综采工作面对讲系统非平稳噪声低功耗去噪方法

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作者 杨艺 谭晓 +3 位作者 常亚军 王科平 刘斌斌 王田 《煤炭学报》 北大核心 2025年第7期3692-3706,共15页

综采工作面语音对讲系统面临严重的非平稳噪声干扰。在功耗限制条件下,实现对讲系统的超低信噪比语音去噪,是确保工作面语音信息正确传输的核心技术之一。基于IMCRA算法,提出一种面向综采工作面语音特点的非平稳噪声去除方法 MIMCRA。其... 综采工作面语音对讲系统面临严重的非平稳噪声干扰。在功耗限制条件下,实现对讲系统的超低信噪比语音去噪,是确保工作面语音信息正确传输的核心技术之一。基于IMCRA算法,提出一种面向综采工作面语音特点的非平稳噪声去除方法 MIMCRA。其中,针对先验信噪比估计延迟导致的非平稳噪声估计不准的问题,引入改进2步噪声去除方法。即利用前一帧的先验信噪比和当前帧的纯净语音来滚动估计当前帧的先验信噪比和下一帧的纯净语音,实现了先验信噪比实时估计。针对固定平滑因子对含噪功率谱进行平滑处理容易引起噪声过估计,从而导致语音信息难以提取的问题,引入帧-频动态平滑因子调节机制。以平滑功率谱密度和噪声功率谱密度的最小均方差为依据,对含噪语音的功率谱实现动态平滑处理。针对信噪比过低,噪声去除不彻底的问题,提出一种面向弱语音分量保护的噪声存在概率检测机制。根据2~4 kHz频率范围内,噪声与弱语音能量分布的统计特性差别,对去噪后的信号再进行噪声检测,并消除存在的残余噪声。对比试验结果表明:当输入语音信噪比为-5~10 dB时,MIMCRA算法与IMCRA算法相比,分段信噪比提高约3 dB,分段误差降低约0.3,对数谱距离降低约0.2。特别当语音信噪比为-5 dB时,MIMCRA算法仍然能将分段信噪比提高到-2.799 5 dB,表明该算法对超低信噪比含噪语音有较强的去噪能力。MIMCRA算法在郑煤机最新研发的综采工作面对讲系统中实现了低功耗部署,芯片功耗为16.5~66.0 mW;处理32 ms帧长的语音帧耗时约16 ms,达到实时性要求。 展开更多

关键词 单通道语音降噪 非平稳噪声 语音活动检测 先验信噪比 帧-频动态平滑因子

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基于多重信息自注意力的综采工作面目标行为识别

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作者 杨艺 杨艳磊 +1 位作者 王田 王科平 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1425-1442,共18页

综采工作面关键设备和人员的行为识别是开采环境信息智能感知的基础和核心。然而,综采工作面光照条件普遍较差,煤尘和水雾等干扰容易引起视频画面模糊,导致识别目标行为的关键特征难以提取,使得设备和人员的行为识别准确度无法达到实际... 综采工作面关键设备和人员的行为识别是开采环境信息智能感知的基础和核心。然而,综采工作面光照条件普遍较差,煤尘和水雾等干扰容易引起视频画面模糊,导致识别目标行为的关键特征难以提取,使得设备和人员的行为识别准确度无法达到实际工程应用的标准。为此,基于ResT网络架构,建立一种包含空间、时间、通道的多重信息自注意力模型和特征融合机制,扩展了模型特征提取的信息源,将其从单纯的空间信息扩展到空间、时间和通道的多重信息,提升了模型对目标行为的表征能力。其中,空间信息是对目标行为在空间上的深度解析,展现了目标的纹理、位置和形状等一系列深层特征;时间信息是从连续的视频帧中提取目标行为的时序特征,反映了行为发生的顺序以及演变关系;通道信息则是对空间和时间层面上的扩展与深入,从多角度挖掘空间和时间信息,并将原始数据表征在特征通道上,提供了目标行为的全局特征。算法的有效性在综采工作面行为识别数据集上进行了验证和对比试验。结果表明:在真实综采工作面环境下,行为识别的准确度可达到96.90%。相较于Swin-Transformer、Timesformer等主流的行为识别算法,识别准确率分别提升了11.06%和10.62%。算法经过ONNX模型转换和TensorRT加速后,在GPU上实现了推理,具备工程应用价值。据此,研发了综采工作面行为识别系统,并将算法模型以插件的形式嵌入到行为识别系统的Pipeline中,实现在DeepStream框架下对综采工作面关键设备和人员行为的实时推理和准确识别。 展开更多

关键词 工作面 行为识别 空间−时间−通道信息 网络模型 工程部署

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弱电网下单相LCL并网逆变器改进电流控制策略

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作者 李玉东 侯岩 +2 位作者 李佩峰 段乾超 王晓卫 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期119-130,共12页

