一种新型高速棒材尾钢长度优化方法

某轧钢厂提出一种新型高速棒材尾钢长度优化方法,该方法为自动化技术改造,通过增加尾钢热检,计算出尾钢长度,一旦小于最低尾钢长度设定值,系统自动从前N支倍尺中减去优化定尺值,保证尾钢长度足够,避免堆钢、减少通尺。此优化方法打破了传统的被动控制方式,改为主动控制方式,通过增加尾钢总长度补偿、最低尾钢长度设定等关键参数,解决了碎断和切头、切尾带来的测长干扰,保证了尾钢长度的准确性。通过改进,Φ12mm螺轧制速度稳定达到35m/s,为高速棒材尾钢处理技术应用提供了成功的范例。

改进的Chan-Taylor加权室内定位算法研究

在复杂的室内环境下,存在多径,噪声及非视距(NLOS)的影响,当CHAN算法在菲涅尔区遮挡的范围大于50%时,其定位精度会降低。Taylor算法虽然定位精度高且有较好的鲁棒性,但是过于依赖初始位置,因此提出了一种改进的CHAN,CHAN-Taylor级联混合加权算法。通过残差对测量的到达时间差(TDOA)中的非视距误差进行剔除,将筛选出的值作为Taylor的初始值,进一步通过Taylor算法定位。通过CHAN、CHAN-Taylor分别获得估计值,对两次估计值进行加权得出最终标签位置估计。通过实验分析论文提出的算法定位精度比CHAN-Taylor级联算法定位精度提升了7.5%,并且具有良好的鲁棒性。

基于改进粒子群算法在WSN节点定位中的研究

针对无线传感网中的节点定位问题,采用RSSI测距技术测量未知节点与信标节点间的距离,并采用粒子群算法进行优化。针对粒子群算法的不足,首先通过改进粒子群算法中的惯性权重和学习因子来提高算法的性能,并引入自适应罚函数解决粒子收敛过快的问题;其次采用计算测量距离误差修正和定位约束模型来优化节点定位的效果。通过仿真实验将所提定位算法与其他算法进行比较,结果表明所提算法在算法的收敛性能和定位精度上取得了比较好的效果,改善了节点的定位效果。