国家自然科学基金(61005026)
- 作品数：6 被引量：41H指数：5
- 相关作者：陈辉赵小强韩崇昭李二超李炜更多>>
- 相关机构：兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学经济管理更多>>
- 机动多目标跟踪中的传感器控制策略的研究被引量：17
- 2016年
- 针对机动多目标跟踪中的传感器控制问题,本文提出一种基于信息论的多模型多伯努利滤波器的控制方案.首先,基于随机有限集(Random finite set,RFS)方法给出信息论下的传感器控制的一般方法;其次,本文给出多模型势均衡多目标多伯努利滤波器的序贯蒙特卡罗实现形式.此外,提出一种目标导向的多伯努利概率密度的粒子采样方法,并借助该方法近似多目标概率密度,继而利用Bhattacharyya距离求解最终的控制方案.典型机动多目标跟踪问题的仿真应用验证了本文传感器控制方法的有效性.
- 陈辉韩崇昭
- 关键词：传感器控制随机有限集
- 基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究被引量：5
- 2014年
- 由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.
- 赵小强钱君秀
- 关键词：化工过程故障诊断
- 基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究被引量：6
- 2013年
- 模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好。
- 骆东松李雄伟赵小强
- 关键词：数据挖掘模糊C-均值聚类
- 基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究被引量：6
- 2010年
- 物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。
- 张玉春余炳申风平
- 关键词：改进蚁群算法物流配送
- 基于视觉的机器人模糊自适应阻抗控制被引量：7
- 2011年
- 对未知环境下具有6个自由度工业机器人的视觉/力反馈混合控制进行研究。首先,建立被跟踪曲线图像特征与机器人关节角度的映射关系;其次,由机器人离散阻抗控制规律描述机器人末端在受限表面移动时与受限表面产生连续接触的条件,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节;最后,在未知物体表面对末端固定安装单摄像机和力传感器的6个自由度机器人进行力跟踪试验研究。研究结果表明:该阻抗控制具有较强的未知物体表面曲线跟踪能力和较高的力控制精度,曲线跟踪算法简单,不要求对视觉传感器进行精确标定,模糊控制器实时地调整阻抗参数,使系统稳定而且具有良好的动态品质,是一种有效的视觉/力反馈混合控制方法。
- 李二超李战明李炜
- 关键词：机器人视觉阻抗控制模糊控制
- 铝锭连续铸造机上位组态功能的合理构建与实践认知
- 2011年
- 以出口哈萨克斯坦的20kg铝锭连续铸造机生产线为工程背景,探讨了如何将西门子WinCC提供的丰富功能与具体的工程对象相结合,合理开发上位组态功能。对组态过程中的三个关键问题进行了较为详细的陈述:(1)如何实现控制对象的"描绘"及尽可能达到界面设计的协调与美观(2)铸造机在运行过程中的组态动画实现(3)在线称重时上下位信号握手及相关功能的实现。在对WinCC支持的铸造机上位组态肯定的同时,对软件存在有待改进的不足及该组态工程可以继续提高的空间予以了尝试性的探讨。
- 冯小林毛海杰强明辉陈辉
- 关键词：WINCC动画
