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基于支持向量机与改进高斯过程混合模型的车用电池容量预测方法

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电气工程学报 2024年第1期19卷 87-96页

作者：李雨佳欧阳权刘灏仪祝铭烨王志胜南京航空航天大学自动化学院南京211106 中国科学技术大学网络空间安全学院合肥230026

基于数据驱动的容量预测有助于锂电池健康管理以延长其使用寿命。然而,目前大多数相关方法基于实验室数据展开,无法反映实际复杂工况下车用电池老化特性。因此,本文利用电动汽车实车数据,设计了一种基于支持向量机与改进高斯过程的混合... 详细信息

基于数据驱动的容量预测有助于锂电池健康管理以延长其使用寿命。然而,目前大多数相关方法基于实验室数据展开,无法反映实际复杂工况下车用电池老化特性。因此,本文利用电动汽车实车数据,设计了一种基于支持向量机与改进高斯过程的混合模型,实现了车用电池容量的精确预测。首先从汽车实时运行数据集中利用滑动窗口安时积分法提取其容量数据,设计了集合经验模态分解方法,将电池容量分为长期退化趋势和短期波动两部分,然后分别设计支持向量机与改进高斯过程对这两个分量进行建模,将结果融合得到最终的容量预测值。基于三辆实车数据集的试验结果表明,所提出的方法可以适用于实车数据的高精度容量预测。

关键词：实车数据容量预测支持向量机改进高斯过程

基于深度学习的无人机航拍目标检测与跟踪方法综述

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电光与控制 2024年第3期31卷 1-7页

作者：欧阳权张怡马延薛雅丽王志胜南京航空航天大学自动化学院南京211000 西北工业大学软件学院西安710000

基于视觉的目标检测与跟踪方法是当前最火热的研究方向之一。近年来,随着无人机技术的快速发展,利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测,首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任务的复杂性和难点,并... 详细信息

基于视觉的目标检测与跟踪方法是当前最火热的研究方向之一。近年来,随着无人机技术的快速发展,利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测,首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任务的复杂性和难点,并着重介绍了以深度学习为基础的目标检测算法;针对无人机目标跟踪技术,深入探讨了以相关滤波为基础和以深度学习为基础的两种判别式目标跟踪算法;最后,总结并展望了在无人机领域目标检测与跟踪技术的应用前景。

关键词：无人机目标检测目标跟踪深度学习

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基于干扰观测器的机电伺服系统PI控制策略

机床与液压 2024年第1期52卷 17-22页

作者：吕晨欧阳权许文波王志胜南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016 北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室北京100076

空气舵机电伺服系统的主要任务是接收控制指令,并驱动负载按指令角度摆动,在各类航空航天飞行器中具有越来越广泛的应用价值。然而在运行过程中存在的未知干扰给机电伺服系统高精度控制带来了巨大挑战。针对这一问题,提出基于干扰补偿... 详细信息

空气舵机电伺服系统的主要任务是接收控制指令,并驱动负载按指令角度摆动,在各类航空航天飞行器中具有越来越广泛的应用价值。然而在运行过程中存在的未知干扰给机电伺服系统高精度控制带来了巨大挑战。针对这一问题,提出基于干扰补偿的空气舵机伺服系统控制策略。首先进行空气舵机电伺服系统模型分析,其次运用径向基函数设计神经网络的状态观测器,将不可测量的舵面角度用估计值替代进行反馈控制,最后应用Lyapunov方法分析了有限时间收敛条件。仿真结果表明:与传统电机角度反馈相比,所提出的控制策略使空气舵机电伺服系统的稳态误差减少97%以上。

关键词：空气舵机电伺服系统径向基函数神经网络干扰观测器舵面控制抗干扰控制

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集箱小管径角焊缝相控阵检测研究

自动化应用 2024年第7期65卷 178-179,182页

作者：欧阳权胡树森代真中电华创(苏州)电力技术研究有限公司江苏苏州215123

介绍了相控阵超声检测在集箱小径管管座角焊缝检测上的应用,分析了小径管管座的结构和检测难点;从相控阵检测的原理、相控阵检测方法、相控阵检测设备阐述了相控阵检测技术在小径管管座角焊缝检测的研究和发展现状,并探讨了相控阵超声... 详细信息

介绍了相控阵超声检测在集箱小径管管座角焊缝检测上的应用,分析了小径管管座的结构和检测难点;从相控阵检测的原理、相控阵检测方法、相控阵检测设备阐述了相控阵检测技术在小径管管座角焊缝检测的研究和发展现状,并探讨了相控阵超声检测技术未来的发展方向。

关键词：相控阵角焊缝小管径无损检测超声检测

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基于深度强化学习的锂电池快速充电控制策略

机械工程学报 2022年第22期58卷 69-78页

作者：唐鑫欧阳权黄俍卉王志胜马瑞南京航空航天大学自动化学院南京211106 浙江科技学院自动化与电气工程学院杭州310023

安全高效的锂电池充电控制策略对于电动汽车的发展具有重要推动作用。针对锂电池的快速充电问题,提出一种综合考虑锂电池充电速度、能量损耗、安全约束多目标优化充电控制策略。基于动作-评价网络框架,利用基于近端策略优化的深度强化... 详细信息

安全高效的锂电池充电控制策略对于电动汽车的发展具有重要推动作用。针对锂电池的快速充电问题,提出一种综合考虑锂电池充电速度、能量损耗、安全约束多目标优化充电控制策略。基于动作-评价网络框架,利用基于近端策略优化的深度强化学习算法,训练出使得充电目标对应的奖励函数最大的充电策略神经网络和策略评估神经网络。然后,利用训练完成的充电策略神经网络根据当前电价和电池SOC智能决策出最优的充电电流。该充电控制策略的优势在于能够在保证快速充电的同时,实现充电花费最小化。同时,充电策略神经网络在线运算量较小,与基于模型的在线优化算法相比更能满足充电控制的实时性要求。最后,仿真结果表明,该充电控制策略与传统恒流-恒压法相比,具有兼顾充电速度与电费支出的优势,满足快速充电任务需求的同时,最高可降低25%的充电成本。

