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改进CBBA算法的风电场无人机群巡检任务分配

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太阳能学报 2024年第10期45卷 554-565页

作者：焦嵩鸣陈雨溪华北电力大学自动化系保定071003

提出一种基于改进的共识捆绑算法(CBBA)的多无人机风电场巡检任务分配方法。首先,根据风电机组基础信息,采用K-均值算法确定无人机数量和安放位置,并构建风电机组巡检价值评估函数,更为合理地评估各风电机组的巡检收益;然后,针对无人机... 详细信息

提出一种基于改进的共识捆绑算法(CBBA)的多无人机风电场巡检任务分配方法。首先,根据风电机组基础信息,采用K-均值算法确定无人机数量和安放位置,并构建风电机组巡检价值评估函数,更为合理地评估各风电机组的巡检收益;然后,针对无人机的归巢返程问题,提出一种基于CBBA算法的任务包双向构建策略;最后,为克服传统CBBA算法中存在的因个体“贪婪”导致的整体效益下降问题,设计一种基于类别的奖励制度,以提高任务分配的合理性。试验表明,所提方法可根据风速、风向的变化制定相应的巡检任务分配方案,可为无人机群自主巡检风电场的任务分配提供可参考的方案。

关键词：风电机组巡检无人机共识捆绑 CBBA算法

采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识

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中国电机工程学报 2010年第8期30卷 110-116页

作者：李岩王东风焦嵩鸣韩璞华北电力大学控制科学与工程学院河北省保定市071003

在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能... 详细信息

在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能量分布正交最小二乘学习算法的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,通过改进的微分进化算法,对神经网络辨识系统进行参数优化,使RBF神经网络能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,在采用改进的RBF网络对热工复杂对象进行辨识时,通过微分进化算法进一步确定其最佳参数,可以取得更好的辨识效果。

关键词：热工过程:系统辨识微分进化算法径向基函数神经网络能量分布正交最小二乘算法

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风机叶片精准巡视的无人机控制策略研究

中国电机工程学报 2023年第10期43卷 3822-3831页

作者：焦嵩鸣白健鹏首云锋华北电力大学自动化系河北省保定市071003

应用无人机对风力发电机叶片进行精准巡视时,因定位误差以及外界干扰,会导致采集到的桨叶信息不全,针对这一问题提出一种风机叶片精准巡视的无人机控制策略。首先,根据无人机正对风机采集到的全景图,计算叶尖的位置坐标,从而得到巡视航... 详细信息

应用无人机对风力发电机叶片进行精准巡视时,因定位误差以及外界干扰,会导致采集到的桨叶信息不全,针对这一问题提出一种风机叶片精准巡视的无人机控制策略。首先,根据无人机正对风机采集到的全景图,计算叶尖的位置坐标,从而得到巡视航线并设置巡视航点,实现对桨叶的全覆盖图像采集;接着,设计一种基于视觉的设定值修正器,先依次对摄像机采集到的原始图像进行灰度化、滤波降噪、边缘检测、直线提取;最后,对提取到的直线过滤并分类,进而计算图像中桨叶的中心线及其在图像坐标系中的截距,以此生成控制量对无人机的位姿进行调整使桨叶位于图像中心,同时对其进行稳定性分析。经仿真试验表明,提出的策略可达到对风机叶片精准巡视的目的,为风力发电机的精细巡检提供可参考的方案,同时也可推广到对其他电力设备的精细巡检应用。

关键词：风力发电机无人机视觉坐标转换直线提取

基于主成分分析法与贝叶斯网络的汽轮机故障诊断方法

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热能动力工程 2008年第3期23卷 244-247页

作者：韩璞张德利韩晓娟焦嵩鸣华北电力大学控制科学与工程学院河北保定071003

在利用贝叶斯网络进行汽轮机故障诊断时,汽轮机故障诊断模型的建立直接影响着诊断过程的复杂程度,因此建立贝叶斯网络模型是首先要解决的问题,反映故障状态的特征参数提取是建立模型的重要环节。通过对主成分分析方法提取故障特征的讨论... 详细信息

在利用贝叶斯网络进行汽轮机故障诊断时,汽轮机故障诊断模型的建立直接影响着诊断过程的复杂程度,因此建立贝叶斯网络模型是首先要解决的问题,反映故障状态的特征参数提取是建立模型的重要环节。通过对主成分分析方法提取故障特征的讨论,提出了基于主成分分析方法和贝叶斯网络的汽轮机故障诊断模型建立方法,并与传统的频率特征建模方法进行了比较。结果表明,应用主成分分析法和贝叶斯网络建立的汽轮机故障诊断模型简洁,易于推理,提高了汽轮机故障诊断的效率。

关键词：汽轮机故障诊断主成分分析法贝叶斯网络

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一种基于风机局部图像的桨叶叶尖定位方法

华北电力大学学报(自然科学版) 2023年

作者：焦嵩鸣张彪华北电力大学控制与计算机工程学院

针对无人机自主巡检风机需对桨叶进行精准定位的问题，设计了一种基于风机局部图的无人机位姿修正和叶尖定位系统。无人机依据风机参数飞至指定位置获取风机局部图，使用Yolov5实现对轮毂、塔筒的目标检测和特征提取。对概率渐进式Houg... 详细信息

