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基于改进的分数阶超临界机组水煤比控制方法仿真
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作者 李士哲 杜毅恒 刘帅 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期289-298,共10页
针对超临界机组给煤量与给水流量响应速度不匹配以及工况变动引发的参数摄动问题,提出将燃料-中间点温度控制系统简化为具有参数不确定性的单输入单输出形式,以便确定参数变动范围.设计了一种针对该参数不确定性系统的分数阶定量反馈控... 针对超临界机组给煤量与给水流量响应速度不匹配以及工况变动引发的参数摄动问题,提出将燃料-中间点温度控制系统简化为具有参数不确定性的单输入单输出形式,以便确定参数变动范围.设计了一种针对该参数不确定性系统的分数阶定量反馈控制方案,并引入多重性能指标以优化控制效果.采用改进的多目标粒子群算法来解决控制系统性能优化与迭代效率之间的平衡并提升参数寻优的准确性.仿真结果表明,所提出的分数阶定量反馈控制系统能够显著提升超临界机组水煤比系统的控制性能,保障机组安全稳定运行. 展开更多
关键词 超临界机组 水煤比控制系统 分数阶控制 定量反馈理论 多目标粒子群算法
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永磁同步风力发电系统的最大功率跟踪模糊分数阶控制 被引量:2
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作者 姜礼洁 王晓燕 +1 位作者 苏杰 张镇韬 《现代电力》 北大核心 2024年第2期230-239,共10页
在“双碳”背景下,风电作为零碳电力和新能源发电的主力军,在助力社会全面绿色低碳转型方面发挥了关键性作用。在保证发电稳定的前提下实现风能的最大化利用,提升风力发电系统发电量至为重要。文中针对永磁同一步风力发电系统的最大功... 在“双碳”背景下,风电作为零碳电力和新能源发电的主力军,在助力社会全面绿色低碳转型方面发挥了关键性作用。在保证发电稳定的前提下实现风能的最大化利用,提升风力发电系统发电量至为重要。文中针对永磁同一步风力发电系统的最大功率跟踪(maximum power point tracking, MPPT)问题进行研究。首先建立了永磁同步风力发电系统的机理仿真模型,用两电平双PWM全功率换流器连接风力发电机与电网。然后基于以上模型,分别设计了整数阶PI控制器、分数阶PI"控制器、模糊分数阶PP控制器以实现MPPT控制。最后对以上控制策略进行了仿真研究。结果表明,无论在阶跃风速还是随机风速下,模糊分数阶PU控制器相较于其他两种均具有更出色的MPPT性能与更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步风力发电系统 两电平双PWM全功率换流器 模糊分数阶控制器 最大功率跟踪 发电稳定
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基于局部模型网络的主汽温阶梯式动态矩阵控制
3
作者 石轲 董泽 孙明 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1812-1822,共11页
火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了... 火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了原始动态矩阵控制算法固有的矩阵求逆问题;其次,通过引入扰动前馈补偿,提高了主汽温系统的抗扰动能力;最后,针对不同工况下动态特性大幅度变化的主汽温对象,设计了基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制器。仿真结果表明,相比于传统控制算法,所提算法明显提升了主汽温系统的全局设定值跟踪性能、抗扰动性能和鲁棒性能,可以满足火电机组主汽温的控制要求。 展开更多
关键词 动态矩阵控制 阶梯式策略 多模型预测控制 局部模型网络 主汽温控制
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PEMFC热管理系统的改进偏差型自抗扰控制 被引量:1
