检索结果-南通市图书馆

基于激光超声的矩形缺陷合成孔径成像方法仿真研究

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激光与光电子学进展 2023年

作者：何力郭华玲中北大学电气与控制工程学院

目前，激光超声合成孔径聚焦技术(Synthetic Aperture Focused Technology, SAFT)对内部缺陷的成像检测应用越来越多，对内部缺陷的成像质量要求也越来越高。基于合成孔径后处理成像方法，提出一种激光超声模式波在信号的多融合预处理... 详细信息

目前，激光超声合成孔径聚焦技术(Synthetic Aperture Focused Technology, SAFT)对内部缺陷的成像检测应用越来越多，对内部缺陷的成像质量要求也越来越高。基于合成孔径后处理成像方法，提出一种激光超声模式波在信号的多融合预处理技术下的成像优化方法，以实现对试件内部矩形缺陷的高质量检测。对采集的激光超声模式波依次进行差分计算、模式波包络提取、包络极大值线性插值以及均值化去伪像的处理，再选取处理过的模式波进行SAFT成像。与未预处理的模式波成像结果对比表明：缺陷的纵向深度探测误差平均降低了2.37%，横向宽度的检测误差平均降低了30.88%，使得缺陷的尺寸大小和位置判别更准确；成像质量显著提升，描述成像质量的能量梯度（EOG）函数值增幅达到45%左右。该后处理成像方法实现了对内部缺陷位置的定性精准判别、尺寸的精准检测以及高质量成像，为激光超声内部缺陷的检测方法提供了一种可能更优的后处理方案。

关键词：激光超声合成孔径聚焦成像多融合预处理成像优化缺陷检测

融合OBE与PAD理念的智能控制课程教学模式研究

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高等工程教育研究 2022年第1期70卷 157-162页

作者：孙传猛杜红棉李晓史元浩中北大学电气与控制工程学院

在"新工科"建设和工程专业认证指导思想下,本文分析了智能控制课程特点、教学现状及存在的问题,提出融合成果导向教育与对分课堂理念的智能控制课程教学模式,形成以教师为中心的授课环节、以学生为中心的拓展环节、以成果为导向的考核... 详细信息

在"新工科"建设和工程专业认证指导思想下,本文分析了智能控制课程特点、教学现状及存在的问题,提出融合成果导向教育与对分课堂理念的智能控制课程教学模式,形成以教师为中心的授课环节、以学生为中心的拓展环节、以成果为导向的考核环节等互相耦合的教学活动体系。中北大学电气工程与智能控制专业教学实践表明,该模式可有效提升智能控制课程教学水平和学生运用智能控制技术的能力,具有良好的教学效果。

关键词：智能控制 OBE理念对分课堂 “新工科”建设

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应急搜索UAV集群协同任务规划策略

电子与信息学报 2022年第1期44卷 187-194页

作者：鲁旭涛智超群张丽娜秦英伟李静王英中北大学机电工程学院太原030051 中北大学信息与通信工程学院太原030051 中北大学电气与控制工程学院太原030051 中北大学能源动力工程学院太原030051

目前应急搜索无人机(UAV)集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题。对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法(O-FCMA)结合优化混合粒子群算法(O-HPSO)的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略。以UAV监测区域范围为基础... 详细信息

目前应急搜索无人机(UAV)集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题。对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法(O-FCMA)结合优化混合粒子群算法(O-HPSO)的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略。以UAV监测区域范围为基础,通过建立搜索区域的空间模型,进一步运用O-FCMA进行区域几何划分,并采用O-HPSO实现划分区域内的路径规划,以实现多UAV集群搜索总体任务的规划。仿真实验结果表明,采用O-HPSO结合O-FCMA进行无源UAV区域搜索任务较ACO或模拟退火算法结合K聚类算法或FCMA相比,在保证搜索区域全覆盖条件下,有源搜索与无源搜索过程中UAV决策时间分别降低了7%~21%和16%~31%,搜索效率分别提升了7%~13%和3%~7%。结果表明所提方法有效降低了UAV集群的决策时间,提升了搜索效率。

