基于随机森林与粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质类型自适应决策

考虑到隧道掘进机的性能对地质条件比较敏感且其操作依赖于司机经验,提出基于随机森林和粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质条件自适应决策方法。利用随机森林(RF)分别建立地质类型、操作参数与推进速度、刀盘转矩的映射关系模型;结合映射关系模型,构建以盾构机推进速度最大为目标,以刀盘转速、螺旋输送机转速、总推力、土仓压力4个操作参数为控制变量的优化方程;利用粒子群算法(PSO)求解各地质类型地层中的最优操作参数决策结果。通过新加坡某地铁工程施工数据验证所提方法的有效性和优越性。研究结果表明:建立的随机森林模型中推进速度和刀盘转矩预测的决定系数R^(2)分别达到0.936和0.961,均大于adaboost、多元线性回归、岭回归、支持向量回归和深度神经网络模型中相应的R2;基于粒子群算法的操作参数决策方法能够准确求解操作参数最优解,寻优用时均比遗传算法、蚁群算法和穷举法的短。本文所提决策方法使隧道掘进机在该施工段的福康宁卵石地层、句容地层IV、句容地层V、海洋黏土地层中的推进速度分别提升了67.2%、41.8%、53.6%和15.0%。

基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置研制

针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%~34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.4583%和1.0780%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。

类矩形隧道单机械臂管片拼装机运动学逆解

针对类矩形隧道盾构施工中管片拼装机工作空间紧凑、移送距离远、管片姿态调整灵活的要求,提出一种新型单机械臂管片拼装机.介绍了该拼装机的组成与工作原理,重点推导了该型拼装机跟踪特定轨迹的运动学逆解计算方法,并通过数值计算结果与SolidWorks仿真结果间的对比验证了该型拼装机运动学逆解计算公式的正确性.研究表明:新型单机械臂管片拼装机在回转平面内的运动学逆解具有解析解,其计算除常规代数运算外还涉及三角函数运算.相关结论为新型单机械臂管片拼装机运动控制器设计提供了运动学基础.

飞机动力机轮动力性能测试加载方法

飞机动力机轮采用电力驱动飞机在地面自主滑行,可以减少飞机发动机驱动滑行的噪声、排放和燃油消耗,受到航空业界的普遍重视;然而,其测试技术目前仍处于起步阶段,以真实飞机为负载的测试方法面临着硬件成本高、测试环境不稳定等因素的困扰。分析了动力机轮的动力性能,依据动力机轮地面滑行的受力状态,提出了动力机轮动力性能的实验室测试方案,给出了动力机轮载荷模拟加载及控制方法;理论推导了位置跟踪型闭环负载模拟控制器的控制精度,并通过算例进行仿真验证。研究表明:采用所提出的测试方案可在实验室环境下对动力机轮的动力性能进行测试;位置跟踪型闭环负载模拟可以实现指定转动惯量的无误差加载。

基于时间冲击最优的TBM换刀机器人轨迹规划

为了提高隧道掘进机(TBM)换刀机器人的工作效率,减小换刀过程中的运动冲击,提出基于改进型粒子群优化(PSO)算法的轨迹优化方法.采用位姿分离法与关节变量最小策略,对冗余关节机器人进行运动学分析.利用所求的逆解,将目标轨迹由笛卡尔空间映射到关节空间.针对每个关节使用5次NURBS曲线构造冲击连续的关节轨迹,以时间冲击最优构造目标函数,采用改进型PSO算法求解出最优时间序列,完成对轨迹的优化.通过对特定的换刀任务进行轨迹规划,得到各关节的优化轨迹.优化结果表明,提出的轨迹规划方法可以为换刀机器人各关节提供理想的轨迹,具有较强的轨迹跟踪能力.利用5次NURBS插值法与改进型PSO优化算法,可以保证轨迹的时间最短与冲击最小,提高了运行的效率与平稳性.

