模型参考自适应-Smith预估控制在发酵温度控制中的应用研究 被引量：5

1

作者 周颖 宋丹丹 +1 位作者 聂盼盼 郝红敏 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期5-10,共6页

针对存在严重积分纯滞后的生物发酵系统,利用Smith预估器对纯时间延迟具有补偿作用的原理,在对Smith预估器进行改进的基础上,建立了模型参考自适应串级Smith预估器温度控制模型,推导了自适应Smith预估器调节律和设计算法.仿真结果表明,... 针对存在严重积分纯滞后的生物发酵系统,利用Smith预估器对纯时间延迟具有补偿作用的原理,在对Smith预估器进行改进的基础上,建立了模型参考自适应串级Smith预估器温度控制模型,推导了自适应Smith预估器调节律和设计算法.仿真结果表明,改进Smith预估控制不但降低了纯时间延迟特性对控制性能产生的不利影响,也提高了系统的鲁棒性.模型参考自适应串级Smith预估控制,通过模型输出与被控对象的输出之差来在线调整控制器参数,加快了响应速度,降低了超调,使被控对象更能够适应对象特性或扰动变化多变的特点. 展开更多

关键词 模型参考自适应控制 改进Smith 大滞后系统 温度控制 仿真

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TRUM相移PWM信号控制器的研究与设计 被引量：2

2

作者 董砚 李国庆 +1 位作者 荆锴 石乐乐 《河北工业大学学报》 CAS 2015年第6期7-11,共5页

针对行波型旋转超声波电机(TRUM)设计了一种用于两相H桥驱动电路的相移PWM信号控制器.控制器以CPLD和HIP4081A为核心,通过逻辑运算,辅以信号、电平处理电路,获得频率、相位可控的PWM信号,分别在硬件电路和软件设计算法中做了相应的改进... 针对行波型旋转超声波电机(TRUM)设计了一种用于两相H桥驱动电路的相移PWM信号控制器.控制器以CPLD和HIP4081A为核心,通过逻辑运算,辅以信号、电平处理电路,获得频率、相位可控的PWM信号,分别在硬件电路和软件设计算法中做了相应的改进,提高了软件资源利用率,实现了TRUM两相H桥驱动电路的控制.并从驱动电压能量利用率的角度,分析了PWM信号相位差与输出电压的关系,为控制器参数设置提供了理论依据.最后,通过实验验证了所设计控制器控制下的H桥驱动电路输出电压的性能,输出电压能满足电机的驱动要求. 展开更多

关键词 TRUM H桥驱动电路 HIP4081A PWM信号控制 CPLD

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自适应模糊内模控制在发酵系统中的应用研究

3

作者 周颖 聂盼盼 +1 位作者 刘志钢 刘坤 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2012年第5期10-14,共5页

针对生物发酵以温度为被控对象的大惯性、大迟延和多干扰等特点,设计出一种模型参考自适应模糊内模控制器,采用模糊推理对内模控制系统中的数学模型进行调整,模型参考自适应将被控过程和参考模型做比较,通过自适应算法进一步改善模型不... 针对生物发酵以温度为被控对象的大惯性、大迟延和多干扰等特点,设计出一种模型参考自适应模糊内模控制器,采用模糊推理对内模控制系统中的数学模型进行调整,模型参考自适应将被控过程和参考模型做比较,通过自适应算法进一步改善模型不确定性干扰带来的负面影响.仿真结果表明,此方法能大幅度提高系统的动态性能和鲁棒性,具有较好的控制效果. 展开更多

关键词 内模控制 模糊控制 模型参考自适应控制 发酵温度

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基于小波特征与支持向量机的焊点缺陷识别方法的研究 被引量：2

4

作者 周颖 王雪 +1 位作者 刘坤 李明旭 《河北工业大学学报》 CAS 2015年第1期6-11,共6页

基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的... 基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的降维作用,对提取的增强小波系数50维特征向量进行降维处理.同时提出了融合决策树与支持向量机的方法对焊点的缺陷类型进行识别.实验结果表明,本文提取的焊点特征值具有更好的区分性与紧致性,提出的分类方法有效提高了焊点缺陷检测的识别率,同时提高了算法效率. 展开更多

