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为改善单个工业机器人在工业生产中的不足、提高工业机器人在实际生产中的生产效率，设计了能够满足复杂工作的双机器人协调控制系统。研究了双机器人基座标系、工具坐标系、工件坐标系之间的位姿变换关系；分析了双机器人之间的协调运动关系。以双机器人协调搬运为例，设计了以两台ABB-IRB120为研究对象、PLC为中间处理器、触摸屏为控制面板的双机器人协调控制系统。在RobotStudio中建立双机器人协调搬运工作站，做了双机器人协调搬运的仿真模拟。通过实验室现有设备，搭建了双机器人协调控制系统，通过触摸屏操作双机器人协调运动。研究结果表明，该双机器人协调控制系统运行稳定，能满足实际生产要求。
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为提高高速空气静压轴承的静态性能，通常在轴承承载面上添加一定结构形式的均压槽。由于均压槽结构形式对轴承性能影响比较复杂，目前，在均压槽影响轴承性能研究方面，主要集中在常规尺寸轴承的均压槽类型、分布位置和形式，而在不同均压槽结构且存在转速情况下的微小型轴承性能分析研究方面尚有欠缺。为提高空气静压止推轴承的静态特性，在微小型轴承承载面上，设计了三角形截面、矩形截面和梯形截面均压槽结构，推导了存在转速下的三种均压槽微小型轴承气膜流场的控制方程，并运用ANSYS-Fluent软件，分析了存在转速下的三种均压槽的气膜厚度、槽深和槽宽对微小型空气静压轴承的影响规律，完成了三角形截面均压槽在高转速条件下的空气静压轴承静态性能分析。研究结果表明，采用三角形截面均压槽微小型轴承静承载力及静刚度性能最佳，且其承载力和静刚度随着转速的增加而有明显的增大，尤其是在小气膜厚度和高转速的条件下。转速和均压槽的截面形状对气体的质量流量无显著的影响。
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烟草甲虫的存在会严重影响烟厂生产的烟丝质量，对烟草甲虫的数量进行智能监测并及时向工作人员进行预警可大大降低烟草甲虫的活动对烟丝造成的不良影响，同时降低人力成本。针对上述情况，设计了一个基于卷积神经网络的烟草甲虫智能监测系统，通过采集样本监测点的图像数据实时检测和识别烟草甲虫获得虫情状况。此监测系统主要包括硬件设计、算法设计与软件设计三个部分。硬件部分由烟草甲诱捕器、图像采集终端、通信线路和服务器构成一个完整的链路，对烟草甲虫图像的采集以及图像存储等进行一体化处理。软件部分使用B/S架构，采用网页的形式完整展示烟草甲虫数量的变化，并且对烟草甲虫情进行分析，提供虫情预警功能。算法部分采用改进的Cascade R-CNN深度卷积神经网络，该网络非常适合烟草甲这样的小目标的检测并且具有良好的鲁棒性。实验结果表明，基于深度卷积神经网络的烟草甲虫智能监测系统可以达到很好的监测效果。
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为解决镜座表面缺陷检测准确率低和实时性差的问题，提出一种轻量型多尺度并行的卷积神经网络分割算法。首先，该网络将一条很深的网络结构拓宽为三条并行运算的网络结构，具备深度卷积神经网络能提取低层语义特征和高层语义特征特点的同时，缩短了网络的运算时间。其次，设计了多感受野卷积模块，该模块能够有效融合不同感受野提取到的特征，提高了不同尺度缺陷的检测准确率。实验结果表明，该方法在测试数据集上检测达到了0.853的交并比（Intersection over Union，IoU）和0.920的平衡F分数（F1 Score），单张图像检测时间84ms，具有良好的实际工程应用价值。
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地下管道是城市建设中必不可少的基础设施，是城市稳定高效运转的基本保证。但是我国地下管道资料存在缺失问题，且现有资料数据可靠度较低，导致事故频发，给居民日常生活和社会稳定造成不良影响，因此研发高精度、高性能的地下管道探测仪器具有重要意义。基于声波振动探测原理，结合地下管道敷设情况和现有管道探测方法，设计了一种基于声波的地下管道探测仪器，采用STM32微处理器，完成了系统硬件的设计、制作与调试以及系统软件的编写，在室内和室外搭建采集测试系统完成了数据的采集、传输与存储，对室外地下管道水平位置进行探测。试验结果显示管道探测仪工作状态稳定，误差小，抗干扰性强，能够满足工程探测要求。
