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深度子领域自适应网络电机滚动轴承跨工况故障诊断

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电工技术学报 2024年第1期39卷 182-193页

作者：宋向金孙文举刘国海赵文祥王照伟江苏大学电气信息工程学院镇江212013

针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题,提出多尺度子领域自适应模型(MSDAM)的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,以原始振动信号作为输入,无需信号预处理及人工特征参数提取;其次,搭... 详细信息

针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题,提出多尺度子领域自适应模型(MSDAM)的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,以原始振动信号作为输入,无需信号预处理及人工特征参数提取;其次,搭建多尺度卷积神经网络将已知标签样本和待诊断样本特征迁移到同一子空间,捕获具有细粒度信息的多尺度公共特征;然后,以不同的故障类型来划分相关子域,并通过局部最大均值距离(LMMD)来完成子域的适配,有效削弱不同工况同类故障特征的分布差异;最后,在三个数据集的多个迁移任务上进行试验验证。结果证明,所提MSDAM的跨工况故障诊断性能优于关注全局领域适配的迁移学习方法。

关键词：轴承故障诊断子领域自适应迁移学习软标签学习

垄耕模式的无人四驱四转移动作业平台路径跟踪控制

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农业工程学报 2024年第1期40卷 37-47页

作者：王阳朱孝勇徐磊杨天宇江苏大学电气信息工程学院镇江212013

为了提高垄耕模式的无人四驱四转(four-wheel independent driving and four-wheel independent steering,4WID-4WIS)移动作业平台路径跟踪控制精度和稳定性,该研究提出一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NOB)的路径跟踪控制策略。考虑到转弯区域跟踪误差较大,引入原地转向数学模型,设计基于原地转向的航向角PI控制与纯追踪控制的切换控制策略,以实现转弯路径精准跟踪。在此基础上,根据横向偏差和路径弯曲度,设计基于前视距离函数的纯追踪算法及模糊比例补偿器,构建基于NOB的前馈补偿器,以减小上线距离和位置超调。最后对所设计的跟踪控制策略进行仿真和试验验证,结果表明:与传统纯追踪控制相比,所设计的路径跟踪控制策略在3种初始横向偏差下,上线距离、超调、全线平均绝对误差分别减小了32.2%~43.4%、0~42.4%和27.7%~49.5%,且曲线区域平均绝对误差减小33.7%~39.5%;在颠簸硬石板、草地、农田翻耕路况下的稳态区平均绝对误差分别减小了6.25%、33.3%和41.7%。该路径跟踪控制策略有效提高了系统鲁棒性和作业路径跟踪精度,可为垄耕模式的无人四驱四转农业机械导航系统开发提供创新思路和技术参考。

关键词：无人驾驶路径跟踪干扰观测器前馈补偿垄耕种植前视距离

一种单次耦合注入且具有独立开断回路的串联型混合直流断路器

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电工技术学报 2024年

作者：肖少典刘增杨亚超江亚群黄纯湖南大学电气与信息工程学院湖南工程学院电气与信息工程学院

串联型混合直流断路器(series-type hybrid circuit breaker，S-HCB)因具有抑制故障电流增长、低导通损耗的优势，成为中低压直流系统故障保护一种极具潜力的解决方案。然而，现有S-HCB需通过注入多电平反制电压来创造机械开关的开启窗... 详细信息

串联型混合直流断路器(series-type hybrid circuit breaker，S-HCB)因具有抑制故障电流增长、低导通损耗的优势，成为中低压直流系统故障保护一种极具潜力的解决方案。然而，现有S-HCB需通过注入多电平反制电压来创造机械开关的开启窗口，导致控制和拓扑复杂；并且，线路电感的变化会干扰所创造的开启窗口，致使故障开断不可靠。为此，本文提出一种单次耦合注入且具有独立开断回路的S-HCB。利用晶闸管导通来钳位机械开关的开启全过程，所提S-HCB只需单次注入反制电压，即可为机械开关提供一个近似零电压的开启窗口，从而简化了其控制和拓扑。同时，所提S-HCB具有独立的故障开断回路，使故障电流过零时间与线路电感解耦，从而获得一个更稳定的开启窗口，提升故障开断的可靠性。此外，所提S-HCB能开断双向故障电流。本文给出了所提S-HCB的工作原理和参数设计，并通过10kV/100A仿真与200V/20A实验样机验证了所提S-HCB的有效性。

