Hastelloy C-276合金脉冲激光焊接熔池流动行为分析

根据传热学和流体力学基本原理建立瞬态Nd:YAG脉冲激光焊接熔池三维数值分析模型,研究Hastelloy C-276合金薄板脉冲激光焊接过程中熔池液态金属流动的基本规律.利用Fluent软件,采用有限容积法求解控制方程,用SIMPLE算法处理压力与速度耦合.引入Ma来评价焊接熔池的流动特性,并指出了焊接熔池中出现重熔轮廓线的原因.通过与实测温度场对比,验证了所建模型的准确性.模拟分析表明:脉冲激光焊接过程中存在较微弱的Marangoni对流现象;牛顿剪切应力的存在使熔池表层流体对流剧烈.此模型可为Hastelloy C-276合金薄板脉冲激光焊接熔池流体流动行为分析提供理论依据.     

基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法

针对噪声环境下的线性时不变系统,给出了基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法.运用线性最小方差意义下的最优信息融合卡尔曼滤波方法获得状态估计,进而得到输出的N步超前预测值,最后通过最小化二次性能指标获得基于信息融合状态估计的控制输入.仿真实例验证了算法的有效性.     

基于激光SLAM的AGV路径规划仿真分析

利用激光SLAM进行AGV导航具有路径灵活多变、环境适应性强、易维护等优点。激光AGV导航的技术关键在于路径规划的精度与效率。对两种常用的激光SLAM算法进行理论分析,应用MATLAB模拟激光SLAM导航AGV沿直线路径行走和在复杂环境中行走的地图构建与路径规划。仿真结果表明,基于无迹卡尔曼滤波的SLAM算法比基于扩展卡尔曼滤波算法的SLAM算法有更好的准确性,且两种算法数据处理时间相差不大,即基于无迹卡尔曼滤波算法在保证运行速度的同时有着更高的精度。     

多传感器融合定位控制系统设计

为实现水田作业机械的精确定位,在惯性传感器定位的基础上,设计了一套基于激光的多传感器融合定位系统.该系统以激光、陀螺仪与编码盘等传感器模块为硬件基础,结合卡尔曼滤波算法实现了多传感器的数据融合.试验结果表明:在50 m×50 m的测试范围内,静态定位误差小于10 cm,系统定位可靠,精度较高,达到了预期研究目标.     

加权分层卡尔曼滤波融合算法

目的 分析传统分层卡尔曼滤融合算法,指出传统卡尔曼滤波融合算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷,提出一种加权分层卡尔曼滤波融合算法,方法应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法,对传统融合算法和新算法进行比较,并给出了均方根误差的统计值,结果加权滤波融合算法原理简单、数据处理量小、速度快、容错性好,结论 加权分层融合算法原理简单、数据处理量小、速度快、容错性好、结论 加权分层融合算法特别适用于失效传     

基于限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

为了降低车辆状态估计过程中历史量测数据误差的影响,提出一种限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波(LMRWEKF)算法.首先,建立三自由度非线性车辆动力学模型;其次,将限定记忆滤波与扩展卡尔曼滤波融合,构成限定记忆扩展卡尔曼滤波;然后,依据随机加权理论,设计服从狄利克雷分布的加权系数来进一步提高滤波估计精度;最后,建立Cars...     

基于数字图像技术的高频电阻焊状态监测

为实现对高频电阻焊焊接过程的在线实时监测,通过对焊接现象、焊接缺陷及其成因的分析,提出了一种基于高速CCD成像和数字图像处理的焊接过程自动化监测方法.该方法利用架设在焊接区域上部的高速CCD相机获取焊接区的数字图像,通过对焊接区图像的特征加热面积、V型开口角大小、焊接熔合点位置、加热区对称度等多个参数的提取和测量,获取焊接区的多特征参数,然后将这些参数进行数据融合,得到当前的焊接状态.在图像处理中应用了基于非平衡R-G-B填充的抗干扰分割算法、基于直线拟合的V型角开口角大小及角分线检测算法,设计了面积对称度评价函数及基于BP神经网络的多特征融合模型.通过现场实验发现:文中方法能够有效监测焊接区的状态,有利于焊接质量控制.     

白车身激光焊接过程的变形预测及几何补偿方法

针对白车身激光焊接过程中热成形钢板变形较大的问题,通过几何补偿方法消除焊接变形对装配过程的影响,建立了钢板焊接变形的几何补偿优化流程,通过基于有限元方法的焊接过程模拟来预测激光焊接的板件变形程度,并结合最优拉丁超立方采样、Kriging近似模型与粒子群优化算法对B柱加强板进行几何补偿优化.结果表明,优化后的B柱加强板经过激光焊接后与原设计型面吻合较好.     

