基于 Bagging 半监督深度森林回归的 二噁英排放浓度软测量

城市固废焚烧(MSWI)过程产生的副产品之一是被称为“世纪之毒”的二噁英(DXN),受限于其排放浓度检测技术难度以及时间与经济成本等因素,难以获得足量的有标记样本用于构建DXN排放浓度软测量模型。为有效利用现场控制系统采集的大量无标记样本,同时解决传统浅层学习模型泛化性能较差的问题,提出了基于Bagging半监督深度森林回归(DFR)的DXN排放浓度软测量方法。首先,基于Bagging机制以重采样原始标记数据集的方式获得多个训练子集,并构建具有差异性的多个随机森林(RF)模型;接着,将RF模型迭代更新、近邻集合选择和性能评估策略相结合用于获得高置信度伪标记样本;最后,基于伪标记和原始标记样本集构建DFR模型。采用北京某MSWI电厂的实际DXN检测数据验证了所提方法的有效性,结果表明,该方法的预测稳定性较好,其训练、验证和测试集的均方根误差分别为0.015 50、0.020 23和0.019 73。     

基于时空局部学习的集成自适应软测量方法

集成软测量方法已被广泛应用于流程工业关键质量参数实时估计。但是,常规集成建模方法在基模型构建过程中往往局限于挖掘样本之间的空间关系,忽略了样本间的时序关系,从而导致过程局部状态挖掘不充分、基模型间多样性不足等问题。其次,传统软测量方法由于缺乏自适应机制而无法有效处理过程时变特征,从而导致模型性能发生退化。为此,提出一种基于时空局部学习(STLL)的集成自适应软测量方法。该方法首先通过移动窗口、即时学习技术分别挖掘样本间的时序关系和空间关系,并采用统计假设检验实现冗余状态剔除,进而构建多样性的时空局部高斯混合回归(GMR)模型。然后,基于在线选择性集成策略实现局部预测结果的自适应融合。此外,引入双重自适应机制以缓解模型性能退化问题。实验结果显示,相较于非自适应全局GMR模型、时间局部学习集成GMR模型、空间局部学习集成GMR模型,所提方法在金霉素发酵过程中的预测精度分别提升了70.3%,14.9%,27.8%;在脱丁烷塔过程中,分别提升了31.9%,21.2%,19.3%。     

基于ZYNQ的随机森林分类器实现

由于嵌入式设备的计算能力及存储空间等限制,大多数深度学习算法还不能脱离实验室的超级计算机,这就需要将软件算法进行硬件化设计,减少对核心算力资源的使用。针对算法在硬件平台移植过程中的优化问题,文章提出了一种将随机森林分类算法在ZYNQ系列的FPGA上高效实现的技术方案。该设计通过对资源的优化配置,可以有效节省硬件的存储空间,提升算法的运行速度并降低系统功耗。最后通过识别手写数字的方式检测了分类器的精度与效率。实验结果表明,该方案在保证识别精度的条件下,运行效率可以提升30%以上。     

基于自适应FLSVM的赖氨酸发酵过程软测量方法

针对生化反应过程中软测量模型随着时间的推移而出现的模型老化现象,提出一种基于增量学习的自适应模糊支持向量机软测量建模方法.它首先将输入空间中的样本映射到高维特征空间,然后根据样本偏离超平面的程度赋予不同的模糊隶属度,建立模糊支持向量机软测量模型,并在模型投入现场运行后,通过一种改进的增量学习算法在线更新模型参数以自适应获得更加准确的软测量模型.以L-赖氨酸流加发酵过程为例,验证了所提算法能够从过程的第2批次开始对关键生物量参数(菌丝浓度和基质浓度)进行较准确的在线预测,与普通的模糊支持向量机建模方法相比具有较高的预测精度和自适应性.     

光纤传感微创手术探针末端三维力测量方法

手术探针末端的接触力反馈是保障手术安全性的重要因素之一。本文针对穿刺手术探针末端三维力测量的需求,研究了基于核极限学习机(KELM)神经网络的光纤传感微创手术探针末端三维力测量方法。首先,设计了可植入光纤传感器的手术探针结构,将4根光纤布拉格光栅(FBG)传感器植入探针中,其中3根FBG用于力测量,1根FBG用于温度补偿。接着通过分析探针应力和应变之间的关系,建立了基于FBG的探针三维力传感模型。同时为了消除温度变化对光纤传感器的交叉影响,研究了光纤传感温度补偿方法。最后,为了验证本文所研究测量方法的有效性,对植入光纤光栅的探针进行了温度标定,并分别在常温和变温环境下进行了三维力测量。实验结果表明：KELM网络测量结果在常温环境下X、Y、Z方向上平均测量误差为0.22%、0.99%、0.65%;在20℃～40℃的变温环境下,X、Y、Z方向上平均测量误差分别为1.32%、1.03%、2%,本文所研究的KELM神经网络末端三维力测量方法具有较小的测量误差,在手术机器人力反馈领域有广阔的应用前景。     

