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Deterministic learning-based neural output-feedback control for a class of nonlinear sampled-data systems

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Science China(Information Sciences) 2024年第9期67卷 164-183页

作者： Yu ZENG fukai zhang Tianrui CHEN Cong WANG School of Automation Science and Engineering South China University of Technology School of Control Science and Engineering Shandong University

This study investigates the deterministic learning(DL)-based output-feedback neural control for a class of nonlinear sampled-data systems with prescribed performance(PP). Specifically, first, a sampleddata observer is employed to estimate the unavailable system states for the Euler discretization model of the transformed system dynamics. Then, based on the observations and backstepping method, a discrete neural network(NN) controller is constructed to ensure system stability and achieve the desired tracking performance. The noncausal problem encountered during the controller deduction process is resolved using a command filter. Moreover, the regression characteristics of the NN input signals are demonstrated with the observed states. This ensures that the radial basis function NN, based on DL theory, meets the partial persistent excitation condition. Subsequently, a class of discrete linear time-varying systems is proven to be exponentially stable, achieving partial convergence of neural weights to their optimal/actual values. Consequently, accurate modeling of unknown closed-loop dynamics is achieved along the system trajectory from the output-feedback control. Finally, a knowledge-based controller is developed using the modeling *** controller not only enhances the control performance but also ensures the PP of the tracking error. The effectiveness of the scheme is illustrated through simulation results.

关键词： deterministic learning neural networks adaptive neural control predefined performance nonlinear sampled-data systems

Pattern-based learning and control of nonlinear pure-feedback systems with prescribed performance

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Science China(Information Sciences) 2023年第1期66卷 188-209页

作者： fukai zhang Weiming WU Cong WANG Center for Intelligent Medical Engineering School of Control Science and EngineeringShandong University

This article presents a novel pattern-based intelligent control scheme with prescribed performance(PP) for uncertain pure-feedback systems operating in multiple control situations(patterns). Based on PP,an observer-based adaptive neural network(NN) control approach, which not only achieves system stability and prescribed tracking control performance but also realizes accurate identification/learning of the unknown closed-loop dynamics via deterministic learning and uses only one NN unit, is proposed. Subsequently, the knowledge learned is utilized to construct high-performance candidate controllers for each control *** on the transformed system and observer technique, accurate classification of the nth order systems under different control situations is achieved by requiring only one set of dynamic estimators, thereby significantly reducing the complexity of pattern recognition. Thus, sudden changes in the control situation can be rapidly recognized based on the minimum residual principle, with which the correct candidate controller is selected to achieve superior control performance. The simulation results verify the efficacy of the proposed scheme.

关键词： adaptive neural control (ANC) deterministic learning neural networks (NNs) pattern-based control high gain observer pure-feedback systems

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舰载光电经纬仪动态标校方法

长春理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期47卷 31-36页

作者：修大朋张甫恺 92941部队44分队葫芦岛125060 长春光学精密机械与物理研究所长春130000

针对舰载光电经纬仪标校过程复杂、标校条件要求严苛的问题,提出一套舰载光电经纬仪标校方法。该方法在通过装舰前的陆基标校,装舰后的艏艉线标校以及拍星标校修正了光电经纬仪、惯性导航系统与舰船的坐标系转换矩阵,进而提升装备的空... 详细信息

针对舰载光电经纬仪标校过程复杂、标校条件要求严苛的问题,提出一套舰载光电经纬仪标校方法。该方法在通过装舰前的陆基标校,装舰后的艏艉线标校以及拍星标校修正了光电经纬仪、惯性导航系统与舰船的坐标系转换矩阵,进而提升装备的空间指向精度。该标定方法操作简便,可在舰船动态条件下进行,能有效地完成光电经纬仪的标校工作,提高设备的安装效率。实装结果表明,采用该方法标校后的舰载光电经纬仪的实时空间指向精度优于20″。

关键词：经纬仪惯性导航舰载标校

冲击载荷下含瓦斯煤动力学破坏特征与瓦斯渗流规律分析

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煤炭学报 2024年第3期49卷 1432-1446页

作者：王登科张力元魏建平都海龙李振王志明董博文张富凯尹彦波张宏图卫彦昭河南理工大学河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室–省部共建国家重点实验室培育基地河南焦作454000 河南理工大学安全科学与工程学院河南焦作454000 煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心河南焦作454000 山西晋煤集团技术研究院有限责任公司山西晋城048006 太原理工大学安全与应急管理工程学院山西太原030024 长沙矿山研究院有限责任公司湖南长沙410012