关键词：混合式直流断路器串联型控制简单开断可靠双向运行

具身、沉浸与叙事:交互影像创设与接受美学图谱

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电影评介 2024年第1期 63-67页

作者：马啸厦门工学院机械电气与信息工程学院台湾科技大学中国台湾

1895年,法国卢米埃尔兄弟以举世闻名的《火车进站》带领人类行驶至运用“活动相片”体察和认知世界的“站台”。人类在一种“集体无意识”的牵引下,不断改造和创新影像,使其接近真实生活甚至超越现实世界,因而影像的“列车”带领人类巡... 详细信息

1895年,法国卢米埃尔兄弟以举世闻名的《火车进站》带领人类行驶至运用“活动相片”体察和认知世界的“站台”。人类在一种“集体无意识”的牵引下,不断改造和创新影像,使其接近真实生活甚至超越现实世界,因而影像的“列车”带领人类巡礼了有声电影、彩色电影、数字电视、3D电影以及近年来的VR(虚拟现实)影像、互动影像等景观。在这一历程中,相较于色彩、声音、分辨率、特效制作的革新,观众从“我观看故事”到“我在故事中”的交互革新更富里程碑价值。因为这一革新使电影从“作者论”的创作美学逐步延展至接受美学的“受众论”。

关键词：卢米埃尔兄弟有声电影彩色电影集体无意识作者论特效制作认知世界接受美学

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基于FPGA加速的Mask R-CNN稻瘟病高通量自适应识别模型研究

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农业机械学报 2024年第7期55卷 298-304,314页

作者：杨宁程巍张钊源方啸毛罕平江苏大学电气信息工程学院镇江212013 江苏大学农业工程学院镇江212013

针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional ne... 详细信息

针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional neural network)稻瘟病高通量自适应快速识别模型。首先将骨干网络改进为MobileNetV2,利用其倒残差模块降低计算量,提高模型并行处理能力;随后增加用于稻瘟病多尺度特征融合的特征金字塔网络模块,使模型具备多尺度自适应处理能力;最后由全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)分支输出稻瘟病病斑的实例分割,同时使用交叉熵损失函数完成稻瘟病的定位与分类。稻瘟病实测数据集对模型的验证结果表明:当输入为全高清图像时,模型平均推理时间减少至85 ms,相较GPU服务器、同级别GPU边缘计算平台,速度分别提高86.2%、63.0%。在交并比为0.6时,准确率可达98.0%,病斑捕获能力平均提升21.2%。提出的Mask R-CNN自适应快速识别模型能够在田间恶劣网络状况下实现稻瘟病的快速现场检测,具有更好的抗噪能力和鲁棒性能,为水稻病害实时检测、察打一体提供了高效实时的片上系统方案。

关键词：稻瘟病检测目标检测 Mask R-CNN 现场可编程门阵列

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医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度的声发射智能预测

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南京航空航天大学学报 2024年第3期56卷 571-576页

作者：李波郭力湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 湖南大学机械与运载工程学院长沙410082

医用氧化锆陶瓷(Y-TZP)是较好的齿科修复体材料,为了得到较好的齿科修复体性能对于其制造精度特别是表面粗糙度的要求比较高,但其是硬脆难加工材料,为了提高医用氧化锆陶瓷磨削加工表面质量和加工效率,在对医用氧化锆陶瓷磨削过程中的... 详细信息

医用氧化锆陶瓷(Y-TZP)是较好的齿科修复体材料,为了得到较好的齿科修复体性能对于其制造精度特别是表面粗糙度的要求比较高,但其是硬脆难加工材料,为了提高医用氧化锆陶瓷磨削加工表面质量和加工效率,在对医用氧化锆陶瓷磨削过程中的声发射信号分频段进行相关性分析的基础上,提取磨削声发射840~850kHz敏感频段信号中与磨削表面粗糙度强相关的12组特征值,构建了具有较高预测精度的随机森林神经网络,最终医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度声发射预测最大相对误差低于8.37%,研究结果对医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度在线智能监测有较大的参考价值。

关键词：医用氧化锆陶瓷磨削声发射表面粗糙度预测随机森林神经网络相关性系数

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一种电力变压器短路累积机械损伤评价方法

电工技术学报 2024年第8期39卷 2578-2590页

作者：欧强罗隆福李勇杨贤周腊吾西南科技大学信息工程学院绵阳621010 湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 广东电网有限责任公司电力科学研究院广州510080 长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410114

多次短路会逐渐积累绕组机械损伤,最终导致电力变压器损坏。然而,目前缺乏一种量化评估方法来评估此类损伤,这对电网的安全运行构成了威胁。因此,该文提出一种考虑绕组的非线性特点和累积过程的电力变压器绕组短路累积机械损伤评价方法... 详细信息

