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一种多无人机辅助的LoRa网络节能数据采集方法
被引量：
3
1
作者
熊润群
张华俊
+3 位作者
梁川
陈慈媛
徐祝庆
王苏扬
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1970-1987,共18页
随着物联网的快速发展,低功耗广域网得到了广泛应用,其中LoRa是一个突出的代表.LoRa网络非常适用于地形不规则、蜂窝网络覆盖有限的复杂数据采集场景.然而,由于网络环境动态变化、通信需求多样化以及网关固定部署等因素,传统LoRa网络在...
随着物联网的快速发展,低功耗广域网得到了广泛应用,其中LoRa是一个突出的代表.LoRa网络非常适用于地形不规则、蜂窝网络覆盖有限的复杂数据采集场景.然而,由于网络环境动态变化、通信需求多样化以及网关固定部署等因素,传统LoRa网络在能效和生命周期方面面临挑战,导致终端设备之间能量消耗不均衡.为了解决这些问题,本文提出了一种基于多无人机辅助的大规模LoRa网络节能数据采集方法.通过利用搭载LoRa网关的无人机,实现了对终端设备的移动“空对地”数据采集.该问题被建模为一个混合整数非凸优化问题,考虑了无人机-LoRa通信参数和无人机机载能量约束之间的耦合.为了求解这一复杂问题,引入了一系列技术对原问题进行分解,将其转化为几个子问题.所提出的方法联合优化了终端设备的通信调度策略、无人机的三维飞行轨迹和传输参数.通过利用块坐标下降法、连续凸逼近和序列线性规划方法迭代求解这些子问题,获得了高质量的次优解.优化目标是在避免多无人机碰撞并满足无人机机载能量约束的同时,最小化LoRa终端设备的数据传输能耗.在三种不同规模的LoRa网络下进行了数值仿真,评估了所提方法的性能.结果表明,与现有的固定网关方案相比,所提出的多无人机辅助方法在不同网络规模下平均提高了26.65倍的整体终端能效.此外,与固定无人机飞行路径方案相比,所提方法平均提高了6.2倍的整体终端能效.本研究突出了利用无人机移动性和多网关部署来提高大规模LoRa网络能效和延长网络生命周期的优势.所提出的方法为复杂物联网场景下的节能数据采集提供了一种有前景的解决方案,与传统的固定网关和无人机辅助方法相比具有显著的改进.
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关键词
LoRa网络
数据采集
能耗优化
多无人机辅助
非凸优化
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职称材料
冶金机理与贝叶斯优化XGBoost融合的VD炉精炼终点钢液温度预测
被引量：
4
2
作者
徐吉
信自成
+3 位作者
兰模
林文辉
张波
刘青
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期63-72,共10页
在炼钢生产过程中,真空脱气精炼(VD)炉是生产高品质钢的重要设备之一,其精炼终点温度对钢液质量、生产效率和连铸顺行具有重要影响。为了实现对VD炉精炼终点钢液温度的精准控制,本文采用冶金机理和贝叶斯优化极端梯度提升(metallurgical...
在炼钢生产过程中,真空脱气精炼(VD)炉是生产高品质钢的重要设备之一,其精炼终点温度对钢液质量、生产效率和连铸顺行具有重要影响。为了实现对VD炉精炼终点钢液温度的精准控制,本文采用冶金机理和贝叶斯优化极端梯度提升(metallurgical mechanism–Bayesian optimization–extreme gradient boosting,MM–BO–XGBoost)相结合的方法建立钢液温度预测模型。首先,基于VD炉冶金机理解析,确定影响精炼终点钢液温度的主要因素;其次,使用3σ原则对实际生产数据进行预处理,剔除异常值,并采用皮尔逊相关性分析剔除对钢液温度影响较小的因素,从而确定模型的输入变量;再次,将冶金机理与XGBoost模型进行融合,对输入变量的初始特征重要性进行部分放大;最后,针对XGBoost模型的超参数寻优问题,采用贝叶斯优化(BO)对其进行超参数寻优,由此构建了MM–BO–XGBoost模型。在模型仿真过程中,对本文模型同时使用网格搜索和随机搜索进行超参数寻优,旨在对比和验证BO寻优的效果;此外,使用本文提供的数据对已有的冶金机理模型、多元线性回归模型和反向传播神经网络模型进行仿真,并与MM–BO–XGBoost模型进行性能对比。结果表明:本文提出的MM–BO–XGBoost模型的超参数优化效果最好;本文模型的预测VD炉终点钢液温度在±10℃和±15℃误差范围内的命中率分别为87.81%和96.42%,均高于其他对比模型,综合性能最优。本文构建的VD炉钢液精炼终点温度预测模型,对实现钢液温度精准控制、降低生产成本和提高VD炉精炼效率具有重要的现实意义。
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关键词
VD炉精炼
钢液温度预测
机理分析
MM–BO–XGBoost模型
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职称材料
软胶囊缺陷检测与丸形分级的最小二乘椭圆法
被引量：
2
3
作者
郝飞
孙莉莉
+2 位作者
王帆
宋佳潼
朱超涵
《机床与液压》
北大核心
2021年第23期87-91,共5页
针对软胶囊实时缺陷检测与丸形分级问题,提出一种基于远心视觉的椭圆度测量方法及其系统。以最小二乘椭圆作为评定基准,用被测轮廓的最小外接椭圆和最大内接椭圆的通径定义椭圆度误差,建立了椭圆度评定的最小二乘数学模型;建立胶囊缺陷...