基于PRO/E的挖掘装载机设计与分析

文章基于PRO/E三维设计软件对挖掘装载机进行了设计与有限元分析。

类矩形盾构单机械臂管片拼装机静态误差计算

针对类矩形盾构施工中管片拼装机工作空间紧凑、管片姿态调整灵活的要求,开发了一种新型单机械臂管片拼装机。文章介绍了该拼装机的机构组成与工作原理,重点推导了该型拼装机在回转平面内的运动学正解与逆解公式,利用微分法给出了拼装机的静态误差传递模型,并分析了各个D-H参数误差对拼装机末端位姿误差的敏感性;通过数值计算及Solidworks仿真验证了相关计算公式的正确性。研究结果表明:在各个D-H参数误差中关节角误差对拼装机末端位姿误差的影响最大,即使在较小的D-H参数误差条件下拼装机末端也有较大的位姿误差,在相同的D-H参数误差条件下拼装机末端位姿误差在11块管片终点处存在较大差别。

丘陵山地拖拉机姿态主动调整系统设计与实验

为保证拖拉机在丘陵山地的安全作业,并提高作业效率及乘坐舒适性,设计了基于双闭环PID算法的丘陵山地拖拉机姿态主动调整系统。首先,根据丘陵山地特定作业需求设计了姿态主动调整系统,包括姿态调整机构、液压驱动系统和控制系统;然后,建立了系统动力学模型,通过数值分析验证了该自动调平控制算法的有效性;最后,在山东五征集团生产的拖拉机上安装此系统,并进行了实验验证。结果表明:所设计的姿态主动调整系统在±10°的坡地上调平时间为7.5s,最大调平误差小于0.5°,左右摆动机构摆角绝对值的差在±1°以内,能有效满足丘陵山地作业需求。同时,该拖拉机在高低起伏较大的坡地上以1挡速度(1.98km/h)行驶时,车身倾斜角可控制在±3°范围内,左右摆动机构摆角绝对值差在±5°范围内。所设计的姿态主动调整系统能适应恶劣作业环境的作业需求。

小麦播种量电容法检测系统设计与试验

为实现小麦播种机播种量的精准检测,该文基于电容法设计了一套用于小麦播种量检测的系统,由检测分辨率和排种轮转速与采样频率约束关系确定传感器结构尺寸,建立了种子数量与电容变化量之间的线性关系。在采样周期为15 ms、排种轮转数20 r/min条件下,基于时间窗口建立了小麦播种量实时检测最小二乘回归模型。为了使检测系统适用于不同的排种轮转速,提出了一种通过改变采样周期的检测方法,即排种轮速度每增加5 r/min时,采样周期相应减少0.4ms,则上述建立的最小二乘回归模型仍适用,对不同的排种轮转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2.26%~2.17%之间。本文所设计的检测系统为实现小麦播种量的精准检测提供了一种有效途径,具有较好的实用性和经济性。

丘陵山地拖拉机车身调平双闭环模糊PID控制方法

为提高丘陵山地拖拉机自动调平控制系统性能,基于已开发的丘陵山地拖拉机姿态调整机构,提出了利用双闭环模糊PID算法调整车轮摆动角度的自动调平控制方法。首先,建立被控对象状态空间模型,并基于该模型设计了双闭环模糊PID控制算法。然后,对自动调平控制系统进行仿真分析,结果表明,在使用相同PID参数条件下,双闭环模糊PID控制比双闭环PID控制性能更优,可有效减少超调量和调平时间。最后,开展了静态和动态试验验证,结果表明,采用所提出的自动调平双闭环模糊PID控制方法,在15°坡地上调平时间为12.5 s,调平误差小于0.5°,且无超调现象,左右两后轮摆角绝对值差在±1°以内;同时,以1.98 km/h的速度行驶在高低起伏的恶劣工作环境下,车身倾斜角可控制在±3°范围内,左右摆动机构摆动角度绝对值差在±5°范围内,相比于双闭环PID控制效果更优。

