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线性霍尔传感器应用于外转子永磁同步电机转子位置检测

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重庆大学学报 2024年

作者：程晓东罗辞勇周晟赵骏峰罗子涵重庆大学输变电装备技术全国重点实验室

传统的转子位置检测方案是将霍尔传感器安装在电机定子上或底部，通过检测气隙磁场或永磁体漏磁来计算转子位置。然而电枢反应对于位置检测精度有很大的影响。因此提出将霍尔传感器安装在外转子永磁同步电机（permanent magnet synchron... 详细信息

传统的转子位置检测方案是将霍尔传感器安装在电机定子上或底部，通过检测气隙磁场或永磁体漏磁来计算转子位置。然而电枢反应对于位置检测精度有很大的影响。因此提出将霍尔传感器安装在外转子永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor，PMSM）外的印刷电路板（printed circuit boards，PCB）上，电机的永磁体略高于转子磁轭，通过检测永磁体的磁场来检测转子位置，电机外的永磁体磁场几乎不受电枢反应的影响。理论与实验分析发现，霍尔传感器以90°的间隔安装在PCB上时，输出的两路霍尔信号基波相位非正交，导致转子位置出现误差。针对此问题，分析得当2个霍尔传感器以90°·Pr/(Pr+1)的间隔安装在PCB上时，基波相位相正交。然后基于ANSYS Maxwell有限元仿真以及电机实物实验验证了理论分析的正确性，同时也验证了该位置检测方案的可行性。

关键词：线性霍尔传感器永磁同步电机印刷电路板转子位置检测

基于强化学习的认知雷达目标跟踪波形挑选方法

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雷达学报（中英文） 2023年第2期12卷 412-424页

作者：朱培坤梁菁罗子涵沈晓峰电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

认知雷达通过不断与环境互动并从经验中学习,根据获得的知识不断调整其波形、参数和照射策略,以在复杂多变的场景中实现稳健的目标跟踪,其波形设计在提高跟踪性能方面一直备受关注。该文提出了一种用于跟踪高机动目标的认知雷达波形选... 详细信息

认知雷达通过不断与环境互动并从经验中学习,根据获得的知识不断调整其波形、参数和照射策略,以在复杂多变的场景中实现稳健的目标跟踪,其波形设计在提高跟踪性能方面一直备受关注。该文提出了一种用于跟踪高机动目标的认知雷达波形选择框架,该框架考虑了恒定速度(CV)、恒定加速度(CA)和协同转弯(CT)模型的组合,在该框架的基础上设计了基于准则优化(CBO)和熵奖励Q学习(ERQL)方法进行最优波形选择。该方法将雷达与目标集成到一个闭环中,发射波形随目标状态的变化实时更新,从而达到对目标的最佳跟踪性能。数值结果表明,与CBO方法相比,所提出的ERQL方法大大减少了获取最优波形的处理时间,并实现了与CBO相近的跟踪性能,相比于固定参数(Fixed-P)方法,极大地提高了机动目标的跟踪精度。

关键词：目标跟踪认知雷达波形挑选基于准则优化(CBO) 熵奖励Q学习(ERQL)

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智能化雷达波形参数选择算法研究

智能化雷达波形参数选择算法研究

作者：罗子涵电子科技大学

学位级别：硕士

雷达（Radio Detection and Ranging,Radar）作为一种远距离目标的探测手段,在军事领域有着极其重要的地位。为了提高雷达系统在复杂时变环境下的自适应能力,智能化雷达通过构建接收机到发射机的信息反馈机制,结合知识与数据联合驱动的... 详细信息

