ISSN 1009-0134
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2024年, 第46卷, 第11期
刊出日期：2024-11-25
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在四足机器人爬行步态中，由于在同一时刻有三条腿处于支撑相，步频较低、质心的位置波动较大，且控制系统实时计算量庞大。单独使用虚拟模型控制（VMC）或模型预测控制（MPC）方法对四足机器人的爬行步态（WALK）的控制效果欠佳，针对四足机器人的爬行步态提出了一种新的控制方案。首先使用基于二次优化的VMC进行机器人的足底支反力计算，构建机器人基本的运动控制模型，然后根据爬行步态的特点，对机器人的质心进行了基于MPC的轨迹规划，并将规划结果送入VMC求解器中迭代求解，从而得到机身期望的姿态和足底力。在仿真模型中检验后将此控制算法应用于物理样机进行试验。实验结果表明，该控制方案大幅度提高了四足机器人爬行步态的稳定性、减少了控制系统实时计算时间。
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飞机高频元件制造过程中需要进行细粒度元件分类，针对元件图像类间相似度高、类内差异大，空间变换网络（Spatial Transformer Network，STN）难以捕捉不同类型元件局部辨识区域的问题，增强STN的输入样本和损失函数，提出基于增强STN的细粒度高频元件分类模型（reinforced STN，rSTN）。首先，设计样本增强，将STN的输入由原始图像替换为形态学轮廓，轮廓突出了元件结构信息，有利于捕捉元件局部辨识区域。然后，在STN交叉熵损失函数基础上加入鼓励特征类内紧凑性的中心损失，中心损失引导模型为同类元件捕捉相似局部辨识区域。最后，经过空间变换的原始图像被输入分类主干网络。实验表明，所提rSTN准确捕捉了不同类型高频元件的局部辨识区域，分类准确率由STN的0.8857提高到0.9212。
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基于磁链观测器的永磁同步电机无位置传感器控制时，准确估算磁链至关重要。常规一阶纯积分器和传统低通滤波器估算磁链存在直流偏移，并且低通滤波器还带来了磁链相位偏移和幅值衰减。有人将二阶广义积分器运用到磁链观测器中衰减估算磁链的直流偏移现象，但是衰减能力有限。基于上述情况，在传统二阶广义积分器的基础上提出一种改进的二阶广义积分磁链观测器。理论分析表明，该观测器估算磁链能完全消除直流偏移，提高了磁链估算精度。最后，在MATLAB/Simulink仿真软件系统中搭建了永磁同步电机的矢量控制模型以及在ACM32F403CET7微控制器的永磁同步电机驱动平台上进行实验测试，验证了该控制方法的有效性。
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中点钳位式三电平逆变器拓扑结构简单，适用于高电压，大容量场合。提出了表贴式PMSM模型预测的控制算法，同时为了提高三电平逆变控制的PMSM的稳态性能，改进了传统单矢量控制，提出NPC型三电平逆变器的PMSM双矢量模型预测电流控制，从而达到减小电流谐波，抑制转动脉距的目的。还根据正负小矢量作用于中点电位时的效果相反来实现中点电位的平衡。提出的双矢量模型预测电流控制和传统的单矢量模型预测电流控制，经过仿真实验的结果表明：双矢量模型预测电流控制优于传统单矢量模型预测控制，双矢量模型预测控制能有效的减少电流谐波和转动脉据，对电机的动稳态性能有很好的效果。
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工程机械电气化是一项快速发展的技术，旨在提升工程机械设备的性能、环保性和可持续性。以电动装载机为研究对象，对电动装载机的常规工况进行了分析，找出了电动装载机异常耗能的原因，探索了液力变矩器在电动装载机上不可行的原因，设计了一种适合电动装载机高效率增扭的传动系统。针对现有研究通过先增扭在节能的策略，利用主动轮的收缩舒张调节传动比，实现在选用更小型的电动机的前提下更高效的增扭传动效果，尤其对于突发性铲装高密度物料的情况，实现了被动增扭效果，并通过 Lyapunov 稳定性理论，以LPV模型设计了一个状态反馈控制器，确保了系统的稳定性和收敛性。
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MEMS陀螺仪是一种用来测量角速度的惯性器件。是一种具有成本低、体积小、性能好、可靠性好等优点的微机械陀螺仪，可广泛应用于微惯性导航系统、军事、汽车、消费电子等领域。然而，由于MEMS陀螺仪的材质特性，其输出数据受温度影响较大，这一问题限制了其在工业生产领域的进一步应用。通过对MEMS陀螺仪温度误差补偿模型中所用算法的对比分析，结合用于优化人工神经网络的PSO粒子群优化算法提出了一种采用PSO-LSTM联合人工神经网络算法的MEMS陀螺仪温度误差补偿方法，并通过多种数据检测函数进行了仿真对比实验，基于RMSE和MAE两项参数验证了优化后算法的有效性，以期为MEMS陀螺仪工作过程中的温度误差补偿模块设计提供新思路。
