基于CNN-LSTM混合驱动的焊接成形质量监测

焊接成形质量监测对于现代制造业至关重要,现有的质量识别方法大多基于单一传感器,识别精度难以进一步提升,面对复杂条件下的抗干扰能力较弱.针对单一传感器识别技术存在的不足,多源信息融合技术能够发挥不同类型传感器的自身优势,实现对焊接过程更为全面且准确的监测.在进行多信息融合过程中,深度学习模型的特征挖掘机制仍然欠缺解释,不同信息的互补性仍未明晰,为此,提出一种基于多源信息混合驱动的CNN-LSTM焊接成形质量监测模型.结果表明,通过融合图像和电压信号实现了99.72%的平均识别准确率,可视化结果还展示了不同信息之间的互补优势.

基于数据物理混合驱动的超短期风电功率预测模型

为提升超短期风电功率预测精度,提出一种数据-物理混合驱动的超短期风电功率预测方法。首先,构建一种融合双向门控循环单元的残差网络结构,将其在测试集的预测结果作为预测模板。然后,根据风速-风电转换特性,基于多项式-线性回归模型拟合风电场风速-功率曲线,在风速高波动时点,以物理机理透明的风速-功率曲线进行预测。最后,根据风速波动阈值建立不同模型之间的动态切换机制,按切换的时点修改模板预测值,对于修正风速小于切入风速的时点,将预测值置零。在吉林省某装机容量为400.5 MW的风电场提供的数据上进行仿真实验得到,测试集第16步预测的平均归一化均方根误差为0.1589,全部切换中有利切换占比达到90.86%,验证了提出的超短期风电功率预测模型的有效性和适用性。

基于数据-模型混合驱动的电力系统机电暂态快速仿真方法

数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-TDS)算法。算法中发电机状态变量与节点注入电流通过数据驱动模型推理计算,并通过网络方程完成节点电压计算,两者交替求解完成仿真。算法提出一种混合驱动范式下的网络代数方程组预处理方法,用以改善仿真的收敛性;算法设计一种中央处理器单元-神经网络处理器单元(central processing unit-neural network processing unit,CPU-NPU)异构计算框架以加速仿真,CPU进行机理模型的微分代数方程求解;NPU作协处理器完成数据驱动模型的前向推理。最后在IEEE-39和Polish-2383系统中将部分或全部发电机替换为数据驱动模型进行验证,仿真结果表明,所提出的仿真算法收敛性好,计算速度快,结果准确。

基于混合驱动的分离罗拉运动轨迹规划研究

针对当前棉精梳机分离接合机构运动输出特性固定、振动大等问题,分析棉精梳机分离罗拉分离接合工艺,确定分离罗拉运动的位移关键点位置,根据差动轮系的运动规律提出交替驱动和分段驱动2种动力分配方案,并采用三次样条曲线作为交替驱动位移曲线、S型加减速曲线作为分段驱动位移曲线,通过对比分析得到最佳分离罗拉运动轨迹。指出:当设定棉纤维长度为30 mm时,2种驱动方案均能满足分离接合要求;采用混合驱动机构对分离罗拉高速正反转运动进行分解,实现伺服电机混合驱动分离罗拉,其运动性能更佳。

机理模型与集成学习混合驱动的机器人关节摩擦建模方法

机器人一体化关节广泛应用于医疗、协作机器人等领域,其摩擦特性是影响机器人性能的关键因素.为此,提出了一种机理模型与集成学习混合驱动的机器人关节摩擦建模方法,以提高模型精度.首先,综合考虑转速、负载等关节摩擦特性的影响因素及其周期波动特性,基于先验知识和物理分析分别建立了伺服电机与谐波减速器的参数化机理模型,描述摩擦特性的变化规律.然后,针对机理建模中因线性假设、忽略高阶项等产生的非线性残差,提出了基于eXtreme gradient boosting(XGBoost)的残差补偿模型建模方法,通过采用Boosting集成学习策略,提高残差补偿模型的泛化能力.同时,采用贝叶斯优化方法进行XGBoost模型的超参数寻优,以提高模型精度和训练效率.相比于传统的参数化机理模型,本文所提出的混合驱动模型具有更高精度.与反向传播神经网络、支持向量机、长短时记忆神经网络等多种典型方法的对比实验表明,本文所提出的基于XGBoost的残差补偿模型具有更强的特征提取能力,能够较好地预测强非线性的波动摩擦残差,有效地提高了整体模型的精度.