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为解决半导体薄膜材料研发制造过程中测试任务繁重的问题，研制了基于Hybrid方法的薄膜材料光学性能和电学性能高通量测试分析系统。系统应用于半导体薄膜样品的自动化批量表征，集成化检测样品的电阻率与透光率，综合分析测试结果，实现样品的择优筛选。设计搭建了LabVIEW上位机控制系统、Arduino UNO下位机控制系统、Keithley 2400电阻率测试组件、Ocean optics HR2000透光率测试组件、CCM XY轴平移滑台模组和双Z轴升降滑台模组。通过下位机控制系统对平移滑台和升降滑台的精密运动控制，电阻率探头与透光率探头依次下降，循环采集样品阵列的方阻值和透光率数据，将数据上传至上位机控制系统完成分析和可视化。经实验验证，本研究完成了对薄膜样品阵列的电阻率与透光率的自动化批量检测，最大检测效率为256个/批次，透光率响应波段为200nm~1100nm，方阻测试电压范围为1µV~211V。该系统满足科研人员对半导体薄膜材料的自动化测试需求，提高了新半导体材料研究中大数据分析筛选的能力，为半导体薄膜高通量综合表征提供了新方法。
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复杂机械三维CAD装配模型蕴含着丰富的隐性设计知识，为了提前发现三维CAD装配模型的关键功能零件，以促进设计者对三维装配模型的理解与重用效率，提出了一种复杂机械三维CAD装配模型关键功能零件识别方法。首先，构建三维CAD装配模型的装配网络，基于复杂网络中心性指标分析三维装配模型拓扑结构特性。然后，利用复杂网络中节点的度中心性、紧密中心性、介数中心性和互信息中心性评价零件在三维装配模型中的重要程度。随后，建立零件节点重要度的多属性决策模型，结合AHP与TOPSIS实现三维装配模型关键功能零件综合评价。最后，以蜗轮蜗杆减速器三维装配模型为例，验证了所提方法的有效性与可行性。
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将水平轴海流机叶片作为研究对象，以最大获能效率作为目标函数，利用Wilson设计方法，通过MATLAB和Solidworks联合仿真，对叶片形状进行参数化建模，得到叶片沿展向的弦长和扭角的拟合曲线。利用ANSYS对海流机叶片进行力学分析。结果表明：在设计工况下选用结构钢材料，海流机叶片总的最大变形量为42.747mm，最大的等效应变为0.067mm/mm，最大的等效应力为13268Mpa。在设计工况下，海流机叶片的一阶固有频率为1318Hz，主要的振动型式为沿海流机轴向挥舞；二阶固有频率4164.3Hz，主要的振动型式为二阶轴向的挥舞和周向的摆振。海流激励和叶轮的激励范围分别为3.47×10-5Hz和0.139~1.39Hz，两者相差甚远，根据振动理论，不会发生共振。叶片振动节点位于距叶跟约三分之二处，工程应用中应加强这些部位的结构强度。
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为了最大程度的满足用户对汽车整体造型多维意象的认知诉求，提出了一种结合统计学方法、感性工学和熵理论的汽车内外饰造型多维意象评价模型。该模型通过大量收集汽车内外饰研究样本及相关意象词汇，通过划分评价用户类型提升评价准确性；运用多维尺度分析法和K-means聚类分析确定目标意象词汇；并以语义差分法构建汽车内外饰造型目标意象认知空间，获取目标意象原始评价数据；采用线性函数归一化得到目标意象离差标准化数据，利用熵理论构建以多维意象认知空间为核心的汽车内外饰造型意象评价模型，得到研究样本多维意象评价数据及评价排序选取，从而指导后续汽车内外饰造型设计。