雷达（Radio Detection and Ranging,Radar）作为一种远距离目标的探测手段,在军事领域有着极其重要的地位。为了提高雷达系统在复杂时变环境下的自适应能力,智能化雷达通过构建接收机到发射机的信息反馈机制,结合知识与数据联合驱动的人工智能技术,有效提高了雷达对新环境、新目标和新任务的自适应能力,智能化雷达的发展已然成为下一代雷达的研究热点。本文旨在研究智能化雷达在目标跟踪场景下的波形参数选择问题,具体工作如下:1.论述了传统雷达在复杂作战环境中的性能瓶颈,给出了目标跟踪场景下的智能化雷达原理框架并构建了相应数学模型。通过建立智能化雷达信号模型,分析了发射波形参数对贝叶斯滤波器中量测噪声协方差的影响,并在此基础上探讨了三种智能化雷达波形参数选择准则函数,作为后续研究的基础。2.针对目标跟踪场景下单部雷达的波形参数选择问题,本文提出了一种基于IMM的波形参数选择算法。该算法将IMM模型中各子滤波器的预测状态估计协方差进行加权融合,结合准则函数实现了波形参数的智能化选择。仿真结果表明,相较于传统雷达,该算法在二维和三维空间中,均能提高正确运动模型的有效概率,进而改善跟踪性能。除此之外,还对比了三种不同准则函数下的IMM波形参数选择算法的跟踪性能,结果表明最小均方误差准则性能最佳。3.针对目标跟踪场景下雷达组网的波形参数选择问题,本文提出了一种基于强化学习的联合波形参数选择算法。该算法充分利用了信息融合的优势,在融合中心从雷达组网的角度对所有节点波形参数进行联合选择。同时为了解决波形参数寻优的计算耗时问题,借助强化学习构建了波形参数决策器。结果表明,相较于传统雷达,该算法能够以较低的计算代价有效提高雷达组网对目标的跟踪性能。4.针对雷达跟踪性能和资源调度的协同问题,本文提出了一种基于模糊逻辑的波形参数选择算法。该算法给出了兼顾跟踪性能和资源调度的带约束目标优化函数,并通过模糊逻辑系统对优化函数中的重要性因子进行自适应的调整。仿真结果表明,该算法可在满足预设雷达量测精度的前提下有效降低雷达资源的使用。综上所述,本文针对目标跟踪场景下单雷达和雷达组网中的波形参数选择问题,提出了三种波形参数选择算法,均有效提高了雷达系统对目标的自适应能力,改善了系统跟踪性能,为智能化雷达的波形参数选择提供了理论依据。

关键词：智能化雷达目标跟踪波形参数选择强化学习模糊逻辑

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岩体声发射与地震活动相关性和地震预报

东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 697-706页

作者：祝志文姜子涵汕头大学工学院汕头515063

为研究声发射(AE)技术用于地震预测的可行性,在花岗岩地下隧道内布置AE系统和地震仪同时开展AE及地震监测.采用多模态统计方法分析了35 d监测期内AE与地震活动的时间相关性,并观测了AE时间序列的b值和自然时间方差κ_(1)的演化.实验结... 详细信息

为研究声发射(AE)技术用于地震预测的可行性,在花岗岩地下隧道内布置AE系统和地震仪同时开展AE及地震监测.采用多模态统计方法分析了35 d监测期内AE与地震活动的时间相关性,并观测了AE时间序列的b值和自然时间方差κ_(1)的演化.实验结果表明:包含爆发的AE特性变化预示着主震的临近,其密集爆发与临近的3.2级及2.4级主震密切相关;主震发震前,b值出现连续下降的趋势并降至1以下的最小b值,自然时间方差从0.07迅速减小到接近零的最小值;多模态统计方法得到的AE时间分布的变化趋势比地震活动早,能提前约17 h预测主震事件.因此,AE与地震活动有很强的相关性,可作为地震前兆.实测结果为AE用于地震预报提供了可能性和观测证据.

关键词：声发射地震预报岩体 b值自然时间分析多模态统计

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算法自动化决策中知情同意规则探究

数字技术与应用 2023年第10期41卷 148-150页

作者：周梦涵潘雪杨冰玉罗子涵缪晔湖北大学

知情同意规则作为个人信息保护的基石,有着丰富的实践价值,但随着算法自动化决策的快速发展,原本完善的知情同意规则正陷入无力的困境之中。知情范围的模糊、形式同意的泛滥、执行环节的监管缺失等问题使得知情同意规则受到诸多质疑。因... 详细信息

知情同意规则作为个人信息保护的基石,有着丰富的实践价值,但随着算法自动化决策的快速发展,原本完善的知情同意规则正陷入无力的困境之中。知情范围的模糊、形式同意的泛滥、执行环节的监管缺失等问题使得知情同意规则受到诸多质疑。因此,在知情同意规则的框架下,引入动态同意机制,赋予信息主体撤销权,明确知情范围,提高同意的知情性,重塑知情同意规则,以更好地发挥同意的效力十分必要。

