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基于自底向上关键点定位的动作识别算法研究

基于自底向上关键点定位的动作识别算法研究

作者：袁逸凡东南大学

学位级别：硕士

基于转动惯量辨识的电动执行机构自抗扰控制研究

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基于转动惯量辨识的电动执行机构自抗扰控制研究

作者：袁逸凡南京理工大学

学位级别：硕士

电动执行机构作为控制阀门的主要设备,种类繁多,在工业生产中扮演着重要的角色。作为执行机构的执行单元,电机模型的准确程度直接影响控制性能的好坏。自抗扰控制器中的扩张状态观测器可以很好的应对这一问题,它将系统内部和外部产生的... 详细信息

电动执行机构作为控制阀门的主要设备,种类繁多,在工业生产中扮演着重要的角色。作为执行机构的执行单元,电机模型的准确程度直接影响控制性能的好坏。自抗扰控制器中的扩张状态观测器可以很好的应对这一问题,它将系统内部和外部产生的所有扰动看成总扰动进行估计和补偿,无需被控对象的精确模型。因此,本文对基于异步电机的自抗扰控制进行研究,具体研究内容如下:首先,对电动执行机构传动系统的各部分以及阀门特性建立了相应仿真分析所需的模型。根据自抗扰控制理论,设计了转速环的转速控制器,针对跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性反馈控制律带来的大量计算,以及数量众多的调节参数,结合实际应用情况对控制器结构进行精简。在仿真软件中搭建控制系统模型,通过仿真实验验证了在空载、带载和调速等工况下其控制性能均要优于PI控制器。针对实际运行时所带负载不同,或负载存在扰动等原因导致的系统转动惯量不稳定的情况,分别采用带遗忘因子的最小二乘法和朗道离散递推算法对其进行实时辨识,对比分析两种方法的表现,选用更合适的朗道离散算法辨识系统转动惯量。针对朗道算法中增益系数的选取难以平衡辨识速度与抗干扰性的问题,通过在不同的辨识结果误差下使用不同增益系数的方法加以改进。将辨识结果传给自抗扰控制器的补偿环节,实现反馈增益的自整定,在带载启动和抗干扰能力方面都得到了增强。最后,基于MC56F8255芯片设计了控制系统的软件代码和硬件电路,搭建了电机实验平台,通过实验验证了自抗扰控制方法的有效性。

关键词：电动执行机构自抗扰控制器转动惯量辨识最小二乘法朗道递推法

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港口陆域形成工程的围堤设计

珠江水运 2023年第10期 91-93页

作者：袁逸凡宁波中交水运设计研究有限公司

本文以温州港瓯江港区港口陆域形成工程中的围堤设计为例进行分析。工程现状地质情况较差,有较为深厚的软弱土层,承载能力有限,施工难度较大。设计中优化了港口陆域形成工程的围堤设计,增强整体工程施工效率。

关键词：港口陆域形成工程围堤设计地基加固沉降测量

振冲置换地基处理技术在港口工程中的应用分析

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珠江水运 2023年第2期 101-103页

作者：袁逸凡宁波中交水运设计研究有限公司

为了促进港口工程地基处理,优化工程建设与管理,本文介绍振冲置换地基处理技术,以具体港口工程为例,探索振冲置换地基处理技术在港口工程中的应用,分析工艺原理、工艺流流程。振冲置换地基处理技术简便、易行,本次研究对港口工程地基处... 详细信息

为了促进港口工程地基处理,优化工程建设与管理,本文介绍振冲置换地基处理技术,以具体港口工程为例,探索振冲置换地基处理技术在港口工程中的应用,分析工艺原理、工艺流流程。振冲置换地基处理技术简便、易行,本次研究对港口工程地基处理提供了一定技术参考。

关键词：振冲碎石桩港口工程振动施工工艺

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全面预算管理应用于企业成本控制中的探讨

市场瞭望 2023年第19期 87-89页

作者：袁逸凡江苏中烟工业有限责任公司南京卷烟厂

当前新的经济发展形势给企业发展带来了良好契机，同时也使企业面临更加激烈的竞争和挑战，为了在竞争中占据更有利的地位，企业不断创新管理理念与方式，提升自身竞争优势。全面预算管理便是现代企业采用的重要管理工具，在应用到企业... 详细信息

当前新的经济发展形势给企业发展带来了良好契机，同时也使企业面临更加激烈的竞争和挑战，为了在竞争中占据更有利的地位，企业不断创新管理理念与方式，提升自身竞争优势。全面预算管理便是现代企业采用的重要管理工具，在应用到企业成本控制之后，可以提高资源利用效率，也能加强企业成本控制，有助于企业在成本目标控制范围内顺利实现各项既定经营计划，促进企业更好更快地实现战略目标。文章就全面预算管理在企业成本控制中的意义进行分析，并进一步论述了实施策略，以期为大家提供参考。

关键词：成本控制全面预算管理意义实施策略

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多维时序数据可视化中的色彩感知研究

多维时序数据可视化中的色彩感知研究

作者：袁逸凡华中科技大学

学位级别：硕士

色彩是可视化设计中用户的主要感知因素之一,对用户体验的影响举足轻重。合理的色彩方案可以极大提升可视化图表的辨识度及美学感知。但是,色彩在可视化设计中的应用场景是相对多变的。不同的色彩使用场景可能会影响人对目标色彩的正确... 详细信息

