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基于物联网技术的智慧渔业养殖平台设计

计算机科学与应用 2024年第5期14卷 156-164页

作者：刘锐胡博涛王雪晴杨雨晗哈尔滨理工大学电气与电子工程学院黑龙江哈尔滨

针对海水养殖业中存在的成本高、中小规模养殖户成活率低等问题,提出了一种基于物联网技术的智慧渔业养殖平台设计。首先,采用RS485通信方式、PLC和工业物联网模块,实现了对海产养殖环境的实时监测和水质数据的远程操控,从而解决了养殖... 详细信息

针对海水养殖业中存在的成本高、中小规模养殖户成活率低等问题,提出了一种基于物联网技术的智慧渔业养殖平台设计。首先,采用RS485通信方式、PLC和工业物联网模块,实现了对海产养殖环境的实时监测和水质数据的远程操控,从而解决了养殖环境监测不及时、养殖成活率低的问题。其次,通过结合生态养殖技术构建闭环养殖系统,利用PLC控制海水循环流量、优化废水处理和设备运行,提高了养殖效率和水质管理水平,解决了废水处理不彻底、养殖废物处理不当、海水循环不精准等问题。最后,采用传感器数据支持的单向迁移差分进化算法和云计算,实现了对水质的远程监测和控制,配合软件APP和HIM触摸屏,实现了智能化的远程数据管理和人机交互,解决了中小规模养殖户无法实时获取养殖塘信息的问题。最终,本设计方案有效地解决了海水养殖业中成本高、成活率低、废水处理不彻底、废物处理不当、海水循环不精准等问题,提高了养殖效率和水质管理水平。

关键词：海产养殖 PLC 物联网

不同环境下含零失效数据的系统可靠性Bayes评估方法

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黑龙江大学自然科学学报 2024年第1期41卷 28-37页

作者：唐庆付尧郝威巍孔祥睿孙永全中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院北京100081 海军装备部装备保障大队北京100081 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

针对船舶装备电子系统在研制阶段经历多种试验,且试验环境应力存在明显差异性及试验过程存在零失效的情况,基于电子系统失效率,提出了零失效情况下环境因子置信区间确定方法,并提出零失效情况下各阶段试验时间及故障数据的折合方式。构... 详细信息

针对船舶装备电子系统在研制阶段经历多种试验,且试验环境应力存在明显差异性及试验过程存在零失效的情况,基于电子系统失效率,提出了零失效情况下环境因子置信区间确定方法,并提出零失效情况下各阶段试验时间及故障数据的折合方式。构建了电子系统失效率的先验分布模型,利用Bayes方法融合试验信息给出失效率的点估计及置信限,方便后续的可靠性评估。并以某船舶电子系统为例,验证了可靠性评估方法的有效性,为船舶典型装备电子系统可靠性评估提供了参考。

关键词：电子系统零失效环境因子 Bayes可靠性评估

融合物联网技术的深度置信网络轧机AGC故障诊断研究

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机械设计与制造 2024年

作者：朱可龙孙晔孙洁刘晓悦华北理工大学电气工程学院中国信息通信研究院

厚度控制是决定钢铁产品质量的重要因素，轧机AGC液压系统的各种性能和状态对目标的轧制质量有很大影响。采用基于物联网的深度置信网络的故障诊断方法，用物联网智能控制作为平台，利用无线传感网络技术对各类数据进行实施测控以及远... 详细信息

厚度控制是决定钢铁产品质量的重要因素，轧机AGC液压系统的各种性能和状态对目标的轧制质量有很大影响。采用基于物联网的深度置信网络的故障诊断方法，用物联网智能控制作为平台，利用无线传感网络技术对各类数据进行实施测控以及远程共享，把采集到的故障信号输入深度置信网络模型，对样本数据进行训练，通过实验仿真准确诊断出故障。经过实验，深度置信网络模型可以适用于轧机AGC这种复杂的系统，保证系统的正常运行，降低设备故障率的同时提高生产效率。

