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基于鲁棒主成分分析的运动目标检测优化算法

电子与信息学报 2018年第6期40卷 1309-1315页

作者：杨依忠汪鹏飞胡雄楼伍能举合肥工业大学电子科学与应用物理学院合肥230009

针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题,该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后,利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性,以及动态背景... 详细信息

针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题,该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后,利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性,以及动态背景和运动目标在整个视频流上检出点均值和方差的差异特性,进一步将动态背景和运动目标分离开来。实验结果表明,所提算法能够有效地处理动态背景的问题,并在一定程度上完整检测出运动目标。

关键词：运动目标检测鲁棒主成分分析动态背景时间域

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小车运行状态下岸桥结构动力响应分析

振动工程学报 2024年第7期37卷 1200-1210页

作者：胡雄董凯郑培孙志伟穆森上海海事大学物流工程学院上海201306

本文对在役岸桥整机金属结构的动力学响应机理进行分析。基于Euler-Bernoulli梁理论建立起重机单梁结构数值模型,分析不同工况对梁结构动力响应的影响,并分析动力学方程中“离心加速度项”对岸桥的动力学响应的影响。利用一岸桥结构数... 详细信息

本文对在役岸桥整机金属结构的动力学响应机理进行分析。基于Euler-Bernoulli梁理论建立起重机单梁结构数值模型,分析不同工况对梁结构动力响应的影响,并分析动力学方程中“离心加速度项”对岸桥的动力学响应的影响。利用一岸桥结构数据建立包含结构重要分析部位如铰点、轨道梁等结构的几何特征的整机精细化数值模型。以简化质量点模拟小车,将质量与板壳单元接触,实现小车与大梁的相互作用,并应用于岸桥结构动力学分析中,考虑轨道梁非中心受力,计算得到大梁铰点的加速度响应,与实测信号结果基本一致。经计算分析发现,岸桥大梁铰点处测点的加速度实测信号频谱和计算信号频谱均表明小车运行对岸桥结构的主要影响为经过轨道接头时产生的高频冲击。同时,岸桥模型大梁上10个测点及小车的位移结果表明,当小车带额定载荷以额定速度匀速运行时,岸桥前大梁前端产生垂向拟静态位移,位移频谱表明小车主要受到垂向强迫振动。

关键词：岸边集装箱起重机小车运行质量-板壳接触法非中心受力动力响应

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基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法

工程科学与技术 2024年第1期56卷 22-34页

作者：张琴蔡慧茹兰明东浦克胡雄上海海事大学物流工程学院上海201306

随着海上风电“十四五”规划的不断推动,在深远海域对兆瓦级大功率海上风机的需求量随之增加,其规模也在不断扩大。但是,在吊运、安装等海上工作过程中,复杂海浪对船舶产生的持续影响导致风机安装的精度和效率大幅下降,甚至会对人员安... 详细信息

随着海上风电“十四五”规划的不断推动,在深远海域对兆瓦级大功率海上风机的需求量随之增加,其规模也在不断扩大。但是,在吊运、安装等海上工作过程中,复杂海浪对船舶产生的持续影响导致风机安装的精度和效率大幅下降,甚至会对人员安全以及财产造成重大损失。在深远海域复杂海况下对工程船舶进行有效的波浪补偿,可提供稳定的作业环境以保证精准高效地完成各项工作,因此,本文提出了一种基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法并将其应用于Stewart补偿平台。首先,建立波浪补偿平台动力学以及运动学反解模型,并设计正解模型迭代求解算法。随后,使用PID进行波浪补偿控制,并通过麻雀搜索算法优化参数。接着,采用Circle混沌映射对其进行初始化分布,以解决初始化不均匀的问题;并采用动态自适应加权、柯西突变以及反向学习以提升算法全局寻优能力。最后,生成4~6级海况下的某工程船运动数据作为系统输入,利用MATLAB和Simulink软件平台搭建模型进行补偿控制验证,并在Stewart硬件平台上做补偿试验。结果表明,改进麻雀搜索算法具有较快的收敛速度、较高的精度和更好的寻优能力,优化后的PID控制方法更适合用于复杂海况下波浪补偿平台的控制优化,可为大功率海上风机安装的补偿平台控制系统设计提供参考。

