摘要：在矿石分选过程中,悬浮液的密度决定了分选效果。本研究针对重介质分选钨矿石过程中悬浮液密度与介质桶液位二者存在非线性的时变特征,基于模糊PID(即比例Proportion、积分Integral、微分Differential)控制设计了悬浮液液位与密度耦合控制算法,用于控制分流箱和补水阀,并开展了选矿实验,实现了对重介质悬浮液密度和介质桶液位的在线实时控制。结果表明,与传统PID控制相比,模糊PID控制具有响应快、无超调、准确率高、节约成本等优点,可满足重介质选矿过程中的控制要求和工业需要。

摘要：永磁材料受制于其粉末冶金制备工艺,暂不能实现连续磁轨的生产。现有永磁磁轨多采用永磁体依次排列的单层结构,然而相邻永磁体之间存在较大的磁排斥力,不利于永磁体的紧密排列,并严重威胁到永磁磁轨的稳定性和安全性。模块化复合永磁磁轨采用“两层永磁体+一层铁质底板”的复合结构,模块可以通过公端和母端的设计轻松实现组装和拆卸,并优化其上方磁场强度沿轴向的均匀分布,有利于磁浮列车的平稳行驶。通过对复合永磁磁轨模块上六个典型位置永磁体的受力分析,揭示了静摩擦力平衡磁轨内力以增强磁轨稳定性的作用机理和条件,并对模块化复合永磁磁轨的应用提出了优化方案。

摘要：在磁浮管轨运输系统中,采用悬浮电磁铁与直线感应电机(linear induction motor,LIM)同平面安装方案,可有效减小盾构面积,降低建设成本;同时,LIM法向力能够提供辅助悬浮力,提高系统综合能效。围绕牵引力与法向力协同优化中建模求解误差大、优化复杂等问题,提出一种基于响应面法的一体化LIM优化设计方法。首先,确立牵引力及法向力设计目标,完成电机初始设计。其次,结合Box-Behnken试验设计法和方差分析法,分析电机参数对牵引力和法向力的影响规律,确定敏感参数集。再次,利用响应面法建立关于敏感参数的二阶代理模型,并通过了模型拟合度检验。在加工精度与电机饱和等约束下,通过二代非支配排序遗传算法对代理模型进行多目标寻优。最后,利用Maxwell软件对优化前后的电机进行时步有限元仿真。结果表明,在工频、额定电流15 A的工况下,初始电机的牵引力和法向力分别为305.9和-60.5 N,优化后为309.4和-309.3 N,优化后性能指标显著提升,设计误差分别为3.13%和3.10%,表明了协同优化设计方法切实有效。

摘要：针对四旋翼无人机姿态自抗扰控制(ADRC)系统应对复杂干扰时,基于传统fal函数设计的扩张状态观测器(ESO)抗扰动能力不足、易产生抖振的问题,提出一种改进型ADRC并用于四旋翼姿态控制。基于正弦函数构建一种新型光滑非线性xfal函数以改进ESO,利用Lyapunov函数对改进ESO的稳定性进行证明。通过仿真平台,与其他ADRC进行比较。实验结果表明:改进型ADRC和标准ADRC相比,当四旋翼无人机不受干扰时,在其抖振区间内,俯仰角均方误差降低了约38.7%;当四旋翼无人机分别受到连续干扰、突发干扰、复杂干扰时,在各自计算区间内,俯仰角均方误差分别降低了约78.4%、80.2%、83.3%。因此,改进型ADRC在有效减小抖振的同时,还具备优良的抗干扰能力。

摘要：眼底视网膜血管的检测与分析对许多眼科疾病的诊断具有重要意义.为了更精确、健全地提取视网膜血管的特征信息,提出一种融合多标签损失与双注意力的U型网络模型.首先在编码部分通过空间金字塔池化提供多尺度输入,在U型网络内部融入双注意残差块提升网络对特征信息的提取能力;其次,在网络底部嵌入特征相似模块以捕获特征之间的远程依赖关系,为了有效地抑制眼底图像中的噪声影响和捕获血管多尺度信息,在跳连部分分别引入双路径注意门机制与稠密的空洞空间金字塔池化模块;最后,在解码部分设置侧输出层生成与层级对应的局部预测图像,并配合多标签Dice损失函数进行训练.在DRIVE,STARE和CHASE_DB1数据集上进行实验,灵敏度分别为80.54%,83.97%和82.40%,受试者曲线下的面积(AUC)分别为98.07%,98.50%和98.36%.

