超冗余移动机械臂的逆运动学快速求解

为了快速并精确地求解一类冗余移动机械臂(MM)运动学的优化逆解,提出了一种基于遗传信
赖域算法和解析解法相结合的运动学求逆方法. 首先使用解析解法求出机械臂逆解关于移动
车运动参数的表达式,据此表达式引入关节最佳柔顺性准则确定信赖域算法的目标函数;然
后用遗传信赖域算法快速求解此只包含移动车运动参数为自变量的目标函数的最优化问题,
据此求出运动学逆解. 仿真算例表明,该方法能快速求出精确和优化的运动学逆解.     

Weibull衰落信道下多跳通信系统的性能分析

分析了在独立不同分布Weibull衰落信道下配有非再生中继的多跳无线通信系统性能. 基于调和几何平均不等式,得到了更易于数学处理的端到端信噪比上界. 通过计算上界的矩母函数、概率密度函数和矩等闭式表达式,得到了多跳通信系统的平均端到端信噪比、信道容量和平均误比特率等重要性能界. 数值仿真结果表明该界是紧的.     

永磁同步电动机直接转矩控制的效率优化

针对永磁同步电动机在轻载、高速运行时效率和功率因数下降的问题,提出了一种永磁同步电动机直接转矩控制效率优化策略。该策略通过分析电动机损耗与转矩、转速和定子磁链之间的关系,建立了考虑铁损的永磁同步电动机数学模型,导出了效率最优时的定子磁链幅值;将最优定子磁链计算模块嵌入直接转矩控制系统,构成了效率最优的永磁同步电动机直接转矩控制调速系统。仿真结果表明,该优化策略能有效降低永磁同步电动机功率损耗,提高电动机的运行效率。     

矿用大容量磷酸铁锂电池管理系统设计

为了保证矿用磷酸铁锂电池的安全性,结合煤矿工业实际需求,设计了8节单体60A·h磷酸铁锂电池串联、24V额定电压输出的矿用电池管理系统。该系统将微处理器配合集成芯片LTC6803组成电池保护模块,利用安时法估算电池组电量,采用电阻分流型均衡技术改善电池组性能。现场应用结果表明,该系统运行稳定可靠,保证了矿用磷酸铁锂电池的安全高效性。     

基于优化异质BP神经网络信息融合的清洁机器人定位研究

清洁机器人的移动定位是个复杂的非线性定位的问题,精密机械结构与路径规划无法补偿定位不精确造成的移动误差,提出一种基于异质RBF神经网络信息融合的清洁机器人定位技术,设计了智能机器人的控制系统、移动系统和感知系统,设计多个位姿传感器后,实时采集位置信息,在主控芯片中使用粒子群优化神经网络技术对多传感器的信息进行融合,计算清洁机器人的位置信息,解决了位置因素非线性强,定位误差大的问题,并且有效提高了神经网络的局部收敛能力;使用机器人多传感器的实验平台测试证明,这种方法下清洁机器人的移动中定位准确率较传统方法提高13%,具有很强的可靠性与实用性。     

白萝卜条干燥工艺参数的优化研究

采用新型的旋转式干燥机，通过对白萝卜条单因数试验及三因数二水平的二次回归正交试验，分析了温度、通风量、物料厚度对干燥时间的影响；经过优化，确定了不同物料厚度下的最佳干燥时间。     

重钙混化工艺条件的优化试验研究

研究了磷矿粉和磷酸混合化成制重过磷酸钙的工艺条件 ,得出了最优的工艺条件 ,即在试验用磷矿和磷酸的前提下 ,混化最优工艺条件为 :①磷酸质量分数 (P2 O5) 45 % ,酸温 80～ 90℃ ,②磷酸质量分数 (P2 O5) 46% ,酸温 80℃ ,③磷酸质量分数 (P2 O5) 48% ,酸温 60℃ ,三者磷酸过量系数均为 10 0 % ,可获得一级品以上的重钙和87.2 2 %～ 95 .46%的磷矿分解率。其中磷酸质量分数临界值为 46%。     

一种新的融合粒子群算法的混合蟑螂群算法

针对连续蟑螂算法存在初始解质量不高和算法评价次数过多的问题,提出了一种融合了粒子群算法的混合蟑螂群算法并应用于函数优化问题.首先由基本粒子群算法快速收敛到解空间内一个相对优的解,然后由一种改进的蟑螂算法完成全局寻优.仿真结果显示:混合蟑螂算法具有收敛速度快、求解精度高的特点,其算法整体性能优于已存在的连续蟑螂算法.     

垂直姿态的非正交测量优化与校正

垂直小角度时,采用的非正交姿态测量方法旨在解决传感器输出信号极微弱和解算精度低等问题。描述了非正交坐标系的理论模型,对其进行了优化,确定了最佳偏置角度。利用补偿矩阵对因测斜仪安装问题引入的位置误差进行校正,通过井斜角和工具面角的解算结果验证校正效果。测试结果表明,在偏置角为45°时,姿态参数具有较高的解算精度;而数据校正能大幅度降低位置误差,进一步提高测量精度。     

垃圾收运路线问题的蜂群优化算法研究

整个垃圾处理系统中城市生活垃圾收运费用占很大比例,通过研究垃圾收运路线问题,可以有效节约成本,提高作业效率.根据城市生活垃圾收运系统的特点,采用带中转站的垃圾收运问题的标准数学模型.在分析蜂群优化算法理论的基础上,针对问题的特点,研究了蜂群优化算法求解的具体步骤,并通过实例仿真,证明了蜂群优化算法在解决带中转站的垃圾收运问题上的可行性和有效性.最后通过与蚁群算法对比,进一步说明了蜂群优化算法在解决问题的优越性.