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针对选择性激光烧结（selective laser sintering，SLS）预热温度控制过程，其具有时变非线性和迟滞的特点，提出一种混合遗传算法（genetic algorithm，GA）和粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）优化BP神经网络（back propagation neural network，BPNN）PID的控制方法。首先，通过GA算法优化BP神经网络随机产生的初始权值和阈值，提高BPNN的学习效率和稳定性；其次，利用PSO算法优化BP神经网络的反向传播过程进行权值和阈值的更新，进一步提高算法的收敛速度，减少其在迭代过程中陷入局部最优的可能性；最后，在MATLAB 2019a上进行仿真实验，结果表明相较于传统PID和BP-PID，提出的混合算法优化的BP-PID有效减少响应时间，可以实现无振荡、无超调；为了进一步验证本文提出的控制方法的优越性，搭建样机测试平台，测试此控制器在实际预热温度控制中的应用效果，测试结果表明该控制器与PID控制器相比，响应速度和控制精度都得到有效提升。
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以提高包装生产线控制系统的控制精度为目的，利用ARM架构从硬件和软件两个方面设计全自动包装生产线控制系统。根据ARM架构设计控制器设备，将该设备与传感器模块、数据传送通讯模块作为系统硬件。在硬件设计的基础上进行系统软件设计，分析自动包装生产线机械结构与工艺流程，根据分析结果与实时信号检测结果计算生产线控制量，以此控制传送带速度、包装放料恒张力、机械手套袋与装箱，完成全自动包装生产线控制系统软件设计。在所设计系统的控制下，传送带的实际运行速度与设置数据基本吻合，且物料抓取、机械手装箱两个操作环节的平均控制误差均低于0.5m。所设计系统具有较高的控制精度，充分满足了相关设计要求。
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仿人机器人的模仿学习是指通过对人体行为动作序列的持续学习，识别人类动作特征，并据此生成仿人机器人自身运动序列，并执行相应的动作。文章针对仿人机器人模仿学习提出一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的仿人机器人动作建模和生成的方法，实现对人体动作的持续学习。文章首先对人体动作数据通过向量的方法的进行匹配计算，转换成便于仿人机器人学习的关节角度，再用关节角度计算得到角速度与角加速度，从而得到完整动作数据。再利用隐马尔可夫模型对动作数据建模，完成新动作的动作识别，通过新动作与与原有动作对比相似性，证明向量方法的人体数据匹配计算的正确性，和基于隐马尔可夫模型建模及识别的有效性。
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针对云制造环境下机床装备资源空闲富裕能力利用率偏低的问题，以具有空闲时间的机床装备资源为研究对象，结合云制造环境下机床装备资源地域分散、功能相似、信息动态变化等特点，提出一种具有空闲时间的机床装备资源云服务供需分级匹配方法，构建基于语义的机床装备资源云服务供需分级匹配实现框架，结合本体概念语义相似度和动态描述逻辑理论，设计基本信息匹配、功能描述IOPE（Inputs, Outputs, Preconditions, Effects）参数匹配、时间约束匹配和服务质量QoS（Quality of Service）属性匹配等四个阶段的供需分级匹配实现算法，并结合一应用实例验证了所提方法的可行性和有效性。
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以控制传感器电压稳定输出为宗旨，提出基于最小二乘法的无电流传感器电压控制方法，该方法在无须使用电流传感器的情况下，通过最小二乘支持向量机根据传感器输入电压与输出电压之间差值，动态调节占空比，保证传感器的输出电压与输入电压不存在畸变问题，实现无电流传感器稳压控制。为了保证最小二乘支持向量机对传感器电压的控制效果，引入鲸鱼优化算法求解最小二乘支持向量机回归系数与判别阈值的最优值，保证最小二乘支持向量机对电压的动态控制性能最优。研究结果显示：该方法控制下，多种工况下无电流传感器的电压与电流都可实现稳压、均流控制，验证了该方法的有效性与控制性。