为探究不同冲击载荷和瓦斯压力作用下的含瓦斯煤动力学特征、裂隙扩展及瓦斯渗流变化规律,采用含瓦斯煤岩冲击损伤-渗流试验系统开展含瓦斯煤冲击试验以及原位渗流测试,并结合工业CT扫描系统进行试样裂隙结构的三维重构,分析含瓦斯煤内... 详细信息

为探究不同冲击载荷和瓦斯压力作用下的含瓦斯煤动力学特征、裂隙扩展及瓦斯渗流变化规律,采用含瓦斯煤岩冲击损伤-渗流试验系统开展含瓦斯煤冲击试验以及原位渗流测试,并结合工业CT扫描系统进行试样裂隙结构的三维重构,分析含瓦斯煤内部裂隙扩展特征及其对瓦斯渗流的影响规律。研究结果表明,冲击载荷和瓦斯压力对含瓦斯煤的动力学性质、变形过程、裂隙扩展和渗流规律均具有重要影响,具体表现在:①受围压和轴压的影响,冲击载荷耦合瓦斯压力条件下的含瓦斯煤应力-应变曲线无明显压密阶段;含瓦斯煤的变形过程主要经历了弹性变形阶段、应变强化阶段及破坏阶段。②冲击载荷的增加对含瓦斯煤动力学参数具有强化作用,气体压力的升高则劣化了含瓦斯煤动力学参数;冲击载荷越大,瓦斯压力越高,含瓦斯煤的裂隙扩展愈充分,所形成的裂隙结构愈复杂。③含瓦斯煤的渗流规律受控于裂隙扩展,冲击载荷耦合瓦斯压力作用下,含瓦斯煤中存在孔隙流动、孔隙流动-裂隙流动并存及裂隙流动等3种气体流动形式;含瓦斯煤冲击破坏后,随着气体压力增加以及气楔作用的增强,瓦斯流动形式可由孔隙流动依次转变为孔隙流动-裂隙流动并存和裂隙流动;裂隙扩展和流动形式共同影响含瓦斯煤渗流规律,含瓦斯煤渗透率随瓦斯压力的增大总体上符合先增大后减小的变化趋势。

关键词：冲击载荷含瓦斯煤动力学破坏特征工业CT扫描裂隙扩展瓦斯渗流规律

基于智能汽车竞赛的大学生创新实践能力培养研究与实践

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创新创业理论研究与实践 2024年第14期7卷 191-193页

作者：张富凯张海燕赵珊常文静河南理工大学软件学院河南焦作454000 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

培养大学生的创新实践能力,是当前高等教育教学改革的重要内容之一。全国大学生智能汽车竞赛综合多学科知识、倡导理论联系实际,在大学生创新实践能力培养中发挥了重要促进作用。该文依托全国大学生智能汽车竞赛,通过加强理论教学、依... 详细信息

培养大学生的创新实践能力,是当前高等教育教学改革的重要内容之一。全国大学生智能汽车竞赛综合多学科知识、倡导理论联系实际,在大学生创新实践能力培养中发挥了重要促进作用。该文依托全国大学生智能汽车竞赛,通过加强理论教学、依靠国家级教学示范中心、组委会统一管理、完善激励机制等措施,构建了大学生创新实践能力培养体系。新的举措实施以来,学生竞赛成绩不断提升,创新实践能力显著增强。

关键词：智能汽车竞赛创新实践能力培养举措研究与实践大学生创新

隐丹参酮对铜绿假单胞菌的生长及生物膜形成的抑制作用

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激光生物学报 2024年第1期33卷 90-96页

作者：马书恒缪林坪陈荻秋韩丽张富凯贺气志长沙医学院第一临床学院长沙410219 长沙医学院基础医学院长沙410219 新型药物制剂研发湖南省重点实验室长沙410219

为研究隐丹参酮(cryptotanshinone)对铜绿假单胞菌(Pseudomonas aeruginosa)的生长和生物膜形成的影响及其机制,采用微量稀释法测定隐丹参酮对铜绿假单胞菌的最小抑菌质量浓度(MIC),利用结晶紫染色法、倒置显微镜和激光扫描共聚焦显微... 详细信息