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作者 孙明 邹浓茂 +1 位作者 白阳振 徐文鑫 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期68-76,共9页
该文建立带有循环水泵和散热器的电堆热管理系统动态数学模型,采用冷却水流量跟随电流、风扇控制电堆温度的前馈-反馈复合控制策略。通过提取部分确定性模型信息对一阶偏差型自抗扰控制算法进行改进,以提高热管理系统的温度控制品质。... 该文建立带有循环水泵和散热器的电堆热管理系统动态数学模型,采用冷却水流量跟随电流、风扇控制电堆温度的前馈-反馈复合控制策略。通过提取部分确定性模型信息对一阶偏差型自抗扰控制算法进行改进,以提高热管理系统的温度控制品质。仿真实验结果表明:所提出的改进ADRC控制算法可有效解决PEMFC热管理系统中存在的强耦合、多扰动的控制难题,相较于传统的PI控制算法,闭环控制系统的主要单项性能指标,即超调量下降了43.7%,调节时间缩短了20.2%,总体体现了系统良好的抗干扰性能和鲁棒性能,能达到预期控制效果。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 热管理 模型 自抗扰控制 温度控制
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融合持续同调-CNN的灰度化光伏红外图像的识别和分类 被引量:2
5
作者 孙海蓉 唐振超 +1 位作者 张洪玮 周黎辉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期321-328,共8页
针对卷积神经网络对光伏红外热斑图像进行识别和分类准确率低、计算量大、光伏红外图像上热斑特征难以识别的问题,提出一种基于持续同调的对灰度化光伏热斑图像提取拓扑特征的算法。首先,将光伏红外热斑图像灰度化;然后将灰度化之后的... 针对卷积神经网络对光伏红外热斑图像进行识别和分类准确率低、计算量大、光伏红外图像上热斑特征难以识别的问题,提出一种基于持续同调的对灰度化光伏热斑图像提取拓扑特征的算法。首先,将光伏红外热斑图像灰度化;然后将灰度化之后的图像进行持续同调计算,得到条形码,从条形码中提取其拓扑特征组成新的图像;最后,用卷积神经网络对新的图像进行识别和分类。实验结果表明,灰度化后的光伏红外图像是一个单通道图像,计算量更小;提取的光伏红外热斑图像拓扑特征更易识别和分类,准确率更高。 展开更多
关键词 特征提取 卷积神经网络 持续同调 拓扑数据分析 拓扑特征 识别和分类
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基于改进Swin Transformer的人脸活体检测 被引量:2
6
作者 王旭光 卜辰宇 时泽宇 《中国测试》 北大核心 2025年第6期31-39,共9页
随着人脸识别技术的发展,人脸活体检测作为人脸识别系统的安全保障变得更加重要。但当前主流的人脸活体检测模型仅针对特定的检测场景及欺诈攻击方式,面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力较差。为此,该文提出一种改进的Swin Transformer模型... 随着人脸识别技术的发展,人脸活体检测作为人脸识别系统的安全保障变得更加重要。但当前主流的人脸活体检测模型仅针对特定的检测场景及欺诈攻击方式,面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力较差。为此,该文提出一种改进的Swin Transformer模型,即CDCSwin-T(central difference convolution Swin Transformer)模型。该模型以Swin Transformer为主干,利用其滑动窗口注意力机制提取人脸全局信息,同时引入中心差分卷积(central difference convolution,CDC)模块提取人脸局部信息,加强主干模型捕获真假人脸差异的能力,从而增强其面对未知攻击的鲁棒性;另外在主干模型中引入瓶颈注意力模块,引导模型关注人脸关键信息,加速模型训练;最终将主干模型不同阶段的多尺度信息进行自适应融合,进一步提升该文模型的泛化能力。CDCSwin-T模型在OULU-NPU数据集4个协议上的平均分类错误率(ACER)分别为0.2%,1.1%,(1.1±0.6)%,(2.8±1.4)%,在CASIA-MFSD和REPLAYATTACK数据集跨库测试上的半错误率(HTER)分别为14.1%,22.9%,均优于当前的主流模型,表明其面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力均有所提升。 展开更多
