基于联邦学习的聚酯纤维酯化过程温度预测研究

在聚酯纤维生产过程中,酯化温度的精确控制至关重要。然而,由于生产设备和工艺参数的差异,传统预测方法难以满足个性化需求,且数据共享过程中存在隐私泄露和通信压力问题。提出了一种基于联邦学习的个性化自适应酯化温度时间序列预测算法。采用联合预测机制为每个客户端分配私有和共享模型,设置自适应阶段根据客户端数据分布智能调整模型参数,并学习客户端独有的联合预测权重,实现个性化预测输出。采用贝叶斯优化算法解决高维复杂和资源限制问题,快速高效地得到了最佳超参数组合。在三家聚酯纤维生产厂家的真实数据集上的广泛实验结果表明,算法在五种预测模型下均取得了最佳预测性能,有效提高了酯化温度预测的准确性。

基于OpenGL的6R工业机器人动态仿真

本文针对6R焊接机器人,在进行运动学分析的基础上,建立了正确的6R运动学模型。并采用OpenGL和VC++技术开发了一套实时仿真系统。给出了详细的设计、开发步骤,以及系统的界面和算法框图,该系统对机器人的动态仿真具有一定的通用性。对降低机器人的设计制造的成本有着重要的现实意义。

偶数、李代数方法在机构运动学逆解中的应用(I)

主要目的是探讨三个位移积的特性。众所周知 ,一般意义上的欧拉角 (Euler)和布里安特 (Briant)角通常用来描述机器人的旋转运动。然而 ,对于三个任意位移的积 :R =R1R2 R3 研究较少。应用李代数方法证明了 ,任一位移R可以分解成三个位移的积的形式 ;并且给出了其逆解的解析解 ,这一结果为解决更复杂的运动学逆问题打下了基础。

基于果蝇算法优化支持向量回归机的纺丝性能预测

提出了基于支持向量回归机(SVR)的纤维伸长率预测方法。该方法根据有限的学习样本,建立了纺丝速度、纺丝温度、吹风速度和吹风温度4个参数作为影响纤维质量的关键参数组成的预测参数集合与纤维伸长率之间的一种非线性映射,对纤维伸长率进行预测。以工业过程中实际的样本数据得到纺丝伸长率的SVR预测模型。采用果蝇优化算法优化SVR预测模型的参数,并与BP神经网络及传统SVR的预测模型进行结果对比分析。实验结果表明,果蝇算法优化SVR预测方法优于BP及传统SVR预测方法,有着良好的泛化能力,能够对实际纤维生产过程起到一定的指导作用。

基于几何约束图的个性化服装样板生成系统

为满足服装个性化定制生产与销售,设计并开发了基于几何约束图的个性化服装样板生成系统.在对人体特征尺寸提取及特殊体型识别充分研究的基础上,提出基于几何约束图的参数化服装样板模型,该模型能迅速对输入的人体参数及特殊体型做出反应并调整为适合用户体型的个性化样板,最后通过C#编程操作AutoCADVBA的方法实现了样板参数化模型生成与调整过程的自动化.

无线传感器网络能量均衡的多sink分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限以及节点能耗不均衡的问题,提出了一种基于能量均衡的多sink分簇路由算法(EBMCR)。该算法在簇头选择阶段,综合考虑了节点的剩余能量级和节点到sink的距离等因素选择簇头节点;在簇间通信过程,采用多跳传输的方式,综合考虑了路径能量消耗、路径最小剩余能量和节点到sink的跳数等因素,选择节点到多个sink的最优路径。仿真结果表明,该算法能够有效地均衡网络能量,延长网络生命周期。

光照鲁棒的抗模糊新组合不变矩图像匹配方法

基于特征的传统图像匹配方法对环境光照变化和模糊噪声适应性较差,针对该问题提出了一种新组合不变矩。在Hu不变矩的基础上,重新组合构造出3个新组合不变矩并将其应用到图像匹配中。实验结果表明,这种新组合不变矩具有很好的光照鲁棒性和模糊不变性,能够有效地解决受光照变化和模糊噪声共同影响造成的匹配率下降问题;在保证高精度的前提下,匹配效率大大提高。该不变矩作为图像特征的描述形式进行图像匹配是有效可行的,具有良好的参考价值。

基于GVF-Snake人体轮廓提取的优化算法

通过分析基于边缘、区域分割和形变模型等3类轮廓提取算法,提出一种分别对三者进行优化综合的基于梯度矢量流-主动轮廓模型(GVF-Snake)的人体轮廓提取优化算法。利用内嵌置信度边缘检测得到理想边缘图,通过形态学方法提取物体粗略轮廓作为GVF-Snake模型的初始轮廓。采用优化GVF-Snake模型提取精确轮廓。将上述方法应用于人体图像轮廓提取,实验结果表明,该方法达到了预期目的且具有较好的实用性。

一种采用单照相机的三维人体测量方法

非接触式三维人体自动测量是现代化人体测量技术的主要特征,也是今后人体测量的趋势所在.在分析国内外非接触式三维人体测量方法的基础上,提出一种采用单照相机的三维人体测量方法.首先通过在单照相机前加一套镜面组合系统,进行实时拍照,获得一张同时记录人体的正面和侧面的照片;然后通过基于图像的人体特征区域和特征参数提取得到人体尺寸信息(尺寸、轮廓点和轮廓线).试验结果验证了此方法的可行性.

