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基于预设性能的不确定非线性系统自适应容错控制

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基于预设性能的不确定非线性系统自适应容错控制

作者：王海涵曲阜师范大学

学位级别：硕士

由于受环境因素和测量误差等因素的影响,实际系统的精确模型往往难以获得,这使得实际系统的控制器设计变得富有挑战.非线性系统的不确定性主要来源于工程应用中的未知系统故障、建模误差以及未知干扰等等,其中未知系统故障会导致系统性... 详细信息

由于受环境因素和测量误差等因素的影响,实际系统的精确模型往往难以获得,这使得实际系统的控制器设计变得富有挑战.非线性系统的不确定性主要来源于工程应用中的未知系统故障、建模误差以及未知干扰等等,其中未知系统故障会导致系统性能下降,严重时使得系统无法正常运行.此外,随着工业生产中对系统控制精度和响应速度的要求越来越高,系统的瞬态性能成为控制器设计过程中需要考虑的重要因素.因此,在保证不确定非线性系统正常运行的前提下,如何使系统具有良好的瞬态性能是目前亟需解决的问题.论文针对不确定非线性系统,基于预设性能控制方法,分别研究系统发生执行器故障,传感器故障及网络通信约束时的自适应容错控制问题.主要研究成果如下:1.具有预设性能和输入死区的不确定非线性系统的基于观测器的自适应容错控制研究一类具有预设性能和输入死区的不确定非线性系统的自适应容错控制问题.首先,分析执行器故障和输入死区的特点,构建一个新的复合变量用于系统建模.其次,考虑到系统状态信息无法准确获得,设计自适应神经网络观测器估计系统状态.最后,设计控制器抵消传感器故障和未知非线性函数带来的影响,使跟踪误差被约束在性能边界内,同时保证闭环系统系统的所有信号都是半全局最终一致有界的,并通过机械臂系统验证了所提出控制算法的有效性.2.基于观测器的不确定非严格反馈非线性系统的预设时间跟踪控制:一种容错性能函数方法研究一类具有传感器故障和不可测状态的不确定非严格反馈非线性系统的预设时间跟踪控制问题.首先,考虑系统的传感器故障,结合沉降时间调节器构造灵活性能函数处理系统故障时的输出约束.其次,设计自适应神经网络观测器估计系统状态,抵消由故障传感器输出的不精确输出反馈信息的消极影响.最后,设计预设时间跟踪控制器,保证误差系统渐进收敛,并通过仿真实验验证所提控制算法的有效性.3.具有输入死区的不确定非线性系统的自适应自触发容错控制:一种漏斗函数方法研究一类基于输入死区和网络约束的不确定非线性系统自适应自触发容错控制问题.首先,构造漏斗函数用于解决控制器中可能发生的奇异性问题,保证跟踪误差收敛到预先给定的约束范围内,提高系统的瞬态和稳态性能.其次,设计自触发策略用于更新控制信号,节约通讯资源.考虑到系统的未知增益和未知非线性函数,设计自适应神经网络漏斗控制器使跟踪误差始终被约束在漏斗边界内,保证了闭环系统所有信号是半全局最终一致有界的.最后,通过刚性机器人机械臂系统验证了所提算法的有效性.

关键词：不确定非线性系统反步法输入死区容错控制预设性能控制自适应神经网络自触发控制

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基于蓝牙传输的低功耗心脏健康状态检测研究

基于蓝牙传输的低功耗心脏健康状态检测研究

作者：王海郦电子科技大学

学位级别：硕士

基于可解释性图神经网络的细粒度漏洞检测方法研究

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基于可解释性图神经网络的细粒度漏洞检测方法研究

作者：王海叶南京信息工程大学

学位级别：硕士

G8量表在口腔颌面外科老年非癌患者的应用评价

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G8量表在口腔颌面外科老年非癌患者的应用评价

作者：王海有南方医科大学

学位级别：硕士

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熔金属选区激光熔化技术研究进展

稀有金属材料与工程 2024年第4期53卷 1217-1228页

作者：吴世亮王素娟王海涛广东工业大学精密电子制造技术与装备国家重点实验室广东广州510006 深圳职业技术大学机电工程学院广东深圳518055

近年来,难熔金属研究的逐步深入,传统工艺难以满足制备难熔金属及其复杂结构的需求。鉴于难熔金属材料的高熔点和优异的高温力学性能,将其与选区激光熔化技术相结合,将为难熔金属的设计提供更大的空间与可加工性。本文对难熔金属材料的... 详细信息

