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“双碳”背景下BIPV的应用与探索

太阳能 2024年第2期 5-10页

作者：马才向宴德马元华北电力大学科技学院建筑工程系保定071000 天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222

“双碳”目标提出后,中国的绿色经济发展有了更加明确的方向。城镇化率不断增长的同时,中国的建筑业进入了鼎盛发展时期;但与此同时出现的建筑能耗问题也越来越严重,这种发展形式与“双碳”目标背道而驰。而光伏发电技术与建筑相结合成... 详细信息

“双碳”目标提出后,中国的绿色经济发展有了更加明确的方向。城镇化率不断增长的同时,中国的建筑业进入了鼎盛发展时期;但与此同时出现的建筑能耗问题也越来越严重,这种发展形式与“双碳”目标背道而驰。而光伏发电技术与建筑相结合成为解决这一问题的有效方式,光伏建筑一体化(BIPV)产业的发展是实现“双碳”目标的重要途径。针对当前BIPV产业的发展状况及发展优势进行了分析,并分析了影响BIPV建筑发电量的因素,然后从技术、法律法规、市场3个方面提出了优化举措。分析结果显示:光伏组件方位角及安装倾角、光伏组件表面灰尘及其安装方式是制约BIPV建筑发电量的主要因素,BIPV后续发展需要从技术方面进行改进以确保年发电量达到预期目标;BIPV产业应从技术、法律法规及市场3个方面进行改进和完善,有助于其更好的发展。该研究结果对BIPV理论研究和工程人员施工设计具有一定的参考价值。

关键词： “双碳”目标光伏发电光伏建筑一体化光伏屋面光伏幕墙

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面向布线机器人的柔性线束识别方法

激光杂志 2024年

作者：尚玉玲刘德璋刘陶荣桂林电子科技大学电子工程与自动化学院

针对当前布线自动化生产过程中没有适用的柔性线束识别方法的问题，提出了一种面向布线机器人的柔性线束识别方法。首先，以UNet网络结构为基础，采用ResNet-34作为编码器中的特征提取网络，并在解码器部分引入SE注意力模块，构建了一... 详细信息

针对当前布线自动化生产过程中没有适用的柔性线束识别方法的问题，提出了一种面向布线机器人的柔性线束识别方法。首先，以UNet网络结构为基础，采用ResNet-34作为编码器中的特征提取网络，并在解码器部分引入SE注意力模块，构建了一个新的图像分割模型RS-UNet，用于线束图像的分割。接着，采用Zhang-Suen图像细化算法，细化线束掩模图像，最后获取线束的几何中心位置信息，给布线机器人操作线束提供引导。通过实验证明，相较于当UNet网络，RS-UNet网络在线束分割精度上IoU值提高了4.95%，F1值提高了0.029，并且选用的Zhang-Suen细化算法的平均处理时间为0.38S，图像细化结果的平均细化敏感度为0.39，平均厚度参考值为0.87，提出的方法可以准确地识别柔性线束的几何中心。

关键词：布线机器人 UNet结构 ResNet特征提取 SE注意力机制图像细化

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全局航迹不确定度及其偏离度模型

中国惯性技术学报 2024年第7期32卷 724-732页

作者：朱志强宫峰勋马艳秋吕培培中国民航局第二研究所成都民航空管科技发展公司成都610042 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

航迹不确定度及偏离度直接影响航班冲突检测与解脱的可信度,且对于基于航迹的运行异常重要。针对全局航迹质量评估,提出一种基于单航迹点不确定度及其误差均方根集合的全局航迹不确定度及偏离度模型,即以95%飞行时间内航迹点误差不超出... 详细信息

航迹不确定度及偏离度直接影响航班冲突检测与解脱的可信度,且对于基于航迹的运行异常重要。针对全局航迹质量评估,提出一种基于单航迹点不确定度及其误差均方根集合的全局航迹不确定度及偏离度模型,即以95%飞行时间内航迹点误差不超出保护范围的航迹为参考航迹,围绕航迹点集合的误差概率密度及t-分布函数,构建全局航迹不确定度及偏离度模型。仿真及实际空管雷达数据评估结果表明:与卡尔曼滤波算法模型相比,所提模型直接给出误差偏离度及其分布状态,可更快速、直观地获得航迹数据及运动模型品质,实现全局航迹及运动模型质量的图形及数值评估,具有较好实用价值。

关键词：不确定度偏离度全局航迹评估运动模型评估航迹误差集合

基于ISSA和GA-BiLSTM神经网络的光纤周界入侵事件识别

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激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 141-151页

作者：马愈昭张婷婷朱庆啸李猛中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为解决复杂多变环境下光纤入侵事件因噪声干扰识别困难、误报率高的问题,提出了基于改进的奇异谱分析和遗传算法优化的双向长短期记忆神经网络的入侵事件识别方法。首先,为了减少噪声对识别效果的影响采用改进的奇异谱分析法去噪,对入... 详细信息

