检索结果-南通市图书馆

基于Proteus的直流电动机闭环调速系统设计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

实验室研究与探索 2017年第12期36卷 52-56页

作者：朱奥辞赵钢天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室天津300384

控制系统开发过程中,软硬件并行开发能够加快设计过程。Proteus拥有功能强大的元件库和硬件电路仿真功能,为了提高直流电动机调速系统的控制精度和降低开发成本,提出一种类似快速控制原型(Rapid Control Protopyte,RCP)的方案,以验证PI... 详细信息

控制系统开发过程中,软硬件并行开发能够加快设计过程。Proteus拥有功能强大的元件库和硬件电路仿真功能,为了提高直流电动机调速系统的控制精度和降低开发成本,提出一种类似快速控制原型(Rapid Control Protopyte,RCP)的方案,以验证PID算法的的精确性,即基于Proteus的直流电动机闭环调速系统。与MATLAB等仿真工具相比,利用Proteus可以在虚拟环境中完成硬件电路的设计,并通过对CPU编程,直接验证控制算法。使用这种类快速控制原型的方法,在实验设计系统开发初期,有助于降低开发成本,缩短开发周期,提高设计效率。

关键词：直流电动机脉宽调制仿真单片机

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种改进PWM型整流器直接功率控制

电源技术 2015年第4期39卷 818-821页

作者：赵辉王彪王红君岳有军天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室天津300384

主要研究了一种新的基于SVPWM的三相电压型整流器预测直接功率控制。这种预测直接功率控制以虚拟磁链为核心,省去了交流侧电压传感器,同时解决了传统的开关直接功率控制开关频率不固定的缺点,继承了传统直接功率控制无需旋转坐标变换,... 详细信息

主要研究了一种新的基于SVPWM的三相电压型整流器预测直接功率控制。这种预测直接功率控制以虚拟磁链为核心,省去了交流侧电压传感器,同时解决了传统的开关直接功率控制开关频率不固定的缺点,继承了传统直接功率控制无需旋转坐标变换,控制方案简单明确的特点。并且与其他改进方案相比,也不需要加入PI环节或是电压矢量定向环节。通过RT-LAB进行仿真,并与传统的控制方案进行对比,突出新控制方案在改善THD和控制功率波动方面的优越性。

关键词：三相电压型PWM整流器虚拟磁链预测直接功率控制恒定开关频率 RT-LAB

参数法P3P模型在视觉坐标测量中的应用(英文)

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

红外与激光工程 2010年第1期39卷 151-155页

作者：王娟裘祖荣李鹏燕天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072 天津理工大学天津市复杂工业系统控制理论与应用重点实验室天津300191

P3P问题的求解是视觉坐标测量系统建模的数学理论基础,传统上利用通用余弦定理和正弦定理求解。为快速精确地求取控制点三维坐标,提出一种利用参数法求解P3P模型解析解的计算方法,并将该模型应用到视觉坐标测量过程中,通过精确求解共线... 详细信息

P3P问题的求解是视觉坐标测量系统建模的数学理论基础,传统上利用通用余弦定理和正弦定理求解。为快速精确地求取控制点三维坐标,提出一种利用参数法求解P3P模型解析解的计算方法,并将该模型应用到视觉坐标测量过程中,通过精确求解共线三控制点在摄像机坐标系下的坐标,进而求出与其位置关系已知的被测点三维坐标。介绍了该测量系统的结构、测量原理、计算模型、实验过程以及实验结果,并与传统的利用通用余弦求解模型的计算结果进行了比较,说明本计算方法不仅简单直观,而且精度较高,非常适合应用在视觉坐标测量过程中。

关键词：视觉测量坐标测量参数法P3P模型

基于多维区间T-S模糊模型的多维运动模式预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2016年第9期31卷 1569-1576页

作者：孙昌平徐正光天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384 天津理工大学自动化学院天津300384 北京科技大学自动化学院北京100083

与传统的在欧氏空间建立系统动力学模型不同,基于运动模式的建模是在模式运动空间中刻画系统的动力学特性.首先,提出一种基于粒子群优化和四叉树空间划分的多维模式运动空间的构建方法,为了定量描述多维模式的运动,采用多维区间数度量... 详细信息

与传统的在欧氏空间建立系统动力学模型不同,基于运动模式的建模是在模式运动空间中刻画系统的动力学特性.首先,提出一种基于粒子群优化和四叉树空间划分的多维模式运动空间的构建方法,为了定量描述多维模式的运动,采用多维区间数度量多维模式类别变量;然后,定义一种多维区间T-S模糊模型,并以此构建多维运动模式的预测模型;最后,以烧结生产过程的实际数据为例,验证了所提出预测模型的有效性.