为研究隐丹参酮(cryptotanshinone)对铜绿假单胞菌(Pseudomonas aeruginosa)的生长和生物膜形成的影响及其机制,采用微量稀释法测定隐丹参酮对铜绿假单胞菌的最小抑菌质量浓度(MIC),利用结晶紫染色法、倒置显微镜和激光扫描共聚焦显微镜观察隐丹参酮对铜绿假单胞菌生物膜形成的影响,再采用实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)检测隐丹参酮对铜绿假单胞菌生物膜形成相关基因LasI、LasR、RhlI和RhlR的表达的影响。隐丹参酮对铜绿假单胞菌的MIC为800.0μg/mL;结晶紫染色后,隐丹参酮的质量浓度为800.0μg/mL时抑制菌膜效果最佳,且呈剂量依赖性(P<0.01);利用激光共聚焦显微镜观察隐丹参酮对生物膜的形成和分布,200.0μg/mL时抑菌效果显著提升。在200.0~800.0μg/mL的质量浓度范围内,800.0μg/mL的隐丹参酮对LasI、LasR、RhlI和RhlR基因的表达具有抑制作用(P<0.01)。隐丹参酮抑制铜绿假单胞菌生物膜形成机制可能是通过下调LasI等基因的表达。本研究表明,隐丹参酮可以作为群体感应抑制剂干预铜绿假单胞菌的耐药,为临床多重耐药铜绿假单胞菌(MDR-PA)的治疗提供参考。

关键词：铜绿假单胞菌生物膜隐丹参酮群感系统耐药性

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A new preparation process of coal-based magnetically activated carbon

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Chinese Journal Of Geochemistry 2014年第2期33卷 173-177页

作者： LIU Ke XU Longjun zhang fukai State Key Laboratory of Coal Mine Disaster Dynamics and Control Chongqing University

Fe/C-based magnetically activated carbon(MAC) was obtained by carbonizing and activating its precursor, that was prepared by co-precipitation of anthracite coal impregnated in ferric chloride solution. The effect of the concentrations of FeCl3 and pH of solution on BET surface area, pore volume and magnetic properties of the MAC was studied by BET N2 adsorption and VSM method. The results indicated that the magnetization of MAC gradually increases with increasing concentration of FeCl3 and pH value of solution, and BET surface area was inclined to fluctuation. The largest BET surface area and magnetization of MAC were 1327.5 m2/g and 35.56 emu/g, respectively. The form of magnetic matter in the magnetically activated carbon was mainly Fe3C by X-ray powder diffraction(XRD) and magnetic attraction test.

关键词：磁性活性炭制备工艺 BET比表面积 X-射线粉末衍射氯化铁溶液煤基磁化强度 Fe3C

结合轻量Openpose和注意力引导图卷积的动作识别

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计算机工程与应用 2022年第18期58卷 180-187页

作者：张富凯贺天成河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

现有人体姿态动作识别方法忽视前期姿态估计算法的作用,没有充分提取动作特征,提出一种结合轻量级Openpose和注意力引导图卷积网络的动作识别方法。该方法包含基于shufflenet的Openpose算法和基于不同尺度邻接矩阵注意力的图卷积算法。... 详细信息

现有人体姿态动作识别方法忽视前期姿态估计算法的作用,没有充分提取动作特征,提出一种结合轻量级Openpose和注意力引导图卷积网络的动作识别方法。该方法包含基于shufflenet的Openpose算法和基于不同尺度邻接矩阵注意力的图卷积算法。输入视频由轻量Openpose处理得到18个人体关键点信息,表达为基础时空图数据形式。节点的不同尺度邻居信息对应的邻接矩阵通过自注意力机制计算影响力,将各尺度邻接矩阵加权合并输入图卷积网络提取特征。提取到的鉴别特征通过全局平均池化和softmax分类器输出动作类别。在Le2i Fall Detection数据集和自定义的UR-KTH数据集上的实验表明,动作识别的准确率分别为95.52%和95.07%,达到了预期效果。

关键词：动作识别姿态估计注意力图卷积网络

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多姿态图像生成的行人重识别算法研究

计算机工程与应用 2023年第2期59卷 143-152页

作者：张海燕张富凯袁冠李莹莹河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

不同行人的高度相似性以及相同行人外观姿态的差异性,使得不同摄像头下的行人重识别面临严峻的挑战。生成对抗网络可以合成新的图像,被认为是解决行人姿态变化的主要技术手段。提出一种基于多姿态图像生成的行人重识别算法,利用生成对... 详细信息

不同行人的高度相似性以及相同行人外观姿态的差异性,使得不同摄像头下的行人重识别面临严峻的挑战。生成对抗网络可以合成新的图像,被认为是解决行人姿态变化的主要技术手段。提出一种基于多姿态图像生成的行人重识别算法,利用生成对抗网络生成不同姿态的行人图像,通过归一化消除姿态的影响,从而大幅度提升行人重识别的整体性能。该行人重识别算法包括多姿态行人图像生成、不同姿态的行人特征提取与融合、距离度量和重排序三部分内容。在Market-1501数据集和DukeMTMC-ReID数据集上的实验证实了所提出算法的有效性,通过与state-of-the-art行人重识别方法比较,展示了多姿态图像生成方法在行人重识别任务中的优越性,同时表明生成行人图像的特征与原始图像的特征是相互补充的。

关键词：行人重识别姿态估计生成对抗网络姿态归一化