基于互谱矩阵估计的泄漏源超声阵列定位技术研究

针对天然气站场微小泄漏源准确定位的难题,分析了基于时延估计的波达方向计算原理;提出了基于互谱矩阵的延迟估计方法;设计了三角形超声阵列泄漏检测系统,根据西气东输某压气站真实背景噪声下的模拟泄漏测试数据,对比分析了互相关、广义互相关和互谱矩阵3种算法的定位精度,结果表明,超声阵列泄漏检测系统在探测半径为20 m范围内时,基于互谱矩阵算法的泄漏源定向误差均值小于2°,2个超声阵列传感器空间交汇定位误差为0.61 m,显著优于互相关和广义互相关经典算法。系统抗干扰能力强,具有在正常生产工况下对2 mm口径微小泄漏准确定位的能力,研究成果为天然气站场泄漏点准确定位提供了一种切实可行的技术方案。     

基于互相关法的超声波高精度回波定位方法研究

为了解决传统的互相关算法没有自适应特性且运算量较大的问题,以提高超声波测距的精度,分析了不同距离下的超声波回波信号的强度和持续时间,并结合了换能器的振动特性和声波的衰减特性,提出了一种精确定位超声波回波位置的算法。首先,采用改进的互相关算法,确定了回波起始位置的范围,再进一步比较了回波信号各个周期的方差特性,最终得到了回波信号前沿的起始位置;通过模拟仿真验证了该定位算法在低信噪比环境下的适应性,通过实际的测量实验验证了该算法的测量精度。研究结果表明:在3 000 mm实测范围内,采用了该算法的超声波测距系统,其绝对误差1.3 mm,标准偏差≤0.097 mm,可满足大部分工业测量需求。     

基于麦克风阵列的声源定位系统

基于麦克风阵列的声源定位技术有着很好的安全性和隐蔽性,在军事领域和民用领域有着广泛的应用。主要研究了几种常用的基于麦克风阵列的时延估计定位算法,仿真分析了他们各自的特性,并最终通过实验验证了PATH-GCC广义互相关算法的可行性。     

双马赫-曾德尔型干涉仪定位技术研究

在干涉型分布式光学振动传感系统中,双马赫-曾德尔技术具有较高的定位精度和较低的成本,更受关注。现搭建了双马赫-曾德尔分布式光纤传感系统,并对其进行了定位实验,阐述了检测系统的组成和原理。对基于互相关算法的定位性能进行研究,测试了其单点定位和多点定位功能,指出其定位局限性。另外重点分析了影响该系统定位稳定性的因素,提出一种数据处理算法,以提高其定位稳定性。实验结果表明,经过该算法数据处理之后,系统定位稳定性和可靠性得到极大提高。     

基于线阵CCD高速目标信号提取

根据信号检测与提取的理论,结合所采集到的实弹弹丸图像信息,提出了一种利用互相关图像法提取目标信号的改进算法。实验表明,互相关图像法对于高速目标信号的提取有大幅的提升,使得相关算法有更广泛的应用范围。     

基于广义互功率谱的温度检测方法

声温法是基于声波与CT技术相结合的非接触测温法,声波信号飞渡时间的精确测量是温度场检测的关键环节,在低信噪比、复杂混响的背景环境下,传统相关算法无法准确计算出声信号的时延。采用广义互功率谱相位分析算法来克服背景环境中乘积性干扰和卷积性干扰,通过对采样信号进行白化处理,并随信噪比的变化调整互功率谱的权值,来提高时延估计算法的抗噪声与抗混响能力。理论推导和实验结果分析证明,与传统相关函数分析算法和互功率谱相位时延算法进行比较,新互谱算法能有效克服噪声和混响干扰,锐化峰值,准确估计出声信号的时延。     

微流体机械全流场数字粒子图像测速技术

提出了一种针对MEMS技术制造的微流体机械全流场数字粒子图像测速技术,通过添加荧光显微装置,改进照明光源以及示踪粒子的选型等解决微观检测的关键问题。针对微流体特征尺度小、精度要求高的特点,讨论了基于互相关原理的速度矢量识别算法。并就微流体检测中引起主要误差的示踪粒子布朗运动效应提出了全体平均图像处理方法。     

基于TDOA多声源定位的虚假声源消除方法

基于到达时差(time difference of arrival,简称TDOA)的多声源定位方法难以将麦克风获得的TDOA值与真实声源进行有效的关联。针对此问题,提出了一种基于TDOA的多声源空间定位方法。利用互相关算法估计声源的TDOA值,并基于Chan算法求解多目标声源的空间位置。为消除虚假声源,将阵列麦克风分为定位和校验两组子阵列,并构建阵列分组定位校验模型。定位麦克风用于所有可能声源的定位。校验麦克风用于虚假声源的消除,并获得多声源的初始位置。根据初始真实声源位置,构建全阵列TDOA序列校验模型,并获得最终真实声源位置。搭建了仿真及实验平台,对提出的方法进行验证。仿真及实验结果表明,提出的方法有效地消除了基于TDOA多声源定位的虚假声源,并能充分利用阵列麦克风数量来提升多声源定位精度。     

