运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补 被引量：1

1

作者 杨博涵 邢燕好 +2 位作者 张佳 张华良 张建鹏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期331-341,共11页

为满足工业机器人高精度复杂曲线运动的需求,本文提出运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补算法.首先,根据轨迹最大轮廓误差和机器人动力学特性对曲线分段.随后,提出优化回溯算法,使各子曲线段均可用S曲线加减速规划.之后... 为满足工业机器人高精度复杂曲线运动的需求,本文提出运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补算法.首先,根据轨迹最大轮廓误差和机器人动力学特性对曲线分段.随后,提出优化回溯算法,使各子曲线段均可用S曲线加减速规划.之后,为保证机器人在进给速度极小值处不超速,将各加减速阶段运行时间调整为插补周期的整数倍,并对子曲线段衔接处速度平滑处理.最后,提出模型迭代寻优曲线插补,大大降低了速度波动率.仿真试验表明,该方法插补轨迹的各项指标均满足要求且最大速度波动率仅为0.000099%.真机试验也验证了该方法可有效减小轨迹误差. 展开更多

关键词 工业机器人 NURBS曲线 运行时间周期化 优化回溯算法 模型迭代寻优

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无砟轨道高平顺多约束自适应迭代优化方法研究

2

作者 李阳腾龙 王平 +3 位作者 岑敏仪 何庆 张同刚 闫广峰 《铁道学报》 北大核心 2025年第3期91-98,共8页

轨道的高平顺性是确保高速列车平稳、安全运行的关键。目前,轨道不平顺状态调整方案制定的主要方式是采用随机软件,以人工手动调整为主,依据剩余偏差反馈的轨道平顺性效果修正调整方案。该方式不仅费时费力,且受人为因素影响,难以获取... 轨道的高平顺性是确保高速列车平稳、安全运行的关键。目前,轨道不平顺状态调整方案制定的主要方式是采用随机软件,以人工手动调整为主,依据剩余偏差反馈的轨道平顺性效果修正调整方案。该方式不仅费时费力,且受人为因素影响,难以获取客观最优的精调方案。提出无砟轨道高平顺多约束自适应迭代优化方法,以预设长度的钢轨分段为基本单元,逐点滑动分段区间求解待调整钢轨的扣件优化调整量,并基于整体轨道不平顺评价迭代修正约束界值,根据迭代终止判定和最佳次数判定条件获取全局最优的钢轨扣件调整量。该方法可高效、准确、自动化实现复杂约束条件下轨道高平顺及其最优调整量的双重目标,解决轨道几何状态调整方案制定费时费力、调整效果参差不齐的问题,研究成果可对高速铁路轨道竣工测量和运维服务提供参考。 展开更多

关键词 高速铁路 静检系统 轨道不平顺 迭代寻优 高平顺优化

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考虑车钩力约束的重载列车运行优化分层框架与迭代求解方法 被引量：2

3

作者 魏咪 王青元 +3 位作者 孙鹏飞 冯晓云 饶煜 王开云 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期38-44,共7页

重载列车具有超长编组、超大载重、运行线路复杂等特点,不合理的操纵易引起车钩力过大,甚至造成断钩或脱轨。为实现重载列车操纵在线优化,保障列车安全平稳运行,提出一种考虑车钩力精细化解算的速度曲线优化分层框架与迭代寻优算法。框... 重载列车具有超长编组、超大载重、运行线路复杂等特点,不合理的操纵易引起车钩力过大,甚至造成断钩或脱轨。为实现重载列车操纵在线优化,保障列车安全平稳运行,提出一种考虑车钩力精细化解算的速度曲线优化分层框架与迭代寻优算法。框架顶层基于等效的列车运行线性模型,将列车运行多目标优化问题转化为二次规划问题,实现操纵工况序列的快速求解;框架底层采用纵向动力学模型,刻画列车运行中的车钩力分布特征。迭代寻优算法将列车纵向冲动作为迭代终止判断条件,针对不满足车钩力约束的局部区段,对多目标优化模型中的牵引/电制动力约束进行动态调整,最终得到列车优化操纵曲线。采用实际线路2万t重载列车数据进行仿真分析,验证了本文所提分层框架和迭代算法可实现重载列车运行多目标优化问题的有效求解。 展开更多

