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基于VMD-WHHO-BLS的无人船位姿预测

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控制理论与应用 2024年

作者：葛泉波薛子建张明川吴庆涛南京信息工程大学自动化学院南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京信息工程大学江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室河南科技大学信息工程学院

随着人工智能技术的发展,在无人控制系统领域中,智能传感器的普及使得各式的无人装备运行数据更加的丰富.水面无人船作为无人智能装备的重要组成部分,其关键环节就在于对其安全稳定的自主控制,因为其结构复杂,并且要长时间在未知的环境... 详细信息

随着人工智能技术的发展,在无人控制系统领域中,智能传感器的普及使得各式的无人装备运行数据更加的丰富.水面无人船作为无人智能装备的重要组成部分,其关键环节就在于对其安全稳定的自主控制,因为其结构复杂,并且要长时间在未知的环境运作,难免各种异常状态出现,会直接影响无人装备的工作能力,降低其安全性和经济性,所以对无人船的位姿状态进行精确的预测十分必要.本文先利用变分模态分解将时间序列数据分解成若干分量,再采用基于宽度学习系统的方法对无人船中的几类数据进行了预测,同时用基于鲸鱼算法与模拟退火算法改进的哈里斯鹰优化算法对宽度学习中的伪逆求解回归参数进行优化.经仿真实验证明,该方法在预测的准确性和训练速度方面都有一定优势.

关键词：无人船宽度学习系统位姿预测变分模态分解哈里斯鹰优化鲸鱼群算法

基于解析法CFD−DEM的烧结矿立式固定床气固接触特性

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工程科学学报 2024年第10期46卷 1753-1763页

作者：张宇李承志郭嘉敏张伟武汉科技大学材料学部武汉430081 武汉科技大学省部共建耐火材料与冶金国家重点实验室武汉430081 武汉科技大学钢铁冶金与资源利用省部共建教育部重点实验室武汉430081

烧结矿与冷却气体充分接触是实现烧结矿立式冷却工艺的关键.采用解析计算流体力学−离散元法(CFD−DEM)方法对烧结矿立式固定床的气固接触特性进行了研究,主要模拟了非规则烧结矿在固定床内的堆积过程,并采用浸没边界法和动态网格细化技... 详细信息

烧结矿与冷却气体充分接触是实现烧结矿立式冷却工艺的关键.采用解析计算流体力学−离散元法(CFD−DEM)方法对烧结矿立式固定床的气固接触特性进行了研究,主要模拟了非规则烧结矿在固定床内的堆积过程,并采用浸没边界法和动态网格细化技术获得颗粒表面的流场信息.结果表明,双粒径均匀混合料床的平均空隙率主要取决于小粒径颗粒,大粒径颗粒主要影响料床的大空隙结构及分布.“A型”偏析(中心区域堆积小粒径颗粒,近壁面区域堆积大粒径颗粒)料床压降显著低于均匀混合料床,但颗粒与气体接触不充分;“B型”偏析(偏析方式与“A型”相反)料床兼顾了低压降和气固充分接触的特点.料床实验压降与模拟压降随气体表观流速的变化趋势保持一致,验证了解析CFD−DEM方法的准确性.

关键词：计算流体力学−离散元法耦合计算浸没边界法网格细化烧结矿立式冷却气固接触

表面增强拉曼光谱法灵敏检测鸡肉中拉沙洛西残留

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食品工业科技 2024年

作者：王耀孙莹莹景钰冰杨喜燕李燕飞黄佳翔陈秀金李兆周曹力康怀彬河南科技大学食品与生物工程学院/食品加工与安全国家级实验教学示范中心/河南省食品绿色加工与质量安全控制国际联合实验室

为提高鸡肉中抗球虫类兽药拉沙洛西（LAS）残留的监控检测效率，本研究利用表面增强拉曼光谱（SERS）技术建立了LAS残留的灵敏检测方法。本研究首先制备不同粒径的金纳米粒子（AuNPs），根据SERS增强效果选择最优粒径AuNPs作为基底，并... 详细信息

为提高鸡肉中抗球虫类兽药拉沙洛西（LAS）残留的监控检测效率，本研究利用表面增强拉曼光谱（SERS）技术建立了LAS残留的灵敏检测方法。本研究首先制备不同粒径的金纳米粒子（AuNPs），根据SERS增强效果选择最优粒径AuNPs作为基底，并利用4-氨基苯硫酚（PATP）作为探针分子评估AuNPs基底重现性；然后通过添加HNO3改变AuNPs聚集程度并增大LAS溶解度，进一步增强SERS信号；最后通过建立标准曲线并进行鸡肉样品加标回收试验对方法进行评价。结果表明，粒径40 nm的AuNPs增强效果较好，1118 cm-1处为LAS的SERS特征峰，基底具有良好的重现性，HNO3最优添加浓度为0.5 mol/L。本方法的线性范围为0.55×10-6mg/mL～0.55 mg/mL，检测限为0.23 ng/mL，鸡肉样品的加标回收率为91.9%～107.3%，相对标准偏差为3.6%～5.7%，与国标法（GB31613.5-2022）的检测结果一致。本研究为LAS残留的灵敏检测提供了新方法，对于其他兽药残留的SERS检测方法研究具有参考价值。

