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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.
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
5.
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
6.
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
7.
从宏观角度研究基于关键词的网络舆情热度有助于相关机构把握目标群体的整体舆情动态,从而实现精准施策,提升舆论引导水平.本文以新浪微博数据为例,采用因子分析方法 (Factor Analysis, FA),挖掘舆情热度内在影响因素,并通过改进Elman网络结构,利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化初始参数来构建模型对网络舆情关键词热度进行分析预测.实验结果表明,所提出的方法相较于采用原始数据集和标准Elman网络的预测结果,具有更高的预测精度,可为相关研究提供决策支持. 相似文献
8.
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
9.
电池充电造成的电池损耗对企业运营成本影响较大,以不同SOC区间内一次充电造成的电池容量衰退成本模型估计电池损耗成本,研究了车辆途中可多次进入充电站充电的路径优化问题,在考虑运输成本、制冷成本、货损成本、充电时间成本、惩罚成本的基础上,将电动冷藏车的电池损耗成本纳入总成本最小的目标函数,并建立了线性规划数学模型。采用增加粒子间共享信息类型的改进粒子群算法对该模型进行求解。将改进粒子群算法应用于构造的算例中,得到包括充电策略在内的车辆最优路径方案和最小运营成本,结果表明充电上限为80%的车辆路径方案可得到最低的运营成本,同时与标准粒子群算法求得的计算结果进行了比较分析,证明该改进粒子群算法在求解该问题上的可行性。 相似文献
10.
蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)作为一种新型群智能优化算法,具有较好的寻优性能.但在高维非线性复杂问题上,蜉蝣算法依然容易出现早熟收敛现象.本文提出一种基于倒位变异的蜉蝣算法(Inversion Variation Mayfly Algorithm,IVMA),改变原算法在变异上的操作,随机选择个体的随机维度向全局最优个体的随机维度靠近,同时利用精英策略保留进化成果.利用倒位操作,将最优个体某一维度段内位置发生倒转,提高了算法跳出局部最优的能力.通过对10个测试函数的结果分析,表明本文所提出的算法具有较好的收敛精度,收敛性能得到了提高. 相似文献