关键词 重载列车 车钩力约束 分层框架 迭代寻优 多目标优化

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最小代价下网络攻击主动防御算法 被引量：7

4

作者 马晓 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1405-1410,共6页

针对在网络空间安全攻击防御中,因无法准确获取攻击策略,导致攻击主动防御成功率较低、且能耗高,代价大的问题,本文设计扫描流量熵的计算方式,计算信息熵,根据信息熵感知网络空间安全态势,判断出可疑非安全数据,并预判得出攻击方式集合... 针对在网络空间安全攻击防御中,因无法准确获取攻击策略,导致攻击主动防御成功率较低、且能耗高,代价大的问题,本文设计扫描流量熵的计算方式,计算信息熵,根据信息熵感知网络空间安全态势,判断出可疑非安全数据,并预判得出攻击方式集合,构建带防御策略集合,以5个指标为约束条件,设计不同的防御方法。以防御方法的指标约束为基础,设计攻击主动防御策略代价集合。以最小代价主动防御网络空间攻击为目标,结合粒子群算法,通过不断迭代寻优,找到攻击图的最小关键策略,实现最小代价下的网络空间攻击主动防御。实验结果表明,该算法能够高效主动防御网络空间攻击,防御代价小,是一种可行性较强的网络攻击主动防御算法。 展开更多

关键词 网络攻击 主动防御 粒子群算法 流量熵 态势感知 最小代价 迭代寻优 指标约束

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基于改进QPSO算法的地铁列车节能优化操纵研究 被引量：4

5

作者 王合良 贺德强 +1 位作者 莫志刚 苗剑 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第5期1394-1401,共8页

地铁列车的节能优化操纵是降低能耗的重要途径。针对地铁列车在不同工况与线路条件下的运行特点,对其进行动力学分析。参照线路纵断面化简原理对线路进行简化,并根据节能优化原则与列车站间运行的约束条件建立实际路况下的能耗模型。引... 地铁列车的节能优化操纵是降低能耗的重要途径。针对地铁列车在不同工况与线路条件下的运行特点,对其进行动力学分析。参照线路纵断面化简原理对线路进行简化,并根据节能优化原则与列车站间运行的约束条件建立实际路况下的能耗模型。引入改进量子粒子群优化算法,将列车运行速度、加速度等参数进行实数编码,通过迭代寻优与变异操作求解列车站间运行的最低能耗,并获取列车最优运行速度及工况转换点等特征参数。通过南宁地铁一号线某站间线路的实例仿真证明,该方法在保证列车舒适性、安全性与准点停靠的前提下,降低列车运行能耗达9.21%。 展开更多

关键词 优化操纵 能耗模型 量子粒子群 迭代寻优

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基于灰色关联与风驱动优化的图像匹配算法 被引量：5

6

作者 范旭 曹中清 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第8期2598-2602,共5页

为提高图像匹配的精度与速度,利用灰色关联分析和风驱动优化算法,提出一种快速鲁棒的图像匹配算法(GWDO)。将图像的坐标作为空气单元位置矢量,将当前搜索位置子图像与模板图像的直方图信息的灰色关联度作为适应度值,经过迭代计算找到匹... 为提高图像匹配的精度与速度,利用灰色关联分析和风驱动优化算法,提出一种快速鲁棒的图像匹配算法(GWDO)。将图像的坐标作为空气单元位置矢量,将当前搜索位置子图像与模板图像的直方图信息的灰色关联度作为适应度值,经过迭代计算找到匹配位置。将该算法与基于粒子群算法(GPSO)、基于人工蜂群算法(GABC)的图像匹配算法进行比较。实验结果表明,该算法可以获得较高的准确率,速度快、抗噪性强。 展开更多

关键词 图像匹配 直方图 灰色关联分析 风驱动优化 迭代寻优

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基于风驱动优化的霍夫变换算法 被引量：3

7

作者 范旭 曹中清 陈彬彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1522-1525,共4页

为提高现有霍夫变换算法的计算效率、准确性,提出一种基于自然启发的风驱动优化的霍夫变换算法。将霍夫变换解的参数作为空气单元位置矢量,将霍夫变换的累加数组值作为空气单元的适应度值,经过迭代计算寻找空气单元的最优位置。实验结... 为提高现有霍夫变换算法的计算效率、准确性,提出一种基于自然启发的风驱动优化的霍夫变换算法。将霍夫变换解的参数作为空气单元位置矢量,将霍夫变换的累加数组值作为空气单元的适应度值,经过迭代计算寻找空气单元的最优位置。实验结果表明,该算法提高了霍夫变换的计算速度,可以获得较高准确率,适用于高噪声背景图像和复杂图像。 展开更多

