基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计

针对机器人在组装和生产过程中,由于几何参数存在一定误差,使连杆以及关节处等不可避免地出现细微差别,对机器人运动精度产生一定影响问题,提出了基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计方案。在定位机器人位置前添加扭角,获取机器人两坐标系间转换矩阵,根据线性标定计算机器人运动定位的绝对误差,利用改进权函数建立机器人距离误差数学模型,初步补偿运动误差。计算机器人末端执行器中心点位置和姿态的偏差,将补偿问题转化成机器人运动优化问题,得出运动偏差优化问题目标函数,经多次迭代得出最终补偿结果。实验结果表明,所提方法的误差补偿效果佳,重心补偿后的机器人运行稳定性好。

含裂纹铆钉搭接板的权函数法与扩展寿命分析

铆钉搭接结构是典型的多位置损伤敏感结构,容易在多个铆钉孔边萌生疲劳裂纹,进而威胁飞机结构安全。由于裂纹个数、位置和大小随机多变,铆钉与平板间存在复杂的接触关系。为高效、准确计算多铆钉搭接板的应力强度因子以进行裂纹扩展寿命分析,提出针对搭接结构复杂裂纹问题的权函数分析方法。首先,对多铆钉搭接板的复杂裂纹构型进行合理简化分类,利用其对应的权函数求解应力强度因子。然后,采用有限元分析计算含裂纹多铆钉搭接板的应力强度因子以验证权函数法的计算精度。最后,将经验证的权函数分析方法结合Paris裂纹扩展公式,对铆钉搭接结构进行疲劳裂纹扩展分析,并通过试验验证分析方法的有效性。结果表明,采用权函数法计算的应力强度因子与完全采用有限元方法计算的应力强度因子的相对差别小于5%,分析预测的裂纹扩展寿命与试验结果吻合良好,且计算效率比完全采用有限元法快3个数量级,进而为铆钉连接结构孔边裂纹的应力强度因子和疲劳裂纹扩展分析提供了一个有效方法。

基于改进白化权函数聚类的新能源电压支撑能力量化评估方法

新能源缺乏对电网的电压主动支撑或支撑能力不足,可能严重影响电网电压稳定性。综合考虑了新能源场站和电网侧系统参数与运行条件的影响,提出了一种基于灰色白化权函数聚类的电压支撑能力量化评价方法。首先,分别从新能源场站和电网的角度建立了全面的新能源电压支撑能力评估指标体系。其次,基于组合赋权法获得到各评估指标的综合权重。然后,提出了一种改进的正弦白化权函数,实现对新能源电压主动支撑能力的量化评价。最后,对某省10个风电场站的真实运行数据进行算例分析,结果表明该评估方法能够准确评价其电压支撑能力。

基于样条权函数神经网络的人脸识别研究

文章对人脸识别技术进行了调查,对比分析了传统识别技术以及基于深度学习识别技术的不同,指出由于深度学习的网络结构较为复杂,在人脸识别过程中容易出现算法过拟合的现象。针对上述过拟合问题,文章对基于权函数神经网络的人脸识别算法进行了研究,此类神经网络结构简单,仅有输入、输出两层结构,将人脸图片作为输入信息,网络训练目标为计算三次样条权函数,仿真实验证明该类网络具有较好的识别准确度和识别效率。

混合型中心点白化权函数在能源地下工程适宜性评价的应用

能源地下工程在用地紧张的超大城市中具有占地面积少,换热效率高等显著优势,然而,由于其设计和施工相对复杂,目前实施的工程案例较少,且适宜性评价研究也相对滞后。针对这一现状,本研究聚焦能源地下结构运行特征,筛选出9个主要评价指标,对每个指标建立了混合型中心点白化权函数,以提高评价过程的客观性和准确性,并采用层次分析法构建了一套能源地下结构适宜性评价体系。最后,将体系应用于上海地区能源地下结构实际工程评价中,验证了该评价体系的科学性和合理性,为浅层地热能与地下空间协同开发提供了技术支持。

K-power双线性系统基于Laguerre函数的保结构模型降阶方法

针对K-power双线性系统,提出一种基于Laguerre函数的保结构模型降阶方法.该方法首先将K-power双线性系统转化为一般的双线性系统,再利用矩阵指数函数的Laguerre函数展开,计算出双线性系统交叉Gram矩阵的近似低秩因子,从而构造K-power双线性系统各子系统相应的投影变换,进而生成该系统的近似平衡系统.然后,通过截断较小的奇异值对应的状态,得到降阶模型.该降阶过程计算高效,且具有一定的自适应性.最后,数值实验验证了算法的有效性.

