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基于Web技术的农田恒压灌溉远程监控系统测试研究 被引量：12
1
作者 李海波 赵晓峰 +1 位作者 付琛 刘昌珍 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期86-92,共7页
为了解决农村灌溉质量不高,能源利用率低等问题,基于物联网技术、控制技术以及互联网技术,研究设计了1套农田恒压灌溉远程监控系统.该监控系统主要包括了现场感知层、网络层以及应用层.现场感知层主要通过Zigbee无线通信模块构建了星形... 为了解决农村灌溉质量不高,能源利用率低等问题,基于物联网技术、控制技术以及互联网技术,研究设计了1套农田恒压灌溉远程监控系统.该监控系统主要包括了现场感知层、网络层以及应用层.现场感知层主要通过Zigbee无线通信模块构建了星形感知网络,利用PLC与单片机2大核心节点以主从模式实现了现场泵站设备的控制、田间环境参数的采集和电磁阀节点控制等;利用改进后的粒子群算法对农田灌溉出口压力进行了PID优化控制;应用层主要利用以太网通信,借助于西门子PC Access软件作为OPC Server,从而以B/S模式,采用Java语言结合Java Bean组件开发了基于Web技术的远程灌溉网络监控应用软件.系统目前应用于江苏省太仓市某一标准化农田灌溉,不仅数据采集准确,压力控制平稳,节能效果好,与阀门控制达到恒压的系统相比,可以节电20%左右,而且该系统的抗干扰能力强,当外界设定压力发生变化时,能够在10 min左右进行快速调节达到预置压力;另外该系统远程与就地控制设备灵活可靠,状态监测实时,人机交互便利,节省劳动力达到90%. 展开更多
关键词 远程监控 恒压灌溉 WEB技术 无线传感网络 智能PID控制
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新型传感光纤光传输与折射率敏感特性研究 被引量：3
2
作者 杨国华 陶奕霏 +2 位作者 许愿 丁超 解泉华 《压电与声光》 CAS 北大核心 2023年第6期823-827,共5页
为了提高光纤倏逝波传感器的灵敏度,该文提出了一种新型结构传感光纤。传感光纤由传统塑料光纤+新型阶跃光纤(折射率由纤芯向包层阶跃增大)+传统塑料光纤级联而成。新型阶跃光纤为倏逝波传感器的敏感区,光纤纤芯由聚甲基丙烯酸甲酯构成... 为了提高光纤倏逝波传感器的灵敏度,该文提出了一种新型结构传感光纤。传感光纤由传统塑料光纤+新型阶跃光纤(折射率由纤芯向包层阶跃增大)+传统塑料光纤级联而成。新型阶跃光纤为倏逝波传感器的敏感区,光纤纤芯由聚甲基丙烯酸甲酯构成,包层由聚砜与GeO_(2)混合物构成。利用几何光学分析了光纤光传输特性,实验测试了光纤光传输特性及其对外界折射率敏感特性。结果表明,当新型阶跃光纤包层中GeO_(2)掺杂质量分数为1.5%,涂覆层厚为200μm时,传感光纤具有较好的光谱传输质量及高的折射率响应灵敏度。 展开更多
关键词 传感光纤 倏逝波 光传输 折射率 灵敏度
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基于ICOA算法的泵控液压马达PID调速系统 被引量：1
3
作者 杨焕峥 崔业梅 +1 位作者 薛洪惠 徐玲 《机床与液压》 北大核心 2025年第5期101-106,共6页
为了提高泵控液压马达PID调速系统的速度和精度,通过建立数学模型和Simulink仿真系统,确定了变量泵控定量液压马达系统以液压泵摆角为输入的调速控制回路的传递函数;针对传统PID调速系统在速度和精度方面的局限性,引入一种改进的长鼻浣... 为了提高泵控液压马达PID调速系统的速度和精度,通过建立数学模型和Simulink仿真系统,确定了变量泵控定量液压马达系统以液压泵摆角为输入的调速控制回路的传递函数;针对传统PID调速系统在速度和精度方面的局限性,引入一种改进的长鼻浣熊优化算法(ICOA),该算法结合了反向学习差分进化和萤火虫扰动策略以提高系统性能。在CEC2022函数的性能测试中,相比长鼻浣熊优化算法等5种算法,ICOA算法表现优异,它在单峰、多峰、复合且多模态的函数上均表现出较好的收敛速度、寻优精度和鲁棒性。最后,通过仿真验证,ICOA算法在泵控液压马达PID调速性能优化方面具有更好的效果,能够更有效地使系统响应达到期望的状态。 展开更多
关键词 泵控液压马达 PID调速系统 改进浣熊优化算法 控制性能
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基于IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型的刀具磨损状态识别
4
作者 杨焕峥 崔业梅 +1 位作者 薛洪惠 徐玲 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期158-163,共6页
刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention... 刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention)以增强对关键信息的关注度;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA),用于优化模型多尺度卷积神经网络的参数。该算法结合自适应惯性权重因子、柯西变异和麻雀警戒机制策略,在CEC2005至CEC2022的众多函数性能测试中综合表现优于传统POA等5种算法;最后,在工业控制计算机(IPC)上运行了模型。结果表明,该模型在刀具磨损状态识别方面表现出较高的识别精度,可提高加工安全与生产效率。 展开更多
关键词 刀具磨损 状态监测 改进的鹈鹕优化算法 多尺度卷积神经网络 双向长短时记忆网络
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嵌入式人工智能与物联网图形化编程项目教学应用 被引量：12
5
作者 崔业梅 杨焕峥 徐玲 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第9期222-227,共6页
