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1.
由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测,本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法,用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高,泛化能力强.首先,在浓密机内部安装压力传感器,建立正常工况下的历史数据集;然后,利用宽度学习系统对软测量模型进行训练,从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比,宽度学习方法具有更高的预测精度. 相似文献
2.
邱国清 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2021,31(3):48-52,82
针对工业柔性密封圈形变造成内外圆尺寸发生改变和传统成像系统畸变造成图像边缘轮廓失真,从而直接影响轮廓测量精度的问题,提出一种基于等间距平行线工件尺寸测量算法.首先对工件区域进行轮廓跟踪,求出区域的边界像素点序列;其次,绘制一组水平或垂直方向等间距平行线,对工件轮廓进行拟合;最后,根据圆的计算公式求解出曲面轮廓的尺寸参数值,从而减少畸变造成的测量误差.通过对密封圈内外轮廓尺寸精度和断面精度对工件测量影响的分析,结果表明:基于等间距平行线工件尺寸测量算法对柔性圈内外径最小误差分别为0.5%和0.9%,横断面最小误差为1.6%. 相似文献
3.
通过分析高速动车组进站停车过程中制动力与速度之间的关系,构建动车组多质点动力学模型。由于制动停车后期产生空气制动力过程给系统带来延时影响,引入Smith预估器,采用基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制策略与Smith预估器相结合,实现制动过程中对给定速度的跟踪控制。仿真分析表明:该混合控制器控制的列车速度与设定速度的误差小于±1 km/h,停车误差小于±0.3 m,可满足进站制动停车的要求。 相似文献
4.
寻找如何实现幺正量子操作是量子计算领域的基本问题,主要研究通过环上的离散时间量子游走实现任意幺正量子操作的可能.首先推广引入了特殊的环上的离散时间量子游走模型,并对模型实现任意量子操作的有效性进行了探讨.对于两量子比特的量子系统,给出了通用量子门集合与量子傅里叶变换的构造解.由于高维情况构造解较难精确给出,引入机器学习中常用的随机梯度下降算法,得以在高维系统近似实现所需要的幺正量子操作.此外,如对算法进行进一步微调,可以在位置空间上的实现任意的幺正量子操作以及两结果半正定算子测量.在高维情况下,这意味着通过控制两能级的硬币系统即可控制位置空间上大型系统,从而实现小系统对大系统的间接完全控制.这些任务的完成表明,基于随机梯度下降算法可以实现对整个环上量子游走过程的动态完全控制. 相似文献
5.
6.
7.
8.
针对螺旋锥齿轮加工过程中因无法避免误差而导致齿面加工精度难以保证的问题,提出螺旋锥齿轮加工误差控制模型及加工参数修正方法。首先,基于实际加工中的刀具与工件相对位置与相对运动关系,依据坐标齐次变换与啮合原理,确定加工参数与加工曲面之间的函数关系,建立螺旋锥齿轮精确齿面模型;然后,计算实际加工齿面与理论齿面的法向距离,从而建立由加工参数驱动的齿面几何误差控制模型;接着,对加工参数进行敏感性分析,选取敏感性较高的加工参数作为误差补偿模型优化变量,以提高优化效率;最后,将齿面误差最小化问题转化为最小二乘法问题,基于改进的L-M算法进行求解,得到加工参数补偿量,以此对加工参数进行修正达到减小齿面加工误差的目的。采用一对由双重螺旋法磨削加工得到的螺旋锥齿轮副作为应用实例,对该方法进行实际加工验证,结果表明:加工参数调整后,螺旋锥齿轮齿面加工误差降低了65%以上,实际测量的齿面绝对误差均不超过0.005 mm,能够满足工程实际需求,证明该方法能够有效提升齿面加工精度。该方法可为螺旋锥齿轮乃至其他复杂曲面零件加工提供一种加工误差补偿思路。 相似文献
9.
为了降低由于图像抖动引起的视频质量较低的问题,提出基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法.利用RANSAC构建了图像模型,以此为基础,实现对图像中抖动点的准确识别,将抖动点数据与模型进行匹配,计算对应点的补偿值,以此实现去抖动的目的.实验结果表明,其能够实现对视频图像中抖动的有效去除. 相似文献
10.
为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间. 相似文献