关键词：波浪补偿平台 3自由度补偿比例积分微分控制器改进麻雀搜索算法

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危险作业罪犯罪构成研究

危险作业罪犯罪构成研究

作者：胡雄飞河北大学

学位级别：硕士

本文采取犯罪构成四要件说对危险作业罪进行分析。危险作业罪的客体要件为有关安全生产的管理制度和公共安全中的生产、作业安全。客观要件中,“有关安全管理的规定”应当包括所有类型的有关生产安全的规定,但不包括行业操作习惯和惯例... 详细信息

本文采取犯罪构成四要件说对危险作业罪进行分析。危险作业罪的客体要件为有关安全生产的管理制度和公共安全中的生产、作业安全。客观要件中,“有关安全管理的规定”应当包括所有类型的有关生产安全的规定,但不包括行业操作习惯和惯例;对于“涉及安全生产的事项”,除了法条明文规定的几项事项之外,凡是与上述几项具有相当危险性的生产活动的事项都可以作为本罪构成要件要素进行认定;对于“未经依法批准或者许可”,只要是从实质上违反了法律法规的规定,就应当认定为“未经依法批准或者许可”;危险物品包含易燃易爆物品、危险化学品、放射性物品和其他危险物品。危险作业罪属于具体危险犯,应以具体的危害结果或危害状态作为主要判断标准,辅以行为的危险性判断。“现实危险”是一种客观状态,认定要素应该包括:行为本身、客观环境、行为所引起的外界变动,而不应考虑行为人的主观心态。准确理解“现实危险”,需要把握好客观现实性、具体性、严重性和紧迫性几个认定标准,并需要坚持个案具体分析。本罪的犯罪主体应为特殊主体。若要构成本罪,需要犯罪主体具有能够直接从事生产、作业或者对生产、作业负有组织、指挥或管理职责的条件;《关于办理危害生产安全刑事案件适用法律若干问题的解释(二)》事实上对本罪的犯罪主体做了限缩解释;从体系解释来看,本罪的实害犯为重大责任事故罪,重大责任事故罪的犯罪主体通说认为是特殊主体,本罪的主体也应为特殊主体;将主体限定为特殊主体,有利于避免本罪的不当扩张,侵犯公民合法权益。依照刑法规定,危险作业罪的犯罪主体只能是自然人,而不包括单位。对于本罪的主观要件,笔者赞同复合说,因为行为人对“违反安全管理的心态”和对“违规生产行为引发的危害后果”所持的心态往往并不一致,体现出的主观恶性大小也不一样,对两个行为的主观态度进行分别分析后综合判断更能做到罪责刑相适应。将“违反相关安全管理规定”的心态限定为“故意”、对“违规生产行为引发的危害后果”的心态限定为“过失”作为危险作业罪主观要件比较合适。

关键词：危险作业罪犯罪构成现实危险过失危险

基于PI建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略

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工程科学与技术 2024年第1期56卷 11-21页

作者：张琴张蒸忠洪逸帆顾邦平胡雄上海海事大学物流工程学院上海201306

海上起重船受风、浪、涌影响会产生剧烈的船舶姿态变化,造成起重机和货物的位姿变化,对货物和人员存在安全隐患,波浪补偿平台的稳定性控制能有效减少复杂海况下船舶运动对海上作业安全性、稳定性和精准性的影响,对浮式起重船海上设备精... 详细信息

海上起重船受风、浪、涌影响会产生剧烈的船舶姿态变化,造成起重机和货物的位姿变化,对货物和人员存在安全隐患,波浪补偿平台的稳定性控制能有效减少复杂海况下船舶运动对海上作业安全性、稳定性和精准性的影响,对浮式起重船海上设备精准装载作业极其重要。针对补偿平台的迟滞非线性导致的建模困难和控制不精确问题,本文提出基于PI(Prandtle–Ishlinskii)建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略。首先,通过实验得到补偿系统的迟滞效应曲线,分析系统迟滞环建立PI迟滞模型,并采用递推最小二乘法辨识模型的各个参数,从而求得系统模型。然后,基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性设计反步控制补偿方法,并结合滑模控制规律加快初始控制速度。最后,将反步滑模法应用于补偿系统,采用MATLAB软件仿真在规则波和不规则波下的响应来验证算法和模型的正确性,并在工控机中用C#编写控制程序,驱动运动控制卡控制伺服电机带动电缸进行补偿运动,同时通过传感器采集系统运动的实时数据,并反馈给工控机形成闭环,以期验证补偿平台在补偿规则波和不规则波下的补偿效果。实验结果表明,所建立的斯图尔特(Stewart)浮式平台中,PI迟滞模型具有良好的精度,反步终端滑模控制算法在Stewart平台的实际控制中能够很好地补偿波浪运动,相比比例–积分–微分控制(PID)、反步法、强化学习等控制方法,反步终端滑模方法能快速较好跟踪期望位移,补偿精度达到0.9729。

