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强化管理夯实基础谱写学风建设新篇章——安徽理工大学电气与信息工程学院2013级学风建设工作纪实

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青年与社会（下） 2015年第12期 149-149页

作者：魏建徽安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

优良的学风是大学培养和造就高素质人才的重要基础。安徽理工大学电气与信息学院2013年3月份启动了学风建设年活动。活动启动以来，在学院领导的关心支持下，全院师生共同参与，积极开展了多项学风建设相关活动，激发了同学们的学习动... 详细信息

优良的学风是大学培养和造就高素质人才的重要基础。安徽理工大学电气与信息学院2013年3月份启动了学风建设年活动。活动启动以来，在学院领导的关心支持下，全院师生共同参与，积极开展了多项学风建设相关活动，激发了同学们的学习动力，营造了良好的学习氛围。学院以《关于开展学风建设专项行动的通知》（校学工[2013]78号）为契机，认真贯彻落实文件精神，结合学院学风建设年活动安排，强化管理，多措并举，积极致力于培养优良的学风，紧紧围绕学风建设这一主题，初步形成了学院学风建设工作特色。

关键词：安徽理工大学学风建设工程学院强化管理信息学院电气纪实篇章

混合级联H桥逆变器的新型SHEPWM功率均衡控制策略

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电机与控制学报 2024年第7期28卷 178-186页

作者：顾军丁超卜荣荣蔡润哲王伟健安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

对于直流侧电压比为1∶1∶2的混合级联H桥逆变器,传统的指定谐波消除脉宽调制法(SHEPWM)存在各单元间输出功率不均衡问题,因此,提出一种双层功率均衡调制策略。首先,通过对消谐方程组中的基波幅值方程表达式进行等效拆分,使2个低压H桥... 详细信息

对于直流侧电压比为1∶1∶2的混合级联H桥逆变器,传统的指定谐波消除脉宽调制法(SHEPWM)存在各单元间输出功率不均衡问题,因此,提出一种双层功率均衡调制策略。首先,通过对消谐方程组中的基波幅值方程表达式进行等效拆分,使2个低压H桥单元的输出电压基波幅值之和与高压H桥单元的输出电压基波幅值相等,实现了高低压H桥单元间的功率均衡,即外层功率均衡。其次,利用逻辑运算的方法对低压单元的初始驱动信号进行逻辑重组,实现2个低压单元间的功率均衡,即内层功率均衡;然后使用改进的实数型遗传算法(IRCGA-2)求出消谐方程组的解,消除指定的谐波,得到高质量的输出电压。最后,通过仿真和实验证明了调制策略的正确性与有效性。

关键词：混合级联H桥逆变器指定谐波消除双层功率均衡基波幅值逻辑运算改进的实数型遗传算法

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多工况输气管道泄漏声波信号自适应去噪

仪器仪表学报 2024年第3期45卷 227-239页

作者：薛生谢晓贤郑晓亮王强安徽理工大学安全科学与工程学院淮南232001 安徽理工大学煤炭安全精准开采国家地方联合工程研究中心淮南232001 安徽理工大学电气与信息工程学院淮南232001

为实现极低信噪比下管道泄漏声波信号去噪,基于多通道信号的相关性,提出使用相关系数矩阵筛选变分模态分解所得模态分量。针对不同工况的泄漏信号,提出不依赖真值的去噪质量评价指标,将其作为多目标灰狼优化算法目标函数,基于Pareto前... 详细信息

为实现极低信噪比下管道泄漏声波信号去噪,基于多通道信号的相关性,提出使用相关系数矩阵筛选变分模态分解所得模态分量。针对不同工况的泄漏信号,提出不依赖真值的去噪质量评价指标,将其作为多目标灰狼优化算法目标函数,基于Pareto前沿获取变分模态分解的最佳模态数K和惩罚因子η,实现多工况自适应去噪。搭建了输气管道泄漏多工况实验平台,在不同工况、不同输入信号信噪比(-8~4 dB)下验证所提方法的去噪效果。结果表明,该方法能有效抑制噪声,-8 dB时去噪信号信噪比提升2.84 dB以上。对比基于单目标优化的去噪方法,-8 dB下新方法的信噪比和相关系数分别提高了3.65 dB和31.26%。

关键词：管道泄漏自适应去噪相关系数矩阵多目标灰狼优化 Pareto

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基于MVO-SVR的室内指纹定位算法

电子测量与仪器学报 2024年

作者：陈静张晓龙安徽理工大学电气与信息工程学院

针对室内定位过程中由非视距和环境干扰导致的定位精度不高的问题，提出一种基于多元宇宙优化支持向量回归的室内指纹定位算法。首先通过基于超宽带通信技术的双边双向测距算法计算得到测距信息; 然后利用测距值作为指纹特征并建立指... 详细信息

