双目立体视觉传感器结构参数优化设计

采用最优回归设计311-A方案设计实验,研究双目立体视觉传感器的结构参数对传感器测量精度的影响.根据实验结果,建立了双目立体视觉传感器的测量精度与传感器结构参数间的回归方程,并通过对优化模型的求解,得到了使双目立体视觉传感器测量精度更高的参数组合.结果表明,利用上述方法可以有效地提高双目立体视觉传感器的测量精度.     

基于压力信号采集的输气管道混合模型的建立

为监测输气管道的运行状态,提出一种基于机理模型和神经网络模型的混合建模方法. 机理主模型是基于气体在管道中流动的连续性方程、运动方程和气体状态方程而建立的;神经网络模型用来补偿机理模型建模过程中的简化处理及因忽略某些动态参数变化带来的误差,提高了混合模型建模精度,为下一步进行气体管道的泄漏检测和定位奠定基础. 为避免流量计检测精度较低的缺点,实验中用高精度压力传感器取代流量计,统一采集压力信号,提高检测精度. 基于实验采集压力数据,将机理模型和混合模型输出的精度进行比较. 结果表明混合模型的精度得到了较大提高.      

软组织压弹性模量力学测量装置的设计

软组织弹性模量测量难度主要体现在其位移无法精确获取,夹具是一个难题(对于拉应力而言),以及软组织的尺寸切割不精确。文中通过多种模具切割软组织,利用步进电机驱动偏心轮旋转,压迫组织产生形变,通过距离传感器记录组织产生的形变,再用压力传感器记录组织的受力情况,计算机采集并存储相应数据,经过模拟计算出组织的弹性参数。本文设计着重于组织的形变量的精确获取以及应力的精确获取。     

基于彩色CCD的高温场软测量模型及应用

为了提高基于CCD传感器的高温场非接触测量技术的测量精度和准确性,提出一种高温场软测量混合模型.首先,通过机理分析建立一个含待定参数的机理模型;然后,利用黑体炉标定和在线标定数据,对机理模型中的待定参数进行参数辨识;最后,通过构建烟雾衰减辐射能补偿器,对受烟雾干扰的测温结果进行补偿校正.实验结果表明,模型测温精度和可信度较高,具有较强的实用性.     

约束UKF初始参数对Bouc-Wen模型参数识别的影响

为获得约束UKF初始参数对模型参数识别的影响规律,针对Bouc-Wen模型给出基于约束UKF在线参数识别方法,通过数值模拟分析初始状态估计均值与协方差、过程噪声协方差、观测噪声协方差等滤波器初始参数对模型参数识别精度与收敛速度的影响,提出相应的参数取值建议.结果表明：在无模型误差的情况下,约束UKF对初始参数的设置具有较好的鲁棒性;适当地增大初始状态估计协方差,减小过程噪声,采用真实系统观测噪声协方差以及减小初始参数值与真实值的偏差,可以有效提高参数识别收敛速度和精度.该研究为基于约束UKF的非线性结构模型在线参数识别方法提供了参考.     

多传感器数据融合技术在锅炉热效率计算中应用研究

实现锅炉热效率实时计算对优化锅炉燃烧经济性具有重要意义,其难点在于飞灰含碳量的在线测量,目前广泛采用微波飞灰测碳仪进行在线监测.然而在实际中烟气密度和流速对仪器的测量精度有重要影响,使测量结果产生较大波动.本文设计了对烟气密度和流速的测量方法,并构造了基于多传感器数据融合技术的测量系统,利用BP神经网络对多传感器信息进行有效融合,在一定程度上提高了飞灰含碳量的测量精度.进而通过采集排烟温度、氧量等运行参数,依据反平衡方法给出锅炉效率的在线计算模型.     