新自适应阈值的小波滤波在被动声源定位中应用

在被动声源定位研究领域,广义互相关法是应为最为广泛的一种定位方法。而基于小波滤波的广义互相关法克服了传统广义互相关法需要信号和噪声先验知识的局限性;很好地提高了相关噪声条件下的非平稳信号的定位精度。针对小波阈值滤波提出一种新的自适应阈值以获得更好的去噪效果,提高基于广义互相关法的声源定位精度。最后,仿真比较了几种自适应阈值去噪效果以说明提出的自适应阈值的优越性,并进行定位实验验证基于新自适应阈值小波滤波的被动声源定位精度得到极大改善。     

基于MATLAB的PIV软件(MPIV)的开发与应用

研究一种基于MATLAB的PIV软件MPIV，可处理各种粒子密度的PIV图像。选用两种有代表性的算法，分别是对应于高粒子密度图像的基于快速傅立叶变换的互相关法，以及对应于低粒子密度图像的二值化图像相关法，以旋转流场为例，通过计算机模拟粒子图像，检验软件的可行性。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。     

求解作业车间调度问题的离散海洋捕食者算法

为把海洋捕食者算法应用于作业车间调度问题,提出了离散海洋捕食者算法。首先,对原算法的连续位置向量进行了离散转换。其次,使用对立学习方法增加初始种群的多样性;采用圆形混沌映射函数来提高算法的收敛速度;改进自适应步长策略从而更好地平衡勘探和开发。最后,通过对典型调度基准算例的测试,并同其他算法进行对比,验证了离散海洋捕食者算法在求解作业车间调度问题时的有效性及更优良的算法特性。     

Extended Dyna-Q Algorithm for Path Planning of Mobile Robots

This paper presents an extended Dyna-Q algorithm to improve efficiency of the standard Dyna-Q algorithm.In the first episodes of the standard Dyna-Q algorithm,the agent travels blindly to find a goal position.To overcome this weakness,our approach is to use a maximum likelihood model of all state-action pairs to choose actions and update Q-values in the first few episodes.Our algorithm is compared with one-step Q-learning algorithm and the standard Dyna-Q algorithm for the path planning problem in maze environments.Experimental results show that the proposed algorithm is more efficient than the one-step Q-learning algorithm as well as the standard Dyna-Q algorithm,especially in the large environment of states.     

基于海明距离的阴性选择算法的改进

阴性选择算法是人工免疫系统的核心算法之一,有效检测器数量与"黑洞"数量是采用阴性选择算法的系统所必须关注的两个要素.在分析连续r位匹配规则与海明距离匹配规则的基础上,提出了一种基于海明距离的阈值自适应阴性选择算法.相对于传统的连续r位匹配算法,该算法具有检测器数目小,"黑洞"空间小的优点.实验结果表明,新算法大幅降低了有效检测器的数量,并通过阈值的自适应性有效地降低了"黑洞"数量.     

电磁层析成像图像重建中的修正共轭梯度算法

通过研究共轭梯度算法,推导出适用于电磁层析成像的修正共轭梯度算法,该方法提高了收敛速度,改善了电磁层析成像重建图像的质量。首先以共轭搜索方向充分下降为充分条件,理论推导出修正共轭梯度算法。然后从相对图像误差、相关系数和收敛曲线几个方面出发,评价了Landweber迭代法、单步Tikhonov正则化方法、共轭梯度法和修正共轭梯度法在电磁层析成像图像重建中的结果,得出结论:修正共轭梯度方法的相对图像误差最小,重建图像和原图像的相关系数最高,收敛情况优于共轭梯度算法。     

面向Job Shop调度的算法融合方法研究

提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。     

案例初始化遗传算法在大学课程表问题上研究

本文对于大学课程表问题提出了一种具有一定创新性的算法.该算法结合了遗传算法和基于案例推理两种截然不同的技术,它尝试使用基于案例推理的技术来加强遗传算法,使其具有一定的学习先前经验的能力,从而使遗传算法可以更快的收敛,获得更好的性能.     

装配序列规划问题求解的一种混合算法

基于蚂蚁算法和的遗传算法特点,给出了一种解决装配序列规划问题的遗传和蚂蚁混合算法.混合算法中利用蚂蚁的每一次周游,快速生成问题的一组可行解,用遗传算法对得到的可行解进行快速优化,并根据优化解的质量,生成路径上的信息素分布,以加速蚂蚁最优路径上信息素的积累,从而引导蚂蚁更快地搜索到问题的最优解.实验结果表明,混合算法在装配序列规划问题求解上具有更好的性能.     

基于剩余率求解非标准作业车间调度问题逆序算法

为了克服现有效率算法、遗传算法和逆序算法等求解非标准作业车间调度问题时存在的不足 ,提出了一种新的逆序算法。将非标准作业车间调度问题进行数学描述 ,给出目标函数 ,针对非标准作业车间调度问题的复杂性 ,构造了一种基于剩余率函数的逆序调度算法 ,以确定出最佳的开工日期。与其他算法相比 ,该算法的复杂性更小 ,调度结果更优     

银行家算法在柔性制造系统中的改进和应用

提出了一种应用于柔性制造系统中的避免死锁的算法。该算法是对银行家算法的改进。银行家算法适用于操作系统，而操作系统与柔性制造系统之间存在差异，为使该算法适用于柔性制造系统，必须对其进行改进。通过研究操作系统中的进程与制造系统中的加工任务之间的差别，对算法进行改进。对制造系统采用形式化的建模方法，将建立的模型转换成适合进行模型检查的形式。运用SPIN来对此算法进行仿真，并验证此算法模型的正确性。