近年来,难熔金属研究的逐步深入,传统工艺难以满足制备难熔金属及其复杂结构的需求。鉴于难熔金属材料的高熔点和优异的高温力学性能,将其与选区激光熔化技术相结合,将为难熔金属的设计提供更大的空间与可加工性。本文对难熔金属材料的选区激光熔化技术进行了总结,按照材料分类,对钨合金、多孔钽、钼合金以及难熔高熵合金进行评述。因为选区激光熔化成型难熔金属过程对合金成分和加工参数等较敏感,故总结了这些因素对工艺控制和零件质量的影响。最后,归纳了当前研究的优势和不足,并对今后的发展趋势进行了展望。

关键词：难熔金属选区激光熔化钨合金多孔钽难熔高熵合金

过渡金属-生物炭/ZIF-8低温催化氧化甲烷制甲醇

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过渡金属-生物炭/ZIF-8低温催化氧化甲烷制甲醇

作者：王海然安徽理工大学

学位级别：硕士

甲醇被称为“液态阳光”,是重要化工原料,可以通过化工手段清洁转化为烷烯烃和芳烃。相比于甲醇工业化制备工艺煤气化-费托合成法,选择性氧化甲烷制甲醇（SOMM）具有过程短、能耗低、原子经济性特点。但严苛的反应条件、高成本催化剂等... 详细信息

甲醇被称为“液态阳光”,是重要化工原料,可以通过化工手段清洁转化为烷烯烃和芳烃。相比于甲醇工业化制备工艺煤气化-费托合成法,选择性氧化甲烷制甲醇（SOMM）具有过程短、能耗低、原子经济性特点。但严苛的反应条件、高成本催化剂等限制了SOMM工业化的应用。本文针对SOMM过程中催化剂成本高、反应条件严苛等难题,以生物炭/ZIF-8为载体、过渡金属（Cu、Ni、Zn、Fe和Co等）为活性金属,制备了系列催化剂,并应用于SOMM,深入研究反应参数对甲醇产率的影响。主要的研究内容及结论如下:（1）采用浸渍法制备不同过渡金属负载的生物炭催化剂（Cu/BC、Ni/BC、Zn/BC、Fe/BC、Co/BC）,在气相体系不同反应参数（反应温度、进水量、氧气/甲烷通入摩尔比）下进行活性测试,发现在反应温度为280℃、进水量为0.02m L/min、O2/CH4摩尔比为0.5(即28%CH4（N2平衡）流量为20 m L/min、合成空气（21%O2/N2）流量为13.3 m L/min)的条件下,Cu/BC的甲醇产率最高,为686.92μmol/gCu/h,且只有Cu/BC在SOMM过程中保持了18 h的催化活性。实验结果还表明,需要连续同时引入O2和水才能实现SOMM反应。（2）过渡金属的引入降低了BC的含氧官能团,提高了BC的进一步碳化,扩大了所有催化剂的孔隙体积,促进了甲烷的吸附和活性物质的分散。此外,活化过程是产生活性物种的关键。在活化后Cu/BC表面存在金属Cu和Cu（II）-氢氧化物。原位红外分析发现,金属Cu和Cu（II）-氢氧化物之间的协同效应促进了吸附的甲烷活化为*CH3物种,并进一步转化为甲醇。（3）成功制备ZIF-8与掺杂氮源（尿素、三聚氰胺）改性的u-ZIF-8、m-ZIF-8载体,以ZIF-8为载体利用浸渍法制备了不同乙酰丙酮铜负载量（0.001g、0.005g、0.01g）的Cu/ZIF-8催化剂（x Cu-ZIF-8,x=1、5、10）,SOMM测试结果表明Cu/ZIF-8催化剂活性随乙酰丙酮铜掺杂量的增加呈火山状变化趋势,当掺杂量为0.005g时,5Cu/ZIF-8的甲醇产率最高,为77.02μmol/gcat/h。之后以u-ZIF-8、m-ZIF-8为载体,以0.005g乙酰丙酮铜掺杂量为基准,制得掺氮改性的5Cu/u-ZIF-8、5Cu/m-ZIF-8催化剂。发现5Cu/u-ZIF-8的甲醇产率进一步提升,为99.88μmol/gcat/h。掺氮改性后的催化剂表面具有较之载体和其他催化剂更为丰富的孔结构,这也许促进了表面活性物种的分散,使催化活性提高。在升温活化阶段5Cu/ZIF-8催化剂断裂了大量的表面C-H键生成羟基,而在恒温反应阶段5Cu/ZIF-8催化剂活化吸附在表面的CH4气体分子生成*CH3物种,*CH3物种与羟基结合转化为甲醇,整个过程遵循自由基机理。图[31]表[10]参[130]

关键词：甲烷制甲醇催化氧化过渡金属生物炭

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基于混合自适应损失函数的人脸识别方法

计算机科学与探索 2024年第6期18卷 1627-1636页

作者：王海勇潘海涛南京邮电大学计算机学院智慧校园研究中心南京210003

近年来样本挖掘策略被融入人脸识别的损失函数中,显著提升了人脸识别性能,但大部分工作都集中在如何在训练阶段挖掘困难样本,没有考虑到困难样本中潜在的无法识别的样本图像,从而导致模型对低质量人脸图像的识别性能较差。针对该问题,... 详细信息

