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基于改进PSO算法的下肢外骨骼控制系统设计
1
作者 凌六一 刘一铭 张奇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第14期5913-5923,共11页
针对样机建立简化的下肢外骨骼模型,应用D-H参数法进行动力学分析,并通过实验测得关节角度后进行拟合作为控制器输入。为了解决机器人的轨迹跟踪问题,利用传统PID控制拥有较好的跟随效果,但存在响应和寻参速度慢等问题;结合粒子群算法... 针对样机建立简化的下肢外骨骼模型,应用D-H参数法进行动力学分析,并通过实验测得关节角度后进行拟合作为控制器输入。为了解决机器人的轨迹跟踪问题,利用传统PID控制拥有较好的跟随效果,但存在响应和寻参速度慢等问题;结合粒子群算法后虽然寻参速度加快,仍出现收敛精度低以及易陷入局部最优解的问题,因此设计了一种基于混沌映射型改进粒子群算法的PID控制。结果表明,改进后随机性增强,寻参速度加快,跟踪误差更小;并采用Simscape将关节角度进行可视化仿真,结合实验多方面验证控制效果。 展开更多
关键词 下肢康复机器人 改进粒子群优化 PID控制 轨迹跟踪 SIMULINK仿真
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基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法
2
作者 王成军 江诚婕 +1 位作者 丁凡 柳炜 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第7期118-123,F0003,共7页
针对果园采摘环境复杂、草莓与周边环境难以精确分割、现有模型处理速度无法实现快速分割等问题,提出一种基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法。在原始Mask R—CNN算法的基础上进行改进,采用MobileNetV3网络替代原始的ResNet101骨... 针对果园采摘环境复杂、草莓与周边环境难以精确分割、现有模型处理速度无法实现快速分割等问题,提出一种基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法。在原始Mask R—CNN算法的基础上进行改进,采用MobileNetV3网络替代原始的ResNet101骨干网络来轻量化算法,且将原本MobileNetV3残差结构中的通道注意力机制替换成协同注意力机制模块,结合特征金字塔网络架构进行特征提取,实现草莓个体的精准快速定位分割。在标注数据集上进行对比实验,结果表明,改进的Mask R—CNN算法与原始Mask R—CNN算法相比,边框mAP和掩膜mAP分别提升1.75%和4.05%,检测速度提高20.09帧/s,减少模型对硬件存储空间和算力的依赖。 展开更多
关键词 草莓图像 实例分割 改进Mask R—CNN CA注意力机制 轻量化网络
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基于改进2DGS的煤矿井下巷道三维重建
3
作者 孙蒙 杨超宇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9327-9334,共8页
煤矿井下作业面临瓦斯爆炸、煤尘爆炸及火灾等安全隐患,这使得依赖三维重建技术的安全机器人研究成为重点方向。三维重建在复杂环境中的精准导航和检测至关重要,但传统探测方法在数据质量、精度及成本方面存在不足。为此,提出了一种名为... 煤矿井下作业面临瓦斯爆炸、煤尘爆炸及火灾等安全隐患,这使得依赖三维重建技术的安全机器人研究成为重点方向。三维重建在复杂环境中的精准导航和检测至关重要,但传统探测方法在数据质量、精度及成本方面存在不足。为此,提出了一种名为2DGS-DbTrans的煤矿井下巷道三维重建方法,这是一种基于纯视觉的三维重建技术。为提升图像分辨率,设计了一个Transformer模块对输入图像进行增强处理,其中包含两个核心组件:多头深度卷积轴注意力机制和深度卷积门控网络。在处理流程中,首先利用Colmap生成稀疏点云,并通过二维高斯曲面来表示煤矿井下巷道环境,每个高斯曲面包含物体的坐标、颜色、大小和方向信息。此外,定义了两个损失函数,即颜色损失函数和道路平滑度损失函数。实验结果表明,2DGS-DbTrans方法在煤矿井下巷道环境的三维重建中,获得了优于其他方法的性能。 展开更多
关键词 煤矿井下巷道 三维重建 TRANSFORMER 点云 二维高斯曲面
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基于实例白化与特征恢复的草莓病害识别领域泛化方法
4
作者 胡晓波 许桃胜 +2 位作者 王成军 朱洪波 甘雷 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期124-135,共12页