关键词：表面增强拉曼光谱拉沙洛西金纳米粒子鸡肉检测

基于光纤Fabry-Perot滤波的光纤激光温度传感系统

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光学技术 2024年第4期50卷 453-458页

作者：杨帆李邵德刘灏冲何巍北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100192

提出并设计了一种基于氢氟酸腐蚀技术制备光纤微腔的方法,并通过熔接4.5mm长的单模光纤构成全光纤(Fabry-Perot,F-P)多光束干涉滤波结构,其主干涉谱周期为20.7nm,次级干涉谱周期为1.4nm;在此基础上,以光纤F-P滤波器作为选频器件搭建了... 详细信息

提出并设计了一种基于氢氟酸腐蚀技术制备光纤微腔的方法,并通过熔接4.5mm长的单模光纤构成全光纤(Fabry-Perot,F-P)多光束干涉滤波结构,其主干涉谱周期为20.7nm,次级干涉谱周期为1.4nm;在此基础上,以光纤F-P滤波器作为选频器件搭建了掺铒光纤激光系统,实现了中心波长1560.40nm,信噪比15.441dB,3dB线宽0.28nm的窄线宽激光输出。实验中通过温度加热平台分别对光纤F-P滤波器进行升温和降温实验,在360~430℃的温度实验范围内,升温过程中激光波长产生红移,传感系统的温度灵敏度为13.80pm/℃,线性拟合度为99.82%;降温过程中激光传感系统的温度灵敏度为13.36pm/℃,线性拟合度为99.44%。本研究为高精度高温传感提供了一种激光系统测量方法。

关键词：光纤F-P滤波器光纤激光器氢氟酸光纤温度传感

基于图像自适应增强的轻量级雾天车牌检测和识别算法

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武汉科技大学学报 2024年第2期47卷 144-153页

作者：徐望明袁世鑫何钦武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

针对雾天图像降质带来的车牌识别难题,提出一种采用图像自适应增强的轻量级车牌检测和识别算法。以目标检测网络YOLOv5s和车牌识别网络LPRNet为基础,设计一个改进的图像自适应增强模块级联于YOLOv5s之前,并引入混合注意力(SA)机制改进LP... 详细信息

针对雾天图像降质带来的车牌识别难题,提出一种采用图像自适应增强的轻量级车牌检测和识别算法。以目标检测网络YOLOv5s和车牌识别网络LPRNet为基础,设计一个改进的图像自适应增强模块级联于YOLOv5s之前,并引入混合注意力(SA)机制改进LPRNet。图像自适应增强模块由带参数的图像去雾和纹理增强模块以及自适应参数预测模块组成。自适应参数预测模块是轻量级卷积神经网络,与YOLOv5s联合训练,为不同程度的带雾图像自动提供合适的去雾和纹理增强参数以获得更准确的车牌检测结果。利用车牌位置的真实标签和实际检测结果,采用混合注意力机制和迁移学习策略得到最终的SA-LPRNet模型,缓解识别模型对检测结果的敏感性以获得更高的车牌识别准确率。在合成的雾天车牌数据集上的实验结果表明:本文算法对雾天车牌检测的mAP@0.5-0.95指标达到70.6%,车牌识别准确率达到93.5%,优于对比算法,且识别速度满足实时性要求。

关键词：车牌识别图像自适应增强图像去雾迁移学习混合注意力机制 YOLOv5s LPRNet

基于数字孪生和AO-ELM融合驱动的RH炉终点温度预报模型

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中国冶金 2024年第5期34卷 55-64页

作者：肖卓越刘惠康柴琳邓胤韬武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

RH精炼炉作为钢铁冶炼过程中的关键设备,其终点温度对后期铸造和产品质量影响较大。为了尽可能准确地预报钢水的终点温度,提出基于数字孪生的RH炉终点温度预报方法,通过数字孪生体模型实现终点温度的精准预报。首先通过天鹰优化器优化... 详细信息

RH精炼炉作为钢铁冶炼过程中的关键设备,其终点温度对后期铸造和产品质量影响较大。为了尽可能准确地预报钢水的终点温度,提出基于数字孪生的RH炉终点温度预报方法,通过数字孪生体模型实现终点温度的精准预报。首先通过天鹰优化器优化极限学习机(AO-ELM)构建终点温度预报虚拟模型,根据物理空间中得到的实时炼钢数据,由AO-ELM模型获得初始预测值,同时更新孪生数据库;然后通过相似度搜索,在孪生数据库中找到相似的冶炼炉次,对比相似炉次下的预报值与实际值,对初始预报值进行加权误差修正,得到最终预报值。实际算例结果表明,所建模型相较于传统人工智能终点温度预报模型更加精准和可靠,对后续温度控制有较好的指导意义。