关键词 焊点缺陷识别 小波系数 主成分分析 决策树 支持向量机

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基于改进小波变换的焊点识别方法的研究 被引量：2

5

作者 周颖 郝红敏 +1 位作者 裘之亮 张雪萍 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2013年第2期15-19,共5页

随着印刷电路板组装技术向着高密度化和"零缺陷"方向发展,市场对自动光学检测系统的要求也向高准确率、智能化方向发展.针对机器视觉系统中提取有效的图像特征是进行焊点缺陷识别的关键所在,提出了一种改进的小波增强算法进... 随着印刷电路板组装技术向着高密度化和"零缺陷"方向发展,市场对自动光学检测系统的要求也向高准确率、智能化方向发展.针对机器视觉系统中提取有效的图像特征是进行焊点缺陷识别的关键所在,提出了一种改进的小波增强算法进行特征提取,该方法采用分段线性形式的增强函数,只将某一部分系数增强,从而增强了较弱的边缘和细节,提取了更有效的特征信息.将得到的此焊点特征与其面积、周长共同组成焊点的特征向量,利用BP神经网络识别焊点缺陷.仿真结果表明,此方法具有较高的识别率. 展开更多

关键词 焊点缺陷识别 特征提取 小波增强算法 BP神经网络

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磨矿过程基础回路优化控制方法

6

作者 张燕 张佳 代亚菲 《工矿自动化》 北大核心 2016年第5期76-80,共5页

以磨矿过程基础回路重要工艺参数——旋流器给矿浓度控制为研究对象,针对无模型自适应控制(MFAC)的参数自适应性差的问题,引入模糊控制,提出了模糊MFAC方法,给出了该方法的理论推导步骤,设计了模糊MFAC控制器。将模糊MFAC方法、基本MFA... 以磨矿过程基础回路重要工艺参数——旋流器给矿浓度控制为研究对象,针对无模型自适应控制(MFAC)的参数自适应性差的问题,引入模糊控制,提出了模糊MFAC方法,给出了该方法的理论推导步骤,设计了模糊MFAC控制器。将模糊MFAC方法、基本MFAC方法和PID方法进行对比仿真实验,结果表明,模糊MFAC方法能够快速跟踪期望值,具有更小的超调量和跟踪误差,且抗干扰能力强。 展开更多

关键词 磨矿过程 基础回路 无模型自适应控制 模糊控制

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改进CNN的太阳电池缺陷识别方法研究 被引量：10

7

作者 周颖 毛立 +1 位作者 张燕 陈海永 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期69-76,共8页

太阳电池的生产组装过程工艺复杂,易在多个环节产生断栅、开焊、隐裂等缺陷,该文提出一种基于卷积神经网络和随机森林相结合的太阳电池缺陷识别方法,卷积神经网络的输出层采用随机森林分类器,该网络提取到的特征用于训练随机森林分类器... 太阳电池的生产组装过程工艺复杂,易在多个环节产生断栅、开焊、隐裂等缺陷,该文提出一种基于卷积神经网络和随机森林相结合的太阳电池缺陷识别方法,卷积神经网络的输出层采用随机森林分类器,该网络提取到的特征用于训练随机森林分类器,从而实现太阳电池的缺陷识别。该方法首先对组装太阳电池的EL(electro luminescence)图像进行预处理,提取小块太阳电池图像,然后在卷积神经网络中添加了BN(batch normalization)层,改变卷积核的大小与输出单元的个数,该网络还使用ReLu激活函数、Dropout正则化方法、批规范层(batch normalization)和Adam优化器等方法来提升网络性能。仿真结果表明,卷积神经网络和随机森林结合能够有效提高太阳电池的缺陷识别率和识别速度,并在原图像上进行准确标注。 展开更多

关键词 太阳电池 图像处理 缺陷检测 卷积神经网络 随机森林

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风电消纳下多型号制氢机组阵列优化调度研究 被引量：6

8

作者 林涛 赵丹阳 严寒 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期466-473,共8页

以风电消纳下多型号制氢机组阵列的优化调度为研究对象,首先研究碱式制氢机组的功率-效率特性。在此基础上,以经济收益最大化为目标,对机组出力进行双层优化。使用所提混合二进制萤火虫算法进行机组启停状态优化,粒子群算法进行考虑功率... 以风电消纳下多型号制氢机组阵列的优化调度为研究对象,首先研究碱式制氢机组的功率-效率特性。在此基础上,以经济收益最大化为目标,对机组出力进行双层优化。使用所提混合二进制萤火虫算法进行机组启停状态优化,粒子群算法进行考虑功率-效率特性的机组功率分配优化。最后对多种阵列方案的经济收益和风电消纳能力进行对比分析。实验结果证明所提算法的有效性和多型号制氢机组阵列方案的优越性。 展开更多