小麦精量播种机排种高精度检测系统设计与试验

为实现小麦精量播种机播种量的精准检测,基于电容传感器设计了一套高精度小麦种子粒数检测系统。研究了小麦种子以单粒形式下落和多粒同时下落两种方式下的电容与小麦种子数目之间的关系。对于小麦种子以单粒形式下落,提出用差分动态阈值法检测小麦种子数目,试验表明检测的最大相对误差为1. 54%;对于多粒小麦种子同时下落,排种轮转速从20 r/min到55 r/min,每增加5 r/min,分别建立小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型。试验结果表明,根据实际转速和速度最近原则选择相应的回归模型,该系统对不同的排种转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2. 16%～2. 23%之间。对于小麦精量播种机不同的排种模式或不同的排种速度,所设计的排种检测系统均有较高的检测精度。

基于小波变换的农田图像光照不变特征提取算法

提出了基于小波变换的农田图像光照不变特征的提取算法。采用Retinex光照模型,对原始农田图像进行剪裁和归一化等预处理,选用Haar小波基多级分解预处理后的图像,从而得到图像的高低频成分;通过阈值法更新小波分解后的高频系数,重构获得多尺度反射模型,以提取光照不变特征;进行了光照不变特征提取和农作物航线获取试验。结果表明,该算法提取的特征图受自然光照的影响很小,且能够极大程度保留场景中的物体特征。同时,农作物航线提取在不同光照条件下均具有较高精度,航线误差在±2°以内,能够满足农机导航的精度要求。在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,该算法总耗时在300 ms以内,相机前视距离可达20 m,满足农机正常作业的实时性要求。

水田田埂边界支持向量机检测方法

提出了基于支持向量机的水田田埂边界线的检测算法。采用支持向量机分类算法代替传统的图像分割算法,分割水田图像,提高了在不同光照条件下田埂边界检测的鲁棒性。图像预处理阶段引入超像素分割算法,大大减少了后续图像处理的计算量,并为支持向量机的模型训练提供大量的样本。选取足够数量的超像素样本,提取其颜色特征和纹理特征,构成19维的特征向量,并作为训练支持向量机模型的输入。使用训练好的支持向量机模型识别新图像中的水田田埂区域,模型评价指标F1分数达到90.7%。采用霍夫变换提取田埂边界,在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,算法总运行时间在0.8s以内,有效满足了水田直播机的实时性要求。

采用支持向量机的非对称阀控液压缸模型预测控制

针对非对称阀控液压缸位置控制中出现超调与由阀芯换向引起的压力冲击问题,设计了基于支持向量机与序列二次规划算法的非线性模型预测控制器。采用支持向量机拟合控制信号与活塞速度的关系得到系统的近似模型,使用序列二次规划算法求解获取控制器输出;通过增加输出约束以及满足输入约束实现每次控制过程中阀芯不换向、活塞快速到达目标位置并且无超调。数值仿真结果表明:在相对位置误差信号大于8%时,控制器输出的控制信号始终大于最大控制信号的90%,有效缩短了系统的响应时间;在保证活塞位置无超调、阀芯不换向的条件下,实现了精确位置控制,稳态误差小于0.02%。所提算法实现了多约束条件下非对称阀控液压缸系统的无超调快速控制,具有一定的理论和工程价值。

变速条件下农业机械路径跟踪稳定控制方法

为提高农业机械(农机)路径跟踪控制在不同速度条件下的稳定性和鲁棒性,提出了基于链式系统模型和小范围稳定性分析优化的直线路径跟踪控制方法。首先,根据几何约束建立农机非线性运动学模型,并基于链式系统模型将其转换为线性链式系统,进而对系统的误差项进行线性组合,得到农机路径跟踪控制方法;然后,基于控制方法在平衡位置小范围的稳定性分析,对控制方法进行优化,使得农机路径跟踪控制在平衡位置小范围的稳定性与行驶速度无关;最后,以水稻穴直播机为实验平台开展了直线跟踪对比实验和农机作业实验。结果表明,相比于PID控制方法,本文控制方法在3种不同速度下均能保持直线跟踪控制的稳定性,并且具有较高的控制精度。同时,本文路径跟踪控制方法的稳定性与行驶速度无关,农机作业的行驶速度在0.4~2.0 m/s范围内均能实现稳定控制,平均绝对误差均值为0.047 m,最大绝对误差为0.128 m。

