基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

考虑盘片耦合的缘板阻尼器减振性能分析方法

叶盘结构趋于轻薄,盘片耦合振动不能忽略。本文旨在揭示缘板阻尼器对叶盘不同节径模态减振性能的影响规律。建立了考虑缘板转动的叶盘-缘板阻尼器集中参数模型,采用结合解析雅可比矩阵的多阶谐波平衡法求解稳态响应,利用非线性周期减缩技术,在不损失精度的情况下使计算效率提高至少3倍以上。研究结果表明,针对叶片主导的一阶弯曲模态,缘板阻尼器总体上对节径数越高的模态阻尼效果越好,但在盘片耦合区阻尼效果显著下降,约为25%至50%;此外,忽略缘板的转动效应可能导致对阻尼器减振效果高估约70%至100%。     

无人机视觉引导对接过程中的协同目标检测

无人机空中自主回收是未来的发展趋势,对空中载具的自动识别是实现视觉引导回收的关键技术之一。目前对于空中关联目标检测的研究局限于单个目标个体,没有充分利用关联目标之间的信息。本文针对空中高动态对接中的关联目标检测问题,提出了一种母机与挂载对接物体的单阶段快速协同目标检测算法,包括相关类别并行独立分支目标检测、相关类别掩模增强检测以及相关类别的特征一致性约束,这些模块能够共同提升检测表现。实验表明,在测试集中该算法相比于YOLOv4能够提升4.3%的平均精度,相比YOLOv3-Tiny能够提升31.6%的平均精度。同时,该算法已应用在MBZIRC2020的高动态空中对接项目上,实现机载图像在线实时处理,团队借此斩获冠军。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。     

同轴度误差的矩阵计算机法

用矩阵法建立了同轴度误差最小二乘评定数学模型,给出了一组采样数据、微机数据处理程序和同轴度误差值。     

基于LMI的具有一类不确定性数据的参数估计

 对于系数矩阵 A和观测向量b 存在不确定性的情况,本文提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的参数估计方法,这种方法适用于不确定性的先验界已知的情况.由此而得到的算法计算更为简单,实用并具有一般性.文中给出了计算公式的推导、解的分析,并针对几种特殊的情况进行了讨论.最后给出了仿真结果.     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

基于控制分配的恒压腔压力精准控制

针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括：建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。     

JME法测量光器件偏振模色散

琼斯矩阵特征值分析法(JME法)是测量光器件偏振模色散的一种重要方法。介绍了采用该方法测量偏振模色散的原理和试验装置,并给出偏振模色散人工传递标准的实验结果,该结果与理论值非常吻合。