关键词 人脸活体检测 Swin Transformer 瓶颈注意力模块 特征融合
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基于持续同调算法的光伏热斑识别与分类方法 被引量:1
7
作者 孙海蓉 张洪玮 +1 位作者 唐振超 周黎辉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期285-292,共8页
针对光伏组件中红外热斑的识别及分类需训练样本数量较大以及准确率还有待提高的问题,提出一种基于持续同调算法与卷积神经网络相结合的热斑识别方法。首先使用拓扑数据分析中的持续同调算法,将红外热图像中RGB三通道上的数值映射到三... 针对光伏组件中红外热斑的识别及分类需训练样本数量较大以及准确率还有待提高的问题,提出一种基于持续同调算法与卷积神经网络相结合的热斑识别方法。首先使用拓扑数据分析中的持续同调算法,将红外热图像中RGB三通道上的数值映射到三维坐标系形成三维点云,然后进行持续同调计算,预先提取出图片内部所包含的拓扑特征,再将提取出的特征向量化处理后以固定的顺序排列,映射到图像的像素中去,并与图片的亮度及对比度特征相结合,最后将处理后的图像数据输入到调整后的LeNet-5卷积神经网络模型中,实现对光伏红外热斑的分类识别,并通过混淆矩阵计算各项性能指标,以评估模型的性能。实验结果表明,该模型有效地提取出隐藏在图像内部的高维拓扑特征,并与其他特征进行有利地互补结合,解决图像数据无法直接输入到持续同调算法中以及高维度拓扑特征无法直接作为深度学习模型输入的问题,同时提高了光伏红外热斑的分类识别准确率,且显著减少了所需的计算资源。 展开更多
关键词 光伏组件 特征提取 卷积神经网络 拓扑数据分析 持续同调 光伏热斑
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基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测
8
作者 张妍 赵春泓 +1 位作者 李冰 刘溢槟 《红外技术》 北大核心 2025年第8期1018-1026,共9页
针对无人机航拍光伏组件红外图像的背景复杂、热斑缺陷的形状大小各异、反光干扰导致目标特征显著度较低等问题,提出了基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测模型RT-DETRSRC。首先,以RT-DETR为基础模型,利用细粒化卷积SPD-Conv改... 针对无人机航拍光伏组件红外图像的背景复杂、热斑缺陷的形状大小各异、反光干扰导致目标特征显著度较低等问题,提出了基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测模型RT-DETRSRC。首先,以RT-DETR为基础模型,利用细粒化卷积SPD-Conv改进主干网络中的深度可分离卷积模块,精细化地提取缺陷的特征,提高模型的特征提取能力。在颈部网络中,提出RepBi-PANCARAFE结构来提升模型的检测精度。采用双向级联特征融合结构RepBi-PAN,增强深层特征和浅层特征之间的信息交互和特征融合;引入特征上采样算子CARAFE,在更大的感受野范围内捕获和整合上下文语义信息。实验结果表明,RT-DETR-SRC模型的mAP50和mAP50:95相较于基线模型分别提升了4.5%和4.1%,能够有效地识别红外图像中的热斑缺陷。 展开更多
关键词 光伏组件 红外图像 目标检测 热斑检测 RT-DETR
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基于音频信号的气固两相流检测方法研究
9
作者 仝卫国 门国悦 +1 位作者 蔡天娇 崔建昕 《计量学报》 北大核心 2025年第3期383-390,共8页
