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融合稀疏自表示和残差驱动的自适应模糊C均值聚类

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控制与决策 2024年第4期39卷 1333-1341页

作者：宋燕李元昊李明上海理工大学控制工程系上海200093

提出一种融合稀疏自表示和残差驱动的自适应模糊C均值聚类算法(R2AFCM).该算法的优点主要体现在以下两个方面:1)利用稀疏自表示技术求解样本数据的字典矩阵,并将其表征的全局信息考虑到目标函数中,充分考虑数据分布特点,改进传统模糊C... 详细信息

提出一种融合稀疏自表示和残差驱动的自适应模糊C均值聚类算法(R2AFCM).该算法的优点主要体现在以下两个方面:1)利用稀疏自表示技术求解样本数据的字典矩阵,并将其表征的全局信息考虑到目标函数中,充分考虑数据分布特点,改进传统模糊C均值聚类算法重点关注局部信息的不足;2)在目标函数中引入加权残差估计正则化项,与自适应模糊聚类算法的正则化项相结合,约束模型训练,有效降低混合噪声对分割结果的影响.在磁共振成像、VOC 2012数据集以及自然图像上进行对比实验,结果表明,所提出的聚类算法在添加了20%椒盐噪声和均值为0.4、方差为0.01的高斯噪声,以及50%椒盐噪声和均值为0、方差为0.1的混合噪声下与其他算法相比,具有更高的分割精度和更强的鲁棒性.

关键词：图像分割自适应模糊聚类混合噪声稀疏自表示加权残差估计

新型刚柔耦合爬壁机器人虚拟样机建模与仿真分析

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机械设计 2024年第3期41卷 42-51页

作者：韩力春王黎明薛毓铨侯佳欣海军工程大学电气工程学院控制工程教研室湖北武汉430033

对于具有刚柔耦合性质的船用爬壁机器人在建立虚拟样机时,履带为多柔性体连接件,刚性体与柔性体机构之间难以建立配合关系及动力学约束,从而导致其不能完成仿真运动。针对此问题,文中依据DAE建模原理和SI2积分求解法提出刚柔分离建模方... 详细信息

对于具有刚柔耦合性质的船用爬壁机器人在建立虚拟样机时,履带为多柔性体连接件,刚性体与柔性体机构之间难以建立配合关系及动力学约束,从而导致其不能完成仿真运动。针对此问题,文中依据DAE建模原理和SI2积分求解法提出刚柔分离建模方案。设计了刚柔耦合爬壁机器人,其由刚体性质的车体框架和柔体性质的履带移动机构组成。通过此建模方案有效地完成了机器人的多体动力学虚拟样机建模和仿真,联合仿真结果表明:机器人的越障能力提高了3 mm。基于此虚拟样机模型完成了实际样机的制作与试验,验证了此刚柔耦合爬壁机器人设计的合理性及刚柔分离建模方案的可行性,为履带式机器人领域的多体动力学虚拟样机建模提供了新方案。

关键词：爬壁机器人刚柔分离建模多柔性体联合仿真多体动力学

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多阶段注意力胶囊网络的图像分类

自动化学报 2024年第9期50卷 1804-1817页

作者：宋燕王勇上海理工大学控制科学与工程系上海200093

针对传统的胶囊网络(Capsule network,CapsNet)特征提取不充分的问题,提出一种图像分类的多阶段注意力胶囊网络模型.首先,在卷积层对低层特征和高层特征分别采用注意力(Spatial attention,SA)和通道注意力(Channel attention,CA)来提取... 详细信息

针对传统的胶囊网络(Capsule network,CapsNet)特征提取不充分的问题,提出一种图像分类的多阶段注意力胶囊网络模型.首先,在卷积层对低层特征和高层特征分别采用注意力(Spatial attention,SA)和通道注意力(Channel attention,CA)来提取有效特征;然后,提出基于向量的注意力(Vector attention,VA)机制作用于动态路由层,增加对重要胶囊的关注,进而提高低层胶囊对高层胶囊预测的准确性;最后,在五个公共数据集上进行图像分类的对比实验.结果表明,所提出的CapsNet模型在分类精度和鲁棒性上优于其他胶囊网络模型,在仿射变换图像重构方面也表现良好.