关键词：快速充电控制充电成本优化深度强化学习锂电池

基于深度学习的无人机航拍目标检测与跟踪方法综述

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电光与控制 2023年

作者：欧阳权张怡马延薛雅丽王志胜南京航空航天大学自动化学院西北工业大学软件学院

基于视觉的目标检测与跟踪方法一直是各行各业当前最火热的研究方向之一。近年来，随着无人机技术的快速发展，利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测，本文首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任... 详细信息

基于视觉的目标检测与跟踪方法一直是各行各业当前最火热的研究方向之一。近年来，随着无人机技术的快速发展，利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测，本文首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任务的复杂性和挑战难点，并着重介绍了以深度学习为基础的目标检测算法。此外，针对无人机目标跟踪技术，本文深入探讨以相关滤波为基础和以深度学习为基础的两种判别式跟踪算法。最后，本文总结并展望了在无人机领域目标检测与跟踪技术的应用前景。

关键词：无人机目标检测目标跟踪深度学习

基于注意力机制和多任务LSTM的锂电池容量预测方法

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电气工程学报 2022年第4期17卷 41-50页

作者：鲁南欧阳权黄俍卉王志胜南京航空航天大学自动化学院南京211106 浙江科技学院自动化与电气工程学院杭州310023

精确的锂电池容量预测可以有效降低电池失效带来的风险与损失。基于神经网络的时间序列预测模型是电池容量预测领域中十分常见的方法。但是,过去的模型预测大多只考虑了未来的目标点,而没有考虑目标点附近信息对预测目标的辅助作用。提... 详细信息

精确的锂电池容量预测可以有效降低电池失效带来的风险与损失。基于神经网络的时间序列预测模型是电池容量预测领域中十分常见的方法。但是,过去的模型预测大多只考虑了未来的目标点,而没有考虑目标点附近信息对预测目标的辅助作用。提出一种基于注意力机制和多任务LSTM的锂电池容量预测方法(MT-LSTM),实现未来不同时刻信息的互补,提高预测的准确性,其中使用硬参数共享方法建立多个任务之间的联系,使用卷积神经网络提取不同抽象水平的特征。通过注意力机制与LSTM模型的结合,有效地提高电池容量预测精度。将所提出的MT-LSTM模型与传统神经网络进行对比,试验结果表明所提模型有更高的预测精度。此外为多任务学习与注意力机制设计了对比试验,验证了这两种方法对电车容量预测精度的积极影响。

关键词：电池容量预测长短期记忆神经网络注意力机制多任务学习

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桥梁主缆断丝漏磁检测系统研制

科学技术与工程 2023年第32期23卷 13827-13833页

作者：欧阳权孙令司武新军华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

主缆作为桥梁的重要承力构件,长期服役后会出现内部钢丝断裂等问题,需要进行定期检测。为了解决桥梁主缆直径大、主缆钢丝与缠丝正交布置引起的漏磁检测难题,首先通过有限元仿真方法研究主缆漏磁检测的可行性,并基于仿真结果,采用模块... 详细信息

主缆作为桥梁的重要承力构件,长期服役后会出现内部钢丝断裂等问题,需要进行定期检测。为了解决桥梁主缆直径大、主缆钢丝与缠丝正交布置引起的漏磁检测难题,首先通过有限元仿真方法研究主缆漏磁检测的可行性,并基于仿真结果,采用模块化设计思路,研制出桥梁主缆断丝漏磁检测系统,包括驱动、传感、信号处理、WIFI通信等模块。最后开展主缆检测实验研究,实验结果表明:该系统能够检测出主缆试件表层钢丝中的3根与5根断丝缺陷,与仿真结果相符;爬行稳定且信号平稳。研究成果可为桥梁缆索检测提供一种新手段。

关键词：主缆漏磁检测桥梁有限元仿真 WIFI

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基于IMM-PPO的无人机机动目标追踪

弹箭与制导学报 2022年第6期42卷 46-54页

作者：成旭明丛玉华欧阳权王志胜南京航空航天大学自动化学院南京210016

针对无人机在复杂障碍物环境下追踪机动目标的问题,提出了一种基于IMM-PPO的导航跟踪策略,估计多模型混合的机动目标状态信息,设计基于目标跟踪性能、追踪逼近时间以及障碍物约束的奖惩函数,并在Actor-Critic网络结构下设计近端策略优... 详细信息

针对无人机在复杂障碍物环境下追踪机动目标的问题,提出了一种基于IMM-PPO的导航跟踪策略,估计多模型混合的机动目标状态信息,设计基于目标跟踪性能、追踪逼近时间以及障碍物约束的奖惩函数,并在Actor-Critic网络结构下设计近端策略优化的算法框架,通过智能体与环境交互,训练出奖励最大化下的网络参数。训练后的决策网络能够根据环境信息完成避障导航并实现对机动目标的稳定跟踪。仿真结果表明,相比于传统避障跟踪算法,基于IMM-PPO的导航跟踪策略具有更好的跟踪性能、更快的追踪速度以及更短的避障导航路径,且在初始条件改变的情况下仍具有一定的自主追踪能力,在应用于无人机机动目标追踪任务中时具备更大的优势。

关键词：强化学习多旋翼无人机目标跟踪路径规划