基于权函数的有限板边缘裂纹疲劳扩展剩余寿命研究

裂纹是各类工程或机械制造常见的一种缺陷,给设备安全带来重大隐患。针对裂纹在复杂载荷情况下扩展寿命难以准确预测的问题,提出了一种基于权函数的有限板裂纹疲劳扩展的剩余寿命预测模型。首先,引入权函数作为求解影响裂纹扩展速度的应力强度因子,采用Glinka-Shen权函数作为权函数多项式的构建模式,在多项式中选择三个待定系数建立四项多项式。然后利用均布载荷、一次载荷、二次载荷三种载荷作用下的参考应力强度因子,分别与基于权函数应力强度因子的计算式建立等式方程,得到待定系数的三元方程组,通过求解方程组获得三个待定系数值。其次,根据获得的三个待定系数值建立权函数表达式,并基于该权函数实现裂纹在不同长度上的应力强度因子求解,通过对比分析发现,基于权函数的应力强度因子与通用参考通用应力强度因子相吻合,误差在3%之内。最后,根据基于权函数的应力强度因子计算方法,结合通用的裂纹扩展模型Paris公式,求解出有限板裂纹疲劳扩展的在不同裂纹尺寸阶段时的扩展剩余寿命。结果表明,权函数的有限板裂纹疲劳扩展剩余寿命和通用应力强度因子相比,误差在5%之内。

多模型块结构Laguerre函数预测控制在再热汽温系统中的应用

为了降低传统预测控制计算负荷并解决被控对象非线性的问题,融合Laguerre函数、块结构思想与多模型控制技术,提出了一种新型预测控制方法,并将其应用于超临界机组再热汽温系统.针对实际再热汽温系统经济性差的问题,通过改进传统预测控制目标函数,提出了集成经济性的性能指标.仿真结果表明,多模型块结构Laguerre函数预测控制方法可以完全关闭喷水阀门以提高机组经济性,在不同负荷点上均可得到优良的控制效果,计算负荷明显降低.工程应用结果表明,无论是在稳定负荷还是变负荷情况下,该方法均可以有效减小再热汽温波动范围,减少事故喷水量,提高再热汽温系统的安全性、稳定性和经济性.

基于Laguerre函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数近似模型的自适应预测控制原理、算法及其特点的基础上，将现有的多步预测、单步优化的控制算法扩展为多步预测、多步优化的控制算法，并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作了比较研究，结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延。

无限时域Laguerre函数预测控制及其在热工控制中的应用

传统模型预测控制中,将来的控制作用是基于前移因子的方法计算出来的,这样的设计方法导致在快速采样、复杂动态特性或者高的闭环系统性能要求下,满意的控制作用需要大量的前移因子来计算,即大量的优化变量需要计算进而带来繁重的计算量。为此将Laguerre网络引入,用于设计受限预测控制,提出了一种基于Laguerre函数的无限时域优化预测控制(constrained infinite-time receding horizonpredictive control besed on laguerre model,CIRHPCL)除可以克服上述缺点外又使优化变量减少,结果使计算负荷大大降低,通过选取无限时域性能指标,既改进了控制效果又保证了系统的稳定性,且所提出的CIRHPCL可调参数少,易于工程整定。

基于Laguerre模型的预测函数控制及其稳定性分析

基于Laguerre模型设计了一种自适应预测函数控制器.通过对闭环系统状态方程的稳定性分析,依据Lyapunov稳定性定理和奇异值理论得到控制系统稳定的必要条件.提出一种衰减因子校正方法,并使用遗传算法在线寻优调节衰减因子,以提高控制品质.仿真研究表明该控制算法稳定性强、在线计算量小.

扩散炉基于Laguerre函数模型自适应预测控制

主要报告了扩散炉采用Laguerre函数模型自适应预测控制的结果 ,并对这种自适应控制的原理及其算法作了简要概述。基于Laguerre函数模型自适应预测控制系统对扰动和对象参数、结构的变化及非线性具有较强的适应能力。在扩散炉控制中的应用结果表明 ,即使在出现强扰动的场合 。

非最小相位系统的扩展Laguerre基函数迭代学习控制

针对非最小相位系统的跟踪问题,提出了一种新的基函数迭代学习控制算法.该算法利用新型的非因果Laguerre扩展基函数逼近系统逆传递函数,设计最优迭代学习律使系统输入收敛到系统的稳定逆,保证了控制性能.算法不依赖于系统的先验模型,仅需以基函数信号作为系统输入进行模型辨识,减少了模型不确定性的影响.通过对单连杆柔性机械臂这样的典型非最小相位系统跟踪问题的仿真,验证了该方法的良好效果.

