25、无缝人机交互:从理论到工业应用

无缝人机交互:从理论到工业应用

1. 引言

当前生产线的装配过程需要灵活的系统来处理具有不同特性和材料的零件。由于这些零件在处理操作中可能表现出不可预测的行为,如内饰、橡胶、织物等,人类操作员凭借其认知和操作能力,被选中来处理这些零件。与自动化技术和大规模生产设备相比,使用人类操作员还能使公司更频繁地更新产品,推出新模型和更多变体。

生产系统的灵活性和适应性取决于其对内部或外部变化的敏感度,过去几十年中,出现了多种管理动态变化的范式,如整体式、灵活式、精益式、可重构式、可演化式、自组织式和自主式装配系统。此外,行业致力于为客户提供高质量产品,因此注重生产过程的精度和可重复性,这有助于减少生产时间、提高任务可追溯性并降低操作员的人体工程学压力。

自动化系统虽被视为装配线的关键解决方案,但欧洲企业测试小组(EBTP)发现,90 家欧洲公司对机器人的接受度较低,原因是采用自动化解决方案面临挑战,如缺乏先进的安全系统。因此,研究和工业界都将重点放在混合生产系统上,让机器人与人类并肩工作,充分发挥两者的潜力。人类操作员的智能和认知技能与机器人的重复性、灵活性和力量相结合,形成了一种有前景的共存模式,双方共享工作场所和任务。

增强现实(AR)是近年来越来越受公众关注的一项令人印象深刻的技术。它基于混合现实(MR)的一般概念,将真实和数字信息在用户的视野中融合,形成一个独特的环境。过去,AR 应用主要集中在移动性方面,无论是商业产品还是定制应用。但近年来,越来越多的制造应用出现,支持工程师和操作员完成不同任务,如协作产品和装配设计、提供远程协助和指令、提高人机协作环境中的人类安全感、提供基于文本和 3D CAD 模型的装配说明,以及发送视觉/音频警报、即将到来的机器人轨迹和

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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