带权重变化和决策融合的ELM在线故障检测

在线极限学习机对样本数据分批或分块地学习,适用于分析生产过程的在线数据,进而检测生产过程的故障.为了提高检测的准确性和快速性,提出一种权重变化和决策融合的极限学习机(ELM)在线故障检测方法.该方法在学习过程中增加被当前数据监控模型错误预测的新样本权重,同时在数据监控模型中引入决策级融合的方法,提高模型的综合决策能力.利用UCI数据集和TE过程进行仿真实验对比,对比结果表明所提出的方法在训练时间和检测准确率上都具有很好的性能.     

一类不确定非线性系统的鲁棒白适应控制

针对一类MIMO不确定非线性系统的输出跟踪问题,基于自适应反步法和滑模控制为其设计了鲁棒自适应控制器。模型包含3种不确定性：1）参数不确定性;2）输入增益的不确定性;3）代表系统未建模动态和干扰的不确定函数,该函数有界。以非完整移动机械臂的输出跟踪控制为目标,对其进行仿真实验,实验结果表明所提出的控制算法是正确有效的。     

贴片机设备中CAD-CAM数据接口的设计和实现

本文设计了一种CAD-CAM数据接口，用于实现贴片机贴装数据的自动提取和转换。该CAD—CAM数据接口以Protel PCB文件为源文件，通过分析PCB文件中元件信息的数据结构和数据格式，从中提取和转换得到贴片机所需的生产数据。实践证明该方法极大提高了贴片机的生产效率。     

非线性控制系统的近似化方法

介绍了目前几种较常用的非线性控制系统近似化方法包括伪线性方法、扩展线性方法、近似输入／输出线性化、近似反馈线性化、中心流形及平均法等,对有关的理论与应用研究进展作了较全面的综述。     

低抖振非奇异终端滑模控制

为了解决常规滑模控制中产生的抖振,同时利用终端滑模控制中快速收敛的优良特性,针对一类二阶仿射非线性系统,将非奇异终端滑动流形和终端到达律同时应用到滑模控制设计中,得到低抖振非奇异终端滑模控制,并证明其具有较强的鲁棒性.     

高速高精度全自动贴片机的元件角度识别算法

元件角度识别是贴片机元件视觉检测的关键,其精度直接影响贴片机的贴装精度。该文针对高速高精度全自动贴片机的计算机视觉定位与检测问题,研究了片式元件(Chip)的角度识别问题,提出了三种角度识别算法,并着重比较了其中两种模板匹配算法的性能。试验和现场实际运行结果都表明基于边界几何特征的模板匹配算法能更好地提高元件贴装过程中角度识别的精度、速度和稳定性。     

双能量质子束辐照晶闸管的研究

在制造快速晶闸管的过程中电子辐照已被广泛采用，但是，电子辐照在提高开关速度的同时，也会引起正向导通压降的增大。采用高能质子辐射既能提高开关速度又能尽量降低正向导通压降。由于一定能量的质子在物质中的射程是一定的，质子辐照造成缺陷或复合中心分布在一定的狭窄区域，在那里，缺陷可以有效地增加开关速度又不显著增加导通压降。本文介绍用HI-13串列加速器产生的质子束辐照晶闸管的工作。实验表明，双能量质子束的辐照效果是非常优越的。     

基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法

为了满足锂离子电池电极缺陷检测精度与实时性的需求,解决电极图像背景噪声复杂、缺陷微小且对比度低等问题,提出一种基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法.在YOLOv4的基础上,首先,将SE(squeeze-and-excitation)注意力模块嵌入特征提取主干网络中,区分feature map中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提高网络的检测精度;其次,加入融合空洞卷积的池化金字塔(ASPP)结构,增大网络感受野的同时最大程度地保留多尺度特征信息,提高算法对小目标的检测性能;然后,设计一种多尺度稠密特征金字塔,在三尺度特征图的基础上增加一个浅层特征,采用稠密连接的方式融合特征,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力,增强对微小缺陷特征的提取;最后,采用$ K $-means++算法聚类先验框,引入focal loss损失函数增大小目标样本的损失权重,有效提高网络学习的收敛速度.实验结果表明,所提算法较原YOLOv4模型的mAP值提升6.42%,较其他常用算法综合性能上有着较大的优势,可较好地满足实际工业生产的实时监测需求.     

基于LabVIEW的腹膜透析远程监控设计与实现

为了使在家进行腹膜透析的患者能够得到医生专家的治疗指导,利用socket技术和LabVIEW工具研究并建立了腹膜透析远程监控中心.通过TCP和UDP服务器监控中心实现了对远程数据的接收,并利用LabVIEW实现了对远程数据的处理、对透析情况的实时监控和历史监控等.该系统的应用结果表明,此系统的实现有利于技术人员和医护人员对透析机的运行情况和病人的透析数据进行监控,便于透析机远程维护、腹膜透析患者治疗的远程指导和透析方案的科学调整.     

基于蚁群–混合蛙跳算法的贴片机贴装顺序优化

针对喂料器的位置确定的条件下,研究拱架式贴片机的元器件贴装顺序优化问题.建立了新的拱架式贴片机贴装顺序的数学模型.针对问题的路径寻优特点,把混合蛙跳算法与蚁群算法相融合,实现对贴片机的元件贴装顺序优化问题的求解.在算法中提出了适应于贴片机实际贴装情况的分段启发函数、分段信息素以及信息素的分段更新策略等多种改进方法.为验证算法有效性,以20块实际生产的PCB为实例进行了测试.实验结果表明,算法具有较好的求解精度和全局搜索能力,与文献中的单一混合蛙跳算法相比,平均效率提高了7.89%;与蚁群算法相比,平均效率提高了3.79%.