针对室内定位过程中由非视距和环境干扰导致的定位精度不高的问题，提出一种基于多元宇宙优化支持向量回归的室内指纹定位算法。首先通过基于超宽带通信技术的双边双向测距算法计算得到测距信息; 然后利用测距值作为指纹特征并建立指纹库，使用SVR算法构建定位坐标和测距值之间的映射关系; 最后使用MVO优化算法寻优SVR算法的cost和γ参数，以提升定位精度。实验显示，选择径向基函数作为SVR模型的核函数能够有效提高定位精度，并将MVO-SVR的结果与三边定位、随机森林算法、极致梯度提升算法、 SVR的结果进行对比和分析， X方向平均绝对误差分别降低了20.12%、 54.43%、 60.66%和16.21%， Y方向平均绝对误差分别降低了79.57%、 54.18%、 59.29%和38.17%，平均定位误差Ep分别降低了60.73%、 54.38%、 60.01%和22.84%，且MVO-SVR算法在X和Y方向平均绝对误差均达到了厘米级。结果证明: 基于MVO-SVR的室内指纹定位算法明显提升了定位精度，在复杂室内环境中具有良好的应用前景。

关键词：超宽带室内定位双边双向测距 MVO-SVR模型指纹定位

网络攻击下基于高斯混合分布式集员滤波的移动目标跟踪

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控制与决策 2024年

作者：朱洪波付源安徽理工大学电气与信息工程学院

针对网络攻击下无线传感器网络中的目标跟踪,本文构建了一种高斯混合分布式鲁棒集员滤波算法,旨在提高网络恶意攻击下移动目标跟踪的一致性和精确性。该算法可分解为校正/测量更新、聚类融合和预测/时间更新三个步骤:校正/测量更新步是... 详细信息

针对网络攻击下无线传感器网络中的目标跟踪,本文构建了一种高斯混合分布式鲁棒集员滤波算法,旨在提高网络恶意攻击下移动目标跟踪的一致性和精确性。该算法可分解为校正/测量更新、聚类融合和预测/时间更新三个步骤:校正/测量更新步是根据传感器采集的测量值更新前一时刻的状态估计(先验估计);聚类融合步是采用高斯混合模型聚类算法对传感器节点估计进行分类,分为信任节点估计和非信任节点估计,非信任节点估计会被忽略而信任节点估计将参与融合;预测/时间更新步是预测目标状态的先验估计,将目标的当前时刻状态估计传递至下一时刻。仿真结果表明:该算法在抵御随机攻击、拒绝服务攻击、虚假数据注入攻击、重放攻击以及混合攻击这五种常见的网络攻击方式下，具有较好的鲁棒性。

关键词：无线传感器网络目标跟踪网络攻击分布式集员滤波高斯混合模型聚类融合

基于REIW-YOLOv10n的井下安全帽小目标检测算法

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煤炭科学技术 2024年

作者：高立鹏周孟然胡锋卞凯陈悦安徽理工大学电气与信息工程学院

针对井下工作面内光源、设备遮挡等多种因素引起的复杂工况环境导致作业人员安全帽小目标检测算法精度低等问题，在YOLOv10n模型的框架上，提出一种基于REIW-YOLOv10n的井下安全帽小目标图像检测算法。REIW-YOLOv10N模型包括Input，Back... 详细信息

针对井下工作面内光源、设备遮挡等多种因素引起的复杂工况环境导致作业人员安全帽小目标检测算法精度低等问题，在YOLOv10n模型的框架上，提出一种基于REIW-YOLOv10n的井下安全帽小目标图像检测算法。REIW-YOLOv10N模型包括Input，Backbone，Neck和Head共4个部分。为提高模型对多尺度特征的提取能力，设计RepNMSC结构，并在Backbone部分改进C2f结构，该结构提升模型对多尺度的安全帽目标的特征提取能力；为保留Neck部分的小目标语义信息，Neck部分采用ERepGFPN结构，其使用跨层连接的方式以相同的优先级处理高层语义信息和低层空间信息，实现融合小目标特征的目的；然后，在Head部分添加P2小目标检测头并删去P5大目标检测头，在尽量保持轻量模型的前提下增加模型对井下安全帽小目标的检测性能；最后，使用Inner-IoU和Wise-IoU v3的思想优化的MPDIoU损失函数，Inner-Wise-MPDIoU使用缩放因子和梯度增益策略，加快模型收敛。利用CUMT-HelmeT数据集进行实验验证，REIW-YOLOv10n与YOLOv10n相比，mAP@0.5提升5.73%，达到88.24%。与YOLOv5s、YOLOv7-tiny、YOLOv8n和YOLOv9-tiny等五种YOLO系列算法其他主流目标检测算法比较，精度和模型权重所占空间均优于其他对比算法，综合检测性能最佳。REIW-YOLOv10n在显著提高井下复杂环境检测安全帽小目标精度的前提下，兼顾了轻量化和实时性，方便模型部署在井下边缘设备。