[目的/意义]基于深度神经网络的草莓病害识别模型通常假设训练集(源域)和测试集(目标域)满足独立同分布。然而,在实际应用中由于光照、背景环境和草莓品种等多种因素的影响,测试集与训练集存在领域差异,造成模型在应用过程中的识别精度... [目的/意义]基于深度神经网络的草莓病害识别模型通常假设训练集(源域)和测试集(目标域)满足独立同分布。然而,在实际应用中由于光照、背景环境和草莓品种等多种因素的影响,测试集与训练集存在领域差异,造成模型在应用过程中的识别精度出现明显下降。针对这一问题,本研究提出一种基于实例白化与特征恢复的领域泛化方法,用于提升草莓病害识别模型的泛化性能。[方法]该方法首先利用实例白化技术消除源域和目标域间的风格差异,再从滤除的风格特征中提取任务相关特征,最后将任务相关特征恢复到白化后的特征中,以减轻实例白化对特征类别区分度的影响。为增强从风格特征中分离任务相关特征的效果,设计了两个特征提取器分别提取任务相关和任务无关特征,并采用双段恢复损失约束两特征提取器所提取特征与任务的相关性,引入互信息损失确保特征的相互独立,进一步增强特征分类效果。[结果和讨论]该方法可以在不降低源域识别精度的前提下,有效提升各病害识别模型在目标域上的泛化性能,如AlexNet加入该算法后,其不同风格目标域上的识别精度可分别提升3.97个百分点和2.79个百分点。相较于IBN-Net(Instance Batch Normalization Net)、可切换白化(Switchable Whitening,SW)、样式归一化和恢复模块(Style Normalization and Restitution,SNR)等其他领域泛化方法,该算法在测试数据集上的泛化性能可分别提高2.63%、2.35%和1.14%。[结论]本方法可有效提升基于深度学习的草莓病害识别模型在目标域中的泛化性能,可为草莓病害精准识别提供可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 深度神经网络 草莓病害识别 实例白化 特征恢复 领域泛化
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新型电缆沟巡检机器人系统设计与爬坡性能研究
5
作者 陈林兵 孙丙宇 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期44-47,共4页
针对现有电缆沟巡检机器人巡检和维修时因通过性不高而无法实现智能化、自主化和长距离巡检等问题,设计并研制了一种具备高通过性、高自主性,并能够进行连续作业的电缆沟巡检机器人。为此,通过数学建模对巡检机器人的稳定性进行了研究,... 针对现有电缆沟巡检机器人巡检和维修时因通过性不高而无法实现智能化、自主化和长距离巡检等问题,设计并研制了一种具备高通过性、高自主性,并能够进行连续作业的电缆沟巡检机器人。为此,通过数学建模对巡检机器人的稳定性进行了研究,得到了表征机器人稳定性的数学模型,为分析机器人的爬坡能力,建立了整机质心运动学模型,得到了机器人姿态与质心坐标的关系,并进行多体动力学仿真实验,获得不同姿态下机器人爬坡的质心位置变化曲线和质心纵向加速度曲线,明确了该机器人的最佳爬坡姿态。 展开更多
关键词 电缆沟巡检机器人 姿态规划 爬坡性能 动力学模型 质心
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基于驾驶机器人的车辆车速及路径跟踪
6
作者 朱永正 孙丙宇 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期117-119,124,共4页
为了实现驾驶机器人精确控制车辆的路径及速度跟踪,提出了基于预瞄PID及基于模糊PID分别控制车辆路径及车速的控制方法。通过计算车辆实际行驶路径和预期路径之间的横向偏差,预瞄PID控制器控制转向伺服电机操作方向盘进行路径跟踪。通... 为了实现驾驶机器人精确控制车辆的路径及速度跟踪,提出了基于预瞄PID及基于模糊PID分别控制车辆路径及车速的控制方法。通过计算车辆实际行驶路径和预期路径之间的横向偏差,预瞄PID控制器控制转向伺服电机操作方向盘进行路径跟踪。通过计算预期车速和实际车速之间的偏差,模糊PID跟踪控制器控制制动/油门伺服电机分别操作制动/油门踏板进行速度跟踪。最终驾驶机器人实车试验结果显示:车辆路径跟踪最大误差为0.28 m,车速跟踪最大误差为2 km/h。 展开更多
关键词 驾驶机器人 预瞄PID控制 模糊PID控制 车速控制 路径控制
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面向无人机辅助物联网数据采集的双层优化算法
7
作者 韩守飞 刘晓静 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第16期292-304,共13页