关键词：主动波浪补偿 PI迟滞模型反步终端滑模控制斯图尔特浮式平台

基于改进强化学习的复杂海况下船舶升沉补偿控制研究

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工程科学与技术 2024年

作者：张琴周静宜王星月胡雄上海海事大学物流工程学院

受多变海况下风浪涌的影响，剧烈的船舶随机运动威胁着海上风机吊载安装的安全性，并对海上作业和人员换乘等造成不好的影响。为了提高海上作业的可靠性，安全性和稳定性，本文研究船舶升沉运动补偿可提高海上作业的可靠性，但是面临着... 详细信息

受多变海况下风浪涌的影响，剧烈的船舶随机运动威胁着海上风机吊载安装的安全性，并对海上作业和人员换乘等造成不好的影响。为了提高海上作业的可靠性，安全性和稳定性，本文研究船舶升沉运动补偿可提高海上作业的可靠性，但是面临着环境多变和建模不准确的问题，故本文提出基于改进强化学习的复杂海况下船舶升沉补偿控制方法。首先，对由伺服驱动器、伺服电机及编码器和电动缸构成的补偿系统进行机理法建模，作为强化学习训练的环境。其次，通过马尔可夫决策过程描述智能体的策略和奖励，同时采用TD3(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm)强化学习算法作为控制策略，将Actor网络中的输出层TanH层的幅值扩大两倍，使TD3算法能够更好地应对复杂海况，并通过主网络和目标网络的Actor和Critic六个网络的迭代更新，得到自学习的最优控制动作输出。最后，添加OU动作噪声到目标策略中，能够更好的探索状态空间，并通过组合奖励函数改善智能体的学习和决策能力，使智能体可以适应复杂海况下的强化学习任务，在不同海况等级下利用已知的信息来找到最优解，从而避免陷入局部最优，来提高船舶升沉运动的补偿精度。仿真结果表明，在恶劣的复杂海况下改进TD3算法有较好的补偿控制效果，将训练好的模型用于三级—六级以及历时更长的变海况环境下的船舶升沉运动补偿，其补偿效率最高可达到99.95%，优于PSO优化的反步法控制和传统TD3强化学习方法，体现了良好的泛化性。

关键词：复杂海况环境船舶升沉运动补偿控制系统 TD3强化学习

基于LSTM-CAPF框架的岸桥起升减速箱轴承寿命预测方法

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上海交通大学学报 2024年第3期58卷 352-360页

作者：孙志伟胡雄董凯孙德建刘洋上海海事大学物流工程学院上海201306 中国船舶集团有限公司第七一一研究所上海201108

岸桥起升减速箱轴承的健康状况对港口生产安全具有重要意义.针对岸桥变工况的工作条件,提出一种起升减速箱轴承的剩余使用寿命(RUL)预测框架.首先,对工作载荷进行离散化,并确定工况边界.然后,利用长短时记忆(LSTM)网络模型预测载荷和相... 详细信息

岸桥起升减速箱轴承的健康状况对港口生产安全具有重要意义.针对岸桥变工况的工作条件,提出一种起升减速箱轴承的剩余使用寿命(RUL)预测框架.首先,对工作载荷进行离散化,并确定工况边界.然后,利用长短时记忆(LSTM)网络模型预测载荷和相应的运行工况.其次,以维纳过程为基础,建立了考虑不同工况下退化率和跳变系数的状态退化函数.最后,利用工况激活粒子滤波(CAPF)方法预测轴承退化状态和RUL.采用NetCMAS系统采集的上海某港口起升减速箱轴承全寿命数据验证了所提出的预测框架.与其他3种预测模式比较表明,所提出的框架能够在变工况条件下获得更准确的退化状态和RUL预测.