关键词 霍夫变换 风驱动优化 迭代寻优 图像处理 曲线检测

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高速列车二系横向阻尼改变对轮轨磨耗影响研究 被引量：2

8

作者 何洪阳 陈春俊 李文明 《机械设计与制造》 北大核心 2015年第11期58-61,共4页

当列车偏离设定运行速度时,车体横向振动变差,被动悬挂系统阻尼值预先设定,难于满足要求。采用迭代寻优控制算法,车体横向平稳性提高,乘客舒适性得到较好改善;但导致轮轨磨耗加剧,严重影响行车安全性,同时增加旋修带来的经济损失。进一... 当列车偏离设定运行速度时,车体横向振动变差,被动悬挂系统阻尼值预先设定,难于满足要求。采用迭代寻优控制算法,车体横向平稳性提高,乘客舒适性得到较好改善;但导致轮轨磨耗加剧,严重影响行车安全性,同时增加旋修带来的经济损失。进一步分析二系横向阻尼改变对车体平稳性和轮轨磨耗的影响,同时考虑车体横向振动和轮轨磨耗,100km/h速度时,建议二系横向阻尼的调节范围为(15~30)k N.s/m;300km/h速度时,建议其范围为(30~45)k N.s/m。为列车参数优化、安全运行提供理论指导。 展开更多

关键词 高速列车 二系横向阻尼 迭代寻优 车体平稳性 轮轨磨耗

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基于均值漂移的改进目标跟踪算法 被引量：1

9

作者 刘天键 邱立达 张宁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期281-285,291,共6页

在可视化跟踪过程中目标窗经常会由于遮挡、光照、姿势等变化而发生跟踪漂移,影响目标跟踪的准确性和稳定性。为解决该问题,提出一种基于图层的离散域均值漂移算法,在离散域提取基于核的直方图作为目标模型,并对离散分区中的目标函数进... 在可视化跟踪过程中目标窗经常会由于遮挡、光照、姿势等变化而发生跟踪漂移,影响目标跟踪的准确性和稳定性。为解决该问题,提出一种基于图层的离散域均值漂移算法,在离散域提取基于核的直方图作为目标模型,并对离散分区中的目标函数进行平滑以避免寻优搜索陷入局部极小值,从而提高目标跟踪性能。实验结果表明,与多示例学习算法相比,该算法的跟踪精度提高了16%,具有更好的实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 目标表示 离散域模型 均值漂移 迭代寻优

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轨道非平稳不平顺激扰下高速列车半主动控制研究 被引量：2

10

作者 闫中奎 陈春俊 熊仕勇 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第2期26-29,33,共5页

为改善轨道非平稳随机不平顺对列车动力学性能的影响,基于高速列车线路运行的重复性以及周期性,采用变步长迭代寻优控制算法,建立高速列车抗蛇行减振器半主动变阻尼控制系统,以转向架横向加速度峰值为目标函数,不断迭代寻找最有利于列... 为改善轨道非平稳随机不平顺对列车动力学性能的影响,基于高速列车线路运行的重复性以及周期性,采用变步长迭代寻优控制算法,建立高速列车抗蛇行减振器半主动变阻尼控制系统,以转向架横向加速度峰值为目标函数,不断迭代寻找最有利于列车动力学性能的减振器阻尼值,改善了传统列车定阻尼值的弊端。多体动力学软件和控制系统仿真软件相结合联合仿真,仿真分析表明,轨道非平稳随机不平顺会使得车体和构架横向加速度、轮对横向力以及轮轨磨耗以倍数增加,严重影响列车动力学性能;通过变阻尼控制之后,构架横向加速度、轮对横向力以及轮对磨耗明显减小,车体横向加速度也略有减小,能够改善列车动力学性能,提高列车运行安全性与平稳性。 展开更多

