针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法

为解决Assel轧管机组生产超长特厚壁钻铤用管（径壁比≤3.7）轧制顺行问题和提高纵横向壁厚均匀性，实施了坯型优选、变形量合理分配、穿孔机和轧管机参数调整以及减径机孔型参数和速度制度优化等一系列技术措施.生产的钻铤管成品长度达标，包括横向与纵向壁厚均匀性在内的尺寸精度都达到了较高水平，符合指标要求.用户使用表明，与棒料相比，采用管料加工制造钻铤具有节省材料，合格率高，工效高，和工具消耗降低等综合有优点

为了解决传统的图像识别算法无法准确识别铸坯表面缺陷的问题,提出一种考虑图像相邻像素影响的改进的多块局部二进制算法(MB-LBP).该算法将原始图像分成多个小区域,每个小区域再做等分,并计算平均灰度值,再运用局部二进制模式算法进行计算.对现场采集到的连铸坯表面裂纹、划伤、压痕、凹坑和无缺陷共五类1697个样本进行实验,整体识别率达到94.9%,而传统局部二进制模式算法的识别率为89.1%,说明本文算法具有更好的鲁棒性和抗噪能力

为满足无人直升机高精度轨迹跟踪的控制需求,并降低直升机动力学模型误差对飞行控制器飞行控制效果产生的影响,提出自抗扰自适应直升机混合控制.该控制器的内环控制采用模型跟随自适应控制,通过使用动量反向传播算法(MOBP)对该内环控制参数进行实时优化.通过使用自抗扰控制(ADRC)对直升机的水平速度进行控制.仿真结果表明,该混合控制器能够实现直升机对预定轨迹的跟踪.相对PID和级联ADRC控制,该控制器具有更好的抗扰性和鲁棒性.通过在200 kg级的专业植保无人直升机XV-2上搭载所提出的控制器,使其自主飞行轨迹跟踪控制的均方根误差在0.6 m以内

存在反弯变形时管(棒)材矫直机辊面的确定

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统，具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此，针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点，提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先，建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后，依据逆向云发生器原理，将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云，用于表征各健康状态指标的重要程度.最后，运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断，得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法，对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断，极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性

针对轮船螺旋桨清洗时因空间结构曲面复杂而难清理的问题,设计一种搭载于水下吸附式机器人载体上的射流超灵巧机械臂(hyper-dexterous manipulator,HDM)清洗装置.结合无骨架类生物肌肉高自由度特点构建超灵巧机械臂结构,采用虎克铰接的连接方式替换相邻关节连接处的柔性构件,兼顾了高压水射流承载压力高的特点.运用几何分析法对单端机械臂进行正逆运动学建模,基于多关节连杆变换通式推导出基于等圆弧假设下的机械臂模型,进而得出其多关节驱动空间与操作空间的映射关系.仿真实验和物理实验对比结果表明,所设计的机械臂能够达到期望的操作空间位姿,并能在加载实验下保证一定的鲁棒性

针对目标跟踪中的物体遮挡、光照影响、杂波扰动等问题,设计一种基于最小费用流建模的跟踪器.该跟踪器把整数规划与最小费用流模型相结合,将目标跟踪问题转变为可解的线性规划问题.与其他同类型跟踪器相比,该跟踪器具有更好的跟踪准确性.实验结果表明:运用最小费用流模型的跟踪器可以对复杂环境下的多个目标进行稳定跟踪,提升了跟踪的鲁棒性

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等