基于YOLOv5与迁移学习的目标检测和机械臂抓取位姿估计

针对传统机器学习算法视觉识别准确率低、运行时间缓慢等问题,研究针对家庭场景中机器人做家务的场景,利用RGB图像信息为输入,完成对目标物体的抓取位姿估计。以目标检测模型YOLOv5s为基础,利用其轻便、速度快的优点,结合数据增强以及迁移学习搭建网络架构,搭建家庭场景数据集;将少量训练样本进行数据增强后,利用迁移学习将模型在目标数据集上训练,同时微调参数,将目标物体的定位信息通过坐标变换转换为机械臂的抓取位姿,控制机械臂最终以固定抓取姿态完成抓取任务;最后,通过搭建实验平台,操纵UR5机械臂进行实际抓取实验,验证了算法的有效性。提出的基于目标检测的方法速度快、实时性高、误/漏识别率小于2%,应用在机械臂抓取上可以高效地完成任务。

带有偏差神经元的内回归神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统的神经网络在机械故障诊断方面的不足,利用偏差神经元改进了基于BP神经网络算法的内回归神经网络(IRN)算法,加快收敛速度,提高运算质量,并将其应用于旋转机械的振动故障诊断与识别。实例结果表明:该算法学习收敛较快,误差曲线平稳,对复合故障的识别性能好。

分形法在机械故障诊断中的应用

分形对事物的本质揭示具有独特性,用分形理论对一组滑动轴承进行机械故障诊断。通过对滑动轴承振动信号分维数的分析,确定故障源。结果表明完全可以用此理论来帮助判别机械故障。

带有偏差神经元的内回归神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统的神经网络在机械故障诊断方面的不足,利用偏差神经元改进了基于BP神经网络算法的内回归神经网络(IRN)算法,加快收敛速度,提高运算质量,并将其应用于旋转机械的振动故障诊断与识别。实例结果表明,该算法学习收敛较快,误差曲线平稳,对复合故障的识别性能好。

视觉伺服在机械臂动态跟踪抓取中的应用

对移动目标的抓取问题是当前机器人抓取领域的一个关键性问题。针对三维空间的跟踪抓取任务,首先确定了视觉伺服控制的基本方法;然后设计了基于几何粒子滤波的视觉跟踪技术,实现对动态物体的连续跟踪;最后,设计了基于位置的视觉伺服跟踪抓取控制器,并通过试验验证了所提方法的有效性。

面向实车应用的磷酸铁锂电池容量辨识及特异性优化方法研究

锂离子电池作为电动汽车的重要部件之一,其健康程度直接影响车辆的续航能力、安全性能以及整体运行效率。其中,容量作为描述电池健康状态的重要指标,实车条件下的准确估计是一个难题。为此,本文提出一种结合安时积分与等效电路模型,将容量作为待辨识参数之一,通过粒子群优化算法以实现容量辨识的方法。在此基础上,聚焦于磷酸铁锂电池的电压特殊性,提出了一种面向慢充工况的特异性优化方法,以解决容量辨识过程中模型端电压拟合较差的问题,主要通过截取充电末期电压片段与使用双维度目标函数两种方法实现。本文基于两款搭载磷酸铁锂电池的电动汽车车型进行了精度验证。鉴于实车数据缺乏容量标签,本文首先基于静置充电片段计算容量作为标签值。由于标签数量不足,又采用小里程下的标称容量作为标签,通过这两种方法进行精度验证。结果显示,两款车型的平均绝对百分比误差分别为2.33%和3.38%,表明该方法具有较高的精度与适用性,为实车容量估计提供了一种思路与方法。

基于产线大数据的锂离子电池一致性动态特性分选方法

随着锂离子电池生产规模的迅速扩大,电池制造商急需高精度高效率的电池分选方法,增强电池成组后的一致性,从而提升电池组寿命、安全性和能量密度。基于容量和内阻等特性的传统分选技术可以满足成组后的静态一致性需求,但无法保证同组电池的动态一致性。因此,综合考虑电池在整个充放电过程中的性能,基于充放电电压曲线动态特性的分组方法是下一代分选技术的发展方向。本文基于电池产线大数据,从电池分容阶段的电压曲线提取关键动态特征,形成了基于K-means聚类的电池分选方法。此外,本文还从电池分容后的回充阶段提取了用于评估电池性能一致性的指标,并设计了一个以指标标准差为核心的电池一致性评价方法。与传统的电池分选方法相比较,本文方法分选后的电池综合性能一致性提高了15.65%。