关键词 风电 制氢 电解槽 功率-效率特性 萤火虫算法 消纳

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风电消纳下多台制氢机组优化调度研究 被引量：2

9

作者 董砚 卢禹 +1 位作者 雷兆明 康学斌 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期299-306,共8页

以风电消纳下的多台电解制氢机组的优化调度为研究对象。以建立的制氢装置功率-效率热力学模型为基础,在考虑各种约束下,设计改进优化算法对多台电解机组优化调度以达到经济效益最高。采用改进的分布估计算法,在建立概率模型时将优势群... 以风电消纳下的多台电解制氢机组的优化调度为研究对象。以建立的制氢装置功率-效率热力学模型为基础,在考虑各种约束下,设计改进优化算法对多台电解机组优化调度以达到经济效益最高。采用改进的分布估计算法,在建立概率模型时将优势群体的适应度和浓度作为参考来提升算法性能。算例分析表明,改进后的算法寻优能力更强、稳定性更高、鲁棒性更好。使用改进的分布估计算法调度多台电解机组协同工作不仅能增加消纳区间,而且经济性更好。 展开更多

关键词 风电 制氢 调度 消纳 功率-效率模型 改进分布估计算法

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TWUSM振动模态鲁棒滑模观测器研究

10

作者 荆锴 林夏萍 董砚 《压电与声光》 CAS 北大核心 2020年第5期659-662,667,共5页

考虑到行波型旋转超声电机(TWUSM)控制精度与定子两相振动模态有关,但其不易测量。因此,该文提出了一种具有参数鲁棒性的滑模观测器以实现优化定子振动模态。首先,分析定子两相振动模态及合成行波对TWUSM高精度控制的影响;其次,利用电... 考虑到行波型旋转超声电机(TWUSM)控制精度与定子两相振动模态有关,但其不易测量。因此,该文提出了一种具有参数鲁棒性的滑模观测器以实现优化定子振动模态。首先,分析定子两相振动模态及合成行波对TWUSM高精度控制的影响;其次,利用电机可测的电流、电压信号建立振动模态滑模观测器,分析TWUSM参数时变特征,并证明观测器的稳定性与鲁棒性;最后,通过仿真与实验对所提出的振动模态滑模观测器进行验证。结果表明,滑模观测器能准确估计两相振动模态,且具有参数鲁棒性。此外,基于观测结果改善驱动电压,实现定子振动模态优化,从而降低输出转矩脉动,提高电机控制精度。 展开更多

关键词 行波型旋转超声电机 滑模观测器 振动模态 参数时变性 鲁棒性

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基于激光距离传感器的路况识别系统的设计 被引量：24

11

作者 张燕 许京 +1 位作者 陈玲玲 刘作军 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期265-270,共6页

针对动力型下肢设备存在的运动模式识别率低的问题,设计了一种可穿戴式路况识别系统。通过安装在腰部的便携式激光距离传感器和惯性测量传感器分别采集激光距离信息和地形高度信息,利用小波去噪算法对所采集的数据进行处理,提取特征值,... 针对动力型下肢设备存在的运动模式识别率低的问题,设计了一种可穿戴式路况识别系统。通过安装在腰部的便携式激光距离传感器和惯性测量传感器分别采集激光距离信息和地形高度信息,利用小波去噪算法对所采集的数据进行处理,提取特征值,最后选择训练简单、结构清晰的概率神经网络进行路况识别。实验结果表明,该便携式系统能有效识别平地、上楼、下楼、上坡和下坡五种路况并提高识别精度,证明了将可穿戴式路况识别系统应用于假肢或助行器等动力型下肢设备环境感知系统的有效性和可行性。 展开更多

