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考虑交通梗塞的合流区交通状况诊断

吉林大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 478-484页

作者：张鑫胡启洲何君吴啸宇南京理工大学自动化学院南京210094

为了从交通梗塞角度诊断合流区交通状况,以交通流breakdown概率为交通梗塞指标并提出了合流区交通状况诊断模型。基于该模型,一方面探究了模型参数的满足条件;另一方面结合控制变量法和标定后的模型探究了交通状况,同时讨论了分析结果... 详细信息

为了从交通梗塞角度诊断合流区交通状况,以交通流breakdown概率为交通梗塞指标并提出了合流区交通状况诊断模型。基于该模型,一方面探究了模型参数的满足条件;另一方面结合控制变量法和标定后的模型探究了交通状况,同时讨论了分析结果并提出了管控策略。结果表明:车流在v较小时难以及时驶离合流区,此时q或r继续增大将增大P;车流在v较大时可及时驶离合流区,P相对较小,但随着q或r继续增大而增大;在已知交通流时,适当调整v可有助于降低P。

关键词：交通工程交通状况交通梗塞合流区控制变量法

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基于地标点匹配的高精度室内定位算法

中国惯性技术学报 2024年第2期32卷 132-138页

作者：周凌柯鲜委龚文龙李胜南京理工大学自动化学院南京210094

针对基于惯导的行人室内定位算法定位误差大的问题,提出了一种基于地标点匹配的行人高精度三维室内定位算法。该算法仅使用惯性测量单元(IMU)这一单一传感器,包含速度约束、航向角约束、水平位置约束和高度约束四个模块。水平位置约束... 详细信息

针对基于惯导的行人室内定位算法定位误差大的问题,提出了一种基于地标点匹配的行人高精度三维室内定位算法。该算法仅使用惯性测量单元(IMU)这一单一传感器,包含速度约束、航向角约束、水平位置约束和高度约束四个模块。水平位置约束模块可根据航向角变化实时检测并建立地标点,并设计了一种地标点匹配度函数,提高了地标匹配的准确度。多楼层行走实验表明所提算法能够提升行人室内定位精度,其终点误差为0.3421 m,相较于ZUPT算法和ZUPT+HDE算法分别减小了82.6%和68.3%,具有一定的工程应用价值.

关键词：室内定位卡尔曼滤波航向角约束地标点

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双因子更新的车联网双层异步联邦学习研究

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2842-2849页

作者：王力立吴守林杨妮黄成南京理工大学自动化学院南京210094

针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架。考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案。同... 详细信息

针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架。考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案。同时,为了避免训练过程中,车辆移动带来路侧单元切换的问题,给出考虑驻留时间的节点选择方案。最后,为了减少精度损失与系统能耗,利用强化学习方法优化联邦学习的本地迭代次数与路侧单元局部模型更新次数。仿真结果表明,所提算法有效提高了联邦学习的训练效率和训练精度,降低了系统能耗。

关键词：车联网联邦学习异步训练深度强化学习

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面向海上突发事件应急救援任务的协同规划

控制理论与应用 2024年第4期41卷 619-630页

作者：张寒黄炎焱耿泽俞皓芳南京理工大学自动化学院江苏南京210094

针对海上突发事件应急救援任务风险大、时间紧、冲突多及协同规划难等问题,急需一套海上应急救援协同机制予以支撑.首先,分析海上突发事件应急救援特点,探索应急联动协同机制;然后,面向海上应急救援任务的时空特点,构建基于时空因素的... 详细信息

针对海上突发事件应急救援任务风险大、时间紧、冲突多及协同规划难等问题,急需一套海上应急救援协同机制予以支撑.首先,分析海上突发事件应急救援特点,探索应急联动协同机制;然后,面向海上应急救援任务的时空特点,构建基于时空因素的协同规划模型.进一步,针对指挥协同规划难题,构建基于观察–判断–决策–执行(OODA)作战环的应急救援单元协同联动模型,并着力于分析协同救援单元的一致性及救援时效性,旨在提升应急救援效能.最后,以海上危险化学品泄露救援任务为想定,利用上述模型方法进行规划建模与仿真验证.结果表明,所提出应急救援任务协同规划方法,能够有效的优化协调好海上突发事件的应急救援协同问题,提高了应急救援效能,为海上应急救援部门指挥决策提供了重要支持.