基于捕获点理论的混合驱动水下刀锋腿机器人稳定性判据

由8个推进器和6条刀锋腿混合驱动的水下机器人可在水底或水下结构物表面上行走.所提方法旨在研究这类机器人运动稳定性的评判准则,即稳定性判据.现有的稳定性判据多集中于同一机构(腿)驱动的陆地机器人,未涉及混合驱动的水下刀锋腿机器人.针对该问题,提出了基于捕获点理论的混合驱动水下刀锋腿机器人稳定性判据.首先,在建立混合驱动水下滚动倒立摆模型的基础上,利用机器人运动状态预测摆动腿和支撑腿切换瞬间机器人的动能;然后,根据推进器所能提供的推力范围,计算迫使机器人静止的捕获点变化范围,即获取捕获域;最后,根据捕获域与支撑域的空间关系,判断机器人是否稳定,并计算机器人的稳定裕度.水下实验结果表明,所提出的稳定性判据具有较好的充要性和普适性.

机理-数据混合驱动的气象敏感负荷需求响应潜力评估

为准确评估电网中气象敏感负荷需求响应潜力,提出了一种基于机理-数据驱动方法融合的气象敏感负荷需求响应潜力评估方法。该方法根据数据驱动的双分支神经网络模型估算电网层级的气象敏感负荷功率,基于热力学等值模型建立气象敏感负荷的机理聚合模型,并以聚合功率与估算功率误差最小为目标,采用控制变量法和粒子群优化算法优化确定机理聚合模型的等效参数(温控负荷设备数量、温度设定值等),同时综合考虑用户舒适度与意愿度等因素评估气象敏感负荷需求响应潜力。实例验证结果表明,该方法估算的气象敏感负荷功率与温度具有显著相关性,获得的机理聚合模型等效参数及需求响应潜力与实际情况相符且合理。

混合驱动的粒子群算法

粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是一种在机器人运动规划、信号处理等领域有广泛应用的优化算法。然而该算法易陷入局部最优解,从而导致早熟问题。出现早熟问题的原因之一是粒子群仅依靠适应度值选择学习范例。为了克服上述问题,提出了一种基于适应度值、改进率和新颖性混合驱动的PSO算法(particle swarm optimization algorithm based on hybrid driven by fitness values,improvement rate,and novelty,FINPSO)。在该算法中,引入的新指标和遗传算法会平衡种群的探索与开发,降低粒子群早熟的可能性。适应度值、改进率和新颖性会作为粒子的评价指标。各指标独立地选择学习范例并保存到不同的档案中。粒子每一次速度更新都要确定各个指标的权重,并从每个档案中选择一个范例学习。该算法采用了遗传算法进行粒子间的信息交流。遗传算法中的交叉互换和突变会给种群带来更多的随机性,提升种群的全局搜索能力。以八个PSO算法变体作为对比算法,两个CEC测试套件作为基准函数进行实验。实验结果表明,FINPSO算法优于已有的PSO算法变体达到最先进水平。

数据-模型混合驱动的无人机电池性能评估方法

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)电池作为其稳定飞行续航与安全姿态控制的主要动力源,是限制其拓展运用于更为广阔功能场景的关键核心因素,而其电池性能的有效评估、剩余寿命预测与健康状态管理则是亟待解决的问题。为减少无人机因电池性能退劣化无法科学有效评估预测而导致其系统运行与飞控安全的故障隐患,提出了基于无人机能耗和其电池性能参数构建耦合模型,建立电池退劣化机理模型进行引导,联合全寿命周期电池状态监测数据的混合驱动方法,运用大数据分析与人工智能算法,有效结合数据特性与模型特性,可为无人机供电电池科学配置及维护策略提供理论指导和应用验证依据。