重油分馏塔基于混沌神经网络的Laguerre函数模型自适应预测控制

基于Laguerre函数模型的自适应预测控制方法中的性能指标 ,在有约束的情况下往往难以达到全局极优 ,而混沌神经网络 (CNN)可以有效地避免优化过程陷入局部极小 .文章简介了Laguerre预测控制策略的基本方法和CNN的特点 ,着重提出了一种利用CNN对控制性能指标进行寻优的新颖策略 .在重油分馏塔Shell模型上的仿真实验结果表明 ,这种混合智能控制策略比原有控制策略在控制品质上有显著提高 .

基于Laguerre函数模型的大纯滞后系统预测控制

分析了Laguerre函数模型的特点 ,将系统的大纯滞后划分为已知和不确定两部分 ,这会大大减少Laguerre函数模型的参数。给出了基于Laguerre函数模型的自适应单值预测控制算法。仿真结果表明 ,该算法对大纯滞后系统的控制非常有效 ,鲁棒性好 ,仅需要很少的先验信息 ,计算量小 。

Pearson-Ⅲ型负偏频率曲线的权函数参数估计方法

Pearson-Ⅲ型水文频率计算以正偏序列为主,但在处理水库水位、潮位序列时常出现负偏的情况。针对正偏序列的权函数参数估计方法,通过公式推导将其拓展应用到负偏序列,完善了这一水文参数估计方法体系。统计试验表明相比常规矩法,权函数参数估计方法能显著提高对Cs估计的无偏性,并在有效性方面有所提升。比较权函数框架下的三种参数估计方法,发现二阶权函数矩法(WFM2)整体优于一阶权函数矩法(WFM1),利用权函数矩结合法(WFM3)对Cv(或σ)进行估计的前提是要确保Cs的估计优于Cv,否则其不如WFM1和WFM2的参数估计结果。以某潮位站年最高潮位序列和某水文站年最高水位序列进行了实例验证,拟合优度检验表明WFM2方法的拟合误差小、精度高,是所有比较方法中应用效果最好的方法。

基于Laguerre函数的船舶航向DMPC研究

针对船舶在风浪等环境干扰下频繁打舵、控制偏差大的问题,从船舶运动模型和模型预测控制入手,研究Laguerre函数的应用,提出了一种基于Laguerre函数的船舶航向DMPC控制方法,设计了一种高海情下航向控制算法,并通过数字仿真验证了控制算法的有效性。

基于Laguerre函数预测控制模型的仿人智能控制

模仿熟练操作者通过记忆预测控制复杂对象的思维方式,提出了根据仿人智能控制二次映射计算的控制量,预测其输出结果,提前作出调整。针对未知具体模型的系统,给出了laguerre函数自适应预测控制模型,设计出带有预测模型的仿人控制算法。仿真结果表明该预测模型的有效型和自适应性。

基于Laguerre函数对圆柱面绕射势的数值逼近

无限深圆柱表面绕射势沿水深方向的变化是连续的、不断衰减的。基于无穷区间Laguerre多项式并引入的伸缩系数s定义了Laguerre函数,既保证了函数在无穷区间的正交性,又使函数具有灵活性。绕射势的变化,可以用一系列Laguerre函数表示成级数形式。文中对该方法的收敛性进行了证明,并以一条FPSO为例对其在圆柱面的绕射势进行了逼近。求解级数展开式的系数时会遇到无穷积分问题,采用多次使用Gauss-Legendre积分和Gauss-Laguerre积分相结合的方法代替传统的Gauss-Laguerre积分方法,获得更高的积分精度。利用Laguerre函数可以对Rankine源法或者Rankine-Kelvin法的控制面上速度势进行逼近。

基于Laguerre模型的永磁同步电动机电流预测函数控制

设计了一种基于Laguerre模型的增量式预测函数控制器,依据硬件控制器特点对该控制算法的数学模型进行了简化与优化,将控制算法量化后,成功地应用于以DSP TMS280F2812为核心的永磁同步电动机的控制平台上。所进行的大量的实验研究表明,将该控制算法应用在永磁同步电动机电流控制系统中,整套系统具有了较快的响应速度、较为平稳的运行状态、较强的鲁棒性,在电机控制领域具有较高的工程应用价值。