检索结果-内蒙古大学图书馆

模具工业 2023年第10期49卷 9-19页

作者：刘守河易建业谢晖季华实验室广东佛山528200 大捷智能科技(广东)有限公司广东佛山528225

针对模具零件表面自动化抛光的工艺参数现场调试困难、抛光后模具零件表面质量不一致等问题,提出了基于改进BP算法的模具零件表面抛光质量预测模型。通过采集模具零件表面抛光试验样本参数,构建预测模型输入参数集,将混沌理论、动态权... 详细信息

针对模具零件表面自动化抛光的工艺参数现场调试困难、抛光后模具零件表面质量不一致等问题,提出了基于改进BP算法的模具零件表面抛光质量预测模型。通过采集模具零件表面抛光试验样本参数,构建预测模型输入参数集,将混沌理论、动态权重、动态学习因子和高斯变异策略引入粒子群优化算法(PSO),利用改进后的粒子群优化算法(IPSO)对BP算法中权值和阈值的更新策略进行优化,并构建了基于IPSO-BP算法的模具零件表面抛光质量预测模型,结合快速非支配排序遗传算法(NS-GA-II)建立多目标优化模型,实现对模具零件表面抛光质量的高精度预测以及抛光工艺参数的优化,对比5种常规预测模型,结果表明基于IPSO-BP算法的预测模型具有较高的预测精度。

关键词：模具零件抛光粒子群优化算法神经网络非支配排序遗传算法多目标优化表面粗糙度

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水泥粉磨过程电单耗与比表面积协同优化研究

水泥粉磨过程电单耗与比表面积协同优化研究

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作者：杨天琪燕山大学

学位级别：硕士

随着我国生态文明建设的不断推进，要求各行业向绿色低碳环保型企业转型，但由于水泥粉磨过程的智能化水平并不高，造成生产过程中电能消耗过多，水泥成品质量不稳定。造成以上结果的原因主要归为两点：一方面，由于水泥粉磨过程工况复... 详细信息

随着我国生态文明建设的不断推进，要求各行业向绿色低碳环保型企业转型，但由于水泥粉磨过程的智能化水平并不高，造成生产过程中电能消耗过多，水泥成品质量不稳定。造成以上结果的原因主要归为两点：一方面，由于水泥粉磨过程工况复杂多变且过程变量间具有耦合关系，很难通过机理分析对其建立准确的模型。另一方面，由于水泥粉磨过程中设备联系紧密，对设备的不合理调整会造成生产过程不稳定，导致资源浪费。为解决以上问题，本文开展水泥粉磨过程电单耗和比表面积协同优化研究，主要内容如下：　　(1)针对水泥粉磨过程机理复杂，难以建立准确的机理模型这一问题，本文采用数据驱动的方法实现生产指标的建模。考虑到电单耗和比表面积数据采集频率的时间尺度不同，分别应用时间卷积网络、时间卷积-双向门控循环单元建立电单耗和比表面积预测模型，并将其作为目标函数，同时以过程变量为决策变量，设备运行能力、水泥成品质量条件为约束条件，建立水泥粉磨过程多目标优化模型，为电单耗和比表面积的协同优化奠定基础。　　(2)针对设备调整不合理，无法保证生产过程稳定进行这一问题，本文提出了基于可变约束的非支配排序遗传算法。算法分为三个部分：首先，应用非支配排序遗传算法求得水泥粉磨过程优化模型的 Pareto 前沿;其次，设计最优解判别策略，通过波动系数与挑选过程获得决策变量设定值;最后，若不存在符合判别要求的解，将通过可变约束策略动态改变优化模型的约束条件，重启算法求解过程。通过本文提出算法求解模型，揭示了过程变量与生产指标间的演化规律，旨在实现生产指标协同优化的同时，确保生产过程的稳定进行。　　(3)应用实际生产过程中采集的数据进行如下实验：采用两种预测模型进行实验对比，证实电单耗和比表面积预测模型的准确性。应用所提算法求解优化模型，并将优化结果与历史数据进行对比，探究波动阈值与生产指标间的变化规律，说明提出算法可以实现生产指标的协同优化，并为实际生产提供参考;同时探究不同阈值下决策变量调整幅度的变化情况，对比特定阈值下本文提出算法与非支配排序遗传算法求得的决策变量波动系数和调整幅度，证实本文提出算法可以有效保证生产过程稳定进行。