关键词 高速列车 轨道非平稳随机不平顺 抗蛇行减振器 变步长迭代寻优 列车动力学性能

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一种新颖的前列腺超声图像分割方法

11

作者 石勇涛 宋建萍 雷帮军 《现代电子技术》 2022年第3期52-57,共6页

现有的基于先验知识的超声图像分割方法往往都需要对先验形状进行建模,由于建模一般都是对形状的整体进行学习,造成最终分割结果往往在细节上会有所不足,并且在分割过程中都涉及到对形状的迭代,对分割时间也会造成一定的影响。为了克服... 现有的基于先验知识的超声图像分割方法往往都需要对先验形状进行建模,由于建模一般都是对形状的整体进行学习,造成最终分割结果往往在细节上会有所不足,并且在分割过程中都涉及到对形状的迭代,对分割时间也会造成一定的影响。为了克服现有先验知识的不足,提出一种新颖的图像分割方法。该方法提出了一种边界描述符,定义了分割过程中前后检测点的空间关系,使用该空间关系能够将边界点检测过程中出现的异常(噪声)点自动过滤掉,从而摒弃掉了对先验知识的依赖。同时,该描述符改进了传统的法向量对比度边界算子,考虑了其邻域法向量上的边界信息,使得边界检测性能得到了极大的提升。实验结果表明,使用该边界描述算子能够直接将前列腺的边界分割出来,相比传统的边界检测过程,迭代次数可以忽略不计,在时间和精度上都得到了极大的提升。 展开更多

关键词 超声图像分割 前列腺图像 法向量对比度 先验形状 边界描述符 深度学习 迭代寻优

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执行器约束下基于数据驱动的参数化前馈控制器设计 被引量：2

12

作者 杨亮亮 张晖 +1 位作者 张华 鲁文其 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1733-1744,共12页

针对执行器约束下非重复性点到点运动的轨迹跟踪问题,提出了一种在执行器约束下基于数据驱动的参数化输入整形滤波器和前馈控制器优化设计算法.首先对输入整形滤波器以及前馈控制器进行参数化,然后在目标函数中加入控制信号变化量与控... 针对执行器约束下非重复性点到点运动的轨迹跟踪问题,提出了一种在执行器约束下基于数据驱动的参数化输入整形滤波器和前馈控制器优化设计算法.首先对输入整形滤波器以及前馈控制器进行参数化,然后在目标函数中加入控制信号变化量与控制信号能量的约束,再采用基于数据驱动的迭代寻优算法得到最优参数,在该参数下可以实现满足执行器约束条件下的运动控制系统轨迹最优跟踪性能.并且由于采用了前馈参数化设计方法,在点到点轨迹发生变化时所提出算法依然能够保持良好的轨迹跟踪性能.仿真与实验结果表明在执行器约束下所提出算法能够实现最优点到点轨迹跟踪性能,并且对非重复性点到点轨迹跟踪具有一定的鲁棒性. 展开更多

关键词 执行器约束 数据驱动 前馈参数化 迭代寻优 最优跟踪

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基于自适应吸引半径的萤火虫算法的粒子滤波 被引量：5

13

作者 王航星 潘巍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3632-3636,共5页

针对粒子滤波算法对粒子数目的大量需求等弊端,提出一种基于改进的萤火虫算法的粒子滤波。首先,在萤火虫的亮度公式中引入观测值信息以提高算法跟踪的准确性;其次,提出自适应吸引半径参数来控制萤火虫群寻优时的吸引范围,使算法的实时... 针对粒子滤波算法对粒子数目的大量需求等弊端,提出一种基于改进的萤火虫算法的粒子滤波。首先,在萤火虫的亮度公式中引入观测值信息以提高算法跟踪的准确性;其次,提出自适应吸引半径参数来控制萤火虫群寻优时的吸引范围,使算法的实时性更好;最终利用萤火虫算法的迭代寻优来进行粒子更新。对比实验表明,该算法在跟踪精度和运行时间上都有所优化,说明该算法即使在粒子数目较少的条件下也能保证目标跟踪的准确性和实时性。 展开更多