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以实现不同区域电力通信网络联通为目的，研究IMS技术在电力通信网络跨域融合中的应用方法。该方法以IMS技术体系结构为基础，构建基于IMS技术的电力通信网络跨域融合技术架构。利用该技术架构的接入层连接不同跨域网络终端后经过网关控制协议转换后，实现不同电力通信业务跨域IP入网；电力通信业务进过传输层的Go接口、NGN分组核心网络以及媒体网关、多媒体资源管理器传输到会话控制层内的媒体网关控制功能内并连接出口网关控制功能；该层利用代理呼叫会话控制功能预留电力通信业务会话资源预留，并服务会话后连接出口网关控制功能，利用出口网关控制功能将多媒体资源和电力通信业务传输到归属服务器和域名服务器内；然后利用网络跨域与信号融合方法融合电力通信业务和多媒体资源信号后，发送到业务层内的业务交换功能实体、SIP应用服务器和OSA应用服务器内，完成电力通信网络跨域融合过程。实验结果表明：该方法融合后的电力通信跨域网络运行稳定性较佳；具备较好的网络会话资源预留能力和上行信号与下行信号融合能力，应用效果较佳。
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目前使用的基于PID控制的精度优化方法针对机器人移动过程中的控制缺乏定点优化分析，导致机器人移动过程关节控制精度降低，角速度发生突变，提出一种基于路径优化算法的电气自动化控制系统精度优化方法。针对电气自动化控制系统交流变频异步电机工作情况计算旋转磁场转速，利用PLC获取指令运算结果与变频器进行交互，得到阶跃响应的斜坡函数，完成数学建模，将电气自动化控制系统衍生的控制信号作为路径优化算法过程中的参数，并设定相关节点与路径，通过对蚁群算法寻优过程中的路径进行优化过程的演变，实现控制精度的优化。实验结果表明，设计的控制精度优化方法中，测试机器人各关节角速度变化相对平稳，变化范围控制在0.4~-0.2rad/s之间，与传统方法相比，设计方法优化效果更明显，能够提高机器人关节速度的控制精度。
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针对压力这一容易出现异常的指标，研制了用于电力设备的自充电测压柔性传感器。首先使用聚亚酰胺柔性基底制备柔性压力传感器，经实验测量在一定范围内拥有良好指标，在该范围内可满足电力设备所受压力的测量。针对电力设备在运行时产生的电磁场和散发的热量，基于电磁感应原理和塞贝克效应，重点制作了电磁能量收集装置和热电能量收集装置，通过采集周围环境的电磁场能量及热能对传感器电源进行双模式联合自供电，可获得最大输出功率53.2mW和7.132V的输出电压，相比单模式供电可获得更高的输出功率；同时经过实测，双模式联合自供电能够提供给传感器足够的工作电压和功率。
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以降低共享电源计量装置运行误差为目的，研究谐波干扰下共享电源计量装置运行误差预补偿方法。划分共享电源计量装置结构，分析谐波干扰下共享电源计量装置的运行误差，同时确定谐波干扰下规范化采样频率时的功率值。构建RBF神经网络补偿装置运行误差，采集谐波干扰下共享电源计量装置运行误差数据，以此为基础调整装置的比例、积分和微分系数，在三个系数彼此约束条件下，在系数非线性组合内获取误差预补偿的最优权值。采用协同量子差分进化算法优化RBF神经网络结构，基于优化的神经网络持续调节权值，完成共享电源计量装置运行误差预补偿。实验结果显示所研究方法可有效计算谐波干扰下研究对象运行误差，并且具备较好的功率误差预补偿效果。