关键词：海上突发事件应急服务多任务协同规划决策

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一种单输入双输出高增益DC-DC变换器

电力系统保护与控制 2024年第1期52卷 44-58页

作者：汪诚张善路张佳琪张浩东华红婷李磊南京理工大学自动化学院江苏南京210094

随着分布式发电在中低压场合的应用越来越广泛,对高增益直流变换器的需求日益增加。提出一种新型单输入双输出高增益DC-DC变换器。该变换器在传统Boost电路基础上引入电容和二极管组成极性反向极,功率端口通过差分连接方式互联,提高了... 详细信息

随着分布式发电在中低压场合的应用越来越广泛,对高增益直流变换器的需求日益增加。提出一种新型单输入双输出高增益DC-DC变换器。该变换器在传统Boost电路基础上引入电容和二极管组成极性反向极,功率端口通过差分连接方式互联,提高了变换器电压增益,降低了开关管电压应力;同时端口功率控制彼此独立,进一步提高了电能路由的灵活性。详细分析了该变换器的电路结构和工作原理,推导出稳态特性下的电压增益、主要开关器件电气应力以及电流纹波等表达式。在此基础上,提出了基于矢量时间作用的模型预测控制策略,建立了该变换器预测模型、推导出开关管矢量时间以及设计了目标函数寻优过程。最后,通过仿真和实验验证了所提变换器及其控制策略不仅可行、有效,而且具有高运行效率与低电压应力。

关键词：分布式发电高增益差分结构低电流纹波模型预测控制

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基于特征模型的永磁同步直线电机自适应控制

电机与控制学报 2024年第3期28卷 131-140页

作者：曹阳郭健南京理工大学自动化学院江苏南京210094

为了解决永磁同步直线电机系统的参数不确定性、建模不确定性及饱和非线性等问题,提出一种基于特征模型的自适应控制器。依据特征模型理论描述永磁同步直线电机系统,采用自适应和鲁棒控制方法设计控制器。建立永磁同步直线电机的特征模... 详细信息

为了解决永磁同步直线电机系统的参数不确定性、建模不确定性及饱和非线性等问题,提出一种基于特征模型的自适应控制器。依据特征模型理论描述永磁同步直线电机系统,采用自适应和鲁棒控制方法设计控制器。建立永磁同步直线电机的特征模型,并给出具体建立步骤,使得控制器设计变得简单,易于工程实现。通过设计参数自适应律对系统未知特征参数进行估计,可实现对系统模型的精确补偿,同时在控制器中添加带有误差积分的鲁棒控制项,提高系统对不确定参数及未知干扰的鲁棒性。此外,由于饱和特性的存在,导致控制器产生windup问题,给系统的控制性能和稳定性造成不利影响。因此,该控制器中还带有抗饱和控制项,能够提升系统的抗饱和能力。最后,通过对比实验验证了所提控制器的有效性。

关键词：永磁同步直线电机参数不确定性建模不确定性饱和非线性特征模型自适应控制抗饱和

一种坐标通道注意力深度学习网络的军用飞机识别方法

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兵工学报 2024年第7期45卷 2128-2143页

作者：杨环宇王军吴祥薄煜明马立丰陆金磊南京理工大学自动化学院江苏南京210094

战场态势瞬息万变,利用可见光图像对敌方用于军事行动的飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息具有重要意义。针对现有军用飞机识别方法存在小目标飞机和环境背景复杂导致的模型特征提取困难、数据样本数量不足导致的模型训练不充分... 详细信息

