检索结果-南通市图书馆

基于点云特征增强的复杂室内场景3D目标检测

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图学学报 2024年

作者：苑朝赵明雪张丰羿冯晓勇李冰陈瑞华北电力大学(保定)自动化系

复杂室内场景下的3D点云目标检测中，点云规模大且目标密集细节多。现有检测算法处理点云数据时会丢失大量局部特征且不能提取足够的空间信息与语义信息，致使检测精度低。针对此问题，提出了一种基于改进VoteNet的点云特征增强的复杂... 详细信息

复杂室内场景下的3D点云目标检测中，点云规模大且目标密集细节多。现有检测算法处理点云数据时会丢失大量局部特征且不能提取足够的空间信息与语义信息，致使检测精度低。针对此问题，提出了一种基于改进VoteNet的点云特征增强的复杂室内场景3D目标检测(Point cloud feature enhanced 3D object detection in complex indoor scenes， PFE)算法。首先，利用动态特征补偿模块模拟种子点集与分组集点云特征的交互查询过程，逐步恢复丢失的特征来进行特征补偿；其次，在特征提取部分引入残差MLP模块，通过残差结构搭建更深层的特征学习网络以挖掘更细节的点云特征；最后，在目标提案生成阶段引入特征自注意力机制对一组独立的目标点进行语义关系建模，生成新的特征映射。在公开数据集SUN RGB-D和ScanNet V2上进行实验，实验证明改进后的模型对室内目标的检测精度相较于基准模型在mAP@0.25上分别提升了5%和11.5%，大量的消融实验证明了每个改进模块的有效性。

关键词：室内场景三维点云目标检测特征补偿交互查询残差自注意力机制特征映射

改进融合指标的新型盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用

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噪声与振动控制 2024年第1期44卷 162-167页

作者：田甜唐贵基田寅初王晓龙华北电力大学机械工程系河北保定071000

为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随... 详细信息

为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随机脉冲的影响。基于该指标,提出一个新的解卷积算法,即基于最大ESKEG的盲解卷积,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解滤波器系数。通过仿真振动信号和实验仿真信号进行验证,结果表明相比于其他盲解卷积算法,所提出的PSO-ESKEG算法在故障先验知识未知的情况下,能更有效避免受到随机脉冲信号的影响。

关键词：故障诊断盲解卷积包络谱峭度-包络基尼系数粒子群优化随机脉冲

基于VC-综合赋权法的海上风电APF配置优化方法研究

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可再生能源 2024年第3期42卷 370-377页

作者：盛四清鲍彦文华北电力大学电力工程系河北保定071003

大容量海上风电机组的接入改变了传统电力系统结构,给电网带来了谐波等问题,影响了电能质量。为抑制海上风电机组产生的低次谐波,文章首先建立了海上风电机组并网电流的低次谐波理论模型;然后,在仿真软件ETAP上搭建海上风电机组仿真模型... 详细信息

大容量海上风电机组的接入改变了传统电力系统结构,给电网带来了谐波等问题,影响了电能质量。为抑制海上风电机组产生的低次谐波,文章首先建立了海上风电机组并网电流的低次谐波理论模型;然后,在仿真软件ETAP上搭建海上风电机组仿真模型,验证不同出力情况下风电场的输出谐波特性;最后,基于风电场输出谐波特性,提出变异系数(Variation Coefficient,VC)综合赋权法对风电场有源滤波器(APF)进行优化配置,提升了风电场谐波的治理效果。基于实际算例验证了所提方法的有效性。

关键词：海上风电机组低次谐波 VC-综合赋权法有源滤波器

电-磁-机耦合视域下考虑气隙影响的变压器铁心振动特性精细化模拟方法

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电工技术学报 2024年第14期39卷 4257-4269页

作者：赵小军张佳伟王浩名苗宇刘兰荣华北电力大学电力工程系保定071003 贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵阳550002 河北省输变电装备电磁与结构性能重点实验室保定071056

目前,对于铁心振动计算通常采用有限元仿真来实现,但该方法计算时间长且效率低,为解决此问题,该文提出了基于机-电类比的铁心多场耦合特性精细化建模与计算方法。根据铁心步进搭接区域的结构特点,对搭接区域铁心进行磁路建模,建立考虑... 详细信息