一种新型的并联机器人位姿立体视觉检测系统

建立了一种并联机器人位姿立体视觉测量系统框架,主要包括图像采集与传输、摄像机标定、尺度不变量特征变换(SIFT)匹配、空间点重建和位姿测量五个部分。该系统基于SIFT,能够很好地处理图像在大视角有遮挡、平移、旋转、亮度和尺度变化时的特征点匹配,有较高的匹配精度,特别适用于对并联机器人多自由度和空间复杂运动的检测。最后使用该方法对并联机器人位姿检测做了仿真实验。

基于立体视觉六自由度大载荷实验平台的位姿检测

提出利用双目视觉系统检测六自由度大载荷实验平台的位姿。首先,采用时空联合的分割算法提取运动目标并由运动目标上不共线三点描述当前时刻运动平台的位姿;然后,根据运动平台负载大、惯性大的特点,对相邻时刻的位姿变化加入补偿,以此估计平台下一时刻的位姿。实验结果表明,该算法在较小的允许误差范围内能够较好地跟踪运动平台,准确地估计下一时刻的位姿。

基于SimMechanics的新型并联机构仿真平台

针对一种新型六自由度并联机器人进行了运动学和动力学分析,并借助于MatLab的SimMechanics模块的系统动态建模功能,以六自由度并联机器人仿真模型为对象,设计了PID控制器形成闭环控制,最后构成一个仿真平台。结果表明:在平台上可以进行运动学、动力学、控制方法的研究。同时仿真平台由各模块组成,可以灵活改变各模块的参数和结构,并且避开了Stewart平台的复杂的建模过程,对所有并联机构的研究都有借鉴作用。

基于协同关联粒子滤波算法的交互多视频目标跟踪(英文)

首先介绍了带马尔科夫跳变非线性系统(JMNSs)的状态估计问题,然后总结了JMNSs最优状态估计的难点和具有交互作用的多目标跟踪问题.在总结分析各类不同算法的基础上,提出了一种协同关联粒子滤波算法来解决目标数目在变化的交互多目标跟踪问题,改进后的算法不需要观测与目标状态关联和目标数量已知的假设.最后,通过仿真实验验证了改进后的算法在跟踪效果上优于现有算法,并能成功估计目标的数量.

基于神经内分泌的并联机器人智能控制系统

为研究一种高速度、高精度的二自由度冗余驱动并联机器人自适应控制系统,通过建立运动学模型,基于神经内分泌甲状腺激素调节原理,设计了一种带长环、超短环结构的神经内分泌智能控制器,对机器人系统进行控制,并给出了其控制算法。仿真分析结果表明,运动学模型简单有效,使机器人运动过程中各个关节运动稳定、连续且平滑;相对于传统PID控制算法,神经内分泌智能控制算法具有较好的快速响应性、稳定性、鲁棒性、自适应性和抗干扰能力。该方法为机器人的复杂控制提出了一种新思路。

基于止血机制的冗余并联机器人精准容错控制

冗余并联机器人具有冗余容错能力,能在局部故障的情况下继续工作.而设备的机械间隙无法完全避免,并且较难建立精准的机械间隙模型,因此基于运动学冗余的常规容错方法较难实现精准容错控制.基于生理止血调控机制,考虑冗余并联机器人控制特性和机械间隙因素,提出一种新颖的精准容错控制器.与止血机制类似,该控制器不但能够进行子通道误差优化,而且能进行全局故障辨识和容错补偿.利用2-DOF冗余并联机器人进行了真实实验.结果表明,提出的精准容错控制器的控制精度和容错能力均比传统控制器有较大提高.

6R机器人动力学仿真在MATLAB环境下的实现

通过对机器人计算机仿真的研究,应用O penGL三维图形库,建立六自由度机器人仿真模型,并利用递推的牛顿-欧拉动态平衡法求解机器人的动力学问题,以满足实时控制的要求。文中着重介绍了运用O penGL和M ATLAB相结合建立模型,得到连续点的动力学仿真解。仿真结果表明,该方法是实用有效的;同时从仿真得到的曲线图可以看出,关节力矩曲线平滑无突变,表明机器人末端操作机构平稳无抖动现象,从而很好地保证机器人的加工质量。

OpenGL在机器人三维动态仿真系统中的应用

以DELTA并联机器人仿真系统为背景,阐述了利用OpenGL图形库实现机器人动态仿真的方法,并给出了详细的设计步骤和开发的仿真界面。OpenGL在该系统的应用对其他应用场合也具有一定的参考价值。

并联机器人的轨迹规划仿真

并联机器人是机器人研究与应用的一个重要部分,并联机构的逆解和轨迹规划比较容易,本文给出了三自由度并联机器人的逆解,描述了轨迹规划的方法,在VC++6.0的环境下利用O penGL对其运动轨迹进行了实时仿真。

基于OpenGL的工业机器人动力学仿真的研究

本文利用OpenGL开发环境 ,与VisualC ++相结合 ,建立六自由度工业机器人三维模型 ;在此基础上开发了机器人的运动学及动力学仿真系统 ,实现了实时动态仿真。并给出了六自由度机器人的动力学仿真应用实例。

基于OpenGL的DELTA并联机器人实时动态仿真

该文以DELTA并联机器人三维实时动态仿真系统为背景 ,介绍了OpenGL图形库的功能和特点以及OpenGL与Windows图形接口的设置方法 ;在建立了DELTA机器人数学模型的基础上 ,重点分析了DELTA机器人的运动学 ,并给出了DELTA机器人运动学逆问题的详细数值解法 ;阐述了利用OpenGL和VC ++6.0联合编程以实现并联机器人动态仿真的方法 ,并给出了详细的设计步骤和开发的软件界面 ;最后讨论了OpenGL在机器人仿真中的应用前景。用OpenGL图形库进行机器人仿真真实感强 。