关键词：岸桥轴承剩余寿命预测长短时记忆网络工况激活粒子滤波时变工况

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干式铁芯电抗器振动特性数值模拟及试验研究

高电压技术 2024年第3期50卷 962-973,I0002页

作者：廖才波黎凯邱志斌胡雄李童宏飞陈则宇南昌大学信息工程学院南昌330031 国网四川省电力公司内江供电公司内江641100

振动是影响干式铁芯电抗器运行状态的关键因素之一。在考虑铁芯夹件、垫块等结构件的影响下,采用有限元法实现了10 kV干式铁芯电抗器的3维瞬态电磁-结构多物理场仿真分析,研究了电抗器在磁致伸缩力、麦克斯韦力与洛伦兹力3者共同作用下... 详细信息

振动是影响干式铁芯电抗器运行状态的关键因素之一。在考虑铁芯夹件、垫块等结构件的影响下,采用有限元法实现了10 kV干式铁芯电抗器的3维瞬态电磁-结构多物理场仿真分析,研究了电抗器在磁致伸缩力、麦克斯韦力与洛伦兹力3者共同作用下的振动位移及速度分布特性。仿真结果表明,正常运行状态下,干式铁芯电抗器铁芯夹件的振动位移及速度显著大于其他部位,尤其是用于固定绕组的穿心螺杆。其次,结合干式铁芯电抗器模态仿真分析,获得了其模态特性及固有频率,并进一步分析了其振动机理。最后,采用多普勒激光测振仪测量了某10 kV干式铁芯电抗器的振动特性。试验结果表明,干式铁芯电抗器的振动频率以100 Hz及其倍频为主,其中300 Hz的振动响应最显著,其与其固有频率较接近,存在一定的共振风险。同时,试验结果与仿真结果一致性较好,验证了该文所述仿真分析方法的正确性和有效性。

关键词：干式铁芯电抗器多物理场仿真磁致伸缩效应振动速度固有频率振动测量

一种基于夏普利值及油中溶解气体分析的可解释变压器故障诊断方法

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电网技术 2024年第4期48卷 1752-1761,I0099页

作者：廖才波杨金鑫邱志斌胡雄曾清霖黄智勇南昌大学能源与电气工程系江西省南昌市330031 国网江西省电力有限公司赣州供电分公司江西省赣州市341000

相比于三比值等传统方法,基于机器学习算法的变压器故障诊断方法在诊断效率及准确性等方面具有一定的优势,但“黑箱模型”的本质属性决定了其决策过程及诊断结果的不可解释性。针对该问题,该文提出了一种基于油中溶解气体分析的可解释... 详细信息

相比于三比值等传统方法,基于机器学习算法的变压器故障诊断方法在诊断效率及准确性等方面具有一定的优势,但“黑箱模型”的本质属性决定了其决策过程及诊断结果的不可解释性。针对该问题,该文提出了一种基于油中溶解气体分析的可解释变压器故障诊断方法,采用树形夏普利加法解释(tree Shapely additive explanations,TreeSHAP)方法实现了基于树结构概率密度估计优化极端梯度提升(tree-structured parzen estimator-extreme gradient boosting,TPE-XGBoost)的变压器故障诊断模型的可解释性分析。首先,构建了涵盖油中溶解气体含量、比值及编码等多结构数据的24维故障特征集合,并筛选得到10个有效特征量。其次,提出了基于TPE-XGBoost算法的变压器故障诊断方法,采用树结构概率密度估计完成XGBoost模型的多参数同步优化,实现对故障类型的准确判断。最后,引入TreeSHAP理论开展变压器故障诊断模型的可解释性分析,实现了故障诊断决策过程及其影响因素的可视化,并获取了不同故障类型的关键特征量。研究表明,该文所述变压器故障诊断方法的平均准确率为90.23%,同时可反映特征量对模型决策的影响过程及程度。该方法具有较好的准确性、鲁棒性及可解释性,可为变压器运维检修提供针对性的指导建议。

关键词：变压器故障诊断树结构概率密度估计极端梯度提升可解释性夏普利值