利用气固两相流在管道流动中产生的音频信号包含大量流体信息的特点,将音频信号引入气固两相流检测。提出一种基于音频信号的气固两相流分类的检测方法:对音频信号利用小波包分析进行多尺度分析,其去噪效果优于集合经验模态分解重构方... 利用气固两相流在管道流动中产生的音频信号包含大量流体信息的特点,将音频信号引入气固两相流检测。提出一种基于音频信号的气固两相流分类的检测方法:对音频信号利用小波包分析进行多尺度分析,其去噪效果优于集合经验模态分解重构方法。在重构后的音频信号中选取梅尔频率倒谱系数(MFCCs)作为特征,输入到长短期记忆(LSTM)递归神经网络中。实验结果表明,在气固两相流的弯管处上升段所收集到的音频信号的幅值更大,适合安装采样设备。检测方法对实验中6种流动状态的气固两相流分类效果好,准确率为96.11%,证明了音频信号在气固两相流检测中的可行性。 展开更多
关键词 流量计量 气固两相流 小波包分解 音频信号 梅尔倒谱系数 长短期记忆递归神经网络
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基于统计域指数的压力类传感器故障检测方法
10
作者 王印松 邵敬雅 《中国测试》 北大核心 2025年第5期110-116,共7页
针对工业过程中因老化及环境干扰出现的压力类传感器故障问题,提出一种基于统计域指数的传感器故障检测方法。首先,该方法采用长短期记忆(LSTM)神经网络构建预测传感器正常状态下输出的时序模型,由此生成模型预测值和实际测量值的残差信... 针对工业过程中因老化及环境干扰出现的压力类传感器故障问题,提出一种基于统计域指数的传感器故障检测方法。首先,该方法采用长短期记忆(LSTM)神经网络构建预测传感器正常状态下输出的时序模型,由此生成模型预测值和实际测量值的残差信号;然后,通过计算残差信号的移动平均指数(MAI)、移动均方根指数(MRI)、移动方差指数(MVI)和移动能量指数(MEI),并结合四分位距(IQR)方法设计阈值,进行传感器故障检测;最后,利用某320 MW燃煤机组引风机出口烟气压力传感器的历史运行数据进行实验验证,并与传统的残差分析法进行对比。结果表明,该方法在准确率、精确率、召回率和F值方面分别提升11.88%、3.16%、22.15%和14.06%,在压力传感器故障检测方面具备显著优势。 展开更多
关键词 故障检测 统计域指数 压力传感器 残差分析 神经网络
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基于IGRA和CNN-LSTM的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测
11
作者 王印松 张炬 《动力工程学报》 北大核心 2025年第8期1308-1318,1344,共12页
为了解决传统建模方法在建立焚烧炉主蒸汽温度预测模型时预测精度不高的问题,提出了一种基于改进的灰色关联分析(IGRA)和卷积-长短期记忆(CNN-LSTM)神经网络的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测方法。首先,使用IGRA筛选出与主蒸汽温度关联程度... 为了解决传统建模方法在建立焚烧炉主蒸汽温度预测模型时预测精度不高的问题,提出了一种基于改进的灰色关联分析(IGRA)和卷积-长短期记忆(CNN-LSTM)神经网络的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测方法。首先,使用IGRA筛选出与主蒸汽温度关联程度高的分布式控制系统(DCS)变量作为输入;其次,采用主成分分析(PCA)方法提取包含焚烧炉燃烧图像绝大部分信息的主成分特征并将其作为输入;然后,基于IGRA和粒子群优化(PSO)算法,估计出输入变量与主蒸汽温度之间的迟延向量并进行了时延补偿;最后,构建了由DCS变量和图像特征组成的时序矩阵作为输入变量的CNN-LSTM模型,实现了对主蒸汽温度未来6 min内变化趋势的预测。结果表明:相较于已有的主蒸汽温度预测模型,本文所提出模型的平均绝对误差M AE降低了13.07%,均方根误差R MSE降低了13.89%,决定系数R^(2)提升了13.08%。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 主蒸汽温度预测 迟延估计 神经网络 图像特征
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绿电交易场景下计及温控负荷的高铁站两阶段调度策略 被引量:1
12
作者 陈文颖 刘洋 +3 位作者 刘卫亮 张晓雷 王昕 康佳垚 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期547-556,共10页