激光焊接等离子体简化电流模型及应用

等离子体控制是解决高功率激光焊接的关键技术。为完善对等离子体控制技术 ,对焊接过程中等离子体电流的形成进行了理论分析 ,并将等离子体导电过程简化等效为一个具有内阻的电源模型。采用 3 k W CO2 激光器在不同激光焊接规范下 ,依据测量得到的等离子体电流计算得到了等效电源电压和等效内阻。最后依据此模型成功实现了辅助磁场对等离子体的控制     

激光焊接发展现状及动向

论述了当前国际上激光焊接研究的现状和发展动向 ,着重讨论了激光焊接设备、焊接工艺与基础理论、焊接质量检测控制等问题     

含状态约束的分布式多传感器数据融合

从理论上研究了含状态约束的分布式多传感器数据融合中的状态估计问题．在单传感器Kalman滤波方程和无约束的分布式融合算法的基础上,考虑状态等式约束条件,提出了一种新的含状态约束的分布式融合估计算法,指出并证明了该融合估计所具有的数学性质．     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波

对于过程噪声与观测噪声一步互相关、各观测噪声一步自相关的多传感器融合滤波问题,提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法.基于低阶迭代正交变换的思想提出了解相关的方法,将观测方程经过等价改写去除系统噪声的相关性,然后依据序贯滤波的思想,依次处理到达融合中心的观测信息,进而得到一类实时序贯式融合滤波算法.整个推导过程在线性最小均方误差意义下严格进行,能够实现系统状态的最优融合估计.最后的仿真验证了新算法在处理上述噪声相关问题上的最优性.     

Multi-sensor federated unscented Kalman filtering algorithm in intermittent observations

Aiming at the adverse effect caused by limited detecting probability of sensors on filtering precision of a nonlinear system state,a novel multi-sensor federated unscented Kalman filtering algorithm is proposed.Firstly,combined with the residual detection strategy,effective observations are correctly identified.Secondly,according to the missing characteristic of observations and the structural feature of unscented Kalman filter,the iterative process of the single-sensor unscented Kalman filter in intermittent observations is given.The key idea is that the state estimation and its error covariance matrix are replaced by the state one-step prediction and its error covariance matrix,when the phenomenon of observations missing occurs.Finally,based on the realization mechanism of federated filter,a new fusion framework of state estimation from each local node is designed.And the filtering precision of system state is improved further by the effective management of observations missing and the rational utilization of redundancy and complementary information among multi-sensor observations.The theory analysis and simulation results show the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.     

多传感器矩阵加权信息融合预测控制算法

针对多传感器线性离散时不变随机控制系统,应用Kalmam滤波方法,基于状态空间模型,在线性最小方差最优信息融合准则下,给出了多传感器按矩阵加权信息融合预测控制算法.该算法将信息融合Kalman滤波器和预测控制相结合,避免了求解复杂的Diophantine方程,可明显减轻计算负担.与单传感器情形相比,可显著提高控制精度.一个三传感器目标跟踪控制系统的仿真例子说明了算法的有效性和正确性.     

基于多传感器的数据融合方法和模型研究

数据融合技术受到广泛的关注,本文结合数据融合及其一般功能模型、目标识别融合结构层次,重点分析了基于多传感器的数据融合的算法和级。比较了集中式和分布式融合处理,提出了利用实例,展望了基于多传感器的数据融合技术的发展趋势和困难。     

无损检测技术在土木工程中的应用

结构的无损检测是土木工程研究的新课题,它可以评价构件的允许负荷以及寿命或剩余寿命;检测在制造过程中产生的结构不完整性及缺陷情况;可以有效地防止建筑物的突然破坏。研究人员通过研究用于结构损伤识别的多传感器信息融合技术、神经网络技术、负荷响应技术、非接触超声换能技术等无损检测技术,对无损检测技术的未来发展进行了展望。     

基于多传感器信息融合技术的驾驶状态监控研究

对基于多传感器信息融合技术的驾驶状态监控进行了研究,阐述了该技术中传感信息的选择原则,并就监控系统的结构、系统处理模型和监控系统的工作过程进行了探讨。     

多传感器数据融合技术及其在光伏电站监控系统中的应用

本文结合近年来国内外对多传感器技术的研究成果,讨论了多传感器技术的定义、优点、发展历程,着重介绍了多传感器数据融合的工作原理、主要研究方法和技术及应用。并在此基础上,介绍了光伏电站监控系统中多传感器数据融合的模式,将多传感器数据融合技术应用于光伏发电系统之中,可大大提高光伏系统中仪表的精度、可靠性和容错能力。