目前,对于铁心振动计算通常采用有限元仿真来实现,但该方法计算时间长且效率低,为解决此问题,该文提出了基于机-电类比的铁心多场耦合特性精细化建模与计算方法。根据铁心步进搭接区域的结构特点,对搭接区域铁心进行磁路建模,建立考虑气隙影响的铁心等效磁路模型。根据机-电类比方法和振动理论,建立可描述变压器铁心振动的集总式和分布式等效振动回路模型,基于搭接区域磁场分布特性建立二端口级联形式的等效振动回路模型,实现了铁心振动特性的快速精准计算。搭建了叠片铁心测试平台并进行实验,通过将测量结果与计算结果对比,发现励磁电流、铁心磁通密度、位移和加速度等具有较好的一致性,验证了所提方法的有效性和准确性。

关键词：场路耦合磁致伸缩叠片铁心振动

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基于杂交链式反应扩增检测奶粉中阪崎肠杆菌的适配体磁珠荧光传感器

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食品科学 2024年第1期45卷 191-197页

作者：王瑞安杜再慧康帅帅田洪涛李晨王鑫昕王妙姝许文涛河北农业大学食品科技学院河北保定071000 中国农业大学营养与健康系北京100083 国家北方山区农业工程技术中心河北保定071000 河北省益生功能性乳制品技术创新中心河北保定071000 河北新希望天香乳业有限公司河北保定071000

构建一种基于杂交链式反应(hybridization chain reaction,HCR)扩增的适配体磁珠荧光传感器。巧妙设计序列HP和发卡序列H1、H2,其中HP是由适配体序列与触发序列结合而成的,并且序列互补形成稳定的二级结构。然后采用戊二醇反应和亲和素... 详细信息

构建一种基于杂交链式反应(hybridization chain reaction,HCR)扩增的适配体磁珠荧光传感器。巧妙设计序列HP和发卡序列H1、H2,其中HP是由适配体序列与触发序列结合而成的,并且序列互补形成稳定的二级结构。然后采用戊二醇反应和亲和素-生物素反应进行适配体功能化磁珠的制备。将阪崎肠杆菌与适配体磁珠一起孵育,HP中的适配体序列识别靶标,引起HP构象变化,露出触发序列,通过HCR触发H1和H2的链状组装,产生长双链DNA。荧光指示剂SYBR Green I以插层和小槽结合的方式与HCR产物的长双链结合。最后加入氧化石墨烯(graphene oxide,GO)后,游离的H1、H2和SYBR Green I将通过π-π堆积紧密吸附在GO表面,荧光信号被猝灭。HCR产物不能被吸附在GO表面,因此与HCR产物结合的SYBR Green I发出依赖于靶浓度的强荧光信号,从而实现阪崎肠杆菌的定量检测。本方法在纯培养条件下的检出限为2CFU/mL,对奶粉的检出限为8CFU/g,对奶粉样品的检测结果与传统微生物培养法具有良好的一致性。该方法具有无需DNA提取,快速、稳定性高、高特异性和高灵敏度等优点,因此为阪崎肠杆菌的现场快速检测提供了一种很有潜力的方法。

关键词：阪崎肠杆菌适配体功能化磁珠杂交链式反应扩增磁珠荧光传感器氧化石墨烯

基于NGO-VMD和改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法

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机床与液压 2024年第12期52卷 193-201页

作者：李俊卿刘若尧何玉灵华北电力大学电力工程系河北保定071003 华北电力大学机械工程系河北保定071003

目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VM... 详细信息

目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VMD去除故障信号中的噪声;对原始GoogLeNet的结构进行合理删减,并利用延迟丢弃法、可训练的ReLU函数(TReLU)对其改进;最后,将去噪后的故障信号转换为二维图作为改进GoogLeNet的输入数据进行网络的训练及分类,得到故障诊断结果。实验结果表明:与其他降噪方法相比,NGO-VMD方法的降噪效果明显,能显著提高故障诊断的准确率;与常见的卷积神经网络相比,提出的改进GoogLeNet能进一步提高故障诊断的准确率,达到了97.2%。