关键词：图像分类胶囊网络注意力机制多阶段鲁棒性

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火星上升器入轨段自适应迭代制导方案设计

深空探测学报（中英文） 2024年第1期11卷 31-39页

作者：宋春郭延宁郭敏文李琨空间物理重点实验室北京100076 哈尔滨工业大学控制科学与工程系哈尔滨150001 北京控制工程研究所北京100094

针对火星上升器入轨段的制导问题,设计了一种自适应迭代制导策略。为降低初始状态偏差和火星环境不确定性的影响,每个周期内在制导坐标系下迭代计算剩余飞行时间,求解出在上升器推力大小固定情况下满足目标点位置与速度矢量约束的最优... 详细信息

针对火星上升器入轨段的制导问题,设计了一种自适应迭代制导策略。为降低初始状态偏差和火星环境不确定性的影响,每个周期内在制导坐标系下迭代计算剩余飞行时间,求解出在上升器推力大小固定情况下满足目标点位置与速度矢量约束的最优控制角,进而实时修正飞行轨迹。仿真结果表明,相较于传统的开环制导方案,提出的方案显著地提升了制导精度,其中高度误差降低3个量级,最大速度误差降低至原开环制导的三分之一,入轨点轨道倾角和偏心率误差均满足基本工程需求,可作为未来火星上升器入轨段制导的一种可靠方案。

关键词：火星上升器入轨段迭代制导最优控制

基于弹载图像的代价敏感与平滑约束结构化SVM目标跟踪方法

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兵器装备工程学报 2024年第6期45卷 142-149页

作者：孙子文钱立志杨传栋袁广林凌冲陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室合肥230031 陆军炮兵防空兵学院信息工程系计算机教研室合肥230031

目标自寻的炮弹打击目标时,传统的目标跟踪方法易受混杂背景的影响,产生模型漂移从而导致跟踪失败。近年来,随着结构化SVM技术的发展,基于结构化SVM的目标跟踪方法能够有效解决复杂背景的问题。弹载成像条件下,在结构化SVM目标跟踪方法... 详细信息

目标自寻的炮弹打击目标时,传统的目标跟踪方法易受混杂背景的影响,产生模型漂移从而导致跟踪失败。近年来,随着结构化SVM技术的发展,基于结构化SVM的目标跟踪方法能够有效解决复杂背景的问题。弹载成像条件下,在结构化SVM目标跟踪方法的基础上,增加代价敏感权重解决弹载图像中背景混杂所引起的正、负样本不平衡问题,同时利用t时刻超平面法向量w_(t)与t-1时刻超平面法向量w_(t-1)差值的L_(2)范数作为平滑约束抑制模型漂移问题。通过基于对偶坐标下降原理设计了模型的求解算法并实现一种多尺度目标跟踪方法Scale-CS_SSVM。在弹载数据集上进行实验验证,结果表明:与Scale-DLSSVM方法相比,Scale-CS_SSVM在跟踪精度和成功率上分别提高了5.5和5.0个百分点,达到了最优的性能。

关键词：弹载图像目标跟踪代价敏感平滑约束结构化SVM

基于实时动态模板更新的Transformer目标跟踪方法

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计算机工程 2024年

作者：孙子文钱立志袁广林杨传栋凌冲陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室陆军炮兵防空兵学院信息工程系计算机教研室

当前，基于Transformer的目标跟踪方法广泛应用在计算机视觉领域，并取得了优异的效果。但是，由于在实际跟踪任务中存在目标变换、目标遮挡、光照变化以及目标快速运动等导致目标信息发生变化的情况，现有方法对目标模板变化信息利用... 详细信息