关键词：区间数区间T-S模糊模型多维运动模式多维模式运动空间多维模式类别变量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于故障判别增强KECA算法的故障检测

化工学报 2020年第3期71卷 1254-1263页

作者：韩宇李俊芳高强田宇禹国刚天津理工大学电气电子工程学院天津300380 天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384 天津理工大学工程训练中心天津300384

基于核熵主成分分析方法的统计模型仅利用正常工况下数据进行建模,而忽略了监控系统数据库中一些已知类别的先前故障数据。为了利用先前故障数据中包含的故障信息来增强故障检测性能,提出了一种故障判别增强KECA (fault discriminant en... 详细信息

基于核熵主成分分析方法的统计模型仅利用正常工况下数据进行建模,而忽略了监控系统数据库中一些已知类别的先前故障数据。为了利用先前故障数据中包含的故障信息来增强故障检测性能,提出了一种故障判别增强KECA (fault discriminant enhanced kernel entropy component analysis, FDKECA)算法。该法通过采用无监督学习和监督学习方法建立模型,同时监测非线性核熵主成分(kernel entropy component, KEC)和故障判别成分(fault discriminant component, FDC)两类数据特征。此外,利用贝叶斯推理将相应的监视统计信息转换为故障概率,并通过加权两个子模型的结果来构建基于总体概率的监视统计量。通过数值仿真和田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程仿真实验,证明和传统KECA相比,FDKECA算法能够有效利用故障数据提高故障检测率。

关键词：过程控制过程系统故障检测核熵成分分析混合模型

基于改进Mask RCNN的复杂环境下苹果检测研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农机化学报 2019年第10期40卷 128-134页

作者：岳有军田博凯王红君赵辉天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津市300384 天津农学院天津市300384

苹果检测是苹果采摘系统中的关键环节,为实现复杂环境下苹果采摘机器人视觉系统对苹果的识别和定位,提出一种基于深度学习的方法,通过改进的Mask RCNN网络对苹果进行检测研究。该方法在原始Mask RCNN网络的基础上,增加边界加权损失函数... 详细信息

苹果检测是苹果采摘系统中的关键环节,为实现复杂环境下苹果采摘机器人视觉系统对苹果的识别和定位,提出一种基于深度学习的方法,通过改进的Mask RCNN网络对苹果进行检测研究。该方法在原始Mask RCNN网络的基础上,增加边界加权损失函数,能够使边界检测结果更为精确。训练后的模型在验证集下的AP值为92.62%。通过比较Mask RCNN与Faster RCNN、YOLO v3和传统分割算法K-means算法在不同数目,不同光照和绿色苹果情况下的检测效果,试验结果表明:Mask-RCNN的F1值和分割效果均高于其他算法,证明本文方法对复杂环境下的苹果有很好的检测效果,可为苹果产业中采摘机器人的视觉系统提供技术支持。

关键词：苹果检测深度学习采摘机器人机器视觉

基于改进YOLOv3的果园复杂环境下苹果果实识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2021年第16期37卷 127-135页

作者：赵辉乔艳军王红君岳有军天津理工大学电气电子工程学院/天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384 天津农学院工程技术学院天津300392

为使采摘机器人能够全天候在不同光照、重叠遮挡、大视场等果园复杂环境下对不同成熟度的果实进行快速、准确识别,该研究提出了一种基于改进YOLOv3的果实识别方法。首先,将DarkNet53网络中的残差模块与CSPNet(Cross Stage Paritial Netw... 详细信息