为缓解学生在学习嵌入式人工智能与物联网技术时缺乏教学项目、学习困难的问题,提出了“在线机器学习+图形模块编程”的教学理念。硬件方面采用ESP32开发板,结合一系列传感器模块和面包板,灵活搭建实验项目电路。软件方面采用Edge Impu... 为缓解学生在学习嵌入式人工智能与物联网技术时缺乏教学项目、学习困难的问题,提出了“在线机器学习+图形模块编程”的教学理念。硬件方面采用ESP32开发板,结合一系列传感器模块和面包板,灵活搭建实验项目电路。软件方面采用Edge Impulse在线机器学习网站、Arduino IDE软件、Mixly图形化编程软件、MixIO物联网云平台相结合的方式,具有使用简单、功能强大、兼容性、延续性和生态性好的特色。开发了人工智能颜色检测与识别、温度检测与预测、风机故障预测等图形化编程教学项目并用于实验教学,旨在培养符合人工智能训练师、人工智能工程技术人员等职业要求的专业人才。 展开更多
关键词 嵌入式人工智能 图形化编程 实验项目 ESP32开发板 物联网
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基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的机床刀具磨损预测模型
6
作者 崔业梅 杨焕峥 +1 位作者 薛洪惠 徐玲 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期72-78,共7页
为了提高机床刀具磨损预测的准确性,对优化算法进行改进,设计人工智能模型,并利用PHM2010刀具磨损数据集进行验证。构建一种基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的预测模型,采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习数据的空... 为了提高机床刀具磨损预测的准确性,对优化算法进行改进,设计人工智能模型,并利用PHM2010刀具磨损数据集进行验证。构建一种基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的预测模型,采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习数据的空间和时间特征,引入注意力机制(Attention)提高模型对关键信息的关注度。提出一种改进的白鲸优化算法(IBWO)优化模型参数和迭代次数,结合种群混沌映射初始化、准反向学习和萤火虫扰动策略,经CEC2005函数测试,该算法收敛速度和寻优精度明显优于传统BWO等对比算法。将该模型与CNN-BiLSTM-Attention模型、BWO-CNN-BiLSTM-Attention模型进行对比。结果表明:该模型在机床刀具磨损预测方面具有更高的准确性和可靠性。最后,在STM32H7单片机设备中部署了“剪枝”模型,并验证了“剪枝”模型在嵌入式设备中运行的可行性。 展开更多
关键词 机床刀具 磨损预测 改进的白鲸优化算法(IBWO) 双向长短时记忆网络(BiLSTM) 卷积神经网络(CNN)
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GM(1,1)灰色预测模型的改进与应用 被引量：63
7
作者 杨国华 颜艳 杨慧中 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期575-582,共8页
针对传统GM(1,1)模型预测精度低的问题,采用变权构造背景值,并将模拟拟合的残差构建多项式作为修正值引入模型中,建立改进的GM(1,1)模型。利用该模型对2个实例进行了模拟和预测。结果表明,针对非指数函数特征的数据序列,通过该文改进的G... 针对传统GM(1,1)模型预测精度低的问题,采用变权构造背景值,并将模拟拟合的残差构建多项式作为修正值引入模型中,建立改进的GM(1,1)模型。利用该模型对2个实例进行了模拟和预测。结果表明,针对非指数函数特征的数据序列,通过该文改进的GM(1,1)模型预测,在保持模型精度相对稳定的情况下,拟合平均相对误差、残差均方差和预测平均相对误差值都更小。 展开更多
关键词 灰色预测模型 残差 多项式 非指数函数特征 数据序列 平均相对误差 残差均方差 预测平均相对误差
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基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的太湖水体溶解氧浓度预测模型
8
作者 杨焕峥 崔业梅 +1 位作者 徐玲 薛洪惠 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期55-59,共5页
为了提高太湖水体中溶解氧浓度(DOC)参数的预测准确性,设计了一种基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的预测模型。首先,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)捕捉数据的时间序列趋势和季节性特征;其次,引入卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)... 为了提高太湖水体中溶解氧浓度(DOC)参数的预测准确性,设计了一种基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的预测模型。首先,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)捕捉数据的时间序列趋势和季节性特征;其次,引入卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)模型,分别从数据中学习空间和时间特征;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA)来优化模型参数,算法增加了Logistic混沌映射种群初始化、反向差分进化、萤火虫扰动的方法,CEC2005函数的测试结果显著优于传统鹈鹕优化算法;最后,将“剪枝”模型部署于STM32嵌入式设备。试验结果表明,在溶解氧浓度预测方面,该模型具有高的准确性和鲁棒性,为水环境保护提供了一种高效、可靠的解决方案。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均 鹈鹕优化算法 卷积神经网络 水体 溶解氧浓度
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