化工过程实时优化策略研究综述

综述化工过程实时优化方法的研究现状和发展动态,内容包括工业自动化系统的一般结构、实时优化基本原理、实时优化的设计方法及需解决的一些问题等.实时优化功能介于工厂自动化系统的计划/调度与基础控制功能中间,扮演实现预期经济目标的角色,即在满足安全、质量、环保和设备约束的条件下,降低消耗或提高利润.实时优化是把实际测量信息反馈到基于模型的最优规划问题中,借助串联结构,实现包括多个相关基础反馈回路在内的最优反馈控制功能.将测量信息用于提高模型准确度、修正最优规划问题、直接构造控制输入等,不断发展形成了实时优化的不同设计方法.算法的收敛性、在线性能评估、集成化应用支撑技术开发等代表了实时优化发展的方向.     

基于径向约束的CCD相机标定参数的整体优化

提出了基于径向约束的CCD相机标定的模型参数非线性整体优化的方法.利用Harris算法检测标定板的各角点图像坐标,保证了标定板角点的稳定性和可靠性;进行RAC(radial alignment constraint)两步法标定,并用Levenberg-Marquardt算法对通过径向约束标定得到的所有相机模型参数进行非线性整体优化,提高了相机参数的标定精度.实验结果表明.该方法标定精度高,能明显减小各种误差对CCD相机标定的影响,提高了机器视觉三维测量的精度.     

3D混杂场景中机械臂自主分拣小目标的方法

为解决机械臂在大小目标共存的3D混杂场景中无法利用3D视觉传感器直接感知分布于操作视场范围内的小目标这一难题,提出一种基于"固定安装的全局Kinect深度相机"与"安装在机械臂末端执行器上的移动相机(手眼相机)"相结合的视觉系统混合配置方法.固定的全局Kinect深度相机用于感知并获取视场范围内的大目标点云,进而识别估计其位姿,然后借助路径规划技术引导机械臂到达大目标的上方,启动手眼相机近距离获取小目标的图像;离线阶段获取小目标的CAD模型,虚拟2D相机在以目标中心为球心的虚拟球表面的不同位姿和不同半径处拍摄目标的一系列二维视图,并且储存在目标的3D形状模板数据库中;在线阶段从真实手眼相机拍摄的场景图像中基于图像金字塔分层逐一搜索匹配,找到与目标模板相匹配的所有实例并计算其二维位姿,经过一系列转换后得到在相机坐标系下的初始三维位姿,应用非线性最小二乘法对其进行位姿修正.由ABB机械臂和微软Kinect V2传感器以及维视图像公司的工业相机进行位姿估计精度实验和混杂目标分拣实验,利用棋盘标定板来测定目标真实的位姿.实验结果表明,位置精度0.48 mm,姿态精度0.62°,平均识别时间1.85 s,识别率达到98%,远高于传统的基于特征和基于描述符的位姿估计方法,从而证明了提出方法的有效性和可行性.     

多目标资源受限项目调度的多种群蚁群算法

为实现资源受限项目调度的多目标优化,通过改进传统蚁群算法,提出适用于多目标优化的多种群蚁群算法.该算法基于串行进度生成机制,每个蚁群具有各自的目标函数、与目标函数相匹配的不同搜索策略以及各自的信息素更新机制.各蚁群独立进行搜索决策,但各蚁群之间存在信息素的相互作用,从而实现加速搜索.针对多目标资源受限项目调度问题设计新的精英策略.在目标规划基础上构造一系列多目标项目调度算例,经系统测试表明,所提出的多种群蚁群算法能够有效优化资源受限项目的资源配置,实现多目标优化.     