色彩是可视化设计中用户的主要感知因素之一,对用户体验的影响举足轻重。合理的色彩方案可以极大提升可视化图表的辨识度及美学感知。但是,色彩在可视化设计中的应用场景是相对多变的。不同的色彩使用场景可能会影响人对目标色彩的正确感知,进而可能影响可视化图表的可用性以及用户获取数据信息的准确度。本文以多维时序数据可视化图表为研究对象,探索复杂场景中造成色彩感知差异的影响因素,并探索基于这些影响因素的优化设计策略。文章首先通过对多维时序数据可视化应用现状、可视化中的色彩搭配以及可视化中的色彩感知进行研究,对影响色彩感知差异的因素进行归纳。随后文章对现有研究的局限性进行分析并进行了实验。实验的主要目的是验证这些因素在多维时序数据可视化场景中是否仍存在显著影响。实验结果显示了不同水平的色相差异、色彩明度及色彩饱和度都会对用户的色彩感知产生影响,进而造成色彩感知差异。为了解决这一问题,文章在现有色彩设计策略中加入关于色彩感知差异的考量,并根据实验结果制定了部分定量标准对色彩设计策略进行操作性定义。最后本文将基于研究结果进行设计实践,将本文提出的色彩设计策略应用于多维时序数据可视化场景,并对可视化设计结果进行评估,以此来对实验结论和设计策略进行验证。

关键词：多维时序数据可视化色彩距离计算色彩感知差异可用性度量

北太平洋海表面高度(SSH)与风应力变化的关系

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海洋与湖沼 2013年第1期44卷 111-119页

作者：黄琳孙佳杨逸秋袁逸凡河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室河海大学物理海洋研究所南京210098 国家海洋环境预报中心北京100081 重庆交通大学河海学院重庆400064

利用1958—2008年的北太平洋海表面高度和风应力资料,并与ENSO和PDO指数进行相关分析。结果发现,风应力及其经向分量主要通过季节振动影响海表面高度(SSH)的年周期变化,纬向风应力主要通过多年振动影响SSH的ENSO和PDO周期。纬向风应力和... 详细信息

利用1958—2008年的北太平洋海表面高度和风应力资料,并与ENSO和PDO指数进行相关分析。结果发现,风应力及其经向分量主要通过季节振动影响海表面高度(SSH)的年周期变化,纬向风应力主要通过多年振动影响SSH的ENSO和PDO周期。纬向风应力和SSH均以黑潮延伸体主轴为界,两侧呈现出相反的升降趋势,SSH为北降南升,纬向风应力南降北升。风应力和SSH升降趋势相同,均表现为"上升—下降—上升"的变化特征。在地形变化剧烈、等深线南北分布的海区,西风增强会导致SSH升高,且西侧升高较为明显。北风增强将导致北太平洋西岸SSH升高,东岸SSH降低。

关键词：北太平洋海表面高度风应力厄尔尼诺

面向电力巡检的轻量化目标检测与故障识别方法研究

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电力信息与通信技术 2022年第8期20卷 29-37页

作者：袁逸凡周子纯张铖丁忠林黄永明东南大学信息科学与工程学院江苏南京211111 紫金山实验室江苏南京211111 国网电力科学研究院有限公司江苏南京211100

目前电力巡检的2个基本需求是硬件资源占用率低和实时检测速率高,然而现有技术仍面临计算成本与检测速率的挑战,因此基于YOLO系列目标检测算法,设计了可在轻量化平台上部署的网络模型Power Net。Power Net中设计了轻量化特征提取模块Shu... 详细信息

目前电力巡检的2个基本需求是硬件资源占用率低和实时检测速率高,然而现有技术仍面临计算成本与检测速率的挑战,因此基于YOLO系列目标检测算法,设计了可在轻量化平台上部署的网络模型Power Net。Power Net中设计了轻量化特征提取模块Shuffle CSP和特征图感知融合模块Fuse,取得了检测速率与精度的良好折中。最终的模型可达到76.8%的平均准确率,且参数量和浮点运算次数仅有5.5 M和12.8 G,在TESLA V10016 GB GPU和Intel i5-8400 CPU上的检测速度分别达到200~400 fps和2~5 fps,符合实时检测的要求。

关键词：电力巡检目标检测故障识别 YOLOv4 深度学习

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一种基于目标检测模型的轻量化电力巡检方法

信息技术 2023年第12期47卷 87-93页

作者：周子纯袁逸凡张铖丁忠林黄永明东南大学信息科学与工程学院南京211111 国网电力科学研究院有限公司南京211100

针对电力巡检场景中的实时检测要求,设计了一种轻量级的目标检测算法,通过引入新的融合方式GroupFuse和AFuse赋予网络自适应的特征整合能力,以提高特征融合质量并提升模型精度;通过交叉验证法调整和优化了网络结构,为模型选择了最适用... 详细信息

针对电力巡检场景中的实时检测要求,设计了一种轻量级的目标检测算法,通过引入新的融合方式GroupFuse和AFuse赋予网络自适应的特征整合能力,以提高特征融合质量并提升模型精度;通过交叉验证法调整和优化了网络结构,为模型选择了最适用于电力巡检场景的卷积策略、特征提取模块ShuffleCSP级联方法以及融合模块GroupFuse分组模式,在轻量化模型的同时提升检测性能。实验结果表明,该方法可满足电力巡检场景的应用需求。

关键词：电力巡检目标检测故障识别 YOLOv4 深度学习