关键词： YOLOv10n 安全帽检测小目标检测计算机视觉模型轻量化

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五维磁控忆阻器混沌系统及其图像加密应用

复杂系统与复杂性科学 2024年

作者：李平夏磊范义刚钱锦安徽理工大学电气与信息工程学院

针对构造具有混沌特性复杂的五维混沌系统以及提高图像数据保护的安全问题，本文采用三次非线性型磁控忆阻器作为系统的反馈项，将四维混沌系统与忆阻器结合，并增加一个固定常数项和线性反馈控制器得到一个五维磁控忆阻器混沌系统，在... 详细信息

针对构造具有混沌特性复杂的五维混沌系统以及提高图像数据保护的安全问题，本文采用三次非线性型磁控忆阻器作为系统的反馈项，将四维混沌系统与忆阻器结合，并增加一个固定常数项和线性反馈控制器得到一个五维磁控忆阻器混沌系统，在参数的影响下，系统生成共存隐藏吸引子，可观察到极限环、隐藏吸引子、弱混沌等类型的吸引子。结合置乱-扩散算法提出了利用混沌序列加密的忆阻器混沌图像加密算法，实验结果表明该算法具有较高的安全性。

关键词：忆阻器混沌电路多稳定性图像加密

分层平滑优化A*引导DWA用于机器人路径规划

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电子测量与仪器学报 2024年

作者：朱洪波殷宏亮安徽理工大学电气与信息工程学院

针对A*算法存在的搜索效率低，路径平滑性和安全性差，以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题，提出了一种分层平滑优化A*引导DWA（HSA*-G-DWA）的移动机器人路径规划方法。首先，在A*算法的代价函数中引入双动态加权因子并... 详细信息

针对A*算法存在的搜索效率低，路径平滑性和安全性差，以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题，提出了一种分层平滑优化A*引导DWA（HSA*-G-DWA）的移动机器人路径规划方法。首先，在A*算法的代价函数中引入双动态加权因子并构建碰撞约束函数剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索，以提升路径搜索的效率和安全性。其次，利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点，减少路径点数量和路径长度。之后，通过无障碍约束直线与有障碍约束圆弧插补分段优化生成初始全局路径，保证路径的安全性与平滑性。然后，若移动机器人跟踪全局路径过程中面临未知障碍物则利用全局路径引导DWA生成避障与返回全局路径的局部动态修正路径，减少了实时计算量。最后，仿真实验结果表明，静态环境下HSA*-G-DWA算法路径搜索时间和路径点数较A*算法分别平均减少了88.43%和86%，路径的平滑性和安全性更好；未知环境下HSA*-G-DWA算法可以实时避开环境中出现的未知障碍物，路径长度较DWA算法、Dijkstra算法、RRT算法和现有融合算法分别平均减少了25.78%、18.65%、30.48%和14.59%，路径搜索时间较现有融合算法平均减少了67.39%。

关键词：移动机器人路径规划 A*算法碰撞约束动态加权因子分层平滑动态避障

扩展目标跟踪中基于深度强化学习的传感器管理方法

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自动化学报 2024年第7期50卷 1417-1431页

作者：张虹芸陈辉张文旭兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

针对扩展目标跟踪(Extended target tracking,ETT)优化中的传感器管理问题,基于随机矩阵模型(Random matrices model,RMM)建模扩展目标,提出一种基于深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)的传感器管理方法.首先,在部分可观测... 详细信息

针对扩展目标跟踪(Extended target tracking,ETT)优化中的传感器管理问题,基于随机矩阵模型(Random matrices model,RMM)建模扩展目标,提出一种基于深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)的传感器管理方法.首先,在部分可观测马尔科夫决策过程(Partially observed Markov decision process,POMDP)理论框架下,给出基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法的扩展目标跟踪传感器管理的基本方法;其次,利用高斯瓦瑟斯坦距离(Gaussian Wasserstein distance,GWD)求解扩展目标先验概率密度与后验概率密度之间的信息增益,对扩展目标多特征估计信息进行综合评价,进而以信息增益作为TD3算法奖励函数的构建;然后,通过推导出的奖励函数,进行基于深度强化学习的传感器管理方法的最优决策;最后,通过构造扩展目标跟踪优化仿真实验,验证了所提方法的有效性.

关键词：传感器管理扩展目标跟踪深度强化学习双延迟深度确定性策略梯度信息增益