关键词 下肢动力设备 路况识别 激光距离传感器 概率神经网络

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基于肌电信号的膝关节力矩识别方法 被引量：3

12

作者 陈玲玲 杨鹏 +1 位作者 耿艳利 刘作军 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期117-121,共5页

针对动力型膝上假肢力矩控制问题,提出肌电信号(EMG)驱动模型与支持向量机回归模型相结合的膝关节力矩识别方法。首先,采集表面肌电信号分析肌肉力活性,建立EMG驱动模型计算残肢膝关节力矩。然后,建立支持向量机回归模型预测动力型假肢... 针对动力型膝上假肢力矩控制问题,提出肌电信号(EMG)驱动模型与支持向量机回归模型相结合的膝关节力矩识别方法。首先,采集表面肌电信号分析肌肉力活性,建立EMG驱动模型计算残肢膝关节力矩。然后,建立支持向量机回归模型预测动力型假肢需提供的助力,驱动电机使其实现期望运动。仿真实验结果表明:该方法能够成功地识别膝上假肢所需提供的助力,所选方法具有可行性。利用残肢肌电信号可以识别膝关节力矩,为动力型膝上假肢的力矩控制提供了理论依据。 展开更多

关键词 肌电信号 膝关节力矩 模式识别 膝上假肢

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一种递归神经网络的学习型电梯群控派梯算法 被引量：3

13

作者 刘卫朋 邢关生 +1 位作者 孙鹤旭 张慧 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期7-13,共7页

设计了一种借助历史数据自主学习的电梯群控调度算法,算法利用了增强学习技术在历史经验中的不断试错而获得最佳策略.以马尔可夫决策过程作为电梯派送问题的数学模型,进而将一种内在递归神经网络与增强学习中的Q-learning方法结合,所得... 设计了一种借助历史数据自主学习的电梯群控调度算法,算法利用了增强学习技术在历史经验中的不断试错而获得最佳策略.以马尔可夫决策过程作为电梯派送问题的数学模型,进而将一种内在递归神经网络与增强学习中的Q-learning方法结合,所得电梯群控调度算法通过迭代得到近似的最佳状态行为值函数及对应的决策结果,实现优化派梯.通过仿真实验,在不同的交通流设置下,将所提出的派梯算法与其他几种传统派梯方法进行比较,仿真测试结果验证了该算法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 电梯群控 派梯算法 增强学习 马尔可夫决策过程 递归神经网络

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基于Kinect的特定人员鲁棒识别与定位 被引量：2

14

作者 邢关生 张慧 +1 位作者 刘卫朋 孙鹤旭 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2014年第5期1-7,共7页

为避免人机共处时相撞,提出了一种基于Kinect视觉的特定人员识别与定位方法.利用Kinect传感器深度图像中的用户索引位信息、同步的彩色图像与深度图像的对应关系,滤除彩色图像中的复杂背景,确定感兴趣目标区域.进而在彩色图像内,基于加... 为避免人机共处时相撞,提出了一种基于Kinect视觉的特定人员识别与定位方法.利用Kinect传感器深度图像中的用户索引位信息、同步的彩色图像与深度图像的对应关系,滤除彩色图像中的复杂背景,确定感兴趣目标区域.进而在彩色图像内,基于加速鲁棒特征算法(SURF)在连续帧间完成特征匹配,快速识别特定目标人员;在深度图像内,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)实现了在摄像机坐标系内的人员定位.实验结果验证了算法的鲁棒性,表明算法能够适应光线变化、目标再入和部分遮挡等情况. 展开更多

关键词 人员识别 Kinect相机 加速鲁棒特征 无迹卡尔曼滤波 定位

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基于神经网络的四元球面阵空间声源定向系统 被引量：1

15

作者 邢钰姣 孙昊 +1 位作者 杨鹏 祖丽楠 《电子技术应用》 北大核心 2012年第2期124-126,共3页

针对移动机器人的目标声源定向问题,应用四元球面麦克风阵列建立了一套空间声源定向系统。为了解决通过阵列的时延值预测出目标声源方向的问题,提出了神经网络算法,并设计了双隐层BP神经网络。通过Matlab仿真验证了该网络可以实现近场... 针对移动机器人的目标声源定向问题,应用四元球面麦克风阵列建立了一套空间声源定向系统。为了解决通过阵列的时延值预测出目标声源方向的问题,提出了神经网络算法,并设计了双隐层BP神经网络。通过Matlab仿真验证了该网络可以实现近场和远场的声源定向,并在机器人本体上进行了实验测试,证明了该系统的实用性。 展开更多