为解决复杂多变环境下光纤入侵事件因噪声干扰识别困难、误报率高的问题,提出了基于改进的奇异谱分析和遗传算法优化的双向长短期记忆神经网络的入侵事件识别方法。首先,为了减少噪声对识别效果的影响采用改进的奇异谱分析法去噪,对入侵信号及其分量进行迭代奇异谱分析去噪,并利用信号贡献率的大小来确定信号重构的秩阶次,调节信号分量去噪的程度,实现光纤信号的去噪。然后,利用遗传算法优化神经网络结构参数,构建双向长短期记忆神经网络提取光纤信号空间特征,最后基于以上方法对攀爬、跑动、敲击、静态、大风、雨天6种实测信号进行入侵事件识别实验,实验结果表明,在双Mach-Zehnder光纤周界传感系统识别入侵事件过程中,改进的奇异谱分析相比普通的奇异谱分析,去噪信噪比有明显提高,平均信噪比提高了12.79 dB,平均均方根误差略有减少。遗传算法优化的双向长短期记忆神经网络较未优化神经网络平均识别率提高了5.7%,识别准确率最高可达98.1%。

关键词：光纤传感奇异谱分析遗传算法长短期记忆神经网络

基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择

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智能系统学报 2024年

作者：孙林梁娜徐久成天津科技大学人工智能学院河南师范大学计算机与信息工程学院

针对多数邻域系统通过人工调试很难搜索到最佳邻域半径，以及传统的K-means聚类需要随机选取簇中心和指定簇的数目等问题，提出了一种基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择方法。首先，将样本在各特征下与其他样本距离的平均值作... 详细信息

针对多数邻域系统通过人工调试很难搜索到最佳邻域半径，以及传统的K-means聚类需要随机选取簇中心和指定簇的数目等问题，提出了一种基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择方法。首先，将样本在各特征下与其他样本距离的平均值作为自适应邻域半径，确定样本的邻域集，并由此构建了自适应邻域熵、邻域互信息、归一化邻域互信息等度量，反映特征之间的相关性。然后，基于归一化邻域互信息构建自适应K近邻集合，利用Pearson相关系数表示特征的权重定义加权K近邻密度，实现自动选取K-means算法的簇中心，进而完成K-means特征聚类。最后，给出加权平均冗余度，选出每个特征簇中加权平均冗余度最大的特征构成最优特征子集。实验结果表明所提算法不仅可以有效提升特征选择的分类结果而且可以获得更好的聚类效果。

关键词：特征选择邻域互信息 K-means 特征聚类自适应K近邻特征权重加权K近邻密度

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基于高阶图卷积推理网络的任意形状文本检测

计算机工程与应用 2024年第1期60卷 263-270页

作者：刘平姜永峰张良中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 浙江省温州市公安局情报信息支队浙江温州325000

通用场景文本检测被广泛应用于地图导航、无人驾驶等多个领域。场景文本方向各异且形状复杂多变,使得文本检测难度大。针对这一问题,提出一种高阶图卷积推理网络。以文本检测框架DRRG为基础,设计高阶图方案,提出高阶图卷积推理网络,扩... 详细信息

通用场景文本检测被广泛应用于地图导航、无人驾驶等多个领域。场景文本方向各异且形状复杂多变,使得文本检测难度大。针对这一问题,提出一种高阶图卷积推理网络。以文本检测框架DRRG为基础,设计高阶图方案,提出高阶图卷积推理网络,扩展了推理范围,有效组合高阶邻居提供的辅助信息。改进一阶邻居的设置,降低无关组件的干扰,提高了反向传播和组件链接的效率。引入SE聚合模块为每个节点独立且自适应地生成聚合方案,进一步提高了对高阶信息的利用率。实验结果表明,改进后的网络在Total-Text、CTW-1500和ICDAR2015数据集上的平均精度(F1)分别提升了1.4、1.05和1.26个百分点。

关键词：图像处理文本检测高阶图卷积网络关系推理网络 SE聚合

视觉和本体觉差异化条件下的平衡脑电传递熵网络分析方法

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中国生物医学工程学报 2024年第3期43卷 286-294页

作者：苏巧钻罗志增王哲远杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 杭州电子科技大学圣光机联合学院杭州310018

平衡是人体完成各项运动的基础,现有人体平衡能力评估方法多基于外在表现。本研究以平衡中枢神经调节这一内源性角度为切入点,研究静力平衡调节过程的感觉运动皮层整合,分析大脑皮层的激活状态,建立静力平衡脑电传递熵网络。设计了视觉... 详细信息