关键词： RH炉温度预报数字孪生天鹰优化器优化极限学习机(AO-ELM) 误差修正

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基于自蒸馏的热轧带钢表面缺陷识别

中国冶金 2024年第2期34卷 126-133页

作者：李秋雨李维刚田志强武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

表面缺陷检测是热轧带钢生产过程中十分重要的环节,是提高热轧带钢产品质量的关键。首先,针对当前带钢表面缺陷图像形貌多样、干扰多以及检测算法精度有待提高的问题,设计了一种自蒸馏框架(Self-knowledge Distillation,SD)来提高模型... 详细信息

表面缺陷检测是热轧带钢生产过程中十分重要的环节,是提高热轧带钢产品质量的关键。首先,针对当前带钢表面缺陷图像形貌多样、干扰多以及检测算法精度有待提高的问题,设计了一种自蒸馏框架(Self-knowledge Distillation,SD)来提高模型的缺陷检测精度,通过采用几何变换、色彩增强和图像线性插值的数据增强方法,增加样本数据的表征信息;从标签的概率分布和接近程度两方面提出了新的损失函数(LCK Loss),使模型能更好地学习样本提供的知识,实现相同数据不同表征间的信息传递,进而提高模型的泛化能力。其次,将Poolformer网络应用到热轧带钢表面缺陷检测中,针对Poolformer12网络参数量多的问题,设计了轻量化网络LRAM-Poolformer8,通过减少网络层数和计算量,实现模型加速的目的。最后,在武钢CSP机组的8类带钢表面缺陷数据集上进行了试验,结果表明,所提SD-LRAM-Poolformer8模型的平均识别精度为98.20%,相较于Poolformer12,检测精度提高了1.62个百分点,且计算量仅为原来的56.4%,这证明了新模型在热轧带钢表面缺陷检测中的可行性与有效性。

关键词：热轧带钢表面缺陷检测自蒸馏轻量化网络深度学习

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热连轧带钢厚度缺陷溯源研究及应用

中国冶金 2024年第1期34卷 99-108页

作者：李维刚石林刘玮汲武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081 武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

在带钢热连轧生产过程中,终轧厚度精度是体现带钢产品质量的关键指标之一。带钢厚度控制过程涉及多个模型,具有多变量、强耦合、非线性等复杂性,是热连轧带钢L2过程控制精度的最终体现。实际生产中,厚度缺陷时有发生,形成缺陷的原因复... 详细信息

在带钢热连轧生产过程中,终轧厚度精度是体现带钢产品质量的关键指标之一。带钢厚度控制过程涉及多个模型,具有多变量、强耦合、非线性等复杂性,是热连轧带钢L2过程控制精度的最终体现。实际生产中,厚度缺陷时有发生,形成缺陷的原因复杂多样,目前主要依赖事后的人工分析,其难度大、效率低。为此,研发了热连轧带钢厚度缺陷的自动溯源模型,针对轧制完成后出现头部厚度缺陷的带钢产品,识别和分析厚度缺陷的形成机理,追溯和确定导致厚度缺陷的主要原因。融合资深数模专家的分析经验,通过深入挖掘带钢厚度控制背后的模型机理、理顺带钢厚度与各轧制参数之间的耦合关系,建立了热轧带钢厚度缺陷溯源的分析流程,构建了以辊缝模型设定不准、轧制力模型不准、轧制模型参数设定异常为核心的分析模块。最后,将国内某1780 mm热连轧机组连续3个月生产的带钢数据用于模型性能测试,结果表明,带钢厚度缺陷溯源的准确率达到90.27%,基本满足实际生产需求,实现了热连轧带钢厚度缺陷的自动溯源,大大提高了厚度缺陷溯源的分析效率。

关键词：热连轧带钢头部厚度厚度控制自动溯源轧制机理

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基于多时间尺度的户用光储能量管理策略

控制工程 2024年第1期31卷 18-24页

作者：成燕庄飞鸯徐万万魏婷武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

针对光伏出力的波动导致户用光储系统能量优化不确定性的问题,提出了一种多时间尺度能量管理策略。在日前阶段,综合考虑分时电价、储能系统的寿命和负荷的可控性,建立了以用户用电成本、储能运行成本和环境成本最小化为目标的调度模型;... 详细信息

针对光伏出力的波动导致户用光储系统能量优化不确定性的问题,提出了一种多时间尺度能量管理策略。在日前阶段,综合考虑分时电价、储能系统的寿命和负荷的可控性,建立了以用户用电成本、储能运行成本和环境成本最小化为目标的调度模型;在日内阶段,基于模型预测控制(model prediction control,MPC)并参考日前调度计划进行实时调度能量优化,矫正光伏出力的预测偏差,在不影响用户舒适度的前提下降低系统运行成本。最后,仿真结果验证了所提能量管理策略的经济性和有效性。

关键词：户用光储系统多时间尺度能量管理策略可控负荷 MPC