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配煤优化问题是中国焦化行业广泛存在的问题。为了获得低成本、高质量的焦炭，提出了一种多目标配煤优化模型（Multi-Objective Optimization of Coal Blending， MOCB），以克服传统单目标配煤优化模型仅考虑成本或焦炭质量的弊端。模型以配煤成本最低、焦炭质量六个评价指标的综合质量最大为目标函数，工艺条件和生产焦炭质量作为约束集，引入带有精英策略的非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II，NSGA-II），并结合配煤比调整专家规则进行改进形成新的优化算法（Expert-NSGA-II）作为该模型的寻优算法并通过运行时间、反世代距离（Inverted Generational Distance，IGD）、超体积指标（Hypervolume，HV）评价四种算法及Pareto最优解集。对某焦化厂六个单种煤配煤为例进行配煤优化验证，优化结果表明Expert-NSGA-II算法所得配煤方案（Pareto最优解集）具有较好的收敛性、多样性和鲁棒性且配煤结构多样化，可兼顾不同质量需求进行配比选择，具有良好的应用价值。
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无功补偿是改善电力系统、降低成本的实用工具之一。当前电网中的无功功率的供给需求不断上升，如何实现无功电源的最优配置是电网优化问题中的关键。通过计算各类无功电源接入电网的成本，在以优化电网电压分布和降低电力系统的损耗为目标的前提下，最小化无功电源的配置成本；在求解最优配置的过程中，提出了一种改进的人工蜂群（MABC）算法来解决优化问题，并将其与人工蜂群算法、粒子群优化算法和遗传算法进行了比较，并使用标准IEEE30节点系统进行了仿真验证。仿真结果表明，与其他三种算法相比，使用该算法进行无功配置时系统具有更低的有功损耗、无功成本、更好的电压分布和更大的稳定性。
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针对电动汽车数量呈突变式增长的问题，通过分析私人电动汽车保有量的相关影响因素，利用关联分析法筛选出公共充电桩数量、人均可支配收入、人均消费支出、第二产业投资额增长率和总私人电动汽车数量五个因素，建立了引入自适应系数r的灰色模型（GM（1，N））。与现有的预测模型结果进行对比，证实了所建立模型的优越性。此外，根据重庆市充电站提供的数据，建立了私人电动汽车日充电负荷模型，采用蒙特卡洛法得出私人电动汽车在2021年和2025年保有量下的日充电负荷，渗透率分别达到为0.4%和0.85%。最后，引入IEEE33节点系统分析电动汽车在不同渗透率下充电负荷对电网的影响程度。结果显示高渗透率下对电网电压造成的波动较大，网损增加近160倍，降低了能源利用率，为重庆市未来规划电动汽车充电提供了有效的数据参考。
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为提高某钢铁企业的冷轧产品质量，以某企业冷轧带钢实际生产数据为分析对象，提出了一种冷轧产品质量预测模型，通过采用主成分分析和随机森林算法进行建模分析实现冷轧产品预测控制，对企业生产工艺进行指导。建模过程通过计算特征值、主成分贡献度和累计贡献度等方法，利用主成分分析法分析原始数据样本，选择关键特征，通过降维处理降低数据维度，加快建模速度。构建随机森林质量预测模型，采用降维处理后的特征作为输入，产品质量等级作为输出。然后通过遗传算法对随机森林模型的决策树数目和最大树深进行优化，提高模型精度，最终构建冷轧产品GA-RF质量预测模型。同时，将该模型结果与同数据样本下的支持向量机模型结果进行对比。通过实际应用显示，在冷轧产品质量预测方面，使用遗传算法对随机森林模型进行优化后可以达到较高的准确率，模型表现更佳。
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随着互联网的快速发展，网络文本蕴含的地理信息日益丰富。由于网络文本具有数量庞大、动态性强的特点，地理实体的种类和数量也在激增。然而，现有的地理信息命名实体识别研究能够识别的实体类型极其有限。针对此问题，将BERT-BiGRU-CRF模型作为命名实体识别模型，以地理信息领域学术论文作为知识库来源，对行政区划实体、林地实体、交通实体及水域实体进行识别。实验结果表明，该模型在上述四种实体识别任务中取得的F1值均超过了90%，其中行政区划实体识别的效果最佳。模型整体F1值达到92.26%，优于传统的命名实体识别模型BiGRU、CRF及BiGRU-CRF模型。