平衡是人体完成各项运动的基础,现有人体平衡能力评估方法多基于外在表现。本研究以平衡中枢神经调节这一内源性角度为切入点,研究静力平衡调节过程的感觉运动皮层整合,分析大脑皮层的激活状态,建立静力平衡脑电传递熵网络。设计了视觉输入和本体觉输入差异化条件下的实验范式,定义了平衡脑电的相位同步化准则,构建突破因果关系双节点分析模型,提出一种以平衡事件为驱动的传递熵网络分析方法。先将节点间的因果关系降级为相关关系,进而将因果关系的研究转移至功能脑区层面,以契合人体平衡协调过程脑区间信息传递的相位同步关系。在20名被试脑电数据的基础上,基于相位同步关系确定平衡事件的中枢神经调节时间段提取平衡脑电多种内源性特征,以网络聚类系数(C),最短路径(E)和最大李雅普诺夫指数(MLE)的特征组合[C,E,MLE],用支持向量机分类。与传统网络特征分类结果对比,平均分类准确率提升了14.66%。传递熵网络分析中补充最大李雅普诺夫后能更充分表达人体平衡调节的内在规律演进过程,提高了人体平衡的分类能力。

关键词：人体平衡评估平衡脑电相位同步传递熵

新型电力系统惯量-频率“云-网-端”感知与控制技术展望

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高电压技术 2024年第7期50卷 3090-3104页

作者：朱介北罗贺予俞露杰徐思旸郭力源邓兆顺天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

在国家碳达峰、碳中和的目标下,建设新型电力系统是电力系统低碳转型的必然趋势。然而随着大规模新能源的接入,电力系统正逐步向高比例新能源和高比例电力电子设备的“双高”趋势发展,未来电力系统将面临严峻的频率稳定问题。为应对新... 详细信息

在国家碳达峰、碳中和的目标下,建设新型电力系统是电力系统低碳转型的必然趋势。然而随着大规模新能源的接入,电力系统正逐步向高比例新能源和高比例电力电子设备的“双高”趋势发展,未来电力系统将面临严峻的频率稳定问题。为应对新型电力系统惯量-频率安全运行与控制方面的挑战,围绕调频资源优化“云”、实时惯量感知预警“网”和新能源惯量补偿“端”3个维度,阐述了开展新型电力系统感知与控制研究的必要性和技术体系,论述了开展基于系统近实时频率动态预测的调频资源优化配置方法研究进展,探讨了基于同步相量测量单元的全网惯量态势感知及可视化预警技术方法,归纳了基于超级电容储存能量的新能源构网惯量模拟技术研究现状,最后对未来新型电力系统惯量-频率“云-网-端”技术的发展趋势进行了展望。

关键词：电力系统稳定电力系统控制电力系统运行频率动态优化惯量感知预警新能源惯量模拟构网控制

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融入变分自编码网络的文本生成三维运动人体

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1434-1446页

作者：李健杨钧王丽燕王永归陕西科技大学电子信息与人工智能学院西安710021 陕西科技大学文理学院西安710021

目的针对现有动态三维数字人体模型生成时不能改变体型、运动固定单一等问题,提出一种融合变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)网络、对比语言—图像预训练(contrastive language-image pretraining,CLIP)网络与门控循环单元(ga... 详细信息

目的针对现有动态三维数字人体模型生成时不能改变体型、运动固定单一等问题,提出一种融合变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)网络、对比语言—图像预训练(contrastive language-image pretraining,CLIP)网络与门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)网络生成运动三维人体模型的方法。该方法可根据文本描述生成相应体型和动作的三维人体模型。方法首先,使用VAE编码网络生成潜在编码,结合CLIP网络零样本生成体型与文本表述相符的人体模型,以解决蒙皮多人线性(skinned multi-person linear,SMPL)模型参数不合理而生成不符合正常体型特征的人体模型问题;其次,采用VAE网络与GRU网络生成与文本表述相符的变长时间三维人体姿势序列,以解决现有运动生成方法仅生成事先指定的姿势序列、无法生成运动时间不同的姿势序列问题;最后,将体型特征与运动特征结合,得到三维运动人体模型。结果在HumanML3D数据集上进行人体生成实验,并与其他3种方法进行比较,相比于现有最好方法,R精度的Top1、Top2和Top3分别提高了0.031、0.034和0.028,弗雷歇初始距离(Fréchet inception distance,FID)提高了0.094,多样性提高了0.065。消融实验验证了模型的有效性,结果表明本文方法对人体模型生成效果有提升。结论本文方法可通过文本描述生成运动三维人体模型,模型的体型和动作更符合输入文本的描述。

关键词：人体动作合成自然语言处理(NLP) 深度学习蒙皮多人线性模型变分自编码器网络