基于模型-数据混合驱动的区域能源互联网韧性在线评估

随着台风灾害的日益频发,能源系统的供能安全面临重大挑战,迅速、准确地根据实时更新的台风预测信息在线评估系统在未来短期内的应灾能力具有重要意义。该文将机理模型与数据驱动相结合,提出了一种模型-数据混合驱动的能源互联网韧性在线评估方法,克服了传统评估模型难以在线应用的缺点。首先,针对极端天气历史数据样本缺乏的问题,利用非序贯蒙特卡洛法离线模拟了系统在不同台风等级下的海量故障场景,以此生成了神经网络的训练样本集;其次,基于时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)构建了能源互联网的韧性在线评估模型,以多能负荷削减率为输出特征,通过离线训练提取台风信息、系统状态与负荷削减率的非线性映射关系,同时,利用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)改进了TCN的残差模块,通过自主的滤波学习降低了训练过程中冗余特征对计算精度的影响;接着,基于构建的韧性在线评估模型,提出了基于扩展交叉熵的韧性指标在线计算方法,通过迭代优化的最优概率密度函数,有效降低了在线仿真场景数量,进一步提高了指标方差收敛速度。最后,对某能源互联网的韧性进行了仿真评估,验证了所提方法的快速性和有效性。

双壳体混合驱动水下滑翔机结构原理及水动力性能研究

混合驱动水下滑翔机虽兼具典型水下滑翔机及传统航行器的优点,但存在能耗高、不利回收等缺点,且在快速推进模式下,滑翔翼的存在不仅会增加航行阻力,降低航行稳定性,也不利于滑翔机回收布放。针对此,提出一种双壳体混合驱动水下滑翔机,其滑翔翼与传统固定水平翼不同之处在于滑翔机可根据实际需求进行收放,以实现对能源的合理分配,从而提高水下滑翔机的综合航行性能。此外,详细介绍了该滑翔机的工作模式、系统组成以及滑翔翼收放原理,并设计了一种蜗轮蜗杆滑翔翼收放装置,建立相应的收放机构技术方案,在此基础上通过数值仿真方法进行了滑翔翼水动力性能分析,得到了合理的机载配置方案。

混合驱动机电一体化系统优化设计及应用研究

随着社会经济的不断发展,半柔性机器得到了广泛应用。混合驱动机电一体化系统是典型的半柔性系统,研究该系统的运行原理及控制模式对我国机械领域长效健康发展具有重要意义。文章详细分析了混合驱动机电一体化系统的运行原理,重点阐述了该系统的优化设计方法,探讨了混合驱动机电一体化系统的实际应用,旨在提高半柔性机器的运行质量和效率,为相关人员提供参考和借鉴。

混合驱动水下机器人浮游与爬行双模式轨迹跟踪控制

针对混合驱动水下机器人在进行水下浮游和爬行双模式作业时的轨迹跟踪控制问题,结合混合驱动水下机器人在浮游模式和爬行模式下的不同运动学特性,分别设计了一种基于改进灰狼优化模型预测控制算法的控制器,以实现机器人在浮游模式下的轨迹跟踪,以及一种基于模糊滑模控制算法的控制器,以实现机器人在爬行模式下的轨迹跟踪。仿真结果表明:所设计的改进灰狼优化模型预测控制器通过引入改进灰狼优化算法求解模型预测控制器滚动优化阶段中的目标函数,使得浮游模式的水下机器人能够快速、精确和稳定地跟踪预设轨迹;所设计的模糊滑模控制器采用模糊控制对滑模控制器中趋近律参数进行在线调整,使得爬行模式下的水下机器人能够实现有限时间收敛的同时并抑制抖振问题。

混合驱动绞车方案设计及现场试验

为了解决现有煤矿运输绞车普遍存在的操作困难,调速性能差的问题,设计了一种混合驱动绞车。首先,根据实际生产需求,结合现有绞车技术,提出了混合驱动绞车的总体设计。然后,对各部位分别进行结构与原理设计。最后,根据方案设计,通过现场试验验证设计的绞车各种性能,为以后的实际生产提供理论依据。

基于混合驱动模式的电力信息系统自动化测试研究和应用

电力信息系统具有功能复杂、业务数据多样、迭代频繁、运行维护周期长等特点,因此对信息系统开展传统手工测试,特别是冒烟和回归测试,存在工作强度大、重复性高、执行效率低等问题。但是在运行维护期间,电力信息系统的常用功能基本稳定,该阶段可以引入自动化测试技术,以提升系统迭代版本的测试效率和质量。本文在研究分析了现有自动化测试技术现状后,创新性地提出一种基于混合驱动模式的自动化测试方法。结合AutoTCG、Pytest、PO等技术搭建出一套自动化测试框架,并应用于国家电网有限公司某信息运维系统的迭代版本测试工作,有效提高了工作效率,降低了人工成本。