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随着智能制造的迅速发展，工业码垛机器人得到了广泛的关注和应用。目前的工业码垛机器人多数是采用示教的方式，不能实时感知机器人周围的环境信息，受生产环境的约束性较大。为解决这一问题，设计并开发了以四自由度机械臂为核心的工业码垛机器人系统。首先，采用机器视觉技术自动对物体进行信息采集与识别，包括物体的姿态和坐标，物体类别，以及机械臂工作空间的环境信息等；其次，建立了机器人的正、逆运动学模型，并采用遗传算法和五次多项式插补方法实现了机器人的运动轨迹优化。最后，设计并开发了码垛机器人的软硬件平台，将上述机器视觉和运动规划算法在实际的码垛机器人系统上进行了实验测试，获得了良好的实验效果。
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针对目前模具装备制造业中生产线异构系统数据语义复杂、集成难度高的问题，以模具制造生产线中典型设备电火花线切割机床为研究对象，提出了典型模具制造设备电火花线切割机床信息模型。根据数控机床对象字典，结合OPC UA信息建模概念与电火花放电加工关键控制参数，对机床整体信息模型进行了梳理与构建，重点对过程属性集对象、组件集脉冲电源系统对象与运丝系统对象进行了分类与阐述，基于对抽象类型概念定义与描述，通过对属性集与组件集中对象赋予具体实际含义，实现电火花线切割机床信息模型的实例化。根据信息模型在OPC UA系统应用架构，提出了一种将机床信息模型应用于模具制造数字化车间互联的方法，最终实现了在模具制造生产过程中设备间、设备与系统间互联互通。
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液压缸对叉车工作安全性和可靠性有重要的影响，需要出厂前对其进行各种性能实验。针对实际需求，使用工业现场总线、可编程控制器、组态软件等技术设计了叉车液压缸性能测试实验台，并且从液压系统原理、电气控制系统、程序设计、人机监控界面等方面详细地阐述了该系统。实验平台测试项目齐全，可完成压力30MPa 以下、叉车用1-100kN倾斜油缸、转向油缸的试跑合、外泄漏及耐压、启动压力、全行程、内泄漏测试。实践证明，该系统自动化程度高，提高了叉车液压缸的检测水平，不仅运行稳定，安全可靠，能够确保设备连续运行，还大大降低了工人的劳动强度，提高了劳动生产率，从而有效、有序地进行叉车液压缸批量地性能检测，为企业取得了较好的经济和社会效益。
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一般工业机械的焊接操作必须在现场操作，人工焊接时在很多地方无法作业。不良的作业条件不仅提高了工人的劳动强度，而且降低了焊接质量。开发低成本的工程应用自动焊接设备已经迫在眉睫，自动化焊接设备可以代替传统人工操作手段，进而降低生产过程中环境因素的干扰，从而改善焊接质量。对于大型焊件和有长焊点的焊件，焊接机器人需要通过移动位置进行焊接。通过在机器人底部安装滑移底座，机器人可以沿着导轨实现平移运动，就可以扩大其工作区间，大大提高了机器人的利用效率。设计并制造了一种可拆分为质量较小构件的拼装式滑移底座，它可以被分成一系列质量部件，可以根据不同场景的需要自由设计尺寸，然后将多个标准化的底座拼接起来，实现机器人的长距离焊接，通过某些现场实际应用，取得了良好的效果。
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核电直筒节锻件是核电反应堆压力容器等关键设备的主体，超声波检测技术是保证其质量的主要手段之一，制造厂通常采用人工手动方式进行超声波检验，存在劳动强度大、检验效率低、人为因素高等问题，因此锻件检验自动化成为行业发展的必然趋势。介绍了一种基于Modicon M241控制器的磁吸附自动探伤检测设备，其中详细地介绍了设备的系统结构、磁吸附方案、功能模块及超声系统，重点阐述了控制系统设计、硬件选型、路径规划和流程控制，并最终进行人机界面设计和软件编程实现。实际检测实施表明，该设备功能齐全、运行稳定，能够自动完成直筒节锻件超声检测数据采集，具有一定的推广应用价值。
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针对机器人控制器功能相对独立，外设对机器人运行状态数据采集比较困难的问题，提出通过Ethernet/IP工业以太网实现PAC控制器与机器人通信进行数据采集。构建基于EtherNet/IP工业以太网的FANUC机器人数据采集平台。介绍了FANUC机器人采集平台方案，分析了EtherNet/IP工业以太网协议机制，详细介绍了机器人工业以太网参数设置方法，PAC控制器与机器人通信原理，重点分析了通过EtherNet/IP工业以太网实现两种信息数据采集和交互实验过程。PAC控制器很能方便的采集到机器人运行状态和交互数据。在机器人控制器中追加EtherNet/IP工业以太网的协议软件，既不改变物理硬件组成，采集方案又简单，数据采集和交互方便，数据传输稳定，为智能制造系统集成打下良好基础，值得行业借鉴应用。