光学测绘卫星星地相机夹角在轨实时定标方法

由于光学测绘卫星无地面控制点定位精度受星地相机夹角在轨变化的直接影响,因此针对现有星地相机姿态稳定度不高、星地相机夹角定标时间周期长的实际应用问题,提出了一种基于光学自准直原理的星地相机夹角星上实时定标方法。首先在相机载荷系统内部加装准直光源、光斑成像面阵等器件;然后通过光斑影像位置的变化求解出单个相机的主光轴变化;最后求解星地相机间夹角的变化。仿真实验表明,俯仰和横滚方向可获得0.1角秒量级的星地相机夹角定标精度。该方法无须地面定标场,不受外界因素影响,可以实现星地相机夹角的星上实时自主定标,具有良好的可行性和实用价值。     

大视场目标的高精度快速自动检测系统

针对传统接触式测量存在的附带损伤、精度低以及速度慢等问题,设计了一种适合大视场目标的高精度快速自动检测系统。首先,利用双目相机标定技术,精确计算出相机的内参数和外参数,完成目标和相机的空间定位。其次,对背景进行实时建模,通过重构背景的影像快速提取出目标的轮廓,完成目标的稳定检测,对光照和噪声鲁棒性好。最后,用Kalman滤波器对轮廓进行精化,从而保证了测量的高精度。实验和分析证明本系统的精度高、速度快,能够稳定的检测出大视场中存在的目标。     

面向智能车间的工艺规划辅助决策方法

为了实现制造智能化环境下工艺规划决策目标,优化制造资源配置,提出面向智能车间的工艺规划辅助决策方法.以零件加工特征为基础,将含有加工工序和设备信息的历史工艺规划方案视为云服务资源,通过制定语义匹配策略,初步匹配出待选工艺规划方案集.把工件的加工时间、加工成本、在工序间的转运距离与设备实时状态效用作为优化目标,引入罚函数建立适应度函数模型,运用改进群领导优化算法在待选规划方案集中优选出最佳方案.通过实例验证了该方法的有效性.     

连续视场的多相机数字图像相关测量方法

为拓展三维数字图像相关方法的应用范围并提高测量精度,将数字图像相关方法和多相机同步采集系统相结合,形成连续视场的多相机三维数字图像相关测量方法,在满足大长细比、大曲率和复杂全表面连续变形测量需求的同时,提高应变测量精度。多个相机同步拍摄物体表面的不同区域,相邻局部区域之间满足视场重叠范围要求,通过多相机标定将数据点映射至同一全局坐标系下,实现连续视场的多相机数字图像相关测量。利用双相机系统和多相机系统同时观测板的平移实验和梁的三点弯曲实验,结果表明,连续视场的多相机数字图像相关测量方法充分利用相机空间分辨率,一定程度上提高了三维变形测量精度。     

基于混沌控制的多目标不确定环境下移动机器人路径规划

针对多目标不确定环境下移动机器人路径规划算法复杂的问题,提出了一种新的规划算法———混沌控制算法.该算法利用混沌控制原理,根据检测到的目标位置信息,分别采用线性和非线性方法构造目标函数,然后通过牛顿定理,进行路径规划,求出规划节点.最后对算法进行了模拟仿真.仿真结果表明,构造的目标函数在每个目标点周围形成了收敛区域,机器人移向哪一个目标点,由它的初始状态所在的吸引域决定,不必再施加其它控制.这样减少了规划的计算量,提高了路径规划的速度和精度,为以后研究包含多障碍物的不确定环境下的路径规划奠定了基础.     

多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划

为提高无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同实时航迹规划的实时性和可操作性,针对多架UCAV协同执行对地作战任务过程中的协同实时航迹规划问题,提出一种基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法(Sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight, SCASL)的多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划方法.首先,构建三维任务空间模型并根据UCAV平台性能设计了飞行速度、飞行高度、相对距离以及威胁规避等约束条件;其次,基于UCAV的三自由度运动学和动力学质点模型设计了协同实时航迹规划的决策变量;最后,根据UCAV作战使用战术原则构建了目标函数将协同实时航迹规划问题转化为优化问题,采用所提出的自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法对模型进行求解,并采用病毒搜索算法(Virus colony search, VCS)求解模型作为对比实验.仿真结果表明,同等条件下,VCS求解模型得到的仿真结果满足协同性要求但不满足实时性要求,SCASL求解模型得到的仿真结果满足实时性与协同性要求,验证了本文所提出的基于SCASL的多UCAV协同实时航迹规划方法的有效性与优越性.