关键词：知情同意个人信息保护信息主体监管缺失

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小学低年级学生良好学习习惯培养的策略研究——以W学生的指导为例

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小学低年级学生良好学习习惯培养的策略研究——以W学生的指导为例

作者：罗子涵四川师范大学

学位级别：硕士

21世纪要求我们每个人都具有终身学习的能力,而学习习惯的养成从方方面面影响着我们。在学习习惯的养成过程中,小学低年级是学习习惯养成的关键时期,学生在这一阶段所形成的固定的学习习惯对于他们以后很长一段时间成绩的好坏,学习能力... 详细信息

21世纪要求我们每个人都具有终身学习的能力,而学习习惯的养成从方方面面影响着我们。在学习习惯的养成过程中,小学低年级是学习习惯养成的关键时期,学生在这一阶段所形成的固定的学习习惯对于他们以后很长一段时间成绩的好坏,学习能力的发展具有巨大的影响。因此,我们不能忽视小学低年级学生良好学习习惯的养成。本人主要通过资料了解国内一些教育家,国外一些心理学家和教育家对于学习习惯研究现状的研究,从而对他们的观点进行梳理,然后进入某小学三年级的课堂,通过连续的观察以及分析X老师在培养良好学习习惯的方面的方法,以及对W学生对X老师的做法的反应,总结出在课前预习和学习用品准备,上课学习过程中听课,记笔记和发言,以及课后复习和作业等七个方面的良好学习习惯的培养的策略。在研究中,本人通过观察以及访谈的方式对这个有60多人的三年级班级的学习习惯现状做了调查,并通过对反馈的资料进行系统的整理和分析,找出影响W学生学习习惯养成的影响因素,针对其个人的影响因素找出适合的培养策略。通过该研究希望提高教师对培养学生良好学习习惯的意识,为小学低年级教师提供可以实施和正确运用的策略,以此来提高教师的教学水平和学生的学习质量,而不是让培养良好学习习惯成为一句空话。

关键词：小学低年级学生学习习惯习惯养成

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考虑材料老化的加高重力坝地震动力响应分析

地震工程与工程振动 2024年第1期44卷 115-127页

作者：崔溦顾子涵吴军天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室天津300350 天津大学中国地震局地震工程综合模拟与城乡抗震韧性重点实验室天津300350 中国电建市政建设集团有限公司天津300384

混凝土坝的动力响应随着混凝土龄期的增加、性能的退化会发生显著变化,而加高重力坝还受到新老混凝土材料差异的影响。为研究重力坝运行期材料老化和加高重力坝新老混凝土性能差异对地震作用下动力响应特性的影响,以加高的丹江口重力坝... 详细信息

混凝土坝的动力响应随着混凝土龄期的增加、性能的退化会发生显著变化,而加高重力坝还受到新老混凝土材料差异的影响。为研究重力坝运行期材料老化和加高重力坝新老混凝土性能差异对地震作用下动力响应特性的影响,以加高的丹江口重力坝为例,利用ABAQUS有限元分析软件进行地震动力响应分析。同时,对比加高重力坝、拆除重建重力坝(即材料全新工况)以及按加高高度建造重力坝(即材料全老工况)3种工况下的地震响应情况,分析加高重力坝在地震动力下随着混凝土材料性能老化的坝顶位移、关键点应力和塑性损伤的响应。研究结果表明:随着混凝土材料老化程度增加,加高重力坝坝体的动力响应总体优于材料全老工况,同时劣于材料全新工况;其中坝体损伤呈经老坝折坡处后向新老混凝土结合面向下延伸的趋势。加高重力坝可适应结构变化后的受力和变形,同时兼具损伤破坏指标低、抗滑稳定性系数高的特点,坝体综合抗震性能得到提高。

关键词：加高重力坝材料老化损伤地震反应

基于延迟断点映射FMCW的双功能雷达通信系统设计

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电子科技大学学报 2024年第2期53卷 210-218页

作者：徐瑞文瑞铭黄子涵李钢文光俊电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 电子科技大学信息与软件工程学院成都611731