关键词：水泥粉磨电单耗比表面积协同优化可变约束非支配排序遗传算法

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面向痉挛期患者的上肢康复机器人轨迹优化与跟踪研究

面向痉挛期患者的上肢康复机器人轨迹优化与跟踪研究

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作者：唐悦哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

上肢康复机器人用于脑卒中痉挛期患者功能康复训练,既能降低康复医师工作强度,又能提高患者康复效果。但在痉挛期患者进行康复训练时,由于患者肌张力不稳定易引起患肢与康复机器人间接触力突变进而可能导致患者痉挛,甚至对患肢造成伤害... 详细信息

上肢康复机器人用于脑卒中痉挛期患者功能康复训练,既能降低康复医师工作强度,又能提高患者康复效果。但在痉挛期患者进行康复训练时,由于患者肌张力不稳定易引起患肢与康复机器人间接触力突变进而可能导致患者痉挛,甚至对患肢造成伤害。为提高患者康复训练的安全性和舒适性,从上肢康复机器人结构、康复训练轨迹优化和轨迹跟踪方面开展研究,以满足痉挛期患者上肢康复训练的需求。主要研究工作如下: 首先,针对上肢康复机器人柔顺性不足的问题,提出一种基于鲍登线驱动的肩肘上肢康复机器人,以缓冲因关节与上肢康复机器人接触力变化带来的影响。根据关节所需驱动力,并结合患者与上肢康复机器人最大接触力,对关键零部件进行受力分析,保证上肢康复机器人结构满足刚度要求。通过上肢康复机器人运动学建模,然后对工作空间进行仿真研究,分析结果表明,该设计可以满足康复医学中对关节活动范围的要求。其次,为了提高康复轨迹平滑度及患者舒适度,添加复位修正参数对五次均匀B样条曲线末端轨迹进行修正,以消除轨迹的累计误差,并结合五次均匀B样条曲线的一、二和三阶导数约束来实现康复轨迹拟合,提高轨迹的平滑性。康复机器人在肘肩部的屈/伸运动中,由于关节速度连续变化,导致痉挛期患者的肌张力更容易出现抖动,迫使轨迹逐渐偏移。针对该问题,我们建立接触力-能量-冲击的多目标优化函数,并通过改进的非支配排序遗传算法-II(NSGA-II)优化该函数。该算法对整段康复轨迹进行编码排序,加速了轨迹优化速度,并引入反正弦函数来改善交叉和变异的概率,避免轨迹优化陷入局部最优解,确保优化后的轨迹使肩肘屈/伸运动更加平滑,从而提升患者康复训练的舒适性。最后,为了减少痉挛对康复轨迹精度的影响,以上肢康复机器人肩部屈/伸关节和肘部屈/伸关节为研究对象,提出基于RBF的自适应滑模控制算法,引入正切函数,以降低滑模控制中的抖振现象,从而减少痉挛期患者因痉挛引起的轨迹误差。此外,引入梯度下降函数加速RBF网络的收敛速度,进而加快对轨迹误差的响应速度。通过实验研究验证轨迹跟踪算法具备可行性。

关键词：上肢康复机器人关节轨迹优化非支配排序遗传算法 RBF神经网络滑模控制

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基于NSGA-Ⅱ优化的电动舵机自抗扰控制器改进设计

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船海工程 2022年第2期51卷 19-23页

作者：周毅李萌郑坤梁斌周斌中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司天津300452

针对自抗扰控制器参数调整困难、整定难度大的问题,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优化控制参数,改进NSGA-Ⅱ算法以适应改进的自抗扰控制算法;以船舶电动舵机系统作为被控对象,对比改变算法前后的数据表明,经NSGA-Ⅱ算法... 详细信息

针对自抗扰控制器参数调整困难、整定难度大的问题,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优化控制参数,改进NSGA-Ⅱ算法以适应改进的自抗扰控制算法;以船舶电动舵机系统作为被控对象,对比改变算法前后的数据表明,经NSGA-Ⅱ算法改进的自抗扰控制器可提升舵机系统的静态和动态性能。

关键词：非支配排序遗传算法自抗扰控制电动舵机参数优化

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一种基于迁移学习的ECAS在线控制方法、系统及控制终端

一种基于迁移学习的ECAS在线控制方法、系统及控制终端

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作者：张琳琳翟霄雁周在芳 250200 山东省济南市章丘市圣井唐王山路北潘王路西

