基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用*

自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

基于智能算法的猪饲料配方优化数学模型

在多种原料配比过程中，营养指标因素复杂的实际情况及控制成本保证收益的现实需求，文章结合智能算法背景，进行猪饲料配方优化设计，建立猪饲料配方模型，采用智能算法求解饲料配方的过程，对于生猪饲料配方进行建模，同时优化出饲料配方。结果表明，智能算法的猪饲料配方优化能够解决多种原料配比以及多个营养指标复杂因素，实现快速计算和生产处理，对企业生产者、销售经营者、实际消费者具有十分重大的价值与现实意义。 [关键词]智能算法|猪饲料|配方优化|数学模型     

高能湿法球磨制备鱼胶原肽螯合钙及其理化特征

为了拓展胶原肽螯合钙的制备工艺,以鱼胶原肽和CaCl2为原料,以高能湿法球磨的方法制备了鱼胶原肽螯合钙,并采用FT-IR红外图谱、X-衍射、EDS能谱等技术手段对其理化特性和结构进行分析。结果显示,随着球磨时间从15 min延长到240 min,鱼胶原肽的平均粒径逐渐降低,ZETA电位绝对值、分子量和pH值逐渐增加,鱼胶原肽对钙的螯合率逐渐从74.21%增加到85.42%。鱼胶原肽螯合钙与鱼胶原肽的主体化学结构相似,但是球磨后鱼胶原肽的-COO-1 VAS吸收峰(1 643.89 cm~(-1))向短波数方向移动到1 540～1 555 cm~(-1),而-NH2的特征吸收峰(3 313.9 cm~(-1))向长波数方向移动到3 337.12～3 380.59 cm~(-1)。球磨后鱼胶原在2θ=20°处的特征宽吸收峰消失,而在2θ=26、28、48和58°处出现多个尖峰和弥散峰,表明其从无定形结构向兼具结晶和无定形结构转变。鱼胶原肽螯合钙中钙元素比例逐渐增加,证实鱼胶原肽对钙的螯合率增加。研究表明,高能湿法球磨可应用于鱼胶原肽螯合钙的制备,该方法具有加工工艺简单、无污染和螯合率高等优点。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划，进而实现平地路径在线调整的问题，以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的，提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型，采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向，建立新的路径搜索节点，对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量，根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数，获取农田平地的最佳三维路径；基于平地机的运动学模型，设置农田平地机转向约束条件，根据约束条件对路径进行平滑优化，并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法，该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上，可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务，而且大大缩短了路径生成时间和路径长度，使路径更为平滑，更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

基于物联网的日光温室环境监测在线校准

[目的]温室环境条件特别是温度对于作物生长和发育具有十分显著的影响。日光温室调控的主要环境因子之一是温度。然而,自然环境下的光照对温度产生作用,影响空气温度的监测精度。大多温度传感要求将传感器置于避光处,然而实际应用中难以保证。[方法]采用机器学习中的支持向量机算法(SVM),对日光温室内的温度智能监测算法进行了研究,根据光照情况对实时监测的温度数据进行校准。[结果]通过与实验测量的数据进行对比分析,结果表明,所提出的监测方法可以较为准确地实时监测空气温度,从而无需使用隔热材料或者遮阳处理,就可以基于监测的数据更精确地对相应的环境因素进行调节。[结论]基于该方法,可采用常用的工业设备实现温室大棚内实时温度数据的监测,既可以节约设备和人力成本,又可以为温室控制提供准确的数据。