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一种液压挖掘机最优能耗的轨迹规划方法

机械传动 2024年第3期48卷 147-154页

作者：张韵悦孙志毅孙前来王银杨江涛太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

为了降低液压挖掘机的运动能量消耗,实现各关节的合理有效作业,提出了基于T型速度曲线的关节插值方法,以实现液压挖掘机最优能耗轨迹规划。该方法将各关节的速度设定为匀加速、匀速和匀减速的形式以保证液压挖掘机在作业过程中的平稳性... 详细信息

为了降低液压挖掘机的运动能量消耗,实现各关节的合理有效作业,提出了基于T型速度曲线的关节插值方法,以实现液压挖掘机最优能耗轨迹规划。该方法将各关节的速度设定为匀加速、匀速和匀减速的形式以保证液压挖掘机在作业过程中的平稳性,以关节角度、角速度和角加速度为约束条件,利用改进的自适应遗传算法优化求解各关节的匀加(减)速和匀速运动时间,获得了各关节最优运动曲线,实现了液压挖掘机最优能耗轨迹规划。对基于T型速度曲线的插值规划方法进行仿真实验,并在相同条件下与四次多项式插值结果进行了对比。结果表明,该方法规划的轨迹能耗低,避免了各关节产生不必要的运动,有效减少了摩擦损耗,使得挖掘机可平稳、低能耗地完成作业。

关键词：液压挖掘机 T型速度曲线轨迹规划最优能耗

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多尺度特征融合车辆检测方法

系统仿真学报 2022年第6期34卷 1219-1229页

作者：王银王飞翔孙前来太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

针对传统的车辆目标检测算法检测精度低,小尺度目标识别效果差等问题,提出了一种基于YOLOv4(you only look once v4)算法的目标检测方法,以提升对交通场景小目标车辆的检测性能。通过对YOLOv4网络进行再设计,使用MobileNetv2深度可分离... 详细信息

针对传统的车辆目标检测算法检测精度低,小尺度目标识别效果差等问题,提出了一种基于YOLOv4(you only look once v4)算法的目标检测方法,以提升对交通场景小目标车辆的检测性能。通过对YOLOv4网络进行再设计,使用MobileNetv2深度可分离卷积模块代替传统卷积,将CBAM(convolutional block attention module)注意力模块融合到特征提取网络中,在保证模型检测精度的同时减少模型参数。采用PANet-D特征融合网络融合获取到4个尺度特征图深浅层的语义信息,增强对小目标物体的检测能力。通过使用Focal loss优化分类损失函数,加快网络模型的收敛速度。实验结果表明,改进后的网络识别准确率达到96.55%,网络模型大小较原YOLOv4网络降低了92.49 M,同时检测速度比原网络提升了17%,充分证明了本算法的可行性。

关键词：车辆检测 YOLOv4 多尺度融合深度可分离卷积注意力机制

基于YOLOv5 LiteX算法的光伏组件缺陷检测

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太阳能学报 2023年第9期44卷 101-108页

作者：王银高瑞泽李茂环孙前来李小松胡啸太原科技大学电子信息工程学院太原030024 南京迪锐科技有限公司南京210031

利用无人机载热红外设备对光伏组件进行航拍和缺陷检测。针对无人机存储和算力的局限性,以及现有基于深度学习的缺陷检测模型在大型光伏电站复杂环境下模型参数量大和计算开销大的问题,设计使用YOLOv5 LiteX作为超轻量化的缺陷检测模型... 详细信息

利用无人机载热红外设备对光伏组件进行航拍和缺陷检测。针对无人机存储和算力的局限性,以及现有基于深度学习的缺陷检测模型在大型光伏电站复杂环境下模型参数量大和计算开销大的问题,设计使用YOLOv5 LiteX作为超轻量化的缺陷检测模型。首先,选择加权双向特征金字塔BiFPN替换原来的特征金字塔PANet,使特征有效的跨尺度连接和加权融合;其次,在特征融合的基础上增加更大的检测尺度,以提高模型检测较小缺陷目标的性能;引入focal-EIoU Loss对原有的边界框坐标预测损失加以改善,使网络专注于困难样本的运算。此外,通过数据增强方法来克服数据量过少的问题。改进后网络的平均精确率(mAP)相较于基准网络(Lite-YOLOv5)提高了7.32个百分点,困难样本(异物遮挡)的mAP大幅度提升。