本发明提供一种基于迁移学习的ECAS在线控制方法、系统及控制终端，属于汽车智能控制技术领域，建立PID控制器，获取控制数据；配置径向基神经网络控制模型，采用非支配排序遗传算法对径向基神经网络模型结构进行优化以及对参数进行调... 详细信息

标准号: CN117608217A

本发明提供一种基于迁移学习的ECAS在线控制方法、系统及控制终端，属于汽车智能控制技术领域，建立PID控制器，获取控制数据；配置径向基神经网络控制模型，采用非支配排序遗传算法对径向基神经网络模型结构进行优化以及对参数进行调整；基于迁移学习方法将优化后径向基神经网络模型结构和参数应用在线神经网络初始化阶段，并采用梯度下降算法对参数进行实时在线微调，实现ECAS系统的控制。本发明基于PID控制器对参数进行实时调整，适应车辆在不同工况下运行，满足运行及控制要求，提升控制精度和准度。

关键词：径向基神经网络模型结构非支配排序遗传算法迁移神经网络初始化控制技术领域参数应用控制模型控制数据控制要求控制终端汽车智能实时调整实时在线提升控制下降算法在线控制微调优化学习配置

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一种风光互补发电系统最优互补运行方法

一种风光互补发电系统最优互补运行方法

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作者：常玉华祁晓华康凯王瑞珍祁麟李建忠郭世明包玉柱霍佳宇胡宁波韩立洋李翊铭 010000 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区敕勒川大街绿地中央广场领海大厦B座1505、1506、1507房屋

一种风光互补发电系统最优互补运行方法，该方法包括以下步骤：获取数值天气预报数据；计算风力发电系统、光伏发电系统最大可发功率；构建以功率平衡、运行成本最小为目标函数，以风光发电运行条件和风光发电最大功率变化量为约束条件... 详细信息

标准号: CN117543543A

一种风光互补发电系统最优互补运行方法，该方法包括以下步骤：获取数值天气预报数据；计算风力发电系统、光伏发电系统最大可发功率；构建以功率平衡、运行成本最小为目标函数，以风光发电运行条件和风光发电最大功率变化量为约束条件的多目标优化模型；采用带精英策略的非支配排序遗传算法对模型进行优化求解。本发明综合功率平衡、运行成本指标建立多目标函数，实现风光互补发电系统的最优互补运行。

关键词：风光互补发电系统风光发电运行成本非支配排序遗传算法多目标优化模型风力发电系统光伏发电系统数值天气预报多目标函数功率平衡精英策略目标函数优化求解约束条件运行条件综合功率最大功率变化量构建平衡

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主干网络搜索方法、目标检测网络构建方法、装置、设备

主干网络搜索方法、目标检测网络构建方法、装置、设备

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作者：李家仕张海超夏鑫肖学锋 100190 北京市海淀区紫金数码园4号楼2层0207

本申请公开了一种主干网络搜索方法、目标检测网络构建方法、装置、设备，该方法包括：先根据预先构建的搜索空间，确定第一超网；再利用至少一个网络架构影响参数以及快速非支配排序遗传算法，从该第一超网中搜索目标主干网络，以使该... 详细信息

标准号: CN117975072A

本申请公开了一种主干网络搜索方法、目标检测网络构建方法、装置、设备，该方法包括：先根据预先构建的搜索空间，确定第一超网；再利用至少一个网络架构影响参数以及快速非支配排序遗传算法，从该第一超网中搜索目标主干网络，以使该目标主干网络能够在这些网络架构影响参数上呈现出比较好的状态，从而使得该目标主干网络能够实现在尽可能小的计算量下尽可能地提高网络性能的目的，进而使得该目标主干网络能够同时兼顾计算量和准确性这两方面的网络需求，如此使得利用该目标主干网络所构建的目标检测模型也能够同时兼顾计算量和准确性这两方面的网络需求，从而使得利用该目标主干网络所构建的目标检测模型能够同时兼顾这两方面的网络需求。

关键词：主干网络目标检测网络需求计算量构建网络架构影响参数非支配排序遗传算法搜索空间搜索目标网络构建网络性能再利用搜索申请

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基于多路pid温度控制器的温度控制方法及系统

基于多路pid温度控制器的温度控制方法及系统

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作者：聂祖寿 510000 广东省广州市高新技术产业开发区光谱西路3号研发厂房816房

