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基于自适应位置调节的飞蛾扑火MPPT控制方法

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天津科技大学学报 2024年

作者：常振成肖梓跃张书睿刘锐君郗重企游国栋天津科技大学电子信息与自动化学院

为了解决传统光伏阵列最大功率点追踪(maximum power point tracking， MPPT)算法易陷入局部最大功率点(local maximum power point， LMPP)的问题，本文提出一种基于自适应位置调节的飞蛾扑火(adaptive position adjustment for moth-flame optimization algorithm，AMFO)MPPT控制方法，该方法在飞蛾的位置更新机制中引入自适应位置插值策略和自适应权重因子，提高了算法的求解精度和优化速度，使之不易陷入局部最大功率点。将改进后的算法应用于光伏系统MPPT中，仿真实验结果表明：改进后算法相较于传统的飞蛾扑火(moth-flame optimization，MFO)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer， GWO)算法和粒子群优化(particle swarm optimization， PSO)算法，在均匀光照和局部遮阴条件下追踪速率和精度均有较大提升。

关键词：光伏阵列最大功率点追踪(MPPT) 自适应位置调节飞蛾扑火算法局部遮阴

基于改进FPPN的飞控系统故障传播路径分析方法

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北京航空航天大学学报 2024年第6期50卷 1829-1841页

作者：张晓瑜张凤琪郭润夏吴军中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学航空工程学院天津300300

针对飞控系统多冗余、多闭环的结构特性,结合有向图模型和模糊Petri网(FPN)模型,构建飞控系统故障传播模糊概率Petri网(FPPN)模型,以解决飞控系统特定结构下的故障传播路径问题。改进的FPPN模型包含飞控系统有向图模型、故障传播特性量... 详细信息

针对飞控系统多冗余、多闭环的结构特性,结合有向图模型和模糊Petri网(FPN)模型,构建飞控系统故障传播模糊概率Petri网(FPPN)模型,以解决飞控系统特定结构下的故障传播路径问题。改进的FPPN模型包含飞控系统有向图模型、故障传播特性量化计算模型和故障传播FPPN模型3个部分。采用面向对象技术分析飞控系统的功能行为和物理结构,综合复杂网络理论,构建系统故障传播有向图模型;引入Floyd算法,开展系统耦合关联分析,基于节点的度和边介数定义系统故障传播特性;在有向图模型的基础上,提出相应的结构映射规则,构建飞控系统故障传播FPPN模型,融合改进后的参数量化方法,设定2种推理算法对系统多冗余、闭环结构特性下的故障传播路径进行有效分析。通过数值分析与实例验证,获取飞控系统典型故障传播路径及路径上相关节点的状态值,验证所提方法的有效性。

关键词：飞控系统复杂网络理论有向图模型模糊概率Petri网模型故障传播路径分析

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基于CSNet网络的肺炎图像分类研究

天津科技大学学报 2024年第3期39卷 49-55页

作者：刘玉良白玉洁天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222

X射线图像是肺炎疾病诊断的重要影像依据。由于肺部疾病的多样性,肺炎诊断的准确率有待进一步提高。本文在ConvNeXt网络模型的基础上进行改进,提出一个新的卷积神经网络模型CSNet,用于对X射线肺炎图像进行四分类。CSNet网络模型在ConvN... 详细信息

X射线图像是肺炎疾病诊断的重要影像依据。由于肺部疾病的多样性,肺炎诊断的准确率有待进一步提高。本文在ConvNeXt网络模型的基础上进行改进,提出一个新的卷积神经网络模型CSNet,用于对X射线肺炎图像进行四分类。CSNet网络模型在ConvNeXt网络模型的基础上改变了原有的图像预处理部分和池化层,在卷积块中添加了一个特征通道注意力模块,以突出特征图中的肺炎信息。在注意力模块的基础上修改激活函数并进行比较,最终选择SMU激活函数。消融实验证明各模块的有效性,并与7个网络进行对比实验证明该网络的有效性。实验结果表明,与其他网络模型相比,本文模型的准确率最高,达到99.0%,同时精确率和召回率更高。