针对基站遭受损坏阻碍物联网设备数据有效传输的问题,提出了一种无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)充当移动基站辅助物联网数据采集的方法。以无人机在执行数据收集任务时的最小能耗为优化目标,结合无人机的部署策略与飞行轨迹规划,... 针对基站遭受损坏阻碍物联网设备数据有效传输的问题,提出了一种无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)充当移动基站辅助物联网数据采集的方法。以无人机在执行数据收集任务时的最小能耗为优化目标,结合无人机的部署策略与飞行轨迹规划,构建无人机辅助物联网数据采集的数学模型。设计一种双层优化算法来规划无人机的部署位置与飞行轨迹,旨在确保无人机能够高效完成数据收集任务的同时,实现能耗的最小化。在算法的上层部分,利用改进的蒲公英算法来优化无人机的落脚点数量与具体位置。通过一种新颖的编码策略,使每个蒲公英个体代表无人机的一个潜在落脚点,则整个蒲公英种群被视为一个完整的无人机部署方案。同时提出了两种突变策略,即Replace和Remove突变策略,前者用来更新无人机的落脚点位置,后者用来调整无人机落脚点的数量。基于算法上层得到的无人机部署结果(即落脚点的数量与位置),在算法的下层部分将无人机的飞行轨迹规划问题转化为经典的旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)。利用迭代贪婪算法来搜索最优的无人机飞行轨迹。最后以10个实例验证双层优化方法的有效性。 展开更多
关键词 无人机(UAV) 物联网 数据收集 无人机部署 飞行轨迹规划
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融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法 被引量：3
8
作者 赵佰亭 程瑞丰 贾晓芬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第22期261-270,共10页
针对井壁裂缝背景复杂,纵横比差异大,导致检测效率低、漏检等问题,提出了一种融合多尺度特征的裂缝缺陷检测模型EDG-YOLO。设计特征提取模块EIRBlock(efficient inverted residual block),并构建C2fEIR增强主干网络对井壁浅层裂缝特征... 针对井壁裂缝背景复杂,纵横比差异大,导致检测效率低、漏检等问题,提出了一种融合多尺度特征的裂缝缺陷检测模型EDG-YOLO。设计特征提取模块EIRBlock(efficient inverted residual block),并构建C2fEIR增强主干网络对井壁浅层裂缝特征信息的提取能力。在颈部融合CSP_EDRAN(CSP efficient dilated reparam aggregation network)实现对裂缝特征信息的复用,促进浅层与深层语义信息之间的交互。嵌入DAM(dual attention module)注意力机制,增强井壁裂缝特征的表达能力。构建轻量级检测头GDetect,借助GSConv模块进一步轻量化网络。在自制井壁裂缝数据集上的实验结果表明,与YOLOv8相比,EDG-YOLO的平均检测精度达到87.4%,提高了2.3个百分点,模型的参数量和计算量分别降低了33%和47%,单幅图像推理时间为13.2 ms,满足井下场景的实时检测需求。 展开更多
关键词 井壁裂缝 目标检测 YOLOv8 轻量化 注意力机制
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基于TRIZ理论的采茧机器人创新设计 被引量：4
9
作者 王成军 丁凡 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第2期244-249,共6页
针对采茧机采茧质量差、效率低等问题,基于TRIZ理论设计一种采茧机器人。采用九屏幕分析法、组件分析法和因果轴分析法,得出采茧机效率低、质量差等问题的根本原因:存在下茧、适应性不足、顶杆维修效率低等;运用技术矛盾法、物理矛盾法... 针对采茧机采茧质量差、效率低等问题,基于TRIZ理论设计一种采茧机器人。采用九屏幕分析法、组件分析法和因果轴分析法,得出采茧机效率低、质量差等问题的根本原因:存在下茧、适应性不足、顶杆维修效率低等;运用技术矛盾法、物理矛盾法和物—场模型法对采茧机存在的问题进行求解,创新设计执行器、姿态转换器、仿形压头及剔茧装置等关键部件,并结合实际工况完成采茧机器人的整机设计。利用有限元仿真软件,进行顶杆与仿形压头采茧试验,分析蚕茧的变形和动力学响应,结果表明:采用仿形压头采茧,蚕茧总变形最大值减少96%,等效应力最大值减少91.7%,等效弹性应变最大值减少88.2%。 展开更多
关键词 采茧机器人 TRIZ理论 结构设计 有限元