本发明涉及自动控制技术领域，具体为基于多路pid温度控制器的温度控制方法及系统，包括以下步骤：利用无线传感网络在多组温度控制点上部署传感器节点，使用K‑均值聚类算法对传感器位置进行优化，实现无线传感网络并优化传感器位置，... 详细信息

标准号: CN117519365A

本发明涉及自动控制技术领域，具体为基于多路pid温度控制器的温度控制方法及系统，包括以下步骤：利用无线传感网络在多组温度控制点上部署传感器节点，使用K‑均值聚类算法对传感器位置进行优化，实现无线传感网络并优化传感器位置，获取实时温度数据。本发明中，无线传感网络结合K‑均值聚类，增强传感器位置的优化与数据实时准确性，利用循环神经网络与长短时记忆网络，实现未来温度预测与自动参数调整，模糊Petri网与模糊逻辑为系统处理不确定与复杂场景提供策略，非支配排序遗传算法确保策略的最优化，与云端的结合，带来远程监控与实时数据修正能力，增强系统扩展性与适应力，深度Q网络为自主优化与调整提供基础，提高系统效率与自主性。

关键词：无线传感网络传感器位置非支配排序遗传算法优化均值聚类算法实时温度数据循环神经网络自动控制技术模糊Petri网传感器节点实时准确性温度控制点系统扩展性优化传感器复杂场景记忆网络均值聚类模糊逻辑实时数据温度预测系统处理系统效率远程监控自动参数最优化自主性云端多路修正部署网络

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计及氢储能与需求响应的高速公路路域IES规划方法

计及氢储能与需求响应的高速公路路域IES规划方法

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作者：王元虎王亚军杨昌海高鹏飞张嘉林吕清泉沈渭程周强张旭军赵进国刘永成蒋明华孙亚璐张珍珍李津李丁 730030 甘肃省兰州市城关区南滨河东路743号

本发明提供了一种计及氢储能与需求响应的高速公路路域IES规划方法，包括：根据高速公路路域IES框架进行建模，得到高速公路路域IES模型，基于高速公路路域IES模型建立高速公路路域IES双层规划模型，基于非支配排序遗传算法及商业高效... 详细信息

标准号: CN118278700A

本发明提供了一种计及氢储能与需求响应的高速公路路域IES规划方法，包括：根据高速公路路域IES框架进行建模，得到高速公路路域IES模型，基于高速公路路域IES模型建立高速公路路域IES双层规划模型，基于非支配排序遗传算法及商业高效求解器Gurobi对高速公路路域IES双层规划模型进行求解。本发明提供的计及氢储能与需求响应的高速公路路域IES规划方法，能够实现高速公路路域IES的规划，在优化经济性与稳定性的同时能够保证负荷用户的舒适性。

关键词：路域高速公路规划模型需求响应储能非支配排序遗传算法规划求解器舒适性求解建模优化保证

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电力人工智能模型调用评价方法及系统

电力人工智能模型调用评价方法及系统

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作者：杜彦清张斌张春东王亮刘丕玉韩元凯魏来福张庆帅程伟勇俊岩邓养吾车兴辉王宇航胡存金 250000 山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东(ICT产业园内)电力智能机器人生产项目101

本发明属于人工智能平台技术领域，提供了一种电力人工智能模型调用评价方法及系统。其中，电力人工智能模型调用评价方法包括获取算法模型性能信息、调用信息及效果反馈信息，形成原始评价指标库；基于同时考虑算法模型速度及精度性能... 详细信息

标准号: CN117132169B

本发明属于人工智能平台技术领域，提供了一种电力人工智能模型调用评价方法及系统。其中，电力人工智能模型调用评价方法包括获取算法模型性能信息、调用信息及效果反馈信息，形成原始评价指标库；基于同时考虑算法模型速度及精度性能与评价指标参数的相关性模型，按照相关性从强到弱的顺序，从原始评价指标库中筛选出设定数量的评价指标参数，构建调用评价指标集合；利用非支配排序遗传算法确定出调用评价指标集合中的各个评价指标参数的最优权重组合，再加权求和，得到各个算法模型的评价值；筛选并推荐评价值最高的算法模型，解决了人工智能模型系统使用者体验性差的问题，提高了算法模型横向比较的准确性及人工智能模型系统使用者的体验性。

关键词：评价指标算法模型人工智能模型调用集合非支配排序遗传算法筛选人工智能调用信息横向比较平台技术效果反馈性能信息重组合求和构建加权优权

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