关键词：肺炎卷积神经网络图像分类 X射线图像

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基于模糊PID的阀门电液伺服开度控制

天津科技大学学报 2024年第2期39卷 65-70页

作者：高杰杨世凤高喆天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222

针对电液伺服开度控制系统存在的非线性、负载扰动、时变性等问题,以蝶阀的阀门电液伺服开度控制系统为研究对象,使用AMESim软件搭建该系统的物理模型,使用MATLAB软件搭建控制模型,将二者进行联合仿真,并对常规PID控制(proportional-int... 详细信息

针对电液伺服开度控制系统存在的非线性、负载扰动、时变性等问题,以蝶阀的阀门电液伺服开度控制系统为研究对象,使用AMESim软件搭建该系统的物理模型,使用MATLAB软件搭建控制模型,将二者进行联合仿真,并对常规PID控制(proportional-integral-derivative control)和自整定模糊PID控制两种算法的控制性能进行对比。实验结果表明:与常规PID控制相比,采用自整定模糊PID控制方式的电液伺服开度控制系统超调量更小,调节时间更短,准确性有很大提升,且对扰动也有很好的鲁棒性。

关键词：电液伺服系统 AMESim-MATLAB联合仿真模糊PID控制

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双矢量定姿在煤矿掘进机姿态测量中的应用

电子科技 2024年第4期37卷 8-15页

作者：徐叶倩黄喆沈小玲赵世艺李佳雄王浩森肖恒天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222

针对现有巷道掘进机的姿态测量手段中普遍存在的高成本和误差累积等问题,文中提出了一种基于双矢量定姿原理的姿态测量算法。通过在巷道掘进环境中分别对重力矢量和光矢量进行构建与感知,利用惯性倾角测量和双目视觉测量技术,基于矢量... 详细信息

针对现有巷道掘进机的姿态测量手段中普遍存在的高成本和误差累积等问题,文中提出了一种基于双矢量定姿原理的姿态测量算法。通过在巷道掘进环境中分别对重力矢量和光矢量进行构建与感知,利用惯性倾角测量和双目视觉测量技术,基于矢量元素分别在导航坐标系和掘进机载体坐标系中的数学表达,可实现掘进机载体坐标系相对于巷道导航坐标系的姿态解算。利用倾斜仪和双目相机组成的测量装置对指示激光和重力矢量进行测量,结合双矢量定姿算法即可完成掘进机机身的姿态解算。文中设计了静态重复性精度测量实验,结果表明该方法的姿态角重复性测量精度为0.0662°。利用蒙特卡洛方法对可能会引入的误差源进行仿真分析,结果表明误差对方位角、俯仰角以及滚转角的影响分别为0.7864°、0.4548°和0.4765°。

关键词：双目视觉姿态测量双矢量定姿倾斜仪煤矿掘进机姿态角重复性实验误差分析

基于LSTM网络模型的光伏发电功率短期预测系统

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自动化与仪表 2024年第4期39卷 26-30页

作者：常振成游国栋肖梓跃李兴韫天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222

光伏发电受天气因素影响,具有明显的间歇性和波动性特征。该文提出了一种基于LSTM网络模型的光伏发电功率短期预测方法,该方法以STM32单片机为控制核心,实时采集光照辐度、温度、相对湿度、风速等数据。利用相关系数法筛选相关度较高的... 详细信息

光伏发电受天气因素影响,具有明显的间歇性和波动性特征。该文提出了一种基于LSTM网络模型的光伏发电功率短期预测方法,该方法以STM32单片机为控制核心,实时采集光照辐度、温度、相对湿度、风速等数据。利用相关系数法筛选相关度较高的因素,作为LSTM网络模型的输入变量,对未来光伏发电功率进行短期预测。MATLAB仿真实验结果表明,该文所提方法与其他预测模型相比具有较高的预测精度,在晴天与多云天气下预测的MAPE值分别为4.943%和4.997%,有利于我国电力系统的稳定运行和电网工作人员的调度。