基于多相似度局部状态辨识的集成学习自适应软测量方法

鉴于流程工业过程的非线性、多时段、多模式、时变性等复杂过程特性,导致传统的全局和集成学习软测量方法预测性能不佳,提出一种基于多相似度局部状态辨识的集成学习自适应软测量建模方法。该方法在离线建模阶段,从不同相似度准则出发辨识局部过程状态,进而生成多样性的局部模型;在线预测阶段,通过双层集成策略实现模型的在线动态选择、模型权重自适应确定、局部预测结果融合;在线更新阶段,通过KL散度评价当前与相邻状态数据分布的差异性以实现概念漂移的实时检测,进而决定是否在线添加局部模型。将新获取的离线检测值添加入建模数据库。通过工业金霉素发酵过程和脱丁烷塔过程验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于数据融合和随机模糊神经网络技术的刀具磨损软测量系统

通过检测电流信号,利用基于随机模糊神经网络技术建立的软测量模型进行刀具磨损量测量,提出了利用数据融合技术减小测量误差的方法,仿真试验证明了该方法的可行性。     

基于随机森林模型的台区相序识别方法

低压台区拓扑关系识别是实现电网智能化的一个关键基础,相对于人工识别,从数据挖掘角度进行识别,具有成本低、准确率高、时效性好的优势.就其相序识别问题,提出了基于随机森林算法的低压台区相序关系自动识别方法.首先基于随机算法原理搭建了用于台区相序识别的随机森林算法模型,并提出采用F1 score统计值作为识别模型的评价指标;然后将搭建好的模型应用到实际台区进行训练,训练方式设置了两类测试集:口袋内台区测试集与口袋外台区测试集;最后将训练好的算法模型对测试样本进行相序分许.实证结果证明,所提方法对台区的相序拓扑分析有较高准确性,为低压台区拓扑分析提供了一种技术思路和可行方法.     

带增力机构的工业机器人手臂末端夹持器

介绍两种带增力机构的工业机器人手臂末端夹持器,以气动系统为动力源,采用基于无杆活塞缸驱动的增力机构驱动杠杆式夹持器,在不增加气缸面积的情况下能大大提高夹持力,满足执行系统的要求。     

基于ASOS-ELM的湿式球磨机负荷软测量方法

针对湿式球磨机在磨矿过程中内部负荷靠专家经验难以准确预测的问题,提出一种基于改进的共生生物搜索(ameliorated symbiotic organisms search,简称ASOS)-极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的磨机负荷软测量方法。首先,利用ELM算法建立磨机负荷软测量模型,运用ASOS算法优化软测量模型的隐含层参数;其次,以筒体振动与振声信号的特征信息构建磨机负荷特征向量,并将其作为软测量模型的输入,将磨机负荷参数作为输出;最后,通过磨矿负荷检测实验和对比分析表明,磨机负荷软测量模型的负荷参数预测准确率较高,泛化能力较强,为磨机磨矿效率的提高及控制优化提供了有益的指导。     

基于AFM的微位移测量新方法研究

提出了一种测量物体微位移的新方法。原子力显微镜作为测量工具,样品和扫描器置于待测物体上,物体每移动一定距离就由AFM扫描获得一幅样品图像,由此获得一系列连续的序列图像。采用模板匹配方法检测相邻序列图像的偏移,从而可计算出物体的微位移。实验结果表明,用该方法还可实现物体二维方向的微位移测量,且精度达到纳米量级。     

基于动态电磁力的主动式动平衡测量方法的研究

动平衡机在测量大质偏类工件时,由于不平衡量较大,振动信号往往会超出测量系统的线性范围而造成测量误差偏大。为了提高动平衡测量精度,提出了一种采用电磁力产生的同频振动抵消大部分初始振动,从而减小簧板振动量,保证系统线性度的动平衡测量方法。讨论了该方法的基本工作原理,建立了电磁力装置的磁路模型;采用有限元建模对电磁力的可控性进行了研究,并分析了气隙、温度等因素对电磁力的影响;最后介绍了测量控制系统和控制策略。动平衡测量实验表明,该测量方法能够有效地提高大不平衡量工件的动平衡测量精度。     

应用在线随机森林投票的动作识别

提出了基于在线随机森林投票识别人物动作类别的方法。建立了在线随机森林投票模型。通过在线训练和在线检测两部分进行了算法研究,提高了检测人物动作类别的准确率。基于人物动作在时间和空间上有重要信息,该方法首先通过提取图像立体块的lab色彩空间值、一阶差分、二阶差分以及大位移光流特征值在线训练随机森林;训练结束后,形成强分类器,利用分类器对检测图像进行投票,生成动作空间图;最后,在动作空间图中寻求最大值,判断检测图像的动作类别。验证结果表明在低分辨的视频图像中,本方法能够确定人物的动作类别,对Weizmann数据库和KTH数据库的识别率分别为97.3%和89.5%,对UCF sports数据库的识别率为79.2%,动作识别准确率有所提高。该方法增加了光流能量场特征表述,将原始投票理论拓展至三维空间,并且采用向下采样的方式更新结点信息,能够判断人物动作类别,为智能视频技术提供了有效的补充信息。     

