摘要：针对冶金自备电厂燃料热值、压力和负荷多变的复杂工况与发电机组燃烧、汽机系统存在的大滞后、扰动大、多变量问题,首先通过改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)辨识得到以汽轮机调节阀开度与燃料量为控制量、有功功率与主蒸汽压力为被控量的单元机组数学模型;其次,设计多变量动态矩阵控制策略,构建机炉协调控制器,通过在线预测、反馈校正实现对系统进行滚动优化,并转换为内模控制结构分析其动态特性;最后,得到基于多变量动态矩阵控制(multivariable dynamic matrix control,MDMC)的燃气发电机组机炉协调控制策略。研究结果表明:相较于常规PSO,IPSO输出曲线拟合效果具有更高的准确性;与模型预测控制、广义预测控制、比例积分微分控制相比,MDMC具有更好的抗干扰性和动态性能,系统在受到干扰时调节时间最短为112 s,超调量仅为1.81%。应用机炉协调控制系统后,有功功率与主蒸汽压力标准偏差分别降低48.03%和33.33%,在满足现场设计要求的同时更有利于工业生产。

摘要：车辆自动驾驶过程中不仅需要完成运动规划,实现行人识别,还需实现更高精度的多目标追踪。针对车辆自动驾驶行人识别响应速度慢、目标追踪精度差的问题,提出一种融合多传感器的行人识别和多目标追踪算法。采用Lattice算法进行路径规划,通过损失函数与碰撞检测得到最佳驾驶轨迹,将传感器检测到的障碍物位置转换到全局坐标系中,在全局栅格地图中以高斯分布绘制在地图中,通过阈值初定可视行人。并基于检测跟踪策略设计多目标追踪遮挡处理算法,实现自动驾驶车辆中被遮挡目标的运动估计。对多目标跟踪挑战数据集的定量、定性和消融研究,验证了该算法的有效性。实验结果表明,该算法能够准确估计遮挡过程中的目标运动,生成完整、高质量的运动轨迹。

摘要：针对燃煤发电机组燃烧系统的大时滞和参数时变等复杂动态特性,以及主蒸汽压力和炉膛负压间的强耦合关系,提出一种改进多变量解耦模型预测控制(Improved multivariable decoupling model predictive control,IMDMPC)。根据机组历史运行数据,利用蜻蜓算法优化偏最小二乘法,构建以主蒸汽压力和炉膛负压为被控量、燃煤量和引风量为控制量的多变量耦合数学模型,运用多变量动态解耦算法对其进行解耦,设计多变量模型预测控制器,按照设定目标函数得到当前时刻控制量,同时实时采集系统输出值对控制器进行反馈校正。仿真实验结果表明:改进多变量解耦模型预测控制与模糊自适应PID控制和未解耦模型预测控制相比,主蒸汽压力和炉膛负压的超调量分别减少20.3%和8.6%,调节时间分别缩短2.6和29.55 s,具有更好的控制精度和鲁棒性。现场应用结果表明:改进多变量解耦模型预测控制策略能够使主蒸汽压力和炉膛负压分别稳定控制在±0.24 MPa和±0.27 Pa,提高了系统的稳定性且波动幅度明显减小,符合工业现场生产要求。

摘要：梳理了室内微生物气溶胶的来源、研究方法和影响因素,总结了室内微生物气溶胶的时空分布特征,综述了物理环境、建筑空间、通风状况对微生物气溶胶扩散的影响及其在小尺度和大尺度空间扩散机制的差异。针对研究现状,提出了进一步分析微生物的繁衍代谢特性、受环境影响的差异性,多重影响因子对微生物气溶胶分布和扩散的协同作用及二者之间的关联性等研究展望。

摘要：针对受外部干扰和输入饱和的无向拓扑多航天器系统的姿态协同控制问题,提出了一种基于预定时间的分布式姿态协同跟踪算法。首先,设计了一种分布式预定时间滑模观测器,分别用于每个跟随航天器在预定时间内对领导者姿态和角速度信息的估计。其次,利用分布式观测器和滑模技术,提出了一种考虑执行机构饱和的分布式预定时间姿态协同跟踪控制器。所提出的控制方案是非奇异的,能够实现在约束条件下的多航天器的全局预定时间姿态协同跟踪控制。然后,利用李亚普诺夫稳定性理论对该系统进行了稳定性分析。最后,仿真结果验证了所提控制方案的有效性,且具有较快的收敛速度和较高的控制精度。