压力传感器输出特性校正及多参数测量

传感器对温度,电源波动等多种工作参数敏感,致使精度大大下降。本文在压力传感器静态标定实验的基础上建立了它的输出特性校正模型,并利用矩阵奇异值分解的方法成功求解了该模型最小二乘解中范数最小的唯一解。经验证,该模型显著改善了传感器的非线性,有效消除了工作参数的影响,使测压精度提高一个数量级。利用传感器对多种工作参数的敏感性,还可以实现多参数测量。本文在不增加任何设备的情况下,实现了用一个压力传感器同时测温和测压,且测压精度提高一个数量级,测温精度优于±１０℃,大大提高了压力传感器的性能价格比。     

基于惯性测量器件的无线步态分析平台

步态定量测量方法应用于许多领域,如临床医学、双足机器人控制等.采用惯性测量单元结合无线传感器网络建立了一个步态分析平台,将两个无线惯性测量单元传感器节点分别绑定在左右双侧脚踝,以同时采集双脚运动过程中的加速度和角速度信号,并将其通过无线方式发送到远程终端.通过模式识别、时间序列分析、阈值检测和零速修正等多种数据融合方法计算步态参数,并通过融合双足传感器数据得到双支撑相、双脚步行周期等重要的双足步态参数,其中双支撑相参数对人体日常动作的识别有重要意义.实验结果显示该研究具有较高的计算精度.     

基于参数自适应滑模观测器的发动机气缸压力估计

气缸压力是发动机燃烧分析与故障诊断的重要参数,为了提高发动机动力学模型中的气缸压力估计精度,提出参数自适应滑模观测器设计方法.建立了基于参数自适应滑模观测器的发动机动力学模型,通过对发动机摩擦偏移及散热损耗比例系数进行修正,并依据Lyapunov稳定性理论得出观测器收敛的充分条件,在保证全局系统误差尽可能小的基础上,使得气缸压力估计误差趋近于零.仿真结果表明,参数自适应滑模观测器方法较传统滑模观测器方法具有更高的估计精度,而且该方法只需利用曲轴位置传感器得到转速信号,其硬件成本低.     

基于模态辨识的原油含水率智能组合测量模型

为提高原油含水率宽量程在线测量的精度,采用一套基于多传感器的油水两相流实验室模拟系统对影响其测量的多个敏感参量进行测定,提出基于粗糙集预处理器、支持向量机分类器和遗传神经网络预测器的原油含水率智能组合测量模型.实验结果表明,该模型在很大程度上解决了油水乳化液模态、温度、矿化度等因素的交叉影响及传感器自身非线性的校正问题,可通过模糊推理与自学习实现油水混合模态辨识,并根据工况的变化调整测量模型参数,有效地提高了原油含水率宽量程在线智能测量的精度.     

基于静压差法的流量测量方法

节流式流量计在流量参数计量中占有重要地位,但是普遍存在节流损失大、量程比小、直管段要求高等缺陷。通过对静压差流量测量方法以及管道约束条件对流量测量影响的研究,提出了一种基于改进静压差法的流量测量方法。利用引进的管道约束条件,结合静压差法及流体流动参数,建立了基于支持向量机的流量测量模型。通过与传统节流式流量计(标准的孔板)的比较实验,表明了该方法没有节流损失,流量测量范围宽,流体流量的测量精度可以达到2%以内,适合于工业参数的实际测量。     

基于目标函数的冷连轧轧制力模型参数自适应

为提高轧制力模型的预报精度,提出了一种基于目标函数的轧制力模型参数寻优方法该方法通过建立轧制力模型参数自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,采用Nelder-Mead单纯形算法对目标函数进行求解,从而获得满足轧制力精度的模型自适应系数本文提出的轧制力模型参数自适应方法已应用于某1700mm五机架冷连轧机组.现场应用表明:采用轧制力模型参数自适应后,轧制力模型计算值与实测值的均方差由不采用自适应的129%降至32%,证明该参数自适应方法能显著提高轧制力模型预报精度,满足在线控制要求.     

Virtual brain surgery simulation system based on haptic interaction

To improve the accuracy and interactivity of soft tissue deformation simulation,a new plate spring model based on physics is proposed.The model is parameterized and thus can be adapted to simulate different organs.Different soft tissues are modeled by changing the width,number of pieces,thickness,and length of a single plate spring.In this paper,the structural design,calculation of soft tissue deformation and real-time feedback operations of our system are also introduced.To evaluate the feasibility of the system and validate the model,an experimental system of haptic interaction,in which users can use virtual hands to pull virtual brain tissues,is built using PHANTOM OMNI devices.Experimental results show that the proposed system is stable,accurate and promising for modeling instantaneous soft tissue deformation.     