关键词：变分模态分解(VMD) 北方苍鹰优化(NGO)算法改进GoogLeNet 齿轮箱故障诊断

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浅议音乐审美修养

中国成人教育 2007年第4期 141-142页

作者：贾雁保定师专音乐系

音乐是艺术中的艺术,是美的峰颠。当代大学生只有具备良好的审美修养才能使审美者在音乐中得到激励,唤起对美的追求、美的表现和创造,从而体现音乐的审美价值,使学生身心得到和谐、全面的发展。

关键词：音乐音乐活动审美修养

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基于双目视觉的拖车钩检测与定位方法研究

电子测量技术 2024年第3期47卷 1-8页

作者：李冰王豪伟韩宇辰胡钧涛翟永杰华北电力大学自动化系保定071003

在某些危险环境下需要拖车实施救援时,救援人员难以靠近,救援人员可以通过遥控操作拖车杠来完成拖车钩的挂装。针对被救援车辆拖车钩的检测与定位问题,提出了一种拖车钩检测与定位方法ECSA-YOLOv5,首先改进YOLOv5算法,设计了高效注意力... 详细信息

在某些危险环境下需要拖车实施救援时,救援人员难以靠近,救援人员可以通过遥控操作拖车杠来完成拖车钩的挂装。针对被救援车辆拖车钩的检测与定位问题,提出了一种拖车钩检测与定位方法ECSA-YOLOv5,首先改进YOLOv5算法,设计了高效注意力模块ECSA,将其替换掉空间金字塔池化模块上一层的模块,并增加一个大小为160×160的小目标检测层,能够更准确的获得拖车钩在图像中的像素坐标;通过在SGBM立体匹配算法预处理阶段加入引导滤波、后处理阶段引入加权最小二乘法WLS滤波与异常值处理,从而获得更优化的视差图,得到更为准确的目标深度信息,提高拖车钩位置信息计算的精确度。基于JetsonAgxXavier开发板进行了实验验证,实验结果表明,ECSA-YOLOv5模型较YOLOv5s模型AP值提升了5.8%,达到了99.0%,平均实时检测帧率为14fps,定位测距在3m内时,误差在3.5%以下,能够满足拖车钩的检测与定位的准确性和实时性的要求。

关键词： YOLOv5 目标检测定位测距 AgxXavier

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基于ID-YOLO的数字仪表检测方法

科学技术与工程 2024年第16期24卷 6775-6782页

作者：翟永杰徐蔚韩宇辰杨珂赵宽白云山华北电力大学自动化系保定071003

当前针对数字式仪表检测算法在边缘设备具有实时性差、泛化性差的问题,对此提出一种采用ID-YOLO(instrument detection-you only look once)模型的变电站数字仪表检测识别方法。所提算法以YOLOv5模型为基础,首先设计轻量骨干网络(light ... 详细信息

当前针对数字式仪表检测算法在边缘设备具有实时性差、泛化性差的问题,对此提出一种采用ID-YOLO(instrument detection-you only look once)模型的变电站数字仪表检测识别方法。所提算法以YOLOv5模型为基础,首先设计轻量骨干网络(light weight-YOLO, LW-YOLO)提取图像特征,降低网络参数,提高检测实时性;然后设计了一种双级路由注意力模块(bi-level routing attention moudle, BRAM),提高网络对小数点的检测精度以及网络的鲁棒性和泛化性;最后,引入损失函数α-IoU,通过设定不同的可调节参数α数值得到更准确的真实框与预测框的交并比计算,可以提高模型的检测精度。结果表明:相比于其他基于深度学习的数字仪表检测识别方法,所提方法在不同显示方式的数字仪表识别任务上具有更好的准确性和泛化性,而且可以在检测准确率领先的情况下,将模型在边缘设备上的检测速度从6.87帧/s提升至8.77帧/s,其实时性和检测精度均能够满足实际变电站智能数据采集、检测识别的工程需要。

关键词：数字仪表 YOLO(you only look once) 边缘设备目标检测轻量化