关键词：光伏组件深度学习目标检测图像处理

交互式腿部按压康复训练装置的设计与试验评估

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机械设计 2023年第8期40卷 63-68页

作者：高振兴王兴一孙前来山西科技学院文旅康养学院山西晋城048000 太原科技大学体育学院山西太原030024 太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

大学生体育训练中腿部肌肉拉伤频发,传统一对一的康复训练方式强度大、效率低。基于此现状,文中引入虚拟训练模式,采用气动调节位姿的方式,设计了一种交互式腿部按压康复训练装置,该装置具有被动训练、主动训练和游戏训练3种模式。为检... 详细信息

大学生体育训练中腿部肌肉拉伤频发,传统一对一的康复训练方式强度大、效率低。基于此现状,文中引入虚拟训练模式,采用气动调节位姿的方式,设计了一种交互式腿部按压康复训练装置,该装置具有被动训练、主动训练和游戏训练3种模式。为检测该技术的可行性和装备的可用性,招募志愿者对该装置进行了康复训练试验。试验结果表明:所有志愿者均对康复效果表示满意,该设备满足大学生腿部肌肉拉伤的康复训练需求,为腿部康复训练设备的研制提供理论依据。

关键词：腿部康复体育机械康复训练虚拟环境

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复杂背景下的手势识别

中国图象图形学报 2021年第4期26卷 815-827页

作者：王银陈云龙孙前来太原科技大学电子信息工程学院太原030024 先进控制与装备智能化山西省重点实验室太原030024

目的手势识别是人机交互领域的热点问题。针对传统手势识别方法在复杂背景下识别率低,以及现有基于深度学习的手势识别方法检测时间长等问题,提出了一种基于改进TinyYOLOv3算法的手势识别方法。方法对TinyYOLOv3主干网络重新进行设计,... 详细信息

目的手势识别是人机交互领域的热点问题。针对传统手势识别方法在复杂背景下识别率低,以及现有基于深度学习的手势识别方法检测时间长等问题,提出了一种基于改进TinyYOLOv3算法的手势识别方法。方法对TinyYOLOv3主干网络重新进行设计,增加网络层数,从而确保网络提取到更丰富的语义信息。使用深度可分离卷积代替传统卷积,并对不同网络层的特征进行融合,在保证识别准确率的同时,减小网络模型的大小。采用CIoU(complete intersection over union)损失对原始的边界框坐标预测损失进行改进,将通道注意力模块融合到特征提取网络中,提高了定位精度和识别准确率。使用数据增强方法避免训练过拟合,并通过超参数优化和先验框聚类等方法加快网络收敛速度。结果改进后的网络识别准确率达到99.1%,网络模型大小为27.6 MB,相比原网络(TinyYOLOv3)准确率提升了8.5%,网络模型降低了5.6 MB,相比于YOLO(you only look once)v3和SSD(single shot multibox detector)300算法,准确率略有降低,但网络模型分别减小到原来的1/8和1/3左右,相比于YOLO-lite和MobileNet-SSD等轻量级网络,准确率分别提升61.12%和3.11%。同时在自制的复杂背景下的手势数据集对改进后的网络模型进行验证,准确率达到97.3%,充分证明了本文算法的可行性。结论本文提出的改进TinyYOLOv3手势识别方法,对于复杂背景下的手势具有较高的识别准确率,同时在检测速度和模型大小方面都优于其他算法,可以较好地满足在嵌入式设备中的使用要求。

关键词：手势识别 TinyYOLOv3 深度可分离卷积 CIoU损失

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挖掘机的最优时间轨迹规划

机械工程学报 2019年第5期55卷 166-174页

作者：孙志毅张韵悦李虹孙前来王银太原科技大学电子信息工程学院太原030024

利用分段的多项式插值方法对挖掘机自主作业时的运动轨迹进行规划,存在优化轨迹不平滑或各关节存在不必要的往复运动等问题,导致挖掘机各关节受到较大冲击,影响挖掘机的使用寿命。针对挖掘轨迹规划存在的问题,提出了基于4-3-3-3-4多项... 详细信息