单开关谐振脉冲电源的过电压抑制

单开关谐振电路只需使用一个开关即可产生高压脉冲,然而当开关在谐振电流为正关断时会产生关断过电压,使开关损坏。为解决该问题,可在开关两端并联RCD(Resistance-Capacitance-Diode)吸收电路或在变压器原边并联R-D(Resistance-Diode)续流支路。但在高压脉冲条件下,这两种过电压抑制电路在不同负载下的带载特性以及效果优劣不明确。文中对比分析了两种电路的过电压抑制机理、参数选择依据、过电压抑制效果和元器件功耗。结果表明,含R-D支路的电源开关过电压与漏感电流和支路电阻R成正比,若R较大,其过电压系数大于含RCD吸收电路的电源。若R较小,元器件功率损耗较大。在高压脉冲电源中,RCD吸收电路的电容不需要在开关导通时将电放完。由于漏感限制,谐振脉冲电路在短路时电流不会过大而烧毁开关。同时,在驱动容性介质阻挡放电时电流能够自动反向,可实现零电流关断。

发动机与液力变矩器匹配的计算机软件开发

针对液力传动车辆发动机与液力变矩器合理匹配计算等问题 ,采用VB语言作为设计平台 ,开发了一套发动机与液力变矩器合理匹配计算机软件 ,并进行了匹配的模拟计算。软件界面易于操作 ,具有数据可扩展性。

废气再循环对车用柴油机性能与排放的影响

为了降低车用柴油机的NOx排放 ,研究了不同工况下EGR率对柴油机性能的影响。试验结果表明 ,采用EGR可以有效地降低NOx排放。大负荷比小负荷效果显著 ,但微粒的排放有所增加。小负荷采用EGR时可以改善发动机的燃烧 ,微粒排放基本没有变化。空燃比是影响微粒排放的关键因素 ,小负荷宜采用大EGR率 ,大负荷时宜采用小EGR率 ,以求在控制NOx排放降低的同时 。

基于Vega/MultiGen的三维仿真漫游系统的研究与实现

虚拟现实技术(Virtual Reality,简称VR),又称灵境技术,是20世纪末发展起来的一项涉及众多学科的高新实用技术,主要针对在软件平台MultiGen Creator和Vega下开发三维仿真系统。论述了基于Creator的实体建模方法、Vega软件环境的天空效果的生成方法、碰撞检测、声音的调用、视景仿真软件的开发过程以及整体系统的实现等关键技术。

改进的单层前向神经网络用于核电百万千瓦级汽轮发电机的故障诊断

为对核电百万千瓦级汽轮发电机进行故障诊断 ,本文作者提出了一种“改进的单层前向人工神经网络 ,”这种神经网络克服了常规的单层前向神经网络仅是线性可分及学习过程中需重复提交一系列要记忆的输入模式来调整权值之不足 ,从而大大减少了分类时的迭代次数。本文在独特设计的多功能“核电百万千瓦级汽轮发电机”轴系振动模拟试验台上验证了这种方法的有效性。

增压直喷柴油机EGR控制系统设计

介绍了自行设计的增压直喷柴油机EGR率控制装置 ,试验研究了不同EGR率对发动机各工况性能和排放的影响规律 ,为满足欧Ⅱ标准确定了各个工况的最佳EGR率。以此为基础 ,设计了EGR电控系统 ,并用于柴油机的实际控制。试验结果表明 ,使用设计的EGR电控系统后 ,大大降低了该柴油机的氮氧化物排放 ,使 1

缸内直喷天然气发动机控制系统研究

以80C196KC单片机为微处理器,针对火化点火式单缸发动机开发了一种缸内直喷天然气控制系统,本文介绍了控制系统的组成及功能,探讨了控制电路设计、控制参数匹配及控制策略制定等问题。通过发动机台架试验,检验了控制系统设计及控制方法的有效性,其结果达到了预期的要求。