混合驱动水下滑翔器滑翔状态机翼水动力特性

将水下滑翔器和水下自航行器两者功能集合于一身，提出了一种新概念混合驱动水下滑翔器．采用计算流体力学方法对混合驱动水下滑翔器滑翔状态下机翼对滑翔经济性和稳定性的影响进行了数值模拟研究，正交试验表明，其滑翔经济性受机翼弦长影响最为显著；滑翔器的稳定性受机翼的后掠角影响最为显著；对4个具体模型在0°～20°攻角的进一步的数值模拟表明，机翼的位置主要影响滑翔稳定性，对滑翔经济性影响较小．滑翔器在6°左右攻角航行时，具有最大的升阻比．研究为混合驱动水下滑翔器的设计提供了理论指导和参考．

混合驱动水下滑翔机动力学建模与海试研究

从能量的角度出发,引入黎曼几何和仿射联络,基于微分几何理论建立混合驱动水下滑翔机动力学微分几何模型。基于上述模型,分析混合驱动水下滑翔机系统驱动方式、姿态调节方式及其航行过程中所受外部力与力矩作用,同时针对目前所研制的混合驱动水下滑翔机纵垂面"之"字形剖面滑翔运动进行数值模拟分析,得到控制输入量与混合驱动水下滑翔机运动特性之间关系,并将数值模拟结果与南海试验数据进行对比,验证了该动力学微分几何模型的有效性,为改善混合驱动水下滑翔机系统设计及其动力学行为预报提供参考依据。

混合驱动机构研究进展与发展趋势

混合驱动机构是可控机构的一种,其适度柔性以及降低驱动与控制成本的特性与优势使其成为现代机构学的重要研究分支之一。随着对混合驱动机构研究的深入,混合驱动机构理论和应用也不断地发展和创新。对现有的研究成果加以分析和总结将有利于促进混合驱动机构理论和应用的进一步发展。分析混合驱动机构的内涵,分别论述双自由度和多自由度混合驱动机构的研究进展,主要包括:混合驱动机构的构型设计与可动性、混合驱动机构的轨迹特征、混合驱动机构的运动学、混合驱动机构的动力学及混合驱动机构的应用等方面的研究进展。提出混合驱动机构研究的关键问题,总结了混合驱动机构的未来发展趋势。研究成果对拓展混合驱动机构的设计空间、开辟混合驱动机构新的应用领域具有重要意义。

混合驱动五杆花卉盘栽机构的优化设计与试验

为实现盘栽机构的轻简化和运动设计的灵活性,该文以一种混合驱动五杆机构来实现花卉穴盘苗盘栽运动。根据工作要求拟定机构轨迹,以变速电机最小角速度波动为目标,基于遗传算法优化得到机构中机架位置为(0,-150)和(-267.20,61.87),五杆机构的杆长分别为152.80、324.55、336.56、100.40、302.60、341.00 mm。建立花卉盘栽机构三维模型,利用ADAMS进行了机构运动仿真,验证了机构优化设计结果的正确性。对混合驱动五杆花卉盘栽机构控制系统进行了设计,试制样机并开展了花卉盘栽试验。通过进行花卉移栽试验,测试得到花卉移栽轨迹高度为265 mm,取苗倾角为140°,取苗时入钵摆角为6.92°、出钵摆角为6.27°,取苗环扣宽度小于3 mm,植苗倾角为90°,植苗时入盘摆角为13.19°、出盘摆角为4.19°,植苗段垂直轨迹大于40 mm。花卉移栽的平均成功率为87.16%,表明混合驱动五杆花卉盘栽机构可以实现花卉盘栽工作。研究拓展了混合驱动的应用领域,可为全自动花卉盘栽装备的研发提供参考。

混合驱动柔索并联机器人的设计与分析

为了使柔索并联机器人高效率、大负载、高性能的运动输出,根据并联机器人机构结构综合理论,设计一种新型混合驱动柔索并联机器人机构,给出机构虚拟样机模型,该机构通过混合驱动平面五连杆并联机构驱动柔索牵引末端执行器完成期望轨迹跟踪运动。基于牛顿—欧拉方法,建立混合驱动柔索并联机器人系统的动力学方程,结合实例进行力学分析和数值仿真。结果表明,混合驱动柔索并联机器人机构设计合理,数学模型正确,为混合驱动柔索并联机器人物理样机设计制造和控制系统的设计提供了理论依据。