考虑绿电交易场景下清洁能源出力的不确定性和负载的波动性,基于随机模型预测控制提出一种计及温控负荷的高铁站两阶段能量优化调度策略。首先,根据热功率平衡原理,建立符合高铁站特性的温控负荷模型,并引入此温控系统参与高铁站两阶段... 考虑绿电交易场景下清洁能源出力的不确定性和负载的波动性,基于随机模型预测控制提出一种计及温控负荷的高铁站两阶段能量优化调度策略。首先,根据热功率平衡原理,建立符合高铁站特性的温控负荷模型,并引入此温控系统参与高铁站两阶段调度;其次,应用多元正态分布描述随机变量误差间的概率相关性,采用蒙特卡洛抽样和基于概率距离的场景快速削减方法生成高铁站日内绿电、光伏和负荷的典型场景,基于模型预测控制应用典型场景对日内高铁站用电系统进行滚动优化调度;最后以某高铁站为算例,分析典型季节下引入此温控模型的调度结果,验证所提模型在改善高铁站经济运行、新能源消纳等方面的优势及所提两阶段调度策略的鲁棒性。 展开更多
关键词 清洁能源 需求响应 蒙特卡洛抽样 绿电交易 温控负荷 随机模型预测控制
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考虑输入变量时延-特征提取的燃煤电站NO_(x)排放动态建模
13
作者 马宁 刘磊 +2 位作者 杨振勇 康静秋 董泽 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期110-117,共8页
针对电站负荷变动工况下锅炉氮氧化物排放浓度难以有效预测的问题,提出了一种考虑输入变量时延-特征提取的电站锅炉氮氧化合物(NO_(x))排放动态建模方法,该方法将主元分析和高斯回归建模相结合,利用主元分析提取输入变量数据特征信息,... 针对电站负荷变动工况下锅炉氮氧化物排放浓度难以有效预测的问题,提出了一种考虑输入变量时延-特征提取的电站锅炉氮氧化合物(NO_(x))排放动态建模方法,该方法将主元分析和高斯回归建模相结合,利用主元分析提取输入变量数据特征信息,将提取信息的当前值和历史序列值作为高斯回归模型的输入;此外,锅炉NO_(x)浓度的历史时间序列值作为反馈数据添加到模型的输入中。以某1000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为对象,结合现场实际运行数据建立锅炉NO_(x)排放动态模型。实验结果表明:所建锅炉NO_(x)排放动态模型具有较高的预测精度和较强的泛化性能,对锅炉NO_(x)排放建模及智能控制研究有一定参考价值。 展开更多
关键词 氮氧化物 特征提取 高斯回归 动态建模
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基于EWT-LOF的热工过程数据异常值检测方法 被引量:30
14
作者 董泽 贾昊 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期126-134,共9页
异常数据检测是热工过程数据处理的重要组成部分,也是进行系统建模、优化、控制的基础。针对热工过程频繁变工况导致异常数据检测困难的情况,提出一种将信号分解方法与基于密度的检测方法相结合的热工过程异常值检测方法。首先利用经验... 异常数据检测是热工过程数据处理的重要组成部分,也是进行系统建模、优化、控制的基础。针对热工过程频繁变工况导致异常数据检测困难的情况,提出一种将信号分解方法与基于密度的检测方法相结合的热工过程异常值检测方法。首先利用经验小波变换方法提取热工过程时间序列的运行趋势,去除序列运行趋势后采用局部离群因子方法对各数据点求取其局部异常值,最后使用箱型图的方法确定序列异常点。通过使用某电厂1 000 MW机组的负荷数据作为实验数据,分别设置0.5%、1%、2%、5%、10%5种误差验证方法的有效性。实验结果表明,所提异常检测方法除对动态过程和稳态过程均具有适用性外,在以上5种误差条件下均取得了较高的检测准确率。 展开更多
关键词 异常数据检测 经验小波变换 局部离群因子 数据预处理 热工过程
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SCR脱硝系统NO_x排放浓度建模与仿真 被引量:8
15
作者 董泽 闫来清 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期172-181,共10页