电控喷油器开启过程影响因素分析

以一种电控喷油器的结构为基础 ,分析了喷油器的工作过程 ,并建立了喷油器开启动态过程的数学模型 ,通过数值计算分析了影响喷油器开启过程的主要因素 。

同沉积构造组合模式下的沉积层序特征及其演化——以东蒙古塔贝尔凹陷为例

塔贝尔凹陷是塔木察格盆地的次级构造单元,位于蒙古国东部,向北延伸进入中国境内,与中国的海拉尔盆地同属一个构造单元。塔贝尔凹陷是塔木察格盆地早白垩世由高角度不整合面所限定的一个区域性(二级)的沉积层序构造单元,其内可划分出4个三级层序和数个四级、五级的层序单元。整体上显示为四套从水进到水退的沉积旋回,可识别出扇三角洲、湖泊—扇三角洲—近岸水下扇及湖泊—三角洲等三套沉积相组合。构造、气候、古地貌、物源供给及湖平面的变化等各地质要素之间配合严格控制着凹陷内部层序的构成及其充填响应模式。不同的同生断裂组合模式及其构造参量的变化明显对内部砂体的富集起到再分配、再沉积作用,特别是"人"字型、"之"字型类断裂组合系统,其形成的局部"断角式"富砂模式,易形成良好的圈闭,是有利的勘探方向。构造沉降过程等分析揭示了沉积凹陷经历了三次沉积速率变化的演化旋回,即三个不同的沉降阶段。分别为早白垩世早期的缓慢加速沉降阶段、早白垩世中期的快速沉降阶段和早白垩世晚期的快速—缓慢沉降阶段,这三个阶段的平均沉降速率分别为160m/Ma、205m/Ma和120m/Ma。规模不等的构造沉降严格控制着砂体分散体系在四维空间的展布。

蒙古国境内贝尔湖凹陷早白垩世沉积充填演化与同沉积断裂的响应

蒙古国境内的贝尔湖凹陷是新近发现的一个主要勘探可开发区。早白垩世垂向充填演化序列综合研究表明,南屯组早期地层的大规模同生断裂系统组合样式及其分布对断陷湖盆内沉积体系域的发育、分布起着重要的控制作用。凹陷内的充填序列和演化反映了幕式断裂作用及湖盆右旋走滑特征对盆内沉积体系演化模式起着至关重要的控制作用。长期活动的同沉积断裂配合构造的右旋走滑运动严格控制古地貌、断裂坡折及断坡带的形成与分布,从而进一步控制着湖盆内碎屑岩沉积体系发育与沉积展布模式。凹陷内部的东次凹北洼槽内的洼陷边缘断裂坡折带常常控制着粗碎屑沉积体系的沉积、沉降中心,特别是低位域近岸水下扇的发育和分布,是盆内寻找砂岩油气藏的最有利区带。同沉积断裂具有多种组合样式,包括'人'或'之'字形等多种组合的断裂系统等,造就湖盆内复杂多变的构造古地貌及断裂坡折系统,严格控制着凹陷内砂体分散体系的沉积和堆积模式。揭示同沉积断裂(坡折)带的活动和分布,再造各沉积期次构造古地貌、断坡带是进行沉积体系展布模式和砂体分布预测的关键。

具有自动控制功能的柴油机EGR系统的研制

研究了与柴油机匹配的电控废气再循环系统,进行了电控EGR系统中的部分硬件、硬件电路设计和软件的编写,EGR的实现方式和EGR系统与柴油机匹配的问题。试验用柴油机在使用了自行设计的电控EGR系统后,实现了整个转速、负荷范围内EGR率的自动控制。13工况排放测试结果表明:采用EGR系统,NOx排放降低26.7%、微粒总量和HC排放几乎不变、CO排放上升15.5%。

下颌骨三维重建效果的测量分析研究

目的分析和评价下颌骨三维重建的效果其及影响因素,为以下颌骨三维重建为基础的相关研究和临床应用提供参考。方法利用CT扫描获取下颌骨标本的断层解剖信息并以DICOM格式输出,然后采用三维重建软件进行重建,大体观察重建效果后,利用软件以有关解剖标志为测量点,对下颌骨重建模型的下颌骨体厚度、下颌骨升支前后径进行测量,测量结果与下颌骨标本的相应测量结果进行比较。结果CT扫描空间分辨率高,下颌骨三维重建的效果良好,对比测量分析表明重建模型与下颌骨标本无明显差异。结论基于CT扫描的下颌骨三维重建能满足相关科研和临床应用的需要。

基于神经网络PID控制的系统非线性校正的研究

在对BP神经网络PID控制器系统研究的基础上,提出了单神经元的自适应PSD算法。该算法兼有单神经元和自适应PSD算法的特点,简单、实时性好、自适应能力强,可用于控制过程时变、有大滞后的较复杂的对象,是一种实用价值较高的自适应控制算法。文中采用BP神经网络PID控制与单神经元PSD自适应控制两种方法对压电式微位移系统进行非线性控制,并取得了良好的效果。