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基于振动及声学测量的风电叶片结构健康监测研究综述

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机械工程学报 2024年第7期60卷 79-92页

作者：孙仕林王天杨褚福磊清华大学机械工程系北京100084

叶片的健康状态对风力发电的效率和可靠性具有重要影响,其造价与损伤概率在风力发电机的各部件中位于前列。目前,国内外学者已针对风电叶片结构健康监测开展大量的研究,其中基于振动测量和声学测量的方法具有测量范围广、数据处理方便... 详细信息

叶片的健康状态对风力发电的效率和可靠性具有重要影响,其造价与损伤概率在风力发电机的各部件中位于前列。目前,国内外学者已针对风电叶片结构健康监测开展大量的研究,其中基于振动测量和声学测量的方法具有测量范围广、数据处理方便等优势。为了充分了解当前的研究进展,在阐述风电叶片各类结构健康监测方法的基础上,从基于固有特性的方法、基于健康指标的方法、基于统计建模的方法和基于机器学习的方法等四个方面综述了基于振动测量的相关研究,从基于独立麦克风测量的方法和基于麦克风阵列测量的方法等两个方面综述了基于声学测量的相关研究。最后,对论文涵盖的风电叶片结构健康监测方法进行总结,并展望了未来研究需要进一步关注的方向。

关键词：结构健康监测风力发电机叶片振动声学

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ArUco辅助的爬壁机器人自主定位方法

机器人 2024年第1期46卷 27-35,44页

作者：张文杨耀鑫黄天帜孙振国清华大学机械工程系北京100084

针对现有的爬壁机器人定位技术在纹理特征不明显、环境相对封闭、存在强磁干扰等特殊环境下的不足,提出利用机载鱼眼相机观测固定于地面的ArUco码的全新定位方案并实现了基于该定位方案的惯性测量单元/编码器/鱼眼相机多传感器融合的自... 详细信息

针对现有的爬壁机器人定位技术在纹理特征不明显、环境相对封闭、存在强磁干扰等特殊环境下的不足,提出利用机载鱼眼相机观测固定于地面的ArUco码的全新定位方案并实现了基于该定位方案的惯性测量单元/编码器/鱼眼相机多传感器融合的自主定位方法A-IEF。该方法首先识别ArUco码,并根据其在鱼眼图像中的位置筛选关键帧;然后,研究了固定于地面的ArUco码的角点在鱼眼图像中的重投影规律,并结合机器人姿态约束进行重定位优化;其次,在关键帧区间内,推导了角点重投影误差关于机器人位置和姿态增量的雅可比矩阵;接着,设计了基于ES-EKF(误差状态扩展卡尔曼滤波)的多信息融合方法,以编码器估计的位移误差及ArUco角点重投影误差作为观测量,实现对机器人航向角和位置的修正;最后,在大型钢制构件上进行测试,试验结果表明,本文方法具有更高的定位精度,其中位置估计精度保持在0.06 m以内,航向角估计精度保持在3.7°以内,相较于ArUco-rectified、航位推测法等定位算法,位置误差降低约47%,航向角误差降低约68%,并能够实现在弱光照环境中的定位。

关键词：多传感器融合误差状态扩展卡尔曼滤波爬壁机器人位姿估计 ArUco码

基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 87-95页

作者：吴亚丽任远光董昂周傲然吴学金郑帅龙西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室西安710048

复杂网络中关键节点的精准识别对于网络结构稳定和信息传播起着至关重要的作用。传统K-shell方法仅通过节点在网络中所处位置对节点的重要性进行评估,导致区分度不高。基于此,综合考虑了节点的全局信息和局部信息对节点重要性的影响,提... 详细信息

复杂网络中关键节点的精准识别对于网络结构稳定和信息传播起着至关重要的作用。传统K-shell方法仅通过节点在网络中所处位置对节点的重要性进行评估,导致区分度不高。基于此,综合考虑了节点的全局信息和局部信息对节点重要性的影响,提出一种基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法。该方法通过节点邻域Ks值定义节点的熵,从而反映邻居节点的K-shell分布特征。通过11个网络数据集上的仿真实验,验证了所提方法能够更准确地识别并区分复杂网络中的关键节点。

关键词：复杂网络关键节点 K-shell 易感-感染-恢复模型(SIR)

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基于强化学习的多段连续体机器人轨迹规划

电子测量技术 2024年第5期47卷 61-69页

作者：刘宜成杨迦凌梁斌陈章四川大学电气工程学院成都610065 清华大学自动化系北京100084

针对多段连续体机器人的轨迹规划问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度强化学习的轨迹规划算法。首先,基于分段常曲率假设方法,建立连续体机器人的关节角速度和末端位姿的正向运动学模型。然后,采用强化学习算法,将机械臂的当前位姿... 详细信息