针对软胶囊实时缺陷检测与丸形分级问题,提出一种基于远心视觉的椭圆度测量方法及其系统。以最小二乘椭圆作为评定基准,用被测轮廓的最小外接椭圆和最大内接椭圆的通径定义椭圆度误差,建立了椭圆度评定的最小二乘数学模型;建立胶囊缺陷与丸形分级的远心视觉检测系统,给出胶囊缺陷与丸形分级的检测流程;以某药企的保健药丸为对象,开展胶囊缺陷与丸形分级的视觉检测实验。结果表明:合理设定阈值,丸形分级检测的准确率可达100%;单颗胶囊的检测用时0.712 s。通过开发并行处理算法,缩短耗时、提高效率,该椭圆度误差评定方法及远心视觉系统可用于胶囊缺陷与丸形分级的实时检测。
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关键词
软胶囊
缺陷检测
丸型分级
椭圆度
最小二乘
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职称材料
题名
一种多无人机辅助的LoRa网络节能数据采集方法
被引量：
3
1
作者
熊润群
张华俊
梁川
陈慈媛
徐祝庆
王苏扬
机构
东南大学计算机科学与工程学院
江苏金恒信息科技股份有限公司
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1970-1987,共18页
基金
国家重点研发计划项目(No.2021YFB2900100)
国家自然科学基金面上项目(No.62172091,62232004)资助
the Jiangsu Provincial Key Laboratory of Network and Information Security under grant BM2003201。
文摘
随着物联网的快速发展,低功耗广域网得到了广泛应用,其中LoRa是一个突出的代表.LoRa网络非常适用于地形不规则、蜂窝网络覆盖有限的复杂数据采集场景.然而,由于网络环境动态变化、通信需求多样化以及网关固定部署等因素,传统LoRa网络在能效和生命周期方面面临挑战,导致终端设备之间能量消耗不均衡.为了解决这些问题,本文提出了一种基于多无人机辅助的大规模LoRa网络节能数据采集方法.通过利用搭载LoRa网关的无人机,实现了对终端设备的移动“空对地”数据采集.该问题被建模为一个混合整数非凸优化问题,考虑了无人机-LoRa通信参数和无人机机载能量约束之间的耦合.为了求解这一复杂问题,引入了一系列技术对原问题进行分解,将其转化为几个子问题.所提出的方法联合优化了终端设备的通信调度策略、无人机的三维飞行轨迹和传输参数.通过利用块坐标下降法、连续凸逼近和序列线性规划方法迭代求解这些子问题,获得了高质量的次优解.优化目标是在避免多无人机碰撞并满足无人机机载能量约束的同时,最小化LoRa终端设备的数据传输能耗.在三种不同规模的LoRa网络下进行了数值仿真,评估了所提方法的性能.结果表明,与现有的固定网关方案相比,所提出的多无人机辅助方法在不同网络规模下平均提高了26.65倍的整体终端能效.此外,与固定无人机飞行路径方案相比,所提方法平均提高了6.2倍的整体终端能效.本研究突出了利用无人机移动性和多网关部署来提高大规模LoRa网络能效和延长网络生命周期的优势.所提出的方法为复杂物联网场景下的节能数据采集提供了一种有前景的解决方案,与传统的固定网关和无人机辅助方法相比具有显著的改进.