由于选择性催化还原(Selective catalytic reduction, SCR)脱硝系统在工况变化时具有非线性、大滞后和强干扰性的特点,提出基于互信息(Mutualinformation,MI)和核隐变量正交投影(Kernel-based Orthogonal Projections to Latent Structu... 由于选择性催化还原(Selective catalytic reduction, SCR)脱硝系统在工况变化时具有非线性、大滞后和强干扰性的特点,提出基于互信息(Mutualinformation,MI)和核隐变量正交投影(Kernel-based Orthogonal Projections to Latent Structures, KOPLS)对NOx排放浓度建立模型。利用互信息估计输入变量时延,并实现样本相空间重构;利用KOPLS建模。对标准数据集仿真,KOPLS具有较强的泛化、非线性逼近和抗噪能力。现场数据分析,MI-KOPLS与KOPLS相比,在训练和测试时RMSE减小17%和22%,使预测更精确;MI-KOPLS与其它算法相比,测试时RMSE和MAPE达到最小值3.1886mg/m^3和13.5917%,说明预测值最接近真实值,验证了其有效性。 展开更多
关键词 选择性催化还原 NOx排放浓度 互信息 核隐变量正交投影 建模
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基于改进高斯混合模型的热工过程异常值检测 被引量:10
16
作者 吴铮 张悦 董泽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1020-1033,共14页
热工过程异常数据检测是进行系统建模、控制、优化的基础,也是数据处理的重要组成部分。提出一种基于改进高斯混合模型的无监督热工过程异常值检测算法,利用每一维高斯分量捕获一类特定工况数据集群,通过添加惩罚约束因子修正传统模型... 热工过程异常数据检测是进行系统建模、控制、优化的基础,也是数据处理的重要组成部分。提出一种基于改进高斯混合模型的无监督热工过程异常值检测算法,利用每一维高斯分量捕获一类特定工况数据集群,通过添加惩罚约束因子修正传统模型的后验概率密度,对误检、漏检项加以惩罚,并根据与集群的相关性差异实现异常数据的识别。仿真实验结果表明,模型在多种误差条件下均可准确定位异常数据位置,具有很强的泛化性能,同时相较于传统高斯混合模型,误检、漏检点的检测效果总体提升了37.8%和15%,反映出模型改进的有效性。 展开更多
关键词 异常值检测 高斯混合模型 惩罚约束 热工过程 无监督
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基于扩张状态观测器的过热汽温系统建模与参数智能辨识 被引量:3
17
作者 孙明 王胤开 +2 位作者 白阳振 范延增 董泽 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期8957-8967,I0022,共12页
可再生能源的高渗透率给电网供需匹配带来严峻挑战的同时,燃煤机组需要承担着大量的调峰调频任务,这对过热汽温系统的安全稳定运行造成了一定威胁,因此有必要建立面向热工控制的汽温数学模型。考虑到迟延型扩张状态观测器(time-delayed ... 可再生能源的高渗透率给电网供需匹配带来严峻挑战的同时,燃煤机组需要承担着大量的调峰调频任务,这对过热汽温系统的安全稳定运行造成了一定威胁,因此有必要建立面向热工控制的汽温数学模型。考虑到迟延型扩张状态观测器(time-delayed extended state observer,TD-ESO)的总扰动信号中含有大量模型信息,提出一种基于ESO补偿模型的参数智能优化和信息提取方法,即以总扰动中未知信息量最小为目标,采用改进沙丘猫算法对模型参数优化并提取总扰动中已知模型信息补偿至ESO的输入端。在仿真算例方面,线性和非线性系统的测试结果表明,所提辨识方法对有无输入迟延的两种系统均有良好的适用性和较高的精度;在实际应用方面,基于超超临界二次再热机组的过热汽温系统数据进行模型辨识与验证,同样表明该建模方法是合理、准确的。因此,该文所建立的模型能够为汽温系统的控制策略设计和性能优化等方面提供有价值的参考。 展开更多
关键词 迟延型扩张状态观测器 数据驱动模型辨识 沙丘猫群优化算法 过热汽温系统
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基于改进DenseNet的电阻层析成像图像重建算法 被引量:2
18