关键词：无人机多机协同任务规划模糊C聚类算法优化混合粒子群算法

具有外部干扰的非线性多智能体系统的编队控制

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系统科学与数学 2023年第5期43卷 1106-1119页

作者：陈婷牛兴龙兰艳亭中北大学电气与控制工程学院太原030051

多智能体系统编队控制因广泛应用于军事,航天,生物学等领域,成为国内外学者的关注热点.在实际应用中,当系统受到环境噪声等外部干扰时,利用领航者-跟随者的相对状态信息构造控制器无法形成预期队形.为解决这个问题,文章针对一类带有外... 详细信息

多智能体系统编队控制因广泛应用于军事,航天,生物学等领域,成为国内外学者的关注热点.在实际应用中,当系统受到环境噪声等外部干扰时,利用领航者-跟随者的相对状态信息构造控制器无法形成预期队形.为解决这个问题,文章针对一类带有外部干扰的非线性多智能体系统,研究了领航-跟随编队控制问题.首先设计干扰观测器补偿外部干扰.其次利用自适应方法,给出了完全分布式的控制协议.再次选取适当的参数,证明了该分布式控制协议能实现系统的编队控制.最后通过仿真算例,验证了协议的有效性.

关键词：非线性多智能体系统干扰观测器自适应控制编队控制

融合CEEMD和TCN的受热面积灰预测研究

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电子测量与仪器学报 2022年第10期36卷 108-114页

作者：韩天翔史元浩李孟威梁建宇杨彦茹王江中北大学电气与控制工程学院太原030000

对锅炉受热面积灰程度的有效预测,可为锅炉提升生产效率和故障预警提供重要依据。采用清洁因子来评估受热面的灰污沉积状况,针对其序列非线性、非平稳性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解与时间卷积网络的受热面积灰预测方法。首... 详细信息

对锅炉受热面积灰程度的有效预测,可为锅炉提升生产效率和故障预警提供重要依据。采用清洁因子来评估受热面的灰污沉积状况,针对其序列非线性、非平稳性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解与时间卷积网络的受热面积灰预测方法。首先,通过互补集合经验模态分解将经过小波阈值去噪处理后的原始序列分解为一组子序列分量;然后,针对不同子序列分别构建基于时间卷积网络的时序预测模型,并优化网络超参数提升预测准确性;最后,将各IMF分量的预测结果叠加得出清洁因子的预测数值。由实验结果可得,相较于其他两种模型,预测精度分别提高62.1%和57.1%,CEEMD-TCN模型对受热面积灰状况预测精度最高,验证了该模型的准确性和可靠性。

关键词：清洁因子锅炉积灰互补集合经验模态分解时间卷积网络

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部分哈达玛矩阵分段弱正交匹配追踪算法

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第8期32卷 1342-1348页

作者：贺绍琪崔建峰史文武申飞马铁华中北大学电气与控制工程学院太原030051

为解决分段弱正交匹配追踪算法在测量过程中难以获得高精度重构信号的问题,首先对以高斯矩阵为测量矩阵的传统SWOMP算法进行了分析,指出问题的关键在于高斯矩阵列相干性过大会影响残差信号的匹配过程,从而导致部分信号丢失,使重构精度下... 详细信息

为解决分段弱正交匹配追踪算法在测量过程中难以获得高精度重构信号的问题,首先对以高斯矩阵为测量矩阵的传统SWOMP算法进行了分析,指出问题的关键在于高斯矩阵列相干性过大会影响残差信号的匹配过程,从而导致部分信号丢失,使重构精度下降;然后,根据分析提出了一种基于部分哈达玛矩阵的分段弱正交匹配追踪(PH-SWOMP)算法,其中部分哈达玛矩阵根据偶数行抽取原则进行构造,可以显著降低测量矩阵的互相关性;最后,通过与传统SWOMP算法的图像重构对比仿真实验对PH-SWOMP算法性能进行了验证,其中传统SWOMP算法分别选取高斯矩阵、托普利兹矩阵等4种矩阵作为测量矩阵.仿真结果表明,在相同条件下,相比于传统SWOMP算法,PH-SWOMP算法信噪比最大提高了53.95%,相应的重构时间缩短了15.41%,具有更小的恢复残差以及更高的信号重构成功率.