关键词 自适应吸引半径 迭代寻优 目标跟踪 粒子多样性 相对亮度

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混沌与对立学习正余弦算法及多阈值图像分割 被引量：6

14

作者 杨淼 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第11期3177-3186,共10页

针对传统多阈值图像分割方法效率低、分割精度差,提出基于混沌与对立学习正余弦算法COLSCA的多阈值图像分割方法。为提高正弦余弦算法的寻优精度和收敛速率,引入非线性对数曲线对正余弦振幅转换参数进行更新,平衡算法全局勘探与局部开... 针对传统多阈值图像分割方法效率低、分割精度差,提出基于混沌与对立学习正余弦算法COLSCA的多阈值图像分割方法。为提高正弦余弦算法的寻优精度和收敛速率,引入非线性对数曲线对正余弦振幅转换参数进行更新,平衡算法全局勘探与局部开发能力;利用混沌搜索对种群精英个体进行变异,增强局部开发能力;设计对立学习增强种群多样性,避免局部最优解。将Kapur熵作为适应度函数,利用COLSCA算法求解图像分割阈值。实验结果表明,该算法可以有效提升图像分割精度和分割效率。 展开更多

关键词 图像分割 正弦余弦算法 混沌搜索 对立学习 多阈值 精英变异 迭代寻优

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基于最小熵的机动目标雷达检测 被引量：5

15

作者 蔡炯 王锐 胡程 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第7期1416-1423,共8页

机动目标速度的不稳定会导致雷达回波产生时变的多普勒调制,即多普勒频率徙动(Doppler frequency migration,DFM)。在相参积累过程中,这将造成信号在多普勒维上散焦,积累增益降低,目标难以被检测。当前针对DFM的补偿研究大多集中于含有... 机动目标速度的不稳定会导致雷达回波产生时变的多普勒调制,即多普勒频率徙动(Doppler frequency migration,DFM)。在相参积累过程中,这将造成信号在多普勒维上散焦,积累增益降低,目标难以被检测。当前针对DFM的补偿研究大多集中于含有二阶速度分量的匀加速目标,对于含有三阶以及更高阶运动的补偿算法还需进一步完善。本文以最小熵为代价函数,利用迭代寻优的方式,提出了一种通用的高阶运动补偿算法。该算法通过仿真以及实测数据验证,被证明能够高效准确地估计出机动目标的高阶运动分量,从而有效补偿DFM引发的散焦问题,提高积累增益,完成机动目标的相参积累检测。 展开更多

关键词 相参积累 多普勒徙动 最小熵 迭代寻优

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5G无线网络智能规划与仿真 被引量：10

16

作者 李军 《电信科学》 2020年第10期109-119,共11页

传统基于人工经验的规划方法已不能满足5G网络的需求,亟需引入基于大数据分析的5G无线网智能规划方法。提出5G智能站址规划、参数规划和后评估三步闭环规划方案,搭建完成5G无线网络智能规划系统,应用于实际5G无线网规划仿真,高效地支撑... 传统基于人工经验的规划方法已不能满足5G网络的需求,亟需引入基于大数据分析的5G无线网智能规划方法。提出5G智能站址规划、参数规划和后评估三步闭环规划方案,搭建完成5G无线网络智能规划系统,应用于实际5G无线网规划仿真,高效地支撑面向未来的5G无线网络组网部署,确保资源精准投入,为建设5G精品目标网络奠定基础。 展开更多

关键词 5G 射线追踪模型 迭代寻优 MR定位 后评估

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基于改进社会蜘蛛算法的有源配电网重构 被引量：6

17

作者 廖峰 陈锦荣 +3 位作者 区伟潮 王跃强 扈友华 吴娜 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期125-133,共9页

为更好地解决有源配电网重构问题,提出基于改进社会蜘蛛算法的重构优化方法。首先,计及不同类型分布式电源输出特性,建立以网损和电压偏移量最小为目标函数的配电网重构优化模型。然后,针对传统社会蜘蛛算法收敛速度慢、易陷入局部最优... 为更好地解决有源配电网重构问题,提出基于改进社会蜘蛛算法的重构优化方法。首先,计及不同类型分布式电源输出特性,建立以网损和电压偏移量最小为目标函数的配电网重构优化模型。然后,针对传统社会蜘蛛算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出在寻优过程中利用不同概率的振动强度跳出局部最优路径;采用动态调节步长进行迭代指导性寻优;引入曼哈顿距离优化更新越界策略。最后,对多分布式电源并网的IEEE-33节点网络进行重构,验证了所提方法的先进性和分时段动态重构的优越性。 展开更多

关键词 分布式电源 配电网重构 分时段重构 改进社会蜘蛛算法 迭代指导性寻优

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