摘要：针对目前变压器优化设计周期长、效率低与制造成本高等问题,采用了一种改进的遗传算法(IGA,improved genetic algorithm)—混沌自适应遗传算法(CAGA,chaotic adaptive genetic algorithm)对变压器的参数进行优化。该算法结合了混沌遗传算法(CGA,chaos genetic algorithm)与自适应遗传算法(AGA,adaptive genetic algorithm)各自的优点,将混沌序列、自适应遗传算子与精英策略引入传统遗传算法(SGA,simple genetic algorithms)中,有效地解决了SGA中种群多样性不足与易陷入局部最优问题。以SCLBH15-315/10三相非晶合金干式变压器(非晶干变)为优化设计对象,将变压器主材成本作为优化目标函数,分别采用SGA与IGA(CGA、AGA、CAGA)对非晶干变进行优化设计。实例优化数据分析表明,与原始设计方案相比,SGA与IGA能有效降低非晶干变主材成本并改善其损耗性能。在SGA与IGA中,CAGA优化效果最佳,寻优空间大、速度快,且收敛性强;与原始设计方案相比,CAGA能使非晶干变的主材重量下降11.55%,成本节约12.62%。

摘要：针对复杂场景下口罩佩戴检测算法存在小目标检测精度低和漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOV5s的口罩佩戴检测模型。融合倒置自适应注意力模块IAAM(inverted adaptive attention module),缓解连续下采样导致的信息丢失问题,同时增强网络的特征融合能力;为了平衡多尺度检测层接收到的有效信息量,设计了通道特征分组模块CFGM(channel feature grouping module),提高了小目标检测精度;结合实际场景中的数据特征,使用EIoU Loss损失函数并取消数据增强中的色彩空间变换。实验结果表明,改进后的模型在检测精度、推理速度和小目标检测能力等方面均有提升,能够完成复杂场景下实时口罩佩戴检测任务。

摘要：为了解决STM(steppermotor)镜头中步进电机低频对焦慢、高频失步跑焦的问题,通过分析对焦过程中电机的加减速动作,结合步进电机加减速曲线,设计了一种适用于STM镜头驱动的步进电机开环控制算法。算法根据步进电机速度在单位控制周期内不变,把步进电机位置控制问题转换为单位控制周期内脉冲输出问题,实现了速度控制与位置控制的巧妙结合。设计并搭建了STM镜头对焦电机控制电路,工程实验结果表明:该算法提高了步进电机开环控制的精度,有效地减小了由于步进电机过冲和失步带来的跑焦问题。

摘要：磁悬浮是集众多学科为一体的高新技术,具有无摩擦、清洁环保和安全可靠等优点。而悬浮控制作为磁悬浮技术的核心引起了人们的关注。以单点磁悬浮球作为研究对象,由于磁悬浮球系统具有高度非线性、随机不确定性和时滞性等特点,采用其他传统控制算法往往会引起系统超调量过大和响应速度过慢等问题。针对此类问题,提出一种不依赖于精确数学模型的自适应径向基函数(A-RBF)控制算法,以此实现磁悬浮球的稳定悬浮和获取系统满意的动态性能。首先建立磁悬浮球的非线性数学模型;其次通过非线性坐标变换得到磁悬浮球的线性数学映射模型;然后设计出A-RBF算法中相应的控制律和自适应律,并利用Lyapunov函数验证该算法的稳定性;最后通过不同的评判指标进行SMC和A-RBF算法的比较验证。仿真结果表明:由于A-RBF算法未忽略磁悬浮球系统中的高阶项,因此它不仅具有较快的响应速度和较小的超调量等优点,而且还具有适应系统参数变化范围大的能力。当依次输入正弦和方波信号作为输入时,A-RBF算法的跟踪效果最佳,其次为SMC。实验结果表明:当外部扰动存在时,A-RBF算法不仅实现了磁悬浮球的稳定悬浮,而且其误差仅在0.2 mm之内,并且在正弦跟随下的误差仅在0.15 mm之内,再次证明了A-RBF算法具有良好的适用性。

摘要：为精确预测出具有非线性、非平稳的PM2.5时序数据,提出基于PSO-VMD-LSTM的组合模型。融合机器学习优化算法和深度学习技术,其中利用以包络熵为适应度函数的PSO机器学习算法对VMD分解过程中的惩罚因子和模态个数进行迭代寻优,基于分解处理后的数据进行LSTM深度学习模型预测。构建两种经典分解组合模型作为对照,结果表明,在相同迭代次数情况下,时序分解处理后的LSTM预测比未分解时的预测精度和效果都有明显改善;与经典分解组合模型相比,该模型在准确度和评估指标上均取得最佳预测效果,在PM2.5浓度预测上具有一定普适性。