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基于ROS的铸件分拣机器人运动规划研究 被引量：3
10
作者 王成军 柳炜 江诚婕 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第7期12-18,共7页
为铸件分拣机器人在分拣铸件时能快速规划出一条稳定合理的路径、有效躲避障碍物、提高运动规划效率,文章通过ROS进行运动规划研究。利用ROS提供的C++接口完成笛卡尔指定轨迹规划验证。为进一步提高分拣效率和避障能力,文中改进算法在GB... 为铸件分拣机器人在分拣铸件时能快速规划出一条稳定合理的路径、有效躲避障碍物、提高运动规划效率,文章通过ROS进行运动规划研究。利用ROS提供的C++接口完成笛卡尔指定轨迹规划验证。为进一步提高分拣效率和避障能力,文中改进算法在GB-RRT*算法基础上引入了局部迭代人工势场,加入了自适应目标偏置策略和直连策略。通过Matlab和ROS设计并完成了仿真实验和铸件分拣实验,实验结果表明采用改进算法后可有效减少无效点生成,缩短规划时间,减小路径长度,提高规划效率。同时,在规划运动时各关节运动平稳,轨迹平滑,极大地提高了铸件分拣效率,改善了分拣环境,保证了其安全性。 展开更多
关键词 铸件分拣机器人 ROS 运动规划 GB-RRT^(*)
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多模型融合的时空特征运动想象脑电解码方法
11
作者 凌六一 李卫校 冯彬 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期65-75,共11页
运动想象脑电(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)已经应用在脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)中,能帮助上下肢功能障碍的患者进行康复训练.然而,现有技术对MI-EEG低效的解码性能和对MI-EEG过度依赖预处理的方式限制了... 运动想象脑电(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)已经应用在脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)中,能帮助上下肢功能障碍的患者进行康复训练.然而,现有技术对MI-EEG低效的解码性能和对MI-EEG过度依赖预处理的方式限制了BCI的广泛发展.提出了一种多模型融合的时空特征运动想象脑电解码方法(Multi-model Fusion Temporal-spatial Feature Motor Imagery EEG Decoding Method,MMFTSF).MMFTSF使用时空卷积网络提取MI-EEG中浅层信息特征,使用多头概率稀疏自注意力机制关注MI-EEG中最具有价值的信息特征,使用时间卷积网络提取MI-EEG高维时间特征,使用带有softmax分类器的全连接层对MI-EEG进行分类,并利用基于卷积的滑动窗口和空间信息增强模块进一步提升MI-EEG解码性能.在公开的BCI竞赛数据集IV-2a上进行验证.实验结果表明,MMFTSF在数据集上达到89.03%的解码准确度,在MI-EEG分类任务中具有理想的分类性能. 展开更多
关键词 概率稀疏注意力 运动想象 卷积神经网络 时间卷积网络
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多机器人系统感知能力和控制体系结构综述 被引量：3
12
作者 张霖 谢开鑫 +3 位作者 郑显华 宋永石 王成军 赵言正 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期767-790,共24页
为了促进多机器人系统(multi robot system,MRS)的智能化、无人化发展,并提升MRS在不同工作环境中的探测能力和系统的灵活性,本文从MRS的感知能力及其控制系统架构的角度出发,深度调研并分析了MRS相关的研究与工作,重点探讨了空中、地... 为了促进多机器人系统(multi robot system,MRS)的智能化、无人化发展,并提升MRS在不同工作环境中的探测能力和系统的灵活性,本文从MRS的感知能力及其控制系统架构的角度出发,深度调研并分析了MRS相关的研究与工作,重点探讨了空中、地面、水面、水下4种应用环境下的MRS感知能力与控制系统架构,并对未来的研究方向进行展望。本文的结果可对于后续MRS在感知方法和控制系统的选用上提供参考。 展开更多
关键词 多机器人系统 移动机器人 无人机 无人船 水下机器人 感知 控制 协同
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基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别 被引量：11
13