关键词：液压AGC 物联网深度置信网络故障诊断轧制质量智能控制

基于FPGA-TDC的随机同步误差校正电路

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电子科技 2024年

作者：姚晓晨徐杨郑其斌卜朝晖唐高明崔海坡上海理工大学健康科学与工程学院上海航天测控通信研究所

针对多通道雷达接收机中随机同步误差导致采集通道间回波信号数据难以对齐问题，文中设计了一种全数字随机同步误差校正电路。该电路采用基于FPGA-TDC(Field Programmable Gate Array-Time-to-Digital Converter)的高精度时间测量技术... 详细信息

针对多通道雷达接收机中随机同步误差导致采集通道间回波信号数据难以对齐问题，文中设计了一种全数字随机同步误差校正电路。该电路采用基于FPGA-TDC(Field Programmable Gate Array-Time-to-Digital Converter)的高精度时间测量技术对外触发到达时刻和系统时钟上升沿之间的相位差进行测量，根据编码和标定后的相位差信息确定相位补偿步长。采用FPGA混合模式时钟管理器(Mixed-Mode Clock Manager， MMCM)的动态移相模式对时钟进行精细的相位移动，完成系统时钟与脉冲回波信号之间的高精度同步。测试结果表明，所提电路精度优于70 ■rms(root mean square)，校正时间小于12 ■，能够快速处理随机同步误差问题。

关键词：随机同步误差多通道采集系统误差校正 FPGA 时间数字转换相位补偿动态移相 MMCM

基于强化学习的无人机智能组网技术及应用综述

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哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：邱修林宋博殷俊徐雷柯亚琪廖振强杨余旺江苏科技大学自动化学院南京理工大学计算机科学与工程学院南京邮电大学江苏省宽带无线通信重点实验室苏州高博软件技术职业学院机电工程学院

针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长，传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题，本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based 的智能组网技术，并引入强化学习这一人工智... 详细信息

针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长，传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题，本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based 的智能组网技术，并引入强化学习这一人工智能领域的重要分支。对现有利用强化学习技术解决无人机组网难题的研究状况进行了概述，结合无人机组网的特性梳理了此领域应用强化学习技术的主要思路。从几个应用场景，以及组网关键技术的角度进行了归纳，给出了基于强化学习的无人机智能组网技术所面临的机遇与挑战，并对全文进行了总结。研究提高无人机通信的感知能力与决策能力，满足了其动态变化且需要高度自治的环境需求。为未来无人机智能组网技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。

关键词：飞行自组网强化学习深度Q网络算法多智能体无人机集群智能路由资源分配跨层优化

基于VMD和TCN的多尺度短期电力负荷预测

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电子科技大学学报 2022年第4期51卷 550-557页

作者：刘杰金勇杰田明哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

准确的电力负荷预测对于保证电力系统的稳定运行起着重要作用。针对传统短期电力负荷预测方法预测精度低,模态分解后未考虑子序列融合等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和时域卷积网络(TCN)的多尺度短期电力负荷预测方法。首先利用... 详细信息

准确的电力负荷预测对于保证电力系统的稳定运行起着重要作用。针对传统短期电力负荷预测方法预测精度低,模态分解后未考虑子序列融合等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和时域卷积网络(TCN)的多尺度短期电力负荷预测方法。首先利用VMD将电力负荷数据分解为若干个子序列,解决电力负荷数据的非线性和随机性等问题;再利用TCN对若干个序列采用不同时间尺度进行训练;最后利用全连接网络(FC)对各时间尺度的子序列进行融合,实现短期电力负荷预测,提升预测精度。实验结果表明,该方法相较于VMD和改进的长短时记忆网络(LSTM)相结合的传统预测方法,其均方根误差下降40%,曲线拟合程度提升1.1%。