针对多段连续体机器人的轨迹规划问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度强化学习的轨迹规划算法。首先,基于分段常曲率假设方法,建立连续体机器人的关节角速度和末端位姿的正向运动学模型。然后,采用强化学习算法,将机械臂的当前位姿和目标位姿等信息作为状态输入,将机械臂的关节角速度作为智能体的输出动作,设置合理的奖励函数,引导机器人从初始位姿向目标位姿移动。最后,在MATLAB中搭建仿真系统,仿真结果表明,强化学习算法成功对多段连续体机器人进行轨迹规划,控制连续体机器人的末端平稳运动到目标位姿。

关键词：连续体机器人轨迹规划强化学习位姿控制奖励引导

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时序知识图谱构建关键技术及研究进展

控制理论与应用 2024年

作者：曾朝晖杨阳陈晓方桂卫华阳春华彭郅荣湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室中南大学自动化学院

近年来,时序知识图谱受到国内外研究人员的广泛关注,成为研究热点.区别于传统知识图谱,时序知识图谱嵌入了时序信息,能够表示时序关系和因果关系,描述关系变化规律和事件演化模式,可成为能感知时间信息和因果律的知识库.本文对时序知识... 详细信息

近年来,时序知识图谱受到国内外研究人员的广泛关注,成为研究热点.区别于传统知识图谱,时序知识图谱嵌入了时序信息,能够表示时序关系和因果关系,描述关系变化规律和事件演化模式,可成为能感知时间信息和因果律的知识库.本文对时序知识图谱构建技术进行综述.首先,本文介绍了时序知识图谱的定义和构建流程;其次,梳理了时序知识图谱构建过程中时序知识抽取、时序知识嵌入、时序逻辑推理等关键技术的研究进展,分析其发展状况并指出优缺点;最后,给出面向多级决策的铝电解氧化铝浓度多粒度知识图谱构建与应用案例,对时序知识图谱在流程工业领域的应用前景进行了展望.

关键词：时序知识图谱时序知识抽取时序知识嵌入时序逻辑推理多粒度深度学习

基于图Transformer网络的城市路网短时交通流预测模型

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科学技术与工程 2024年第10期24卷 4307-4316页

作者：周烽王世璞张坤鹏河南工业大学电气工程学院郑州450001 清华大学自动化系北京100084

针对城市路网短时交通流预测问题,在考虑路网交通状态时空相关性基础上,提出了一种基于图Transformer(graph transformer,Graformer)的预测方法。该方法将多条路段的交通状态预测问题转化为图节点状态预测问题,针对区分相同结构的空间... 详细信息

针对城市路网短时交通流预测问题,在考虑路网交通状态时空相关性基础上,提出了一种基于图Transformer(graph transformer,Graformer)的预测方法。该方法将多条路段的交通状态预测问题转化为图节点状态预测问题,针对区分相同结构的空间路网结构图,将带有边的图同构网络(graph isomorphism network with edges,GINE)和Transformer网络相结合,对交通状态在路网层面的时空相关性进行建模,从而实现城市路网短时交通流预测。具体来说,Graformer模型首先利用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)对交通数据的时序信息进行预处理,接着采用基于GINE与Transformer的全局注意力机制提取交通数据的空间特征,最后实现路网各路段交通流的同步预测。

关键词：短时交通流预测图同构网络 Transformer 时空相关性

基于视觉和惯性测量单元的里程计关键技术研究综述

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机械工程学报 2024年第10期60卷 3-21页

作者：张彧檀祖冰曹东璞陈龙中山大学计算机学院广州510006 中山大学无人系统研究所广州510006 清华大学车辆与运载学院北京100084 中国科学院自动化研究所北京100089

环境感知与状态估计是智能网联车关键技术之一。同时定位与建图技术(Simultaneous location and mapping technology,SLAM),旨在同时完成自身的状态估计与环境建模,被广泛应用于智能网联车领域。随着研究的深入,学者们发现通过融合多种... 详细信息