利用分段的多项式插值方法对挖掘机自主作业时的运动轨迹进行规划,存在优化轨迹不平滑或各关节存在不必要的往复运动等问题,导致挖掘机各关节受到较大冲击,影响挖掘机的使用寿命。针对挖掘轨迹规划存在的问题,提出了基于4-3-3-3-4多项式的关节角度分段插值策略以实现挖掘机最优时间轨迹规划。该策略利用4-3-3-3-4多项式,以角速度和角加速度为约束条件,采用差分进化算法求取插值时间的最优值,得到了各关节最优角度曲线,实现了挖掘机最优时间轨迹规划。对基于4-3-3-3-4多项式分段插值策略进行仿真试验,并在相同条件下与其他多项式插值策略进行了对比。试验结果表明,该多项式插值策略得到的挖掘轨迹更加平滑,各关节能够以较小的角速度和角加速度的变化到达目标点,避免了各关节在运行过程中产生较大冲击,同时节省了工作时间,使得挖掘机自主作业更加平稳高效。

关键词：挖掘机多项式插值轨迹规划差分算法

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应用型本科高校工业控制实训教学平台的建设

机电信息 2023年第21期 26-29页

作者：刘雪峰李聚才孙前来柏艳红王春妍山西师范大学现代文理学院转设筹备处山西临汾041000

按照“双创”要求,根据山西师范大学工业控制实训教学平台的实际情况,为解决学生在实训过程中对底层运行逻辑不清晰,仅以基础实验和模板化任务为主的问题,提出了通过图形化仿真后的代码生成和阶梯式任务设置的方式,让学生更好地从底层... 详细信息

按照“双创”要求,根据山西师范大学工业控制实训教学平台的实际情况,为解决学生在实训过程中对底层运行逻辑不清晰,仅以基础实验和模板化任务为主的问题,提出了通过图形化仿真后的代码生成和阶梯式任务设置的方式,让学生更好地从底层代码中理解工控实训的原理,充分发挥学生创造力,激发学生兴趣,为提高学生工程实践能力和创新能力提供有力保障。

关键词：应用型工业控制实训教学平台

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随动系统的数字化改造及其应用

电气电子教学学报 2008年第6期30卷 58-60页

作者：孙前来太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

为了适应自动化及相关专业实践教学的需要,我们实现了KSD-1型小功率直流位置随动系统的数字化改造,并用于自动化专业的实践教学环节。通过使用计算机及数据采集装置取代系统原有模拟控制回路,实现了随动系统的硬件改造。利用VB和Matlab... 详细信息

为了适应自动化及相关专业实践教学的需要,我们实现了KSD-1型小功率直流位置随动系统的数字化改造,并用于自动化专业的实践教学环节。通过使用计算机及数据采集装置取代系统原有模拟控制回路,实现了随动系统的硬件改造。利用VB和Matlab,借助于ActiveX控件,编制相关控制软件,可以方便地修改控制系统参数,且以图形化方式直观的显示实验结果。近年来的教学实践表明该系统在培养学生的实践动手能力、创新能力和综合能力等发面是有效的。

关键词：随动系统数字化改造实验教学

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模糊积分控制在位置随动系统中的应用

太原科技大学学报 2009年第3期30卷 203-207页

作者：孙前来太原科技大学电子信息工程学院太原030024

位置随动系统要求具有较快的动态响应速度和较低的稳态误差。在模糊控制位置随动系统的基础上,引入积分控制方法,实现了位置随动系统的模糊积分控制。在系统的动态过程中,利用模糊控制的快速响应能力保证位置随动系统具有较快的动态响... 详细信息

位置随动系统要求具有较快的动态响应速度和较低的稳态误差。在模糊控制位置随动系统的基础上,引入积分控制方法,实现了位置随动系统的模糊积分控制。在系统的动态过程中,利用模糊控制的快速响应能力保证位置随动系统具有较快的动态响应速度;系统进入稳态以后引入积分控制,提高位置随动系统的稳态精度。将模糊积分控制方法应用于KSD-1型位置随动系统,实验结果表明该方法具有稳态精度高、响应速度快、超调量小的特点。

关键词：位置随动系统模糊控制积分控制