多参数积分化暂态高频电力变压器模型及其参数在线辨识方法

为改变目前基于参数辨识的变压器绕组变形检测法普遍以漏感为判据,其所反映的绕组信息较少、变形判据较单一的现状,通过将原始的微分模型改写为积分形式模型,利用递推最小二乘法在变压器运行暂态过程中对各参数进行辨识。以一实际变压器为例,在分析绕组等效电路的基础上,建立了包含绕组对地电容、互电容以及绕组电阻、漏电感参数的积分化辨识模型。并与传统微分辨识模型进行对比,分析了各种工况下辨识模型性能。结果表明,积分化模型在参数辨识精度、辨识速度及算法稳定性等方面有更大优势;辨识基本不受短路时刻、绕组变形和两相短路的影响;具有良好的稳定性。     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

基于图像分析的堆浸铀矿石颗粒参数辨识

采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求.      

The torsion model of soft tissue in virtual surgery

In order to solve the problem of real-time soft tissue torsion simulation in virtual surgeries,a torsion model based on coil spring is proposed to actualize real-time interactions and applications in virtual surgeries. The proposed model is composed of several connected coil springs in series. The sum of torsion deformation on every coil is equivalent to the soft tissue surface deformation. The calculation of the model is simple because the method for calculating the torsion deformation for each coil spring is the same. The virtual surgery simulation system is established on PHANTOM OMNI haptic device based on the Open GL 3 D graphic interface and VC + + software,and it is used to simulate the torsion deformation of virtual legs and arms. Experimental results show that the proposed model can effectively simulate the torsion deformation of soft tissue while being of real-time performance and simplicity,which can well meet requirements of virtual operation simulations.     

一种左心室压力个性化估计模型参数子集选择方法

针对模型估计左心室压力波形的临床个性化需求和大量参数优化计算复杂情况，提出基于灵敏度分析的模型参数子集选择策略.以左心室压力波形特征作为体循环模型的输出，通过自适应稀疏多项式混沌展开算法构建原始模型的元模型，改进索贝尔灵敏度指标计算，选出模型中对左心室压力波形特征有重要影响的参数作为参数子集.本文提出的选择策略可以为左心室压力波形估计中的模型参数临床个性化提供参考依据；参数子集中模型参数数量的减少，可以降低优化空间和参数求解的复杂度.实验结果表明，采用参数子集的左心室压力波形及特征估计与模型的全体参数估计具有很高的一致性.     

基于模型的工业机器人误差参数标定技术研究进展

 为提高机器人末端控制精度,围绕基于模型的工业机器人误差参数标定技术,总结了其应用在高精度机械加工制造领域时存在的误差参数不完整、标定成本高和标定精度不满足工业需求等关键问题;综述了误差参数标定模型建模方法、机器人末端位姿测量技术、误差参数辨识技术和误差补偿技术4个方面的进展,分析了处理复杂标定任务时基于模型的误差参数模型标定技术的主要难点进行总结,针对传统建模方法不再满足标定需求、现有自标定技术测量精度不够、传统线性辨识算法在辨识矩阵奇异或存在冗余参数时无法得到准确的辨识结果、如何高效获得和处理测量得到的误差数据等难题,提出了可行性解决方案及发展方向。     

汽车电控液压制动系统动力学建模及性能研究

为提高估计电控液压制动系统的压力估计精度,针对其工作特性提出一种基于粒子群优化的UKF算法的汽车电控液压制动系统动力学建模方法.该算法根据液压制动系统的工作特性将压力估计问题转化为多维参数优化的问题,应用UKF对汽车电控液压制动系统进行压力估计,根据该液压系统的强非线性及时变系统特性引入液压系统指数参数,压力变化参数差,及测量轮缸压力作为状态量,引入粒子群算法根据目标函数,对UKF中的参数及观测噪声,过程噪声进行迭代寻优.实验数据对比,验证该算法参数估计的精确性及实时性.研究结果对液压制动系统以及整个液压系统的研究都具有指导意义.