融合长短时记忆机制的机械臂多场景快速运动规划

针对快速扩展随机树(rapid-exploration random trees,RRT)算法难以有效解决多场景环境下的机械臂快速运动规划问题,提出一种融合长短时记忆机制的快速运动规划算法.首先,采用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)在规划的初始阶段通过随机采样构建环境的场景模型,并利用该模型进行碰撞检测,以提高运动规划效率;然后,根据人类的记忆机制原理,对多场景的不同GMM按照即时记忆、短期记忆和长期记忆进行存储,并通过场景匹配算法实现不同场景GMM的快速自适应提取,提高对变化环境的适应能力;最后,通过在Matlab以及ROS仿真环境下6自由度柔性机械臂的运动规划仿真实验对所提出的算法进行验证.实验结果表明,所提出算法可以快速提取场景的记忆信息,有效提高多场景环境下的运动规划效率,具有较强的适应性.     

一种基于DE-ENN的烟气轮机运行状态潜在风险识别方法

针对烟气轮机在运行中潜在风险难以快速准确识别的问题,提出了一种基于差分进化-可拓神经网络（DE-ENN）的风险识别方法．该方法根据可拓学的基本理论对烟气轮机的运行模型进行拓展分析,构建物元模型,确定特征向量和潜在风险等级;接着将差分进化思想引入到可拓神经网络中,以解决学习速率和加权系数难以确定的问题,进而提出了完整的DE-ENN算法,并用UCI标准数据集进行测试,验证了该算法的有效性．最后将该算法应用于烟机运行模型的潜在风险识别,实验结果表明该方法不仅结构简单、运行时间短、预测准确率高,而且还具有出色的泛化能力．