多次短路会逐渐积累绕组机械损伤,最终导致电力变压器损坏。然而,目前缺乏一种量化评估方法来评估此类损伤,这对电网的安全运行构成了威胁。因此,该文提出一种考虑绕组的非线性特点和累积过程的电力变压器绕组短路累积机械损伤评价方法,为评估绕组短路对电力变压器的影响提供了新的途径。该方法采用阻尼比和可靠性损失系数作为特征量,通过指数型曲线来模拟绕组机械弱化过程。同时考虑变压器的初始承受短路的能力、短路电流幅值和故障次数等影响因素,量化了短路损伤与绕组动态机械寿命之间的关系。此外,通过对一台110 kV电力变压器进行多次短路破坏性试验,验证了该评价方法的正确性。最后,阐述了提出的评价方法适用于不同的校核控制方法,并强调了控制阻尼比在减少累积损伤方面的积极作用。

关键词：电力变压器短路累积损伤可靠性评价

基于多级视野自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

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农业机械学报 2024年

作者：许建民邓冬冬宋雷杨炜厦门理工学院机械与汽车工程学院

针对传统蚁群算法(Ant colony optimization，ACO)在应用于移动机器人路径规划时存在优化能力差，易于死锁，搜索效率低等问题，提出一种多级视野自适应蚁群算法(Multi-level field of view adaptive ant colony optimization，MLFVAACO... 详细信息

针对传统蚁群算法(Ant colony optimization，ACO)在应用于移动机器人路径规划时存在优化能力差，易于死锁，搜索效率低等问题，提出一种多级视野自适应蚁群算法(Multi-level field of view adaptive ant colony optimization，MLFVAACO)。首先在ACO的基础上依次扩展两级视野使得规划出的路径更加平滑；其次设计了自适应全局初始信息素更新策略，既避免了蚂蚁在算法初期出现盲目搜索现象又加强了蚂蚁选择可选区域的指导作用；然后对算法迭代过程中的死锁蚂蚁进行优化以提高蚁群的利用率和增加搜索解的多样性；最后对蚂蚁的状态转移规则进行改进来避免蚂蚁陷入局部最优解。通过仿真分析来选取MLFVAACO算法的最优参数，在两种不同复杂程度的格栅地图中分别与传统ACO算法、改进ACO算法和图搜索算法进行对比验证MLFVAACO算法的可行性和有效性。仿真结果表明，在简单与复杂环境中，MLFVAACO算法相较于传统ACO算法最优路径分别缩短12.74%和4.38%，路径转折点分别减少50%和63.16%，蚂蚁利用率分别提升99.99%和99.95%，搜索效率分别提高60.14%和62.17%；相较于改进ACO算法和图搜索算法，MLFVAACO算法能够规划出路径平滑度更好的最短路径，同时搜索解的质量也更好。这充分验证了MLFVAACO算法在应用于移动机器人路径规划时具有出色的综合性能。

关键词：移动机器人全局路径规划蚁群算法多级视野死锁

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基于改进DGCNN的树木点云分割方法

南京农业大学学报 2024年

作者：刘超卜鑫荣刘慧杨官学沈跃徐婕江苏大学电气信息工程学院

[目的] 目标分割是通过为果园喷雾机提供树木的表征信息，使喷雾机能够实现精准喷雾的一项基本视觉任务。在分割过程中，对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割，可以帮助喷雾机对喷雾部分的对靶，实现在果园或苗圃景观中无需人工干... 详细信息

[目的] 目标分割是通过为果园喷雾机提供树木的表征信息，使喷雾机能够实现精准喷雾的一项基本视觉任务。在分割过程中，对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割，可以帮助喷雾机对喷雾部分的对靶，实现在果园或苗圃景观中无需人工干预的自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比，点云能够更好地表征树木的三维结构并且受照明条件影响小，因此针对点云树木设计分割算法更适合应用在果园、苗圃等室外环境中工作的农业机械上。[方法] 本文介绍了一种分割精度准确、参数量小的点云分割网络，TSNet，它可以很容易地被部署在果园喷雾机上。该网络主要具有以下特点：1)该网络基于DGCNN改进，可以更好地实现点云分割任务；2)网络引入了连续递归门控卷积模块 (gnConv)，可以提高树木分割的准确率；3)为了避免全局信息损失并增加信息传递效率，我们设计了权重通道用于特征传递。[结果] TSNet分割树木的mIoU达到了90.08%，模型大小为0.72 M，优于常用的点云分割算法，PointNet、PointNet++、DGCNN、CurveNet、PointMLP和D-PointNet++。[结论] 所提方法能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更准确地感知信息。

关键词：点云树木分割深度学习精准喷雾果园喷雾机