并基于排队网模型对该制造单元的系统性能进行分析，为该类制造单元的资源配置优化和设施布局优化等问题提供重要的理论支撑。     

大规模生物网络马尔可夫聚类的并行化算法

马尔可夫聚类算法（MCL）是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法，能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算，因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题，提出了基于消息传递接口（MPI）的并行化马尔可夫聚类算法以提高算法的计算性能。首先，生物网络转化成邻接矩阵；然后，根据算法的特性，按照矩阵的规模判断并重新生成新矩阵以处理非平方倍数矩阵的计算；其次，并行计算通过按块分配的方式能够有效地实现任意规模矩阵的运算；最后，循环并行计算直至收敛，得到网络聚类结果。通过模拟网络和真实生物网络数据集的实验结果表明，与全块集体式通信（FCC）并行方法相比，平均并行效率提升了10个百分点以上，因此可以将该优化算法应用在不同类型的大规模生物网络中。     

面向智能客服的句子相似度计算方法

针对金融领域中智能客服的句子相似度计算方法进行了研究。利用基于词性的分词纠正模型减少中文歧义词、金融相关词汇的分词错误；通过词向量方法和循环神经网络分别提取词语级和句子级的语义特征，并且得到句子向量；用融合层计算出句子向量间的差异特征；对差异特征进行降维和归一化得到句子相似度计算结果。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和[F1]值。