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基于遗传算法的工业机器人时间最优轨迹规划及仿真研究被引量：12: 2014年; 为了使工业机器人的末端执行器在任给路径下运行时间最短,在考虑机器人各关节速度、加速度、加加速度和力矩约束的情况下,以PUMA560为例,对工业机器人轨迹进行时间最优规划;在Matlab平台上,对该轨迹规划优化算法进行仿真,仿真结果表明机器人各关节时间最优轨迹规划比未处理的轨迹规划时间明显缩小6.999 4s,6.651 0s,6.351 2s,各个关节的轨迹曲线平滑,从而验证了该算法的有效性。; 郭清达万传恒史步海; 关键词：遗传算法 MATLAB仿真

基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量被引量：40: 2014年; 针对磨机筒体振动和振声信号组成复杂难以解释、蕴含信息存在冗余性和互补性、与磨机负荷参数映射关系难以描述等问题,提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)技术和选择性集成学习算法分析筒体振动与振声信号组成,建立磨机负荷参数软测量模型的新方法.首先从机理上定性分析了筒体振动及振声信号组成的复杂性;然后采用EMD技术将原始信号自适应分解为具有不同时间尺度的系列组成成分,即本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF);接着在频域内基于互信息(Mutual information,MI)方法分析并选择IMF频谱特征;最后采用基于核偏最小二乘(Kernel partial least square,KPLS)建模方法、分支定界优化算法的选择性集成学习方法建立磨机负荷参数软测量模型,实现了多源多尺度频谱特征的选择性信息融合.基于实验球磨机的实际运行数据仿真验证了该方法的有效性.; 汤健柴天佑丛秋梅苑明哲赵立杰刘卓余文; 关键词：经验模态分解

基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模: 选择表征建模对象特性漂移的新样本对软测量模型进行自适应更新能够降低模型复杂度和运行消耗、提高模型可解释性和预测精度。针对新样本近似线性依靠程度(ALD)和预测误差(PE)等指标只能片面反映建模对象的漂移程度,领域专家结合...; 汤健柴天佑刘卓余文; 关键词：模糊推理; 文献传递

基于最优控制方法的生物柴油酯交换过程的温度优化被引量：2: 2013年; 针对生物柴油酯交换间歇过程的工艺,提出了一种以固定反应时间内生物柴油产品浓度最大为目标,以非线性微分方程组和控制变量有界为约束条件的最优控制方案.建立了生物柴油的最优控制模型,基于最大值原理获得了原最优控制问题的伴随方程以及目标函数的梯度.给出了求解该最优控制问题的一种基于梯度的数值方法,并通过仿真研究表明了算法的可行性和有效性.; 史洪岩苑明哲黄明忠王天然; 关键词：生物柴油最优控制

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国家自然科学基金(61004051)