为实现更加精确的机器人机械臂操控,将现代控制理论和机械臂空间路径规划相结合对机械臂进行控制。首先构建了针对机械手臂关节变化的非线性定位方程,通过传统数值计算方法对运动方程进行求解,结果并不理想,误差不能够及时校正,容易产生误差累积问题,为此利用李雅普诺夫非线性大范围渐近稳定原理对定位方程进行求解。然后将脉宽调制(PWM)控制与自整定模糊PID控制相结合对机械臂进行控制。通过实验分析得知,算法的平均响应时间为1.014 s,定位准确率为94.57%,能够快速、精确实现机械臂的移动控制。

为实现卷积神经网络(CNN)对滚动轴承微弱故障位置的辨识,首先在保留整体信息的情况下,使用分段聚合近似(PAA)对轴承信号降维压缩;其次引入了格拉姆角场(GAF)将降维压缩后的轴承一维时间序列转换成了二维图像;然后引入批量归一化层、小批量法(minibatch)等方法设计卷积神经网络;最后将训练样本图像输入卷积神经网络进行训练和验证。结果表明,格拉姆和/差角场图均可有效识别滚动轴承不同零件的故障,格拉姆差角场在准确度上较格拉姆和角场高,更适合用于微弱故障的识别。

针对多机器人路径冲突问题,提出一种基于蚁群算法和冲突消除的路径优化方法。首先在构建栅格地图的前提下,构建多机器人运动的目标函数和约束条件,利用蚁群算法对目标函数进行求解,针对经典蚁群算法初始位置随机性强、“死锁”和迭代次数多的问题,分别提出路径指引函数、虚拟障碍标记以及加入阈值参数和权值参数,得到单个机器人的最优路径;其次提出多机器人移动冲突消除策略,解决路径冲突问题。试验结果表明,经改进的蚁群算法求解得到的路径和总耗时都最短,且不存在“死锁”问题;运用冲突消除策略,避免了多机器人移动中的路径冲突,解决了多机器人运动中的碰撞问题。

针对变频温度智能控制存在时滞性大、控温效果差等问题,提出基于蚁群算法的变频空调室温智能控制方法。根据送风量变化线性范围,构建变频风阀开度送风量模型,实现基础变频风量控制。计算蚁群自适应输入函数,减小温度智能控制误差。计算蚂蚁搜索路径时的转移概率,不断更新规则调整搜索路径,设计负责控制温度的压力无关型变频箱控制回路。采用可变论域伸缩因子,分析输入和输出变量之间逻辑关系,实现对温度智能调整。由实验结果可知,利用该方法,可控制室内温度最高为25℃,与理想contour图绘制结果一致,说明该方法能够有效控制变频空调温度,同时保证室内温度。

为了减小履带式爬壁机器人的质量,增强机器人的便携性,满足机器人在极限空间的作业要求,设计了磁吸单元。首先,对磁场理论计算模型进行了分析;其次,借鉴乙型磁路提出了以整个履带单元为整体分析对象的N-S交替排布的磁路型式;再次,借助ANSYS Workbench中的静磁模块对该磁路型式中的磁铁数量、磁铁排布方式等影响因素进行了分析;最后,针对隧道二衬台车养护机器人的要求设计了机器人样机,并进行了试验。试验结果表明,提出的磁路设计型式结构简单、吸附力大,能够有效减小机器人的尺寸和质量,满足面向极限作业空间的履带式爬壁机器人设计要求。

为提升羽毛球发球机发球速度的控制精准度,设计基于无线传感技术的羽毛球发球机速度自动控制系统。系统包括观测控制单元、视觉处理单元、关节FPGA控制器、执行机构、嵌入式处理器。各执行机构的位置与电流等运行信息、羽毛球轨迹信息和控制指令均采用无线传感技术传输,利用非均匀部署方案延长无线传感网络生存周期。利用模糊PID控制算法结合对转双轮理论发射模块控制羽毛球发球速度。仿真结果显示该系统可准确采集发球机的电动研究对象执行机构运行信息,准确控制发球速度和精度,响应时间较快,从而提升用户的使用感受。

针对风资源利用率评估值与风资源实际利用率拟合度低的问题,提出基于中微尺度嵌套技术的风资源利用率评估方法。采集中尺度3TIER数据源模拟风电场测风塔位置,在WINDSIM及WT软件中生成微尺度模型,采集空气密度、风速、气流速度等数据,计算风能密度、风动能、有效风能密度等评估指标数据,建立中微尺度嵌套模型;选择开发效率、能质效率、技术效率等评估指标,构成灰靶理论和理想模式序列,得到靶心度,匹配风资源利用率评估值,评估风资源利用率。实验结果表明,通过该方法获取的风资源指标数据与风资源实际指标数据误差小,风资源利用率评估值与风资源实际利用率拟合度高。

带电作业是输变电设备测试、检修、改造的重要手段,为了确保工人安全带电作业,以绝缘软梯的绝缘状态为研究对象,利用BP神经网络算法对其进行故障分类辨别。首先分析了各种传感器的优缺点;然后利用传感器对泄漏电流的信号数据进行采集,分析不同情况下泄漏电流的特性;最后建立基于BP神经网络算法的故障缺陷识别系统,将泄漏电流特性信号作为故障缺陷识别系统的输入、故障类型信号作为故障缺陷识别系统的输出,训练后的绝缘软梯缺陷识别系统识别准确率为96%。研究表明,绝缘软梯缺陷识别系统可以实现绝缘软梯的缺陷识别。

牵引供电安全监测数据中存在较多冗余数据,导致高速电气化铁路牵引供电安全智能监测效果较差。为此设计一种基于数据融合的高速电气化铁路牵引供电安全智能监测方法。首先,在数据监测过程中,对数据进行压缩处理。然后,根据设备的状态分类建立相应的监测指标,以评估牵引供电系统的可靠性和安全性。最后,采用D-S证据推理的数据融合方法,结合多个信任函数构建分配框架,实现了对监测数据的融合。实验结果表明,该方法在故障供电牵引网不可用时长监测、平均连续可用时长监测上都具有较高的监测准确性,且在铁路牵引供电安全在线监测上花费的时间较少,监测精度较高,有效提高了监测效果。

以某换流站换流阀冷却系统为研究对象,研究了冷却系统主循环模块的主循环泵启动、停止及运行过程中切泵的流量和压力动态特性。通过工程现场换流阀冷却系统模拟试验,分析了换流阀冷却系统的切泵逻辑,在额定进阀流量和额定进阀压力下,分析了主循环泵启停及不同工况下切泵的流量、压力动态特性。研究发现,在设计流量为786 m3/h、进阀压力为0.51 MPa下,主循环泵在启动与停止过程中,压力的建立与跌落远快于流量的建立与跌落,主循环泵的故障回切、工频切软启工况下流量和压力重新建立的稳定运行时间最长。研究结论有助于降低换流阀冷却系统试验的切泵次数及缩短出厂、现场调试时间。