为使采摘机器人能够全天候在不同光照、重叠遮挡、大视场等果园复杂环境下对不同成熟度的果实进行快速、准确识别,该研究提出了一种基于改进YOLOv3的果实识别方法。首先,将DarkNet53网络中的残差模块与CSPNet(Cross Stage Paritial Network)结合,在保持检测精度的同时降低网络的计算量;其次,在原始YOLOv3模型的检测网络中加入SPP(Spatial Pyramid Pooling)模块,将果实的全局和局部特征进行融合,提高对极小果实目标的召回率;同时,采用Soft NMS(Soft Non-Maximum Suppression)算法代替传统NMS(Non-Maximum Suppression)算法,增强对重叠遮挡果实的识别能力;最后,采用基于Focal Loss和CIoU Loss的联合损失函数对模型进行优化,提高识别精度。以苹果为例进行的试验结果表明:经过数据集训练之后的改进模型,在测试集下的MAP(Mean Average Precision)值达到96.3%,较原模型提高了3.8个百分点;F1值达到91.8%,较原模型提高了3.8个百分点;在GPU下的平均检测速度达到27.8帧/s,较原模型提高了5.6帧/s。与Faster RCNN、RetinaNet等几种目前先进的检测方法进行比较并在不同数目、不同光照情况下的对比试验结果表明,该方法具有优异的检测精度及良好的鲁棒性和实时性,对解决复杂环境下果实的精准识别问题具有重要参考价值。

关键词：收获机目标检测图像处理果实识别 YOLOv3 复杂环境

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于IPOA的太阳电池模型参数辨识

太阳能学报 2024年第1期45卷 1-10页

作者：吴艳娟刘振朝王云亮天津理工大学电气工程与自动化学院天津300384 天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384

太阳电池模型参数的准确辨识对光伏组件功率预测和最大功率点追踪有较大影响,必须保证较高的辨识精度。传统的智能算法能做到一定程度上的参数辨识,但均存在精度不足、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。针对此类问题,提出基于改进鹈... 详细信息

太阳电池模型参数的准确辨识对光伏组件功率预测和最大功率点追踪有较大影响,必须保证较高的辨识精度。传统的智能算法能做到一定程度上的参数辨识,但均存在精度不足、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。针对此类问题,提出基于改进鹈鹕优化算法(IPOA)的太阳电池模型参数辨识方法。该算法中种群个体联系紧密,通过随机性的互相学习进行位置更新,在工程应用领域有着较传统算法更好的效果。同时,针对该算法特点,引入基于Jaya算法的位置更新策略,使种群的候选解更趋向最优解;改进了递减因子,使模型在迭代中后期寻优效果更好。增加了莱维飞行策略,有效提高了算法精度。在不同的太阳辐照度条件下,IPOA都有较好效果,辨识结果与实际曲线拟合度高,表明IPOA能在不同环境中对太阳电池模型参数进行准确有效辨识。

关键词：太阳电池参数辨识启发式算法最优化混沌初始化 IPOA

基于LCD-SE-IWOA-KELM的短期风电功率区间预测

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电测与仪表 2020年第22期57卷 77-83页

作者：赵辉华海增王红君岳有军天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384 天津农学院天津300384

针对风电功率的不确定性、随机性以及已有的风电功率点预测无法反应其不确定性信息的问题,提出了基于局部特征尺度分解(LCD)-样本熵(SE)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率区间预测模型。采用LCD分解来降低... 详细信息

针对风电功率的不确定性、随机性以及已有的风电功率点预测无法反应其不确定性信息的问题,提出了基于局部特征尺度分解(LCD)-样本熵(SE)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率区间预测模型。采用LCD分解来降低原始风电功率序列的非平稳性,通过测量各ISC分量的样本熵来重构新的序列以降低过多的分量对预测精度带来的影响,然后分别建立各新序列的区间预测模型,最后将各新序列的预测结果进行叠加获得最终预测结果。采用改进的WOA算法优化核极限学习机的参数。实验仿真表明,文中所提模型能够获得良好的区间预测结果,具有一定的实际意义和应用价值。

关键词：风电功率区间预测局部特征尺度分解样本熵改进鲸鱼优化算法核极限学习机

同方期刊数据库