当前，基于Transformer的目标跟踪方法广泛应用在计算机视觉领域，并取得了优异的效果。但是，由于在实际跟踪任务中存在目标变换、目标遮挡、光照变化以及目标快速运动等导致目标信息发生变化的情况，现有方法对目标模板变化信息利用不足限制了跟踪性能的提高。为了解决这个问题，通过附加一条动态模板更新分支反映目标最新的外观和运动状态，提出一种基于实时动态模板更新的Transformer目标跟踪方法TransTRDT（Transformer Object Tracking Method based on Real-time Dynamic Template）。该分支通过模板质量评分头对模板是否更新进行判断，当判定可以进行更新时，随后将初始模板、前一帧动态模板以及裁剪后的最新预测结果传入动态模板更新网络更新动态模板，通过获取更可靠的模板从而实现目标更准确的跟踪。TransTRDT在公共数据集上进行实验，分别在GOT-10k、LaSOT以及TrackingNet上超越SwinTrack和StarK等一众优秀算法表现SOTA（State of the Art），在OTB100中的跟踪成功率超越MixViT-L(ConvMAE)达到71.9%，跟踪速度达到36.82FPS，达到目前行业的领先水平。

关键词：目标跟踪注意力机制动态模板更新质量评分头 Transformer

基于Adaboost-INGO-HKELM的变压器故障辨识

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电力系统保护与控制 2024年第5期52卷 94-104页

作者：谢国民江海洋辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning ... 详细信息

针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning machine, HKELM)进行训练学习,考虑到HKELM模型易受参数影响,所以利用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)对其参数进行寻优。但由于NGO收敛速度较慢,易陷入局部最优,引入切比雪夫混沌映射、择优学习、自适应t分布联合策略对其进行改进。同时为了提高模型整体的准确率,通过结合Adaboost集成算法,构建Adaboost-INGO-HKELM变压器故障辨识模型。最后,将提出的Adaboost-INGO-HKELM模型与未进行降维处理的INGO-HKELM模型、Isomap-INGO-KELM模型、Adaboost-Isomap-GWO-SVM等7种模型的测试准确率进行对比。提出的Adaboost-INGO-HKELM模型的准确率可达96%,均高于其他模型,验证了该模型对变压器故障辨识具有很好的效果。

关键词：故障诊断油浸式变压器 Adaboost集成算法切比雪夫混沌映射混合核极限学习机等度量映射

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不确定退化测量数据下的剩余寿命估计

电子学报 2015年第1期43卷 30-35页

作者：司小胜胡昌华张琪何华锋周涛第二炮兵工程大学控制工程系302教研室陕西西安710025

剩余寿命估计是工程系统预测与健康管理的关键.目前,基于观测的系统退化数据进行剩余寿命估计得到了很大的关注.由于系统随机退化过程和测量误差的影响,测量数据中不可避免包含退化随机性和测量不确定性.然而,现有基于观测数据的剩余寿... 详细信息

剩余寿命估计是工程系统预测与健康管理的关键.目前,基于观测的系统退化数据进行剩余寿命估计得到了很大的关注.由于系统随机退化过程和测量误差的影响,测量数据中不可避免包含退化随机性和测量不确定性.然而,现有基于观测数据的剩余寿命估计研究中,没有将退化随机性和测量不确定性对估计的剩余寿命分布的影响同时考虑.鉴于此,提出了一种基于Wiener过程且同时考虑随机退化和不确定测量的退化建模方法,利用Kalman滤波技术,实现了潜在退化状态的实时估计.在退化状态估计的基础上,得到了同时考虑退化状态不确定性和测量不确定性的解析剩余寿命分布.此外,提出了一种基于极大似然方法的退化模型参数估计方法.最后,通过陀螺仪的退化测量数据验证了本文提出的方法优于不考虑测量不确定性的方法,可以提高剩余寿命估计的准确性.

关键词：剩余寿命估计退化模型不确定测量 Kalman滤波

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基于小波-强跟踪滤波的陀螺漂移在线预测

振动.测试与诊断 2015年第1期35卷 82-87+189页

作者：张伟杜党波胡昌华周志杰张建勋第二炮兵工程大学信息工程系第二炮兵工程大学控制工程系

为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数... 详细信息

为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数预测。实验结果表明,该方法能有效改善数据突变和较强趋势项所带来的状态估计不准、进而造成预测不准的问题,提高了预测精度。

关键词：小波分析强跟踪滤波陀螺漂移多重次优渐消因子