作者 韩康 李敬兆 陶荣颖 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第3期82-91,共10页
应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基... 应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别方法。首先,基于MobileOne和C3对YOLOv7目标检测模型骨干与头部网络进行轻量化改进,提高模型推理速度;其次,融合ByteTrack跟踪算法,实现工作人员跟踪锁定,提高抗背景干扰能力;然后,采用MobileNetV2优化OpenPose的网络结构,提高对骨架特征的提取效率;最后,通过时空图卷积网络(ST−GCN)分析人体骨架关键点在时间序列上的空间结构和动态变化,实现对不安全行为的分析识别。实验结果表明:MobileOneC3−YOLO模型的精确率达93.7%,推理速度较YOLOv7模型提高了52%;融合ByteTrack的人员锁定模型锁定成功率达97.1%;改进OpenPose模型内存需求减少了170.3 MiB,在CPU与GPU上的推理速度分别提升了74.7%和54.9%;不安全行为识别模型对疲劳睡岗、离岗、侧身交谈和玩手机4种不安全行为的识别精确率达93.5%,推理速度达18.6帧/s。 展开更多
关键词 不安全行为识别 目标检测 姿态估计 时空图卷积网络 人员锁定 YOLOv7 ByteTrack
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基于ICEEMDAN模糊熵与Bi-LSTM的工业设备健康状态预测 被引量：2
14
作者 鹿广志 李敬兆 张金伟 《机床与液压》 北大核心 2024年第7期214-219,共6页
工业设备健康状态关系着工业生产能否正常进行,为此提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的工业设备健康状态预测方法。ICEEMDAN用于将原始音频信号进行分解得到若干个固有模态函数(IMF... 工业设备健康状态关系着工业生产能否正常进行,为此提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的工业设备健康状态预测方法。ICEEMDAN用于将原始音频信号进行分解得到若干个固有模态函数(IMF)分量,通过计算相关系数选取最佳分量组进行信号重构,然后计算重构IMF分量的模糊熵值构造特征向量集合,最后再输入到Bi-LSTM网络进行模型训练和预测。实验结果表明:相较于其他模型,基于ICEEMDAN模糊熵和Bi-LSTM的工业设备健康状态预测方法,能够有效提取音频信号特征,并准确进行健康状态预测。 展开更多
关键词 工业设备 ICEEMDAN 音频信号 Bi-LSTM 健康预测 模糊熵
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基于多模态的井下登高作业专人扶梯检测方法 被引量：1
15
作者 孙晴 杨超宇 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期142-150,共9页
目前大多数的井下人员不安全行为识别研究侧重于在计算机视觉上提高精度,但井下易出现遮挡、光照不稳定、反光等情况,仅采用计算机视觉技术难以实现对不安全行为的准确识别,尤其登高作业中的爬梯、扶梯等相似动作在识别过程中易被混淆,... 目前大多数的井下人员不安全行为识别研究侧重于在计算机视觉上提高精度,但井下易出现遮挡、光照不稳定、反光等情况,仅采用计算机视觉技术难以实现对不安全行为的准确识别,尤其登高作业中的爬梯、扶梯等相似动作在识别过程中易被混淆,存在安全隐患。针对上述问题,提出一种基于多模态的井下登高作业专人扶梯检测方法。该方法从视觉和音频2个模态对监控视频数据进行分析。视觉模态方面,采用YOLOv8模型检测登高梯是否存在,如果存在,获得登高梯的位置坐标,并将视频段放入OpenPose算法中进行姿态估计,得到人体的各个骨骼关节点的特征,将这些骨骼关节点序列放入改进的时空注意图卷积网络(SAT−GCN)中,得到人体动作标签及其对应概率。音频模态方面,采用飞桨自动语言识别系统将语音转换为文本,使用双向编码器表示(BERT)模型对文本信息进行特征分析与提取,得到文本标签及其对应的概率。最后将视觉模态与音频模态得到的信息进行决策级融合,判断井下登高作业是否有专人扶梯。实验结果表明:基于骨架数据的动作识别中,优化后的SAT−GCN模型对于扶梯、爬梯、站立3种动作的识别精度分别提升了3.36%,2.83%,10.71%;基于多模态的检测方法比单模态方法具有更高的识别准确率,达到98.29%。 展开更多
关键词 登高作业 专人扶梯 多模态融合 视觉模态 音频模态 YOLOv8 OpenPose SAT−GCN BERT
