基于LS-SVM的机器人逆运动学建模

提出了基于最小二乘支持向量机的机器人逆运动学建模方法，阐述了基本设计思想和具体算法过程，与RBF神经网络相比，最小二乘向量机的优点在于其训练过程遵循结构风险最小化原则，不易发生过学习现象。它通过解一组线性方程组得到全局唯一最优解。其拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定，通过对二自由度刚性机器人的仿真，结果验证了该方法的有效性和可行性。     

火电厂锅炉主汽温模糊免疫PID-Smith预估控制

针对火电厂锅炉主汽温控制对象的大纯滞后、模型不确定等特性，设计了模糊免疫PID—Smith预估控制系统，并进行了仿真研究。仿真结果表明所设计的控制系统比常规Smith预估控制系统具有较强鲁棒性，系统具有良好的适应能力，适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大纯滞后工业过程。     

基于模糊趋近律控制的全数字交流位置伺服系统

提出了用模糊规则对趋近律参数进行在线调整的模糊趋近律控制方法 ,并将该方法应用于全数字交流位置伺服系统。仿真结果表明 ,用这一方法设计的伺服系统 ,既具有良好的品质 ,又很好地削弱了抖动 ,系统调节时间为 0 .2 8s,定位误差为± 1个脉冲     

基于快速步进法的改进图像修复算法

基于水平集应用的快进修复算法可以简单、快速且有效地修复数字图像中的破损区域,但该方法的线性和局部特征导致其对边缘的保持能力不够,针对这一问题提出了改进方案.在快速步进法的边界行进中引入各向异性扩散,能更准确地保持等照度线的方向,避免彼此交叉.实验结果表明,改进后的算法能更好地保持等照度线的平滑及尖锐边缘,同时具有原算法运算速度快的优点.     

基于AGA的ADRC及其应用研究

提出了自适应遗传算法（AGA）选取与优化自抗扰控制器（ADRC）参数的方法，较好地解决了其过多参数难以调节的问题，采用一阶ADRC对连续搅拌反应釜（CSTR）系统进行控制，并用简化的一阶ADRC控制平面两连杆机械手水平方向的正弦运动，仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于时延Petri网与BSO的铝挤压线排产调度优化

针对工业生产中铝挤压生产线存在的工序繁杂、排产量大等导致的生产工期较长、效率低等问题,建立了铝挤压生产线的时延Petri网(timed Petri net,TdPN)模型并进行合理性分析;将头脑风暴优化算法(brain storm optimization,BSO)引入TdPN模型,提出了基于变迁序列个体编码解码方式的铝挤压排产调度问题优化调度算法。算法中采用模拟退火局部搜索机制改善BSO算法在后期的寻优性能,实现最小化批次完工时间的排产调度目标;仿真结果表明该方法能够缩短生产线排产工期提高生产效率,为工业生产排产调度问题提供了新的解决方法。     

一种新的基于粒子群优化的自标定位置视觉定位算法

针对动态自标定的问题,提出了一种改进的基于粒子群优化(PSO)的自标定位置视觉定位算法.首先对本质矩阵进行奇异值分解,依据3个奇异值的特性在线生成目标函数,在进行动态自标定的同时,完成视觉伺服.算法抛弃了Chesi G方法中对初值选取极为敏感的基于梯度下降的方法,采用PSO动态优化摄像机内参数.该方法的主要优点是在线优化时对摄像机参数初值并不敏感,并克服了Chesi G方法中要求摄像机内参数不可变的限制,只需离线给出5个内参数的粗略范围.另外算法不需要物体精确的3维模型,只需8个空间固定点的坐标信息.大量实验结果表明,该算法应用于基于位置的视觉定位时比基于梯度的方法运算速度更快,且鲁棒性更强.     

基于AIA优化LS-SVR的参数选取及在非线性系统辨识中的应用

研究了LS-SVR的参数对LS-SVR泛化性能的影响,在此基础上提出了基于自适应免疫优化算法和k-折交叉检验相结合的LS-SVR参数整定方法.并将其应用于两自由度机器人的逆运动学建模中,仿真结果表明了该方法的有效性.