关键词
LoRa网络
数据采集
能耗优化
多无人机辅助
非凸优化
Keywords
LoRa networks
data collection
energy saving
multi-UAV-assisted
non-convex optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
冶金机理与贝叶斯优化XGBoost融合的VD炉精炼终点钢液温度预测
被引量：
4
2
作者
徐吉
信自成
兰模
林文辉
张波
刘青
机构
北京
科技
大学绿色低碳钢铁冶金全国重点实验室
江苏金恒信息科技股份有限公司
吕梁建龙实业
有限公司
出处
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期63-72,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52374321,51974023)
建龙–北科大青年科技创新基金项目(20231235)
厂协项目(20230922)。
文摘
在炼钢生产过程中,真空脱气精炼(VD)炉是生产高品质钢的重要设备之一,其精炼终点温度对钢液质量、生产效率和连铸顺行具有重要影响。为了实现对VD炉精炼终点钢液温度的精准控制,本文采用冶金机理和贝叶斯优化极端梯度提升(metallurgical mechanism–Bayesian optimization–extreme gradient boosting,MM–BO–XGBoost)相结合的方法建立钢液温度预测模型。首先,基于VD炉冶金机理解析,确定影响精炼终点钢液温度的主要因素;其次,使用3σ原则对实际生产数据进行预处理,剔除异常值,并采用皮尔逊相关性分析剔除对钢液温度影响较小的因素,从而确定模型的输入变量;再次,将冶金机理与XGBoost模型进行融合,对输入变量的初始特征重要性进行部分放大;最后,针对XGBoost模型的超参数寻优问题,采用贝叶斯优化(BO)对其进行超参数寻优,由此构建了MM–BO–XGBoost模型。在模型仿真过程中,对本文模型同时使用网格搜索和随机搜索进行超参数寻优,旨在对比和验证BO寻优的效果;此外,使用本文提供的数据对已有的冶金机理模型、多元线性回归模型和反向传播神经网络模型进行仿真,并与MM–BO–XGBoost模型进行性能对比。结果表明:本文提出的MM–BO–XGBoost模型的超参数优化效果最好;本文模型的预测VD炉终点钢液温度在±10℃和±15℃误差范围内的命中率分别为87.81%和96.42%,均高于其他对比模型,综合性能最优。本文构建的VD炉钢液精炼终点温度预测模型,对实现钢液温度精准控制、降低生产成本和提高VD炉精炼效率具有重要的现实意义。
关键词
VD炉精炼
钢液温度预测
机理分析
MM–BO–XGBoost模型
Keywords
VD furnace refining
steel temperature prediction
mechanism analysis
MM-BO-XGBoost model
分类号
TF769 [冶金工程—钢铁冶金]
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职称材料
题名
软胶囊缺陷检测与丸形分级的最小二乘椭圆法
被引量：
2
3
作者
郝飞
孙莉莉
王帆
宋佳潼
朱超涵
机构
南京工程学院机械工程学院
江苏金恒信息科技股份有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2021年第23期87-91,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51705238)
江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX20_0703)。
文摘
针对软胶囊实时缺陷检测与丸形分级问题,提出一种基于远心视觉的椭圆度测量方法及其系统。以最小二乘椭圆作为评定基准,用被测轮廓的最小外接椭圆和最大内接椭圆的通径定义椭圆度误差,建立了椭圆度评定的最小二乘数学模型;建立胶囊缺陷与丸形分级的远心视觉检测系统,给出胶囊缺陷与丸形分级的检测流程;以某药企的保健药丸为对象,开展胶囊缺陷与丸形分级的视觉检测实验。结果表明:合理设定阈值,丸形分级检测的准确率可达100%;单颗胶囊的检测用时0.712 s。通过开发并行处理算法,缩短耗时、提高效率,该椭圆度误差评定方法及远心视觉系统可用于胶囊缺陷与丸形分级的实时检测。
关键词
软胶囊
缺陷检测
丸型分级
椭圆度
最小二乘
Keywords
Soft capsule
Defect detection
Capsule shape grading
Ellipticity
Least square
分类号
TP302.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种多无人机辅助的LoRa网络节能数据采集方法
熊润群
张华俊
梁川
陈慈媛
徐祝庆
王苏扬
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
冶金机理与贝叶斯优化XGBoost融合的VD炉精炼终点钢液温度预测
徐吉
信自成
兰模
林文辉
张波
刘青
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
软胶囊缺陷检测与丸形分级的最小二乘椭圆法
郝飞
孙莉莉
王帆
宋佳潼
朱超涵
《机床与液压》
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
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