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加装螺旋导流板的双层铜管换热器传热性能分析 被引量：1
16
作者 孙亚茹 李德权 +1 位作者 季家东 华子森 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期114-123,共10页
为提高螺旋铜管(SCT)换热器的综合传热性能,通过在换热器内加装螺旋形导流板,采用双向流固耦合计算方法,分析了不同入口流速和导流板安装位置下对换热器内部双层SCT的振动和传热性能的影响。数值结果表明:双层SCT换热器外层SCT的振动强... 为提高螺旋铜管(SCT)换热器的综合传热性能,通过在换热器内加装螺旋形导流板,采用双向流固耦合计算方法,分析了不同入口流速和导流板安装位置下对换热器内部双层SCT的振动和传热性能的影响。数值结果表明:双层SCT换热器外层SCT的振动强度明显高于内层;无振动时内层SCT的传热系数高于外层,有振动时外层SCT的传热系数高于内层;随着入口流速增加,内外层SCT的振幅均增大,传热系数提高;导流板的安装位置会直接影响SCT的振动和传热特性,且在SCT呈现最大振动强度和最佳传热性能时的安装位置并不相同;对比振动强化传热参数Q PEC和综合传热性能因子R JF发现,双层SCT换热器的Q PEC和R JF均高于单层,两螺旋导流板分别安装在换热器的左、下位置时,Q PEC最大,安装在换热器的左、上位置时,R JF最大且比安装在左、下位置时最高增大了7.99%。该研究可为高性能SCT换热器的设计提供理论和数据支撑。 展开更多
关键词 螺旋铜管 换热器 螺旋导流板 综合传热性能 振动强化传热
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面向煤矸识别的目标检测算法 被引量：1
17
作者 叶志宇 贾晓芬 王天奇 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期145-152,共8页
煤与矸石具有目标密集、特征差异小等特征,基于图像处理的识别方法普遍存在检测速度慢、精度低等问题。为了进一步提高煤矸检测的速度和精度,提出一种GE-YOLOv5s煤矸检测模型。首先在YOLOv5s的基础上引入Ghost Conv代替卷积操作,并设计... 煤与矸石具有目标密集、特征差异小等特征,基于图像处理的识别方法普遍存在检测速度慢、精度低等问题。为了进一步提高煤矸检测的速度和精度,提出一种GE-YOLOv5s煤矸检测模型。首先在YOLOv5s的基础上引入Ghost Conv代替卷积操作,并设计新模块GhostCSP,在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化;其次在预测层中加入GC自注意力机制,融合SENet的轻量化和NLNet长距离信息全局捕获的优势,使网络记忆、放大煤矸图像间的细微差异特征,提升模型的表现力;然后在Neck部分采用双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,利用BiFPN融合3个不同维度的特征,通过加权特征融合机制提高模型计算效率,进一步提升煤矸检测速度;最后设计一种新型激活函数Eswish替代SiLU激活函数,提高参数利用率的同时加快模型收敛速度并提升鲁棒性。实验数据表明:相较于YOLOv5s模型减少了34.1%的参数量和38.6%的浮点运算量,并且在mAP 0.5:0.95指标上提升了1.9%。对比实验显示,相较于YOLOv3、SSD、FasterR-CNN和YOLOv5-scSE的mAP 0.5:0.95指标分别提高了16.6%、4.8%、13.6%和3.8%。将GE-YOLOv5s模型应用于煤矸石目标检测过程中,具有更优的识别性能、鲁棒性、网络泛化能力,可有效避免漏检、误检和重叠现象。 展开更多
关键词 煤矸检测 目标识别 Eswish激活函数 注意力机制 BiFPN结构
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基于ChatGLM3-6B的煤矿事故知识图谱构建及应用研究 被引量：1
18
作者 江耀森 杨超宇 刘晓蕾 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期12-21,共10页
为推动煤矿领域知识图谱构建及应用向自动化、信息化、智能化方向发展,解决传统方法存在大量标注数据、费时费力、识别效果低等问题,提出基于ChatGLM3-6B的煤矿事故知识图谱的构建方法。通过构建提示模板,使用ChatGLM3-6B模型的上下文... 为推动煤矿领域知识图谱构建及应用向自动化、信息化、智能化方向发展,解决传统方法存在大量标注数据、费时费力、识别效果低等问题,提出基于ChatGLM3-6B的煤矿事故知识图谱的构建方法。通过构建提示模板,使用ChatGLM3-6B模型的上下文学习能力,进行知识抽取以及Neo4j图数据库存储。采用LangChain框架,实现针对煤矿事故知识图谱的智能查询问答。研究结果表明:ChatGLM3-6B在单样本提示和少样本提示学习策略下信息抽取效果都要高于Lattice LSTM,Bert-CRF和RoBERTa-CRF模型,在F 1值上分别达到0.8010,0.8537,其次在知识问答模块,通过煤矿事故问答案例实验测评发现,达到预期应用效果。研究结果不仅可为煤矿安全领域提供1种高效智能的事故知识图谱构建与应用技术,还可为煤矿管理者在事故防控方面的安全决策提供辅助支持。 展开更多