近年来样本挖掘策略被融入人脸识别的损失函数中,显著提升了人脸识别性能,但大部分工作都集中在如何在训练阶段挖掘困难样本,没有考虑到困难样本中潜在的无法识别的样本图像,从而导致模型对低质量人脸图像的识别性能较差。针对该问题,提出了一种结合样本难度自适应和图像质量自适应的混合自适应损失函数MixFace。该损失函数将基于课程式学习的损失函数CurricularFace与图像自适应损失函数AdaFace相结合,将特征范数作为图像质量指标融入损失函数中,在关注图像质量的前提下在训练前期关注简单样本,后期关注困难样本,降低网络模型对困难样本中部分低质量不可识别样本的关注。分别使用CASIA-WebFace和MS1MV2数据集训练,MixFace在高质量测试集LFW、CFP_FP、AgeDB、CALFW和CPLFW上相比Curricular-Face和AdaFace有不同程度的性能提升,同时MixFace在中等质量测试集IJB-B、IJB-C以及低质量测试集TinyFace上显示出比CurricularFace和AdaFace更好的识别性能。实验结果表明,MixFace能有效降低无法识别图像的干扰,进而提升低质量人脸识别性能,同时受益于MixFace中课程式学习的方式,对于高质量人脸识别仍然能保持较好的性能。

关键词：人脸识别课程式学习图像质量自适应损失

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基于机器视觉的齿轮缺陷检测方法研究

基于机器视觉的齿轮缺陷检测方法研究

作者：王海腾天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

由于锻造工艺的原因,新生产的汽车齿轮表面经常会出现缺陷,使用带有缺陷的齿轮极易导致安全事故的发生,因此对新生产的汽车齿轮进行缺陷检测是一道十分重要的工序。本文以汽车齿轮缺陷检测为研究内容,搭建了汽车齿轮缺陷检测系统,使用... 详细信息

由于锻造工艺的原因,新生产的汽车齿轮表面经常会出现缺陷,使用带有缺陷的齿轮极易导致安全事故的发生,因此对新生产的汽车齿轮进行缺陷检测是一道十分重要的工序。本文以汽车齿轮缺陷检测为研究内容,搭建了汽车齿轮缺陷检测系统,使用基于深度学习的目标检测算法对汽车齿轮的端面和齿面进行缺陷检测,通过试验验证方法的有效性和实用性。本文的主要研究工作包括:1.根据齿轮缺陷检测任务的实际需求,制定详细的工作方案。设计了汽车齿轮缺陷检测系统的整体结构和齿轮缺陷检测流程。完成工业相机、工业镜头和光源的选型,分析并选取合适的光源照明方式,最终搭建齿轮图像硬件采集平台,完成汽车齿轮端面和齿面图像数据的采集工作。2.对收集到的汽车齿轮图像数据进行筛选,完成齿轮端面和齿面数据集的构建。使用标注工具对齿轮端面和齿面数据集进行缺陷标注,对数据集中各缺陷数量进行统计。研究基于深度学习的YOLOv8s算法的网络结构和YOLOv8s算法提供的图像数据增强技术,选取有效的图像数据增强技术丰富齿轮数据集的多样性,提高算法模型的泛化能力和鲁棒性。3.针对YOLOv8s算法在汽车齿轮齿面上缺陷检测精度低的问题,对YOLOv8s算法的网络进行改进。在YOLOv8s网络中加入CBAM注意力机制,帮助YOLOv8s算法能够忽视图像中的无关背景区域,仅关注齿轮缺陷区域。在算法中增加小目标检测层,将浅层的特征图与深层的特征图拼接后的结果送入小目标检测层,提升YOLOv8s算法对齿轮小目标缺陷的检测能力。采用基于深度可分离卷积的Mobile Net v3对YOLOv8s网络进行轻量化处理,解决由于增加CBAM注意力机制和小目标检测层导致的计算量增加和检测速度降低的问题。4.将训练好的齿轮端面和齿轮齿面缺陷检测模型部署在汽车齿轮缺陷检测系统中,完成实际的汽车齿轮缺陷检测任务,并对试验结果进行分析,验证了原始YOLOv8s算法在汽车齿轮端面缺陷检测任务上的实用性和改进的YOLOv8s算法在汽车齿轮齿面缺陷检测任务上的实用性。

关键词：机器视觉深度学习齿轮缺陷检测 YOLOv8s 图像处理

超声支气管镜UE技术在气道周围病变良恶性诊断中的价值研究

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超声支气管镜UE技术在气道周围病变良恶性诊断中的价值研究

作者：王海鉴南昌大学

学位级别：硕士