热连轧轧辊压扁半径显式算法研究

为了提高热连轧机组轧辊压扁半径的计算精度,提出了一种关于轧辊压扁半径的显式算法。与传统的Hitchcock计算方法相比,该算法省略了迭代运算,并且能够在热连轧过程中提高轧辊压扁半径自动控制模型的计算精度,同时提升轧辊压扁半径控制系统的响应速度。以500 mm带钢9机架热连轧轧制过程为例,计算轧辊压扁半径,计算精度最大可提高2.14%。     

基于分形插值的改进趋势面拟合法在地面沉降中的应用

针对区域地面沉降监测点数量有限、分布不均的情况,一般采用空间插值的手段建立表面拟合模型来解决。基于分形插值,采用随机选择迭代函数的思想对传统的趋势面拟合法作出改进,改进后拟合优度系数提高0.03,达到0.995,且改进前后的拟合结果符合显著性检验的要求。实验结果表明:改进前后趋势面拟合法拟合结果满足地面沉降监测的精度要求,改进后方法的拟合优度更高,对现实地面沉降量变化的描绘更加真实,可为沉降灾害评价工作提供更准确的依据。     

电石炉的建模与控制

由于电石冶炼过程存在较大的滞后性,当预判错误或操作延迟,容易出现电流波动,会影响生产效率,损害电石炉。基于采集的某厂电石炉的大量现场数据,利用极限学习算法建立该电石炉的系统模型。基于现场操作经验,利用模糊迭代学习控制设计针对该电石炉的电极控制策略。     

基于线特征及迭代最近点算法的地基建筑物点云自动配准方法

为克服迭代最近点(ICP)算法易陷入局部最优的缺陷，提出一种基于线特征及ICP算法的地基建筑物点云自动配准方法。首先，基于法向一致性进行建筑物点云平面分割；接着，采用alpha-shape算法进行点簇轮廓线提取，并拆分和拟合处理得到特征线段；然后，以线对作为配准基元，以线对夹角和距离作为相似性测度进行同名特征匹配，实现建筑物点云的粗配准；最后，以粗配准结果为初值，进一步采用ICP算法完成点云精确配准。利用两组部分重叠的建筑物点云进行配准实验，实验结果表明，采用由粗到精的配准方法能有效改善ICP算法对初值依赖的问题，实现具有部分重叠的建筑物点云的有效配准。     

机器人系统有限时间自适应迭代学习控制

研究任意初态下，机器人系统的有限时间自适应迭代学习控制方法。引入初始修正吸引子的概念，构造一个含有初始修正项的误差变量。针对定常机器人系统和时变机器人系统，采用Lyapunov-like方法，分别设计迭代学习控制器处理系统中不确定性。并且，采用未含/含限幅学习机制，保证闭环系统各变量的一致有界性和误差变量在整个作业区间一致收敛性。藉以实现跟踪误差在预先指定区间的完全跟踪。仿真结果验证所设计控制方法的有效性。     

珠三角机场群航班时刻优化研究

在降低航班延误的前提下,为了减少现有航班时刻表调整对航空公司运营造成的影响,建立了机场群航班时刻优化及动态排队模型,并设计了改进的迭代寻优算法,以珠三角机场群为例对模型算法进行了验证。研究结果表明:在不消除航班、飞机中转和旅客中转的情况下,珠三角机场群总航班调整量为615,最大调整量为33;并使广州白云机场和珠海金湾机场离港延误峰值分别降低20%和30%,深圳宝安机场进港峰值降低20%。因此,在能力扩张和运营效率提高不可行的机场,中短期内通过实施机场群航班时间表优化,可以缓解区域机场群的拥堵和延误问题。