关键词 知识图谱 ChatGLM3-6B 煤矿事故 智能查询 信息抽取
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旋流条件下螺旋弹性铜管振动强化传热性能分析
19
作者 孙亚茹 李德权 +1 位作者 季家东 华子森 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第19期1-9,共9页
为了充分利用流体诱导螺旋弹性铜管(helical elastic copper tube,HECT)振动增强传热,以获得更高综合传热性能的HECT换热器装置,基于安装正向螺旋引流板的螺旋弹性铜管(helical elastic copper tube-forward spiral baffle,HECT-FSB)换... 为了充分利用流体诱导螺旋弹性铜管(helical elastic copper tube,HECT)振动增强传热,以获得更高综合传热性能的HECT换热器装置,基于安装正向螺旋引流板的螺旋弹性铜管(helical elastic copper tube-forward spiral baffle,HECT-FSB)换热器和逆向螺旋引流板的螺旋弹性铜管(helical elastic copper tube-reverse spiral baffle,HECT-RSB)换热器,采用双向-流固耦合法,研究了旋流条件下入口流速(U_(in))对HECT振动强化传热性能的影响。研究表明:U_(in)在计算范围内增加,HECT的振幅增大、传热系数提高,HECT换热器的进出口压降增大、PEC(performance evaluation criteria)值减小;HECT-RSB换热器的HECT振幅和传热系数、进出口压降明显高于HECT-FSB换热器。HECT-FSB换热器的PEC值高于HECT-RSB换热器,振动强化传热性能更佳,当U_(in)=0.3 m/s时,PEC值高出了9.00%。HECT-RSB换热器的综合传热性能因子JF值最大,综合传热性能最佳,与已发表文献中的换热器相比,U_(in)在计算范围内综合传热性能因子JF值平均提升了2.7%。该研究可为HECT换热器装置综合性能的提升提供技术支撑。 展开更多
关键词 螺旋弹性铜管(HECT) 综合传热性能 引流板 旋流 振动强化传热
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基于ISAM-Drsnet的故障识别模型及其应用
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作者 朱乐文 田兴 李宪华 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期216-225,270,共11页
针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet)。首先,采用递归图(... 针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet)。首先,采用递归图(RP)编码方式生成了二维图像,使用ISAM和改进软阈值算法加强了Drsnet;然后,采取重叠采样的方式对数据集进行了增强处理,并将数据输入到ISAM-Drsnet中,实现了对不同故障类型的识别目的;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集进行了实验,选取了最佳数据截取长度,研究了改进软阈值、数据集规模、噪声对模型的影响;同时,将该模型与支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)等进行了对比分析,并采用混淆矩阵等可视化方法对该模型进行了性能评估。实验结果表明:该模型(方法)的故障诊断性能明显优于SVM、BPNN、CNN等模型,其故障诊断精度可达99.79%,相比原始的Drsnet上升了1.60%;且在数据集规模有限和信号添加噪声的情况下,模型仍具有较高的故障诊断精度。研究结果表明:该轴承故障诊断模型不仅具有优秀的诊断性能,同时还具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断性能 改进条纹注意力机制 深度收缩残差网络 递归图 鲁棒性
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