关键词 声源定向 移动机器人 麦克风阵列 BP神经网络

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基于多尺度CNN的光伏组件缺陷识别 被引量：11

16

作者 周颖 叶红 +1 位作者 王彤 常明新 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期211-216,共6页

为提高光伏组件缺陷分类精度与效率,提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型(IMCNN)。该算法根据光伏组件缺陷特点,构建3个不同尺度端对端的卷积神经网络模型,同时为优化网络结构,在3个通道中均引入SE-Inception模块。首先由多通道卷积... 为提高光伏组件缺陷分类精度与效率,提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型(IMCNN)。该算法根据光伏组件缺陷特点,构建3个不同尺度端对端的卷积神经网络模型,同时为优化网络结构,在3个通道中均引入SE-Inception模块。首先由多通道卷积提取精密度不同的特征;再将这些特征进行融合,得到特征的增强表达;最后实现光伏组件的缺陷分类。由于光伏组件的缺陷样本较少,使用生成对抗网络生成一部分图像样本,达到有效进行数据增强的目的。实验结果表明,所提算法的Kappa系数较高,分类精度与效率均有明显提升。 展开更多

关键词 光伏组件 缺陷识别 图像处理 卷积神经网络 生成对抗网络

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一种高效双路径注意力太阳电池缺陷检测网络 被引量：3

17

作者 周颖 王如意 +2 位作者 袁梓桐 刘坤 陈海永 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期407-413,共7页

针对多晶硅太阳电池片缺陷尺度不一、跨度大、表面纹理背景复杂、缺陷微小微弱的特性,基于Yolov4提出一种新型检测框架EDANet,构建两个新型的模块:跨尺度空间增强模块(CGSE)和自校准压缩-激励模块(SCSE)。CGSE模块作为空间注意力以多尺... 针对多晶硅太阳电池片缺陷尺度不一、跨度大、表面纹理背景复杂、缺陷微小微弱的特性,基于Yolov4提出一种新型检测框架EDANet,构建两个新型的模块:跨尺度空间增强模块(CGSE)和自校准压缩-激励模块(SCSE)。CGSE模块作为空间注意力以多尺度的形式将特征进行融合、抑制背景、突出前景、重加权特征图,引导网络学习正确的前景背景特征分布;SCSE模块以通道注意力的形式对高层特征的每个空间位置建立长距离依赖关系,通过显式合并信息帮助网络生成更多的辨识性表示,以区分微小微弱缺陷。实验结果表明:该网络的均值平均精度(mAP)值达到92.07%,在多晶硅太阳电池缺陷检测精度上有明显提升。 展开更多

关键词 目标检测 太阳电池 卷积神经网络 多尺度融合 注意力机制

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融合元学习和双路径注意力的太阳电池缺陷生成

18

作者 周颖 袁梓桐 +1 位作者 陈海永 王世杰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期85-93,共9页

针对太阳电池缺陷图像数据少导致深度学习模型过拟合,从而造成小样本缺陷检测困难的问题,该文提出一种融合元学习和双路径注意力的生成对抗网络(MAGAN)作为数据增强策略。所设计的元学习调参模块(MTM)优化生成器中权重参数;所设计的双... 针对太阳电池缺陷图像数据少导致深度学习模型过拟合,从而造成小样本缺陷检测困难的问题,该文提出一种融合元学习和双路径注意力的生成对抗网络(MAGAN)作为数据增强策略。所设计的元学习调参模块(MTM)优化生成器中权重参数;所设计的双路径注意力模块(DPAT)在特征提取过程中更关注图像中微小微弱缺陷特征;在改进网络构架的同时提出一种聚类约束损失函数解决训练过程中梯度消失问题。实验和研究结果表明,所提方法能够针对小样本缺陷生成有效目标数据集并优于其他生成对抗网络,最后通过分类准确率验证了该网络的有效性。 展开更多

关键词 太阳电池 缺陷检测 生成对抗网络 元学习 双路径注意力 数据增强

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