厚板T形接头焊接位置自主决策贝叶斯网络的实现

提出了一种基于贝叶斯网络模型的厚板T形接头GMAW焊接位置的实时自主决策方法。该方法首先根据视觉传感获得的坡口轮廓特征信息,将焊脚要求和当前填充状态转换为视觉描述特征,实现上述信息的实时判定,利用实时识别的焊缝轮廓特征点、判定的焊接状态建立贝叶斯网络模型,并依据焊接经验设计先验概率计算方法,利用自适应重要性抽样算法,基于最大后验概率准则实现焊接位置实时决策。结果表明,与层次分析法的对比,提出的该模型能满足不同厚度T形接头多道焊焊接位置实时自主决策要求,具有更高的决策稳定性,对伪特征点的抗干扰能力强,其决策结果与依据焊接经验实施的决策结果一致,正确率约为95%。该方法能提高焊接效率,同时可为提高厚板GMAW自动化焊接水平提供实现的途径。

基于加权质心定位的井下移动目标实时跟踪方法

为保障井下作业人员的人身安全,提出基于WSNs加权质心定位的井下移动目标实时跟踪方法。确定传感器在井下布置方位和数量,并建立与邻居节点间的通信;选择和目标距离最近的节点形成定位边,利用加权质心定位算法赋予节点权值,并引入虚拟节点概念,计算虚拟节点位置估计移动目标具体位置;采用自主决策思想确定节点转换状态,根据状态设置跟踪过程,实现目标实时跟踪。结果证明:本文方法跟踪丢失率始终保持在0.02%以下,误差小,跟踪效率较高。