主轴集成式光纤光栅切削力测量方法研究

为了稳定可靠地测量切削加工过程中切削力的大小以对机床的加工状态进行监测(TCM),对基于光纤光栅(FBG)传感技术的主轴集成式切削力测量方法进行了研究。基于光纤光栅应变检测原理和Γ形梁的受力分析,提出了4个完全相同并且对称的Γ形梁弹性体结构;通过对切削力传递规律的分析,建立起了主轴集成式切削力测量理论模型并确定FBG的布点;为了验证模型的准确性,搭建了主轴集成式光纤光栅切削力测量实验平台,最后通过实验验证了该方法的可行性和可靠性。     

Current based compliance control method for minimizing an impact force at collision of service robot arm

A motion of a robot manipulator under environment for human and robot to coexist should be able to quickly sense external force and react for minimizing a damage due to physical contacts. In the absence of sensing external force, relative motions between robot and human are not predictable and unexpected collisions may occur at some position during motion of the robot arm. This paper proposes a real-time collision detection method and a compliance control based on detecting abnormal current value to minimize an impact force at the moment of collision between service robot arm and unknown obstacle. In the introduced method, the extra sensors such as the Force/Toque sensor or the visual sensor to detect the collision are not necessary. Instead of these sensors, the collision detection and the safety motion are achieved by a simple method based on the current characteristics in according to operating of each joint motor of robot manipulator. In order to evaluate the performance for minimizing an impact force, the proposed method is applied to the developed light weight robot arm for a service robot.     

挖掘机动臂有限元模态分析

液压挖掘机在工作时由于冲击和振动会引起较大的动态应力,可能造成结构的破坏.在ANSYS环境下对某小型液压挖掘机的动臂进行了建模,分完全自由状态和实际约束状态两种情况对该挖掘机动臂的模态进行了三维仿真分析,提取和扩展了前15阶模态,考察了其固有频率和主振型,为做挖掘机动臂相应分析提供了重要的模态参数,为液压挖掘机的动臂及工作装置整体的振动特性分析及结构动力特性的优化设计提供了依据.     

基于正弦力加载的力传感器动态标定技术研究

针对国内现有动态标定装置精度不高、重复性较差的问题,提出了一种基于正弦力加载的新型力传感器动态标定方法;对该标定方法做了详细介绍,阐述了该标定系统中最关键的正弦机构的工作原理;利用基于最小二乘的曲线拟合法对力传感器和位移传感器输出正弦电压的幅值进行了求解,并以此为基础,依据相应公式在LabVIEW中设计了数据处理程序,实现了对力传感器动态灵敏度的精确求解;搭建了实验平台,对Interface 1010AJ型力传感器进行了1 Hz~5 Hz的动态标定,并分析了实验结果。研究结果表明,该新型的力传感器动态标定系统具有良好的精度,其误差在1.5%内。     

Improved parallel scan method for nanofriction force measurement with atomic force microscopy

Based on Ruan and Bhushan's study [J. Ruan and B. Bhushan, J. Tribol. 116, 378 (1994)], an improved method for quantitative nano/microfriction force measurements with the atomic force microscope (AFM) is presented. The related theoretical derivation is given in detail. The coefficient of friction can be calculated by scanning in the direction parallel to the long axis of the AFM cantilever. Then conversion factor, which can convert the lateral deflection response of the photodetector into corresponding friction force, is identified with the Meyer and Amer method [G. Meyer and N. M. Ame, Appl. Phys. Lett. 57, 2089 (1990)]. Like Ruan and Bhushan method, the advantage of this approach is that the coefficient of friction can be obtained with the plan-view geometry of AFM cantilevers and some common uncertainties, such as thickness, coating, and material properties, are not necessary. The result of the experiments performed utilizing rectangular cantilevers of different lengths shows that this improved method produces an accurate agreement for cantilevers of different lengths, thus the method can be used to measure nano/microfriction force.     

刀具嵌入镍铬合金薄膜微传感器切削力测量的研究

切削力的测量旨在改进和提高切削加工性能。本文设计和制备了一种镍铬合金薄膜微传感器,将其焊接嵌入刀具的刀杆上以测量加工中的切削力。该传感器由Ti6A14V钛合金基体、镍铬合金薄膜层及氧化铝绝缘层组成。切削力引起的薄膜变形使四个电阻栅组成的惠斯通电桥产生输出电压,对其输入和输出电压之间的关系进行了理论分析。构建了切削力测量系统。研究结果表明,该薄膜传感器具有良好的线性度和更小的相互干扰,适合于各种条件下车削力的测量。