环境感知与状态估计是智能网联车关键技术之一。同时定位与建图技术(Simultaneous location and mapping technology,SLAM),旨在同时完成自身的状态估计与环境建模,被广泛应用于智能网联车领域。随着研究的深入,学者们发现通过融合多种传感器,可以实现传感之间的短板互补,提升和加强状态估计的实时性与稳定性。融合视觉和惯性导航仪(Inertial measurement unit,IMU)的实例——视觉惯性里程计(Visual-inertial odometry,VIO),由于具有较高的性价比获得了许多研究人员的青睐。VIO在视觉里程计(Visual odometry,VO)的基础上引入IMU测量,很好地改善了尺度漂移的问题,同时也能极大缓解短期内图像过曝、特征缺失等问题导致的视觉定位失效问题。并且VIO在通过结合冗余传感器提升精度的同时,也通过滑动窗口和状态边缘化等方案保证系统实时性,是兼顾精度和运行效率的典范。细致介绍VIO系统的标准定义与基础模型,并对其关键模块,包括初始化、视觉信息提取与关联、求解与优化、标定,进行详尽的技术梳理与前沿工作回顾,对前沿工作的优点和局限进行详细分析,总结了常用的视觉惯性数据集,并对VIO当前存在的问题和未来发展方向进行了总结和展望。

关键词：状态估计视觉惯性里程计多传感器融合同步定位与建图视觉惯性数据集

覆冰绝缘子直流电弧运动特性及燃弧时间的影响因素

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高电压技术 2024年第9期50卷 4222-4231页

作者：刘勇李超辛岳芃尹芳辉杜伯学 Masoud Farzaneh 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 清华大学深圳国际研究生院深圳518055 魁北克大学席库提米分校加拿大QC G7H2B1

为提高覆冰绝缘子闪络风险预测技术,分析了高压悬式覆冰绝缘子直流电弧运动特性及影响燃弧时间的因素。对直流覆冰闪络试验各阶段的泄漏电流和电弧动态特性进行了协同分析,深入研究了正、负直流电压下电弧动态行为差异。分析了燃弧时间... 详细信息

为提高覆冰绝缘子闪络风险预测技术,分析了高压悬式覆冰绝缘子直流电弧运动特性及影响燃弧时间的因素。对直流覆冰闪络试验各阶段的泄漏电流和电弧动态特性进行了协同分析,深入研究了正、负直流电压下电弧动态行为差异。分析了燃弧时间与电弧特征量、泄漏电流的相关性,并建立了针对燃弧时间的多元拟合模型。结果表明:泄漏电流和电弧长度的变化可有效区分电弧发展阶段,其中负直流电压下的电弧产生频繁,初始局部电弧分布密集,持续时间短。直流电弧延伸时产生的新放电路径导致接触型和非接触型2种电弧衰减方式,且不同极性电压下新放电路径的发展方向相反。此外,直流电弧持续期间的累积电荷量、长度平均值与燃弧时间显著正相关,且负直流电弧长度平均值的数据离散度与电荷累积量分布范围更低,建立的多变量拟合方程对电弧持续时间的预测精度更高。

关键词：覆冰绝缘子直流电弧运动机理泄漏电流燃弧时间

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基于数字衍射的单幅眼底图像增强

光学精密工程 2024年第15期32卷 2429-2438页

作者：张书赫曹良才清华大学精密仪器系北京100084

彩色眼底图像是分析与监控眼底疾病的重要工具。由于照明不均匀的问题,眼底图像视觉质量不足,图像对比度有待提高。为此,基于数字衍射提出了一种兼顾颜色保真与亮度增强的单幅眼底图像光强校正算法。将彩色RGB眼底图像转换到LCH色彩空... 详细信息

彩色眼底图像是分析与监控眼底疾病的重要工具。由于照明不均匀的问题,眼底图像视觉质量不足,图像对比度有待提高。为此,基于数字衍射提出了一种兼顾颜色保真与亮度增强的单幅眼底图像光强校正算法。将彩色RGB眼底图像转换到LCH色彩空间进行基于L通道的光强校正,以解决眼底图像亮度的平衡问题。对C通道进行相同操作使得处理后的彩色眼底图像颜色保真性较好。在Messidor眼底图像数据集的1200组眼底图像上进行分析,并与Gamma校正、Retinex等眼底图像光强校正方法进行对比。本算法不仅具有更好的图像增强效果,改善了彩色眼底图像的颜色失真及对比度低的问题,还可进一步结合自适应直方图均衡化(CLAHE)以提升图像对比度。实验结果表明,在图像多尺度对比度和图像噪声评价指标方面优于传统算法3%~4%。经算法增强后眼底图像亮度分布更加均匀、对比度提升,为后期眼底图像病理位点的识别、血管与病灶分割和分类提供了一种性能更好的预处理方法。

关键词：医学图像处理眼底图像增强对比度增强数字衍射

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