基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)的双功能雷达通信(Dual-Functional RadarCommunication, DFRC)系统具有时频利用率高、抗多普勒性能强、距离旁瓣低的特点。现有的FMCW-DFRC波形系统产生双功能性能恶化,并... 详细信息

基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)的双功能雷达通信(Dual-Functional RadarCommunication, DFRC)系统具有时频利用率高、抗多普勒性能强、距离旁瓣低的特点。现有的FMCW-DFRC波形系统产生双功能性能恶化,并增加通信接收机的链路复杂度。设计了一种基于延迟断点映射(Delayed Breakpoint Mapping, DBM)FMCW的DFRC系统,通过啁啾周期内延迟断点位置的映射和被分割的簇间的相位进行数据调制。通信接收端在载波混频和欠采样后,在数字域实现去啁啾、码片对齐和数据解调,极大降低了接收端生成相干信号和ADC性能的需求。在雷达处理链路中,设计了断点区域删除与拼接(Breakpoint Area Deletion and Splicing, BADS)方案,使DFRC的雷达性能与无调制的FMCW一致。仿真结果表明,与无补偿的方案相比,BADS方案距离图像的副瓣幅度减小约37 dB,且不受调制数据的影响。与现有基于啁啾波形的DFRC方案的通信性能相比,DBM-FMCW降低了约3 dB误符号率。

关键词：啁啾信号双功能雷达通信调频连续波旁瓣抑制欠采样

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面向社交评论的多模态情感分类模型研究

面向社交评论的多模态情感分类模型研究

作者：丛子涵大连海洋大学

学位级别：硕士

随着互联网和数字媒体的快速发展,每天都在产生大量包含丰富情感色彩和用户观点的多模态数据。对这些用户评论进行多模态情感分类,对于商业策略的制定、市场趋势的预测以及公众舆论的引导都具有至关重要的意义。本文围绕社交评论的多模... 详细信息

随着互联网和数字媒体的快速发展,每天都在产生大量包含丰富情感色彩和用户观点的多模态数据。对这些用户评论进行多模态情感分类,对于商业策略的制定、市场趋势的预测以及公众舆论的引导都具有至关重要的意义。本文围绕社交评论的多模态情感分类这一课题,针对现有多模态情感分类模型文本特征提取未考虑上下文与局部信息间的关联,图像特征提取难度大、忽视场景理解,图文特征之间关联较弱,以及特征融合不充分的问题展开研究,并取得如下研究成果。(1)提出了一种基于图像引导文本的图文多模态情感分类模型(IGT)。该模型旨在解决社交评论多模态情感分类任务中图像情感获取难度大,图文特征关联较弱的问题。首先,选用transformer和LSTM模型作为编码器和解码器,同时设计了一个复合注意力机制模块(CAM),并融合CAM模块构建了一个图像生成文本模型(IOT)。通过IOT模型将高维图像转换为低维文本;然后利用Bi LSTM模型充分提取文本数据中所包含的上下文情感特征;最后使用引入注意力机制的特征融合策略,通过不同模态特征信息间的相互指导进行特征融合,实现最终的情感分类。实验结果表明,该模型在MVSA-Single、MVSA-Multiple以及Yelp数据集上F1值分别达到了71.05%、70.06%和72.85%。研究表明本文模型可以有效解决图像情感特征提取困难以及融合过程中图文特征联系较弱的问题,证明了本文模型的有效性。(2)提出了一种基于感知融合网络的图文多模态情感分类模型(MPF-Net)。该模型旨在解决社交评论多模态情感分类任务中局部信息与上下文关联较弱、忽略场景理解以及融合不充分的问题。首先通过引入多维感知特征捕获机制,全面而精确地捕捉文本数据中的局部信息和上下文信息以及图像数据中所包含的对象信息和场景信息;然后,采用了增强的记忆互动学习机制,有效地提取和连接单模态特征,通过多轮迭代获取更为深层次的情感细节;最后,构建一个由生成对抗网络和增强池化模块构成的深度融合单元,在保留原有特征信息的基础上进行深度融合。实验结果表明,该模型在MVSA-Single和MVSA-Multiple两个数据集上的F1值分别达到了73.12%和70.18%。研究表明,该模型可以有效提升社交评论多模态情感分类任务的准确性。

关键词：社交评论情感分类感知融合网络图文转换特征融合