【技术实现步骤摘要】
一种基于高斯混合模型的上甑轨迹提取方法
本专利技术涉及白酒生产
,具体为一种基于高斯混合模型的上甑轨迹提取方法。
技术介绍
中国白酒历史悠久,白酒酿造工艺也随着时代的进步不断开拓创新。其中,上甑是白酒酿造工艺中极为重要的一环。上甑操作的操作质量好坏将直接决定酒质的优劣。具体来说,上甑操作要求在酿酒过程中,将原料一层层均匀、疏松地铺撒于甑锅内,其均匀度和疏松度应保证原料不跑汽又不压汽。由于甑锅为圆台形,一般的装料设备难以实现上甑操作,所以目前酿酒行业中普遍采用传统人工上甑方式,通过人工铺撒酿酒原料。然而,传统人工上甑面临着劳动强度大、工作环境差,且酒质和产酒率因人而异等问题。为了改善这一生产现状,市场上开始尝试使用机器人完成上甑操作。相对于一般装料设备,机器人有运动空间大、动力学性能优异等优势,因此,亟待一种改进的技术来解决现有技术中所存在的这一问题。
技术实现思路
为了使机器人完成上甑操作,即需要机器人模拟传统人工上甑手法,本专利技术提出一种利用人工上甑轨迹建立上甑工艺库,以达到酒质改善和传 ...
【技术保护点】
1.一种基于高斯混合模型的上甑轨迹提取方法,其特征在于:包括以下步骤:/n步骤一:使用巴特沃斯滤波器将采集的位置信号原始数据去噪,使用各时刻前后采样点计算该时刻的速度;/n步骤二:使用最大期望算法拟合高斯混合模型;/n步骤三:利用高斯混合回归生成拟合轨迹。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于高斯混合模型的上甑轨迹提取方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:使用巴特沃斯滤波器将采集的位置信号原始数据去噪,使用各时刻前后采样点计算该时刻的速度;
步骤二:使用最大期望算法拟合高斯混合模型;
步骤三:利用高斯混合回归生成拟合轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种基于高斯混合模型的上甑轨迹提取方法,其特征在于:所述步骤二中高斯混合模型为一种聚类模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于高斯混合模型的上甑轨迹提取方法,其特征在于:所述步骤二中高斯混合模型采用多个高斯分布的组合来刻画数据分布,所述高斯分布表达式如下式:
4.根据权利要求1所述的一种基于高斯混合模型的上甑轨迹提取方法,其特征在于:所述步骤二中最大化期望算法包...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘超,张栗寅,杨艺,张建华,盛鑫军,
申请(专利权)人:上海交通大学,河北工业大学,
类型:发明
国别省市:上海;31
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