基于SVM的煤与瓦斯突出预测模型及应用

为有效预测矿井内煤与瓦斯突出的危险程度,对其影响因素做了分析与探讨,分别构建了基于粒子群优化算法以及遗传算法支持向量机的煤与瓦斯突出预测模型,并且通过实例对两种模型预测的准确性进行了验证。分别利用单项以及综合指标、BP神经网络以及PSO-SVM模型、GA-SVM模型,对寺河煤矿二号井的突出区域进行预测比较。结果表明,PSO-SVM的预测模型不仅可以在小样本数据中预测出煤与瓦斯突出程度的大小,而且综合预测结果更加精确,其在解决矿井内煤与瓦斯突出的小样本数据中显示出更加强大、通用的性能。     

基于OV7620的图像采集系统研究

文章介绍了一种基于ov7620摄像头的图像采集系统,用于不同颜色的物料分拣,图像采集系统采用飞思卡尔公司的32位MK60DN512ZVLL10作为主控芯片,采用双数组交替存储算法,并且分别介绍了场中断服务程序算法以及行中断服务程序算法。     

典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引。从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣。比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现。最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望。     

卫星激光通信粗跟踪系统复合控制策略

针对卫星激光通信粗跟踪系统的跟踪稳定精度指标要求高的特点,建立了基于永磁同步电机直接驱动的粗跟踪系统模型并进行了跟踪稳定误差分析。在采用传统PID控制策略存在跟踪误差较大、动态性能较差等不足的基础上,提出了一种基于粗跟踪系统的改进型前馈复合控制策略。从理论上分析了前馈复合控制策略提高了粗跟踪系统的动态性能,为降低跟踪稳定误差提供了改善方案。地面实验验证结果表明,与传统控制策略相比,改进型复合控制策略极大地降低了系统的动态跟踪误差,动态跟踪误差由606μrad降低至13μrad(1δ)。进一步的在轨实验也验证了改进型复合控制策略的合理性和先进性,总体指标满足了卫星激光通信终端的极高精度要求。本文所提出的控制策略对其他高性能跟踪伺服系统设计也具有较大的借鉴意义。     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

基于FOA的变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。