关键词：短期电力负荷预测子序列融合时域卷积网络变分模态分解

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基于改进极限学习机的水轮机运转状态识别

振动与冲击 2023年第1期42卷 132-138,168页

作者：兰朝凤宋博文郭小霞哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

针对水轮机远程运行状态监测困难的现状,提出了基于模拟退火算法的粒子群算法(simulated annealing algorithm-particle swarm optimization,SA-PSO)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的方式,建立水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对水轮机信号进行互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)获得IMF分量,引入皮尔逊相关系数计算各个IMF分量与水轮机信号的相似度,判断信号主导模态和噪声主导模态的分界点,用小波去噪对噪声主导模态降噪,并与其余的IMF分量重构得到去噪信号,同时对去噪后的信号进行分解,计算每个IMF分量的排列熵,构建特征向量。由于SA-PSO精度高不易陷入局部最优的特点和ELM的性能受权值、阈值共同影响的特点,用SA-PSO优化ELM的权值和阈值,构建水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对不同工况下采集的水轮机压力脉动数据,分析了基于PSO-ELM、ELM及SA-PSO-ELM模型的水轮机运转状态识别正确率、均方误差、决定系数3个指标。结果表明:SA-PSO-ELM更适合于水轮机运转状态识别。

关键词：水轮机互补集合经验模态分解(CEEMD) 粒子群(PSO)算法极限学习机(ELM) 状态识别

基于波束形成的长短时记忆网络语音分离算法研究

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2531-2538页

作者：兰朝凤刘岩赵宏运刘春东哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

在利用深度学习方式进行语音分离的领域,常用卷积神经网络(RNN)循环神经网络进行语音分离,但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题,分离结果不理想。针对该问题,该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索,弥补了RNN网络的不... 详细信息

在利用深度学习方式进行语音分离的领域,常用卷积神经网络(RNN)循环神经网络进行语音分离,但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题,分离结果不理想。针对该问题,该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索,弥补了RNN网络的不足。多路人声信号分离较为复杂,现阶段所使用的分离方式多是基于频谱映射方式,没有有效利用语音信号空间信息。针对此问题,该文结合波束形成算法和LSTM网络提出了一种波束形成LSTM算法,在TIMIT语音库中随机选取3个说话人的声音文件,利用超指向波束形成算法得到3个不同方向上的波束,提取每一波束中频谱幅度特征,并构建神经网络预测掩蔽值,得到待分离语音信号频谱并重构时域信号,进而实现语音分离。该算法充分利用了语音信号空间特征和信号频域特征。通过实验验证了不同方向语音分离效果,在60°方向该算法与IBM-LSTM网络相比,客观语音质量评估(PESQ)提高了0.59,短时客观可懂(STOI)指标提高了0.06,信噪比(SNR)提高了1.13 dB,另外两个方向上,实验结果同样证明了该算法较IBM-LSTM算法和RNN算法具有更好的分离性能。

关键词：语音分离超指向波束形成长短时记忆网络算法

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主从式高危作业机器人的设计与研究

制造业自动化 2024年第4期46卷 162-165页

作者：杨建峰王灿运洪晓芳孔园园刘同亮山东劳动职业技术学院电气及自动化系济南250300 哈尔滨理工大学机械工程学院哈尔滨150080

针对易燃、易爆、有毒及有害等工作场景,设计了一种可应用于危险作业环境的主从式高危作业机器人。首先,构建了模块化的高危作业机器人机械模型样机,并在ADMAS开发环境中进行了机器人机械臂运动仿真,验证了其结构的合理性。其次,采用主... 详细信息

针对易燃、易爆、有毒及有害等工作场景,设计了一种可应用于危险作业环境的主从式高危作业机器人。首先,构建了模块化的高危作业机器人机械模型样机,并在ADMAS开发环境中进行了机器人机械臂运动仿真,验证了其结构的合理性。其次,采用主从式的操作理念,机器人的控制系统由主控单元和从动单元两部分构成,通过无线通信组网,完成各模块单元的通信,其中右手臂的姿态变化控制从动端机械臂的运动,同时左手臂的姿态变化控制履带车体的运动,两者协调配合完成机器人行动作业的操控。最后,对主从式高危作业机器人进行调试试验,结果表明该机器人能够于特定环境中完成基本的作业任务,人机交互和谐友好、运动稳定、操纵准确可靠。

关键词：高危作业特种机器人人机交互主从式控制