战场态势瞬息万变,利用可见光图像对敌方用于军事行动的飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息具有重要意义。针对现有军用飞机识别方法存在小目标飞机和环境背景复杂导致的模型特征提取困难、数据样本数量不足导致的模型训练不充分的问题,提出一种坐标通道注意力(ConvNeXt-Coordinate Attention,ConvNeXt-CA)深度学习网络军用飞机目标识别方法。该方法在ConvNeXt网络可以保留小目标飞机特征的基础上,引入CA机制设计CA-Stage模块,提升网络对于背景和前景的区分能力;采用数据增强的方式扩充数据集,以及使用迁移学习的策略提高模型的泛化能力,训练得到具备最优超参数的ConvNeXt-CA网络。实验结果表明,与传统的军用飞机识别方法和其他深度学习模型相比,基于迁移学习的ConvNeXt-CA网络在预测准确率上有明显的提升,且具备较强的泛化能力。

关键词：军用飞机识别深度卷积神经网络坐标注意力机制迁移学习

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基于深度学习的多模态新闻数据主题发现研究

数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 85-97页

作者：倪亮吴鹏周雪晴南京理工大学网络空间安全学院南京210094 南京理工大学智能制造学院南京210094 南京理工大学经济管理学院南京210094

【目的】基于多模态学习方法,对新闻中文本和图片相结合内容,构建多模态主题模型,自动挖掘新闻中的潜在主题。【方法】采用结合词嵌入的主题模型,从图片和文本两方面进行主题建模,并且使用多模态联合表征学习和协同表征学习的方法进行... 详细信息

【目的】基于多模态学习方法,对新闻中文本和图片相结合内容,构建多模态主题模型,自动挖掘新闻中的潜在主题。【方法】采用结合词嵌入的主题模型,从图片和文本两方面进行主题建模,并且使用多模态联合表征学习和协同表征学习的方法进行特征融合。最后,对发现的多模态新闻主题进行可视化分析,结合N15News数据集进行实证研究。【结果】实验结果表明,相对于仅使用文本特征的Label-ETM,多模态主题建模方法可以获得更好的主题的可解释性和多样性。这说明多模态主题建模方法具有一定的可行性与合理性。【局限】本文假设新闻中的图片和文字在语义和主题上是相关的,在弱相关和不相关领域多模态融合方法仍需要改善。【结论】多模态主题建模可以发现不同模态数据之间的联系,提高发现主题的多样性。

关键词：主题模型多模态联合表征多模态协同表征新闻主题发现

基于DDS-PLL技术的MEMS陀螺仪闭环驱动系统设计

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中国惯性技术学报 2024年第1期32卷 71-78页

作者：姜波郑雄斌周怡周同苏岩南京理工大学机械学院南京210094

为了提高科氏振动陀螺仪驱动模态的控制精度与稳定性,设计了基于DDS-PLL技术的MEMS陀螺仪闭环驱动系统。利用基于直接数字频率合成器(DDS)算法的数字锁相环实现对陀螺谐振频率和相位的跟踪,采用数字自动增益模块(AGC)实现驱动幅值的稳... 详细信息

为了提高科氏振动陀螺仪驱动模态的控制精度与稳定性,设计了基于DDS-PLL技术的MEMS陀螺仪闭环驱动系统。利用基于直接数字频率合成器(DDS)算法的数字锁相环实现对陀螺谐振频率和相位的跟踪,采用数字自动增益模块(AGC)实现驱动幅值的稳定控制。实验结果表明,通过DDS算法实现的闭环驱动系统具有更高的控制精度,驱动幅值变化的均方差缩小到0.0011 mV,幅度稳定性为183 ppm,谐振频率变化的均方差缩减至0.07 Hz,频率稳定性为3.48 ppm,陀螺仪驱动模态的幅值和频率控制精度得到了提高。

关键词：陀螺仪锁相环均方差频率稳定性