基于盾构机运行参数的局部切空间排列与Xgboost融合的地质类型识别

针对土压平衡盾构机掘进过程难以实时感知掌子面地质类型的问题,提出了局部切空间排列(LTSA)与极限梯度提升(Xgboost)相结合的盾构机掌子面地质类型实时识别方法。首先,通过分析众多盾构机运行参数与掌子面地质性质的相关性,选取177个盾构机运行参数作为模型输入;其次,利用LTSA算法从高维盾构机运行参数中提取内蕴低维特征作为分类模型输入参数,基于Xgboost的识别模型实现掌子面地质类型识别;最后,采用新加坡某地铁施工数据验证算法的有效性和优越性。研究结果表明:所提算法对该工程沿线5种地质类型的识别准确率达到98.48%;采用本文方法所得的识别准确率相比于将运行参数直接作为模型输入的识别准确率提升20.96%,相比于采用总推进力、推进速度、刀盘总扭矩和刀盘转速4维特征作为输入,本文所提出方法的识别准确率提升50.16%。LTSA算法能够减少所选盾构运行参数中的冗余信息并保留其中的地质特征,解决了输入参数维度过高造成的识别模型准确率下降和训练效率降低的问题。

空间余量最优的拼装机轨迹规划

针对类矩形盾构管片拼装轨迹规划问题,阐述类矩形盾构管片拼装机的工作原理并推导其运动学正逆解.在机械手外轮廓上设置若干关键点,建立关键点空间余量最优模型,并将空间余量最大位姿作为管片拼装轨迹的中间段;在关节空间内采用多项式插值法获取平滑的起始段与结束段轨迹.最终形成的轨迹包括起始段、中间段和结束段:起始段为起点至空间余量最大位姿点轨迹段,中间段为空间余量最大位姿运动轨迹段,结束段为空间余量最大位姿点至终点轨迹段.仿真实验表明:该方法能够规划出从起点至终点的无碰平滑轨迹,使得类矩形盾构管片拼装机在狭窄空间内安全有效地完成管片递送任务.

卡丁车制动性能检测系统设计

文章基于单轴惯性式制动试验台检测原理,提出了一种简单、实用的卡丁车制动性能检测方案。

随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断

针对已有的柴油机失火故障诊断方法需要精细且耗时的时频特征提取过程,且对实际含有噪声的样本诊断准确率低的问题,提出了一种随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断方法。在不同的转速工况下进行柴油机失火故障模拟试验,将采集到的原始缸盖振动信号作为深度卷积神经网络的输入,并在输入端引入随机丢弃抑制输入噪声,通过一维卷积操作自动提取失火故障模式特征,接着在各卷积输出层对特征信号进行批标准化处理,以减少信号在深度卷积层内部的方差偏移,最后基于多分类函数完成失火故障分类。不同噪声环境和方法的对比试验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达100%,同时在保证算法准确率的前提下,其鲁棒性优于依赖时频提取特征的方法。

同步压缩小波与极限梯度提升树融合的柴油机失火故障诊断

针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提取特征,再采用局部线性嵌入方法进行特征降维,最后利用极限梯度提升树进行失火评估分类。不同工况与评估方法下的对比实验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达99.828%,相比小波包特征提取的评估方法提升至少10%。在低模型复杂度下,所提方法具有最小的模型预测均方根误差,证明了方法的鲁棒性和抑制模型过拟合的能力。