关键词： STM32单片机短时预测 LSTM网络模型实时采集光伏发电功率

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以项目式教育为核心的“微机原理”课程改革研究

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科技风 2024年第9期 31-33页

作者：游国栋赵双乐李吉祥刘秀红段英宏天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222

“微机原理”是一门以微控制器的基本原理为基础的课程,强调实践性与新颖性。“微机原理”课程改革应重视开发与培养学生在项目活动中的能动性、创造性与创新性,侧重因材施教,理论与实践的结合,尊重学生自由发展,改变教育观念,从激发学... 详细信息

“微机原理”是一门以微控制器的基本原理为基础的课程,强调实践性与新颖性。“微机原理”课程改革应重视开发与培养学生在项目活动中的能动性、创造性与创新性,侧重因材施教,理论与实践的结合,尊重学生自由发展,改变教育观念,从激发学生创新意识、提高学生的工程观念与交叉学科学习能力、促进学生创新能力提升、提升学生综合素质、立足学生长远发展等五个方面探索项目式教育方法和多种人才培养方式,努力做到人尽其才并提高课程教学效果,适应国家和社会发展需要,从而体现素质教育、创新教育和项目式教育在课程教学改革中的重要作用。

关键词：课程改革教育观念创新教育素质教育

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基于NB-IoT的无线抄表系统设计与实现

工业控制计算机 2024年第2期37卷 27-28,31页

作者：段英宏闫魁王鑫蕊张立松周檀君天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222

为了便于管理人员及时准确地采集到用户电能消耗数据,提高工作效率,基于嵌入式与NB-IoT物联网技术,设计出一种无线抄表系统,能够实时采集和监测用户用电情况。该系统以低功耗的STM32系列微控制器作为主控芯片,利用RS485接口的Modbus-RT... 详细信息

为了便于管理人员及时准确地采集到用户电能消耗数据,提高工作效率,基于嵌入式与NB-IoT物联网技术,设计出一种无线抄表系统,能够实时采集和监测用户用电情况。该系统以低功耗的STM32系列微控制器作为主控芯片,利用RS485接口的Modbus-RTU通信协议采集电能信息;运用RFID无线射频识别技术进行Mifare卡识别,读取用户信息。基于BC35-G通信模块结合UART串口及AT指令,建立起主控芯片与华为云平台的联系,利用4G网络传输的MQTT通信协议将采集到的数据上传至华为云平台,提高了数据传输的实时性和可靠性,为实现及时准确地采集用户电能消耗数据,提供了解决方案。

关键词：华为云 BC35-G MQTT STM32F103 NB-IoT

冰雪天气下基于LSTM的跑道温度数据-机理联合预测

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北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2184-2194页

作者：陈斌刘悦尹开浪方珣中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学航空地面特种设备研究基地天津300300

温度是跑道结冰的重要因素,针对跑道除冰运行的跑道热特性参数瞬态变化问题和温度周期序列缓慢变化特性,建立冰雪天气下基于长短时记忆(LSTM)的跑道温度数据-机理联合预测模型。通过最大信息系数法选择数据模型的输入特征变量,采用动态... 详细信息

温度是跑道结冰的重要因素,针对跑道除冰运行的跑道热特性参数瞬态变化问题和温度周期序列缓慢变化特性,建立冰雪天气下基于长短时记忆(LSTM)的跑道温度数据-机理联合预测模型。通过最大信息系数法选择数据模型的输入特征变量,采用动态时间弯曲法进行跑道温度数据聚类划分,建立基于LSTM的数据预测模型;通过跑道热力学知识获取跑道温度预测机理模型,采用最小误差赋权法建立跑道温度数据-机理联合预测模型。仿真预测显示,预测时长为20 min、残差阈值为±0.5℃时,数据-机理联合预测模型优于单独的数据预测模型和机理模型,预测准确率可达99.34%;横向对比显示,在相同边界条件下,数据-机理联合预测模型优于BP神经网络、多元回归模型和支持向量机模型,平均准确率提高26.11%。研究表明,基于LSTM的跑道温度数据-机理联合预测模型契合冰雪天气下跑道除冰运行实际,可获得较好的跑道温度短时预测结果。

关键词：跑道温度冰雪天气预测长短时记忆神经网络动态时间弯曲