针对无人机自主巡检风机需对桨叶进行精准定位的问题，设计了一种基于风机局部图的无人机位姿修正和叶尖定位系统。无人机依据风机参数飞至指定位置获取风机局部图，使用Yolov5实现对轮毂、塔筒的目标检测和特征提取。对概率渐进式Hough直线检测结果筛选后，利用K-means聚类得到桨叶中心线，依靠轮毂特征和桨叶中心线夹角更新无人机位姿，获取近距离粗略正对风机局部图。设计无人机位姿修正系统并对其收敛性进行了证明，该系统以风机局部图中像素坐标差值作为偏差控制量，计算世界坐标系下无人机运动量，实现无人机正对风机，轮毂位置位于图像中心。最后，结合无人机位姿信息与风机参数解算桨叶叶尖坐标，实现叶尖精准定位。该算法基于Gazebo仿真实现，定位精度达亚米级，为风机运维提供理论依据。

关键词：目标检测图像处理位姿修正桨叶叶尖精准定位

基于改进粒子群算法的PID-CMAC控制器设计

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仪器仪表学报 2006年第z3期27卷 1984-1985页

作者：韩璞焦嵩鸣周黎辉孙明华北电力大学自动化系保定071003

小脑关节模型网络具有计算简单、学习速度快等特点,设计PID和CMAC的复合控制器既能够发挥PID控制器鲁棒性强的特点,又能够利用CMAC学习获取的知识根据输入的变化快速地做出响应,并能够提高控制系统的抗干扰能力。本文采用改进的粒子群... 详细信息

小脑关节模型网络具有计算简单、学习速度快等特点,设计PID和CMAC的复合控制器既能够发挥PID控制器鲁棒性强的特点,又能够利用CMAC学习获取的知识根据输入的变化快速地做出响应,并能够提高控制系统的抗干扰能力。本文采用改进的粒子群算法对PID的控制参数进行优化,并在此基础上设计了一种新型的PID-CMAC复合控制器,通过仿真试验表明,该控制策略能够提高整个系统的控制品质。

关键词： PSO CMAC PID 控制器优化算法

模糊量子遗传算法及其在热工过程模型辨识中的应用

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中国电机工程学报 2007年第5期27卷 87-92页

作者：焦嵩鸣韩璞黄宇李永玲华北电力大学自动化系河北省保定市071003

针对量子遗传算法(QGA)中旋转变异角相对固定的缺点,将模糊自适应的思想引入QGA,提出了模糊量子遗传算法(FQGA)。对典型函数测试表明:该方法有效地提高了量子遗传算法的计算精度和收敛速度。同时利用这种模糊量子遗传算法设计了一种通... 详细信息

针对量子遗传算法(QGA)中旋转变异角相对固定的缺点,将模糊自适应的思想引入QGA,提出了模糊量子遗传算法(FQGA)。对典型函数测试表明:该方法有效地提高了量子遗传算法的计算精度和收敛速度。同时利用这种模糊量子遗传算法设计了一种通用的热工对象模型辨识算法,并编制了专用的模型识别软件,对典型热工过程进行辨识,取得了令人满意的效果。最后对某电厂循环流化床锅炉一次风对床温的传递函数进行辨识,结果表明该方法是一种简单易行的辨识算法,具有实用价值。

关键词：热工过程系统辨识循环流化床锅炉模糊量子遗传算法

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人工神经网络在系统辨识中的研究与应用

人工神经网络在系统辨识中的研究与应用

作者：焦嵩鸣华北电力大学（河北）

学位级别：硕士

本文详细地介绍了神经网络的原理及构成。针对目前神经网络在系统辨识中存在的问题，提出了新的神经网络训练算法。经过对动态递归神经网络的深入研究，研制出了一种新型的动态递归网络-HIODRN网络。实验表明，该种网络无论是从收敛速... 详细信息

本文详细地介绍了神经网络的原理及构成。针对目前神经网络在系统辨识中存在的问题，提出了新的神经网络训练算法。经过对动态递归神经网络的深入研究，研制出了一种新型的动态递归网络-HIODRN网络。实验表明，该种网络无论是从收敛速度还是从泛化能力来讲，都较改进后的Elman(HDRN)网络要好。本文还介绍了应用神经网络进行系统辨识设计方法，包括正模型和逆模型的辨识。在本文的最后一章里，还简要地介绍了神经网络控制的方法。

关键词：神经网络,系统辨识,算法,自动控制

带有干扰观测器的PID-CMAC控制系统设计

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系统仿真学报 2007年第22期19卷 5226-5229,5233页

作者：焦嵩鸣韩璞董泽周黎辉华北电力大学自动化系河北保定071003

PID神经网络有很强的拟合能力,它用于基于神经网络逆模型的干扰观测器设计,并进一步设计了带一种带有干扰观测器的PID-CMAC复合控制系统。该系统解决了内扰无法观测的问题,通过设置干扰观测器加快了消除内扰的过程,CMAC的控制作用使系... 详细信息

PID神经网络有很强的拟合能力,它用于基于神经网络逆模型的干扰观测器设计,并进一步设计了带一种带有干扰观测器的PID-CMAC复合控制系统。该系统解决了内扰无法观测的问题,通过设置干扰观测器加快了消除内扰的过程,CMAC的控制作用使系统输出能够更快地跟踪系统输入。实验表明,该控制系统不仅能够提高系统输出跟踪系统输出的能力,而且能够更快地消除内扰。

关键词：干扰观测器 PID神经网络逆模型 CMAC