作者 仝卫国 崔建昕 +1 位作者 门国悦 蔡天娇 《现代电子技术》 北大核心 2024年第21期34-39,共6页
针对电阻层析成像(ERT)的逆问题存在严重的病态性、非线性和欠定性,导致经典算法的重建图像通常精度偏低的问题,提出一种基于改进DenseNet网络优化的电阻层析成像重建算法。首先,采用Landweber算法迭代值作为图像重建初始解;其次,构建... 针对电阻层析成像(ERT)的逆问题存在严重的病态性、非线性和欠定性,导致经典算法的重建图像通常精度偏低的问题,提出一种基于改进DenseNet网络优化的电阻层析成像重建算法。首先,采用Landweber算法迭代值作为图像重建初始解;其次,构建了融合CBAM注意力机制的多尺度卷积模块以获取不同尺度特征,从而加强对关键特征的提取;使用DenseNet作为图像重建的主干网络,引入Swish作为网络的激活函数并融合dropout算法提高网络的泛化能力;最后,使用余弦退火算法优化学习率,避免模型训练陷入局部最优。此外,对改进DenseNet网络进行了抗噪性实验和静态实验。实验结果表明,采用改进算法进行ERT图像重建,相对误差和相关系数均得到提升。该算法不仅具有较高的重建精度和良好的可视化效果,还表现出对抗噪声干扰的特性。 展开更多
关键词 电阻层析成像 DenseNet CBAM 图像重建 多尺度卷积 余弦退火
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基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法 被引量:1
19
作者 孙海蓉 刘永朋 周黎辉 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期282-288,共7页
针对目前目标检测技术在检测光伏热斑效应时模型检测速度低、计算复杂、模型结构复杂等问题,提出基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法。首先,以YOLOv5s为基础模型,引入轻量网络ShuffleNetV2改进YOLOv5s的主干网络,利用其分组卷积... 针对目前目标检测技术在检测光伏热斑效应时模型检测速度低、计算复杂、模型结构复杂等问题,提出基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法。首先,以YOLOv5s为基础模型,引入轻量网络ShuffleNetV2改进YOLOv5s的主干网络,利用其分组卷积和通道混洗的设计思想,减少模型参数和计算量,同时保持较高的准确率。其次,引入轻量级卷积GSConv优化YOLOv5s的Neck部分,利用其深度可分离卷积结合标准卷积的形式,降低计算复杂度,优化整体模型。最后利用数据集进行验证。结果表明,轻量化后的模型在保证较高精度的前提下,能够提高检测速度、减少参数量和计算量。 展开更多
关键词 光伏组件 特征提取 红外热图像 图像识别 热斑检测 YOLOv5
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一种基于航拍红外图像的光伏热斑故障分类检测方法
20
作者 张妍 裴兴豪 +1 位作者 李冰 张雄 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期353-359,共7页
针对航拍光伏红外图像热斑检测方法中小目标特征易丢失问题,提出一种光伏热斑故障分类检测方法。首先将多头自注意力机制结合CSPNet结构进行改进,提出CSPMAT网络,再将其引入New CSP-Darknet网络,构建CSPMAT-Darknet模型,实现了光伏组件... 针对航拍光伏红外图像热斑检测方法中小目标特征易丢失问题,提出一种光伏热斑故障分类检测方法。首先将多头自注意力机制结合CSPNet结构进行改进,提出CSPMAT网络,再将其引入New CSP-Darknet网络,构建CSPMAT-Darknet模型,实现了光伏组件热斑定位及分类。实验结果表明:该模型在小目标检测任务中的性能显著提升,且在目标尺寸差异较大的故障分类检测任务中,均值平均精度达到82.92%,提高了13.97个百分点,具有良好的检测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 红外热图像 图像识别 特征提取 CSPNet 多头自注意力机制 分类检测
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