关键词：压缩感知 SWOMP算法部分哈达玛矩阵测量矩阵

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结合极化自注意力机制的空间目标位姿估计

航天控制 2023年第4期41卷 48-53页

作者：窦凯云樊永生王涛中北大学大数据学院太原030051 中北大学电气与控制工程学院太原030051

利用深度学习强大的特征提取能力和残差网络的捷径反馈机制,设计了端对端的图像位姿估计方法。该方法提高网络特征的学习能力,将Polarized Self-Attention注意力模块嵌入到残差网络ResNet-50中,对空间目标图像中的空间信息进行了增强。... 详细信息

利用深度学习强大的特征提取能力和残差网络的捷径反馈机制,设计了端对端的图像位姿估计方法。该方法提高网络特征的学习能力,将Polarized Self-Attention注意力模块嵌入到残差网络ResNet-50中,对空间目标图像中的空间信息进行了增强。由于空间目标的位置和姿态信息相互独立,将其分为两个不同的网络结构分支通过回归分别得到两者的信息。其中,在姿态信息回归分支中,对姿态信息进行软分配编码,相比直接回归有效减少了姿态误差。最后在URSO空间目标图像数据集上进行了实验验证,所提算法对空间目标位姿估计取得了更好的估计结果。

关键词：空间在轨服务位姿估计注意力机制残差网络图像处理

基于PSO-Elman神经网络的燃煤机组受热面清洁状态预测

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中国电力 2019年第5期52卷 48-53页

作者：李强史元浩曾建潮陈晓龙中北大学电气与控制工程学院

随着节能减排政策力度的加大,国家十分重视火电厂节能降耗技术的开发研究。针对目前锅炉受热面吹灰方式不合理的情况,以污染率(FF)表征受热面清洁状态对锅炉受热面传热的影响,建立了基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型,实... 详细信息

随着节能减排政策力度的加大,国家十分重视火电厂节能降耗技术的开发研究。针对目前锅炉受热面吹灰方式不合理的情况,以污染率(FF)表征受热面清洁状态对锅炉受热面传热的影响,建立了基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型,实现对受热面清洁状态的预测。采用粒子群算法(PSO)和Elman动态神经网络相结合的预测方法,首先根据输入、输出参数个数确定Elman神经网络结构,然后利用PSO优化网络的权值和阈值,将优化后的最优权值、阈值赋给Elman神经网络作为初始值进行网络训练,建立基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型。通过具体实例仿真证实了所提方法的有效性,获得了较满意的预测精度,验证了该方法的有效性。

关键词：智能发电受热面清洁状态 PSO-Elman 预测

基于改进粒子滤波算法预测健康状态的锅炉吹灰优化

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热能动力工程 2019年第10期34卷 84-89页

作者：陈晓龙史元浩曾建潮李强中北大学电气与控制工程学院

为了对锅炉受热面沉积的灰污进行及时、准确地清扫,制定合理的吹灰优化策略。采用清洁因子来评估受热面的健康状况,并根据实时监测数据结合改进粒子滤波;采用滚筒式预测单次积灰过程内清洁因子未来的变化趋势,并验证了该预测方法的准确... 详细信息

为了对锅炉受热面沉积的灰污进行及时、准确地清扫,制定合理的吹灰优化策略。采用清洁因子来评估受热面的健康状况,并根据实时监测数据结合改进粒子滤波;采用滚筒式预测单次积灰过程内清洁因子未来的变化趋势,并验证了该预测方法的准确度。同时,提出一种基于单位时间传热量损耗最低的吹灰优化模型,吹灰优化计算中采用相同工况下多组清洁因子数据进行拟合。以某300 MW燃煤锅炉为例,验证了所提优化模型的可行性。

关键词：清洁因子改进粒子滤波最低损耗吹灰优化