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无人机巡检时若不能准确判断与障碍物之间的安全距离，易造成碰撞导致坠机事故。研究一种基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断方法，通过无人机双目视觉系统采集障碍物的左右图像，在预处理的基础上，检测障碍物轮廓。提取障碍物左右图像特征点并实施立体匹配，结合双目视觉成像原理，求出障碍物的三维坐标，以此获得障碍物与无人机之间的实际距离。基于障碍物轮廓确定避障边界线，对比实际距离与边界线，实现基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断。结果表明：无人机避障拐点与障碍物之间的距离均大于，且靠近0.5m，由此说明所研究方法应用下，无人机均在靠近0.5m避障边界线时进行了安全躲避，而其他三种方法则存在过早避障或过晚避障的情况，安全距离诊断存在较大的误差同时表明了所研究方法的有效性。
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由于自动化物流交叉分拣包裹时，机器人末端抓取操作器面对具有几何不变性、凸包性、保凸性等特性的B样条曲线轨迹时，控制稳定性较差，B样条曲线轨迹抓取控制一直是分拣机器人领域面临的难题。提出了针对自动化物流交叉分拣机器人B样条曲线轨迹优化控制方法。结合交叉分拣机器人部件间耦合反应的动力学及逆运动学，建立机器人开始运行至结束关节B样条曲线轨迹的目标函数。分析机器人关节运行B样条曲线轨迹及规律得到其约束条件，经B样条曲线轨迹参数化处理后，采用动态调整学习因子的改进粒子群算法，寻求关节轨迹最优值，完成分拣机器人B样条曲线轨迹控制优化。实验结果表明，该方法能够使自动化物流交叉分拣机器人在面对B样条曲线轨迹抓取时，末端操作器稳定，各关节操作协调，优化后轨迹可有效避开障碍物，实现目标的精准抓取，提升机器人分拣效率。
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为保证配电网稳定、安全运行，需对电压暂降情况实行有效调整，研究基于电压暂降识别的配电网运行可靠性提升技术。该技术采用基于序功率增量方向方法，识别电压暂降源候选区后，确定配电网运行可靠性指标，依据该指标构建配电网可靠性提升的目标函数，并设定相关约束条件，基于遗传算法和分支界定法的联合优化方法，求解目标函数，获取配电网线路调整最优结果，实现配电网运行可靠性提升。测试结果显示：该技术具备电压暂降源候选区确定能力，应用后配电网的电压标幺值结果均高于0.95p.u，满足电能质量的标准要求；有效提升配电网运行可靠性，区域电压稳定性结果均低于0.007，区域供电率结果均高于0.95。
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为保证网格式交直流混合配电网的稳定运行，考虑配电网内潮流情况，提出网格式交直流混合配电网最优潮流计算方法。该方法依据网格式交直流混合配电网拓扑结构和其运行特点，并结合最优潮流的非线性特性，构建最优潮流计算模型，确定模型的最小网损和最小电压偏差为目标函数，同时设定决策变量以及约束条件，采用基于元启发式（JAYA）算法求解最优潮流模型，获取目标函数求解结果。测试结果显示：该方法具有网格式交直流混合配电网最优潮流计算能力，能够获取各个节点的电压结果和相角值，网损最高值为1.8MW左右；交流节点和直流节点的电压结果与参考值之间的偏差结果最高值为±0.05左右，计算效果较好，应用后网格式交直流混合配电网安全裕度结果均高于4.4，优化效果良好。
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考虑到工业应用中对模型预测控制算法时效性的要求，针对二次规划（QP）问题Hessian矩阵的不变性，提出了基于奇异值分解的快速（SVDF）多变量预测控制算法。通过使用SVDF算法加快优化问题求解，从而减小在线计算负担，保障工业设备安全。首先采用基于状态空间模型获得的输出预测值构建QP问题，观察发现，当权重系数不变时，该QP问题的Hessian矩阵在计算过程中保持不变。随后通过对Hessian矩阵进行SVD分解提取信息特征，进而对无约束最优解信息进行选择性保留以获得满足约束的次优解。最后使用该次优解第一个时刻的控制量输入被控系统以结束本次计算。由于SVDF算法不需要在每个采样时刻计算带有约束的QP问题，因此缩短了计算时间。通过MATLAB仿真，对比SVDF方法与内点法对同一系统的参考轨迹的跟踪结果，验证了所提算法的有效性与快速性。SVDF算法还对双输入双输出的水箱系统进行控制，结果显示出其应用的有效性。