摘要：水管和气管等管道的接拆管作业是煤矿现场施工的必备环节,随着人们对安装质量、施工效率和安全性的要求越来越高,传统的人工作业难以满足施工要求。为此,本文基于人工操纵的液压机械臂开展运动性能分析及自动搬运控制研究并实现接拆管过程中的机器人自动搬运作业。首先,采用Denavit−Hartenbery(D−H)法建立了机器人的连杆坐标系,分析了机器人操作空间和关节空间的正逆运动学,并使用几何法建立了机器人关节空间和驱动空间的映射关系,给出了机器人的速度雅可比分析。然后基于上述分析结果,采用蒙特卡罗法在Matlab中绘制出了机器人在实际作业场景中常用姿态下的工作空间图像。为了验证所建立数学模型的正确性和提高样机实验的安全性,使用Matlab对所建立的数学模型编写程序,并对机械臂进行路径和轨迹规划设计,在SolidWorks Motion软件中对机器人的机构模型进行仿真分析;Matlab和SolidWorks Motion软件仿真结果一致,验证了机器人运动学模型和轨迹规划算法的正确性,且机器人机构运动仿真过程连续平滑。最后,搭建了机器人接拆管样机系统实验平台,并进行了架管自动搬运实验。实验结果表明:该机器人能够实现接拆管过程中自动搬运作业;搬运作业周期为12 s,与传统人工作业相比提高了作业效率;自动搬运过程连续平滑,解决了人工操作中反复调整机械臂引起的抖动问题。

摘要：城市青年群体的身心压力已成为城市发展中亟待解决的难题。本文根据压力恢复性理论与相关研究,归纳并总结出自然草坡型、人工护栏型、人工亲水型以及混合型等4种水岸空间类型。并应用虚拟现实技术构建VR场景,开展“VR视觉—生理反馈”交互实验,采集30位被试者的即时皮肤电(EDA,Electrodermal Activity)反馈数据并进行分析,揭示了不同水岸空间构成特征对压力恢复性的影响差异,以期有效提升城市水岸空间规划建设的实践深度与应用效率。

摘要：野外蝙蝠检测对于生态保护和科学研究具有重要意义。针对计算资源有限和复杂野外环境带来的挑战,提出了一种轻量型蝙蝠检测模型(LiteDETR-Bat),旨在实现高效的实时检测。首先为了解决特征映射冗余问题,引入重参数卷积高效层聚合网络(RCELAN)替换传统的ResNet主干网络,采用多分支特征聚合机制,有效降低了计算复杂度和参数量。其次设计了动态采样多尺度特征融合(DS-MFF),该结构集成空洞卷积和动态采样算子,通过扩大感受野并自适应调整采样位置,优化多尺度特征融合,提升多样化特征处理时模型的灵活性和鲁棒性。最后在安徽省野外环境下采集了一个涵盖多种光照条件、视角变化及蝙蝠形态变化的蝙蝠数据集,并进行了模型性能等相关实验。实验结果表明,该LiteDETR-Bat模型不仅能够使参数量降低了46.5%,mAP达到97.2%,同时在准确性和实时性上相比于YOLO系列算法均取得了一定地提升。LiteDETR-Bat模型为野外蝙蝠的监测与保护工作提供了有力的技术支持,展现了其在生态监测和生物多样性保护中的应用潜力。

摘要：针对传统柔性作业车间调度问题,将机器动态预维护与绿色调度进行联合优化,以最小化最大完工时间、总碳排放量、总成本为优化目标建立集成优化模型。提出了一种改进的NSGA-I算法用于求解该模型,采用基于工序、机器和预维护的三层编码方式,设计了考虑工序分配、机器选择以及机器预维护策略的同步解码方案;改进了精英保留策略,设计了随着代数变化的自适应交又变异函数以及基于邻域搜索的变异算子。实验验证了改进算法在求解不同规模调度问题的有效性,所提的动态预维护策略较其他维护策略能更有效地求解预维护与柔性作业车间绿色调度协同优化问题。

摘要：针对直流到直流(direct-current to direct-current,DC-DC)变换器在负载切换时,传统的控制策略无法取得良好的动态性能问题,提出一种模型补偿自抗扰控制方法,将其应用于DC-DC变换器系统。通过建立BUCK型DC-DC变换器控制系统模型,提出电压外环及电流内环线性自抗扰,并在此基础上对电压外环设计基于扰动补偿的模型自抗扰控制策略。对DC-DC变换器模型自抗扰控制系统进行模拟仿真,仿真结果表明:所提出的数学模型补偿自抗扰方式在电压追踪性能和鲁棒性方面更具优势。