基于遗传算法的平面移动式立体车库存取调度优化

针对平面移动式立体车库存取车效率低的问题,利用遗传算法对原地待命策略进行了存取车调度优化.建立了以总存取车时间为目标函数的数学模型,采用整数编码对存取车序列进行优化,通过仿真对比不同任务情况下对存取车时间的优化结果.结果 表明,与优化前的随机存取策略相比,存取车总时间缩短了33％以上.最后进行了5个随机任务的调度实验,存取车总时间缩短了15.68％.验证了基于该算法优化后的立体车库调度策略对提升存取车效率的有效性,为该类型的车库调度设计提供理论支持和借鉴.     

一种10位高速Pipeline-SAR混合型ADC设计

基于180 nm CMOS工艺,设计了一种无残差放大的10位100 MS/s流水线与逐次逼近混合型ADC。采用两级流水线-逐次逼近混合型结构,第一级完成4位粗量化转换,第二级完成6位细量化转换。为了降低整体电路功耗,采用单调式电容控制切换方式,两级之间残差电压采用采样开关电荷共享方式实现。采用异步时序控制逻辑,进一步提升了能量利用率和转换速度。后仿真结果表明,在100 MS/s奈奎斯特采样率下,有效位数为9.39 bit,信噪失真比为58.34 dB,1.8 V电源电压下整体功耗为5.9 mW。     

基于机器视觉定位的自动鹤管系统设计

针对目前油品装车过程中人工引导鹤管对接存在定位精度低、制约生产效率、安全隐患等问题,提出一种基于机器视觉定位的自动鹤管系统。在传统鹤管基础上对关节进行了自动化改造,并设计了平衡机构以协调外臂和垂管的重力;基于简化的鹤管系统三维模型,进行静力学特性分析;建立自动鹤管运动学模型,并进行工作空间分析及轨迹规划;采用机器视觉技术完成了槽车罐口识别与定位程序设计。图像仿真定位实验结果表明视觉系统定位误差在8 mm以内,能够较好地满足鹤管的定位对接要求。