针对弱电网下电网阻抗宽范围变化降低并网逆变器系统稳定性、电网背景谐波导致并网电流波形畸变以及电压前馈自校正滤波产生正向谐振尖峰的问题,提出一种电压前馈自校正滤波结合逆变器系统并联自适应虚拟阻抗的控制策略。首先建立单相LC... 针对弱电网下电网阻抗宽范围变化降低并网逆变器系统稳定性、电网背景谐波导致并网电流波形畸变以及电压前馈自校正滤波产生正向谐振尖峰的问题,提出一种电压前馈自校正滤波结合逆变器系统并联自适应虚拟阻抗的控制策略。首先建立单相LCL型并网逆变器模型,分析电网阻抗对逆变器系统的影响,通过电压前馈自校正滤波提升逆变器系统的相位裕度,然后采用逆变器并联自适应虚拟阻抗的控制策略,削弱电压前馈自校正滤波产生的正向谐振尖峰,进一步提升逆变器系统的相位裕度,保证逆变器系统具有较好的动稳态性能,降低电网背景谐波对并网电流的影响,提升逆变器系统对弱电网的适应性。最后在Matlab/Simulink中建立仿真模型并搭建DSP电能变换试验平台,验证所提控制策略的有效性与实用性。 展开更多

关键词 弱电网 电网阻抗 电网背景谐波 自校正滤波 自适应虚拟阻抗 系统相位裕度

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受攻击网络控制系统的状态估计与故障信息传输

4

作者 刘海潮 杨俊起 王东峥 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期123-128,142,共7页

为了实现受虚假注入攻击的网络控制系统的状态估计和故障信息传输,以传感器通道和执行器通道同时受虚假注入攻击的网络控制系统为目标系统,提出一种目标系统的状态估计方法;通过降维-解耦和等价变换技术,将目标系统转化为增广奇异系统,... 为了实现受虚假注入攻击的网络控制系统的状态估计和故障信息传输,以传感器通道和执行器通道同时受虚假注入攻击的网络控制系统为目标系统,提出一种目标系统的状态估计方法;通过降维-解耦和等价变换技术,将目标系统转化为增广奇异系统,以便同时解耦执行器通道中的虚假注入攻击信号和目标系统的故障信号;基于增广奇异系统设计估计器,同时估计目标系统的状态、传感器通道中的虚假注入攻击信号和故障编码信号,并求出估计器成立的充分条件;基于所提出的方法设计目标系统的故障信息传输方案,通过故障信息编码和解码方案实现故障信息的有效传输;利用MATLAB软件进行数值仿真,验证所提出方法和所设计方案的有效性。结果表明,所提出的方法能精确估计目标系统的状态、传感器通道中的虚假注入攻击信号和故障编码信号,所设计的方案能有效传输故障信息。 展开更多

关键词 网络控制系统 状态估计 故障编码 虚假注入攻击

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基于改进YOLOv4的综采工作面目标检测 被引量：10

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作者 王科平 连凯海 +1 位作者 杨艺 费树岷 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第2期70-76,共7页

综采工作面关键设备及人员的准确检测是实现煤炭智能化开采信息感知的重要环节。传统目标检测算法通过人工提取特征实现目标检测,易受环境影响,不具有普适性。基于卷积神经网络的目标检测算法可以自适应地提取深层信息,但复杂环境下检... 综采工作面关键设备及人员的准确检测是实现煤炭智能化开采信息感知的重要环节。传统目标检测算法通过人工提取特征实现目标检测,易受环境影响,不具有普适性。基于卷积神经网络的目标检测算法可以自适应地提取深层信息,但复杂环境下检测精度不高、网络参数多、计算量大。针对上述问题,提出了一种改进YOLOv4模型,并将其应用于综采工作面目标检测。为准确从综采工作面复杂环境中检测到目标,在CSPDarkNet53网络中融入残差自注意力模块,保证参数共享及高效局部信息聚合的同时增强全局信息获取能力,提升图像关键目标特征表达能力,进而提高目标检测精度;为适应综采工作面目标检测高效性需求,引入深度可分离卷积替代传统卷积,以减少模型参数量和计算量,有利于模型的工业部署,提高目标检测速度。实验结果表明,与YOLOv3、CenterNet及YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型平均精度均值最高,达92.59%,且在参数量、计算量、检测精度上具有更优的平衡,可在煤尘干扰、光照不均、目标运动等复杂环境下对目标准确检测。 展开更多

关键词 综采工作面 目标检测 YOLOv4 残差自注意力 深度可分离卷积

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基于深度神经网络的综采工作面视频目标检测 被引量：8

6

作者 杨艺 付泽峰 +2 位作者 高有进 崔科飞 王科平 《工矿自动化》 北大核心 2022年第8期33-42,共10页

综采工作面环境较复杂,地形狭长,多目标多设备经常出现在同一场景当中,使得目标检测难度加大。目前应用于煤矿井下的目标检测方法存在特征提取难度较大、泛化能力较差、检测目标类别较为单一等问题,且主要应用于巷道、井底车场等较为空... 综采工作面环境较复杂,地形狭长,多目标多设备经常出现在同一场景当中,使得目标检测难度加大。目前应用于煤矿井下的目标检测方法存在特征提取难度较大、泛化能力较差、检测目标类别较为单一等问题,且主要应用于巷道、井底车场等较为空旷场景,较少应用于综采工作面场景。针对上述问题,提出了一种基于深度神经网络的综采工作面视频目标检测方法。首先,针对综采工作面环境复杂多变、光照不均、煤尘大等不利条件,针对性挑选包含各角度、各环境条件下的综采工作面关键设备和人员的监控视频,并进行剪辑、删选,制作尽可能涵盖工作面现场各类场景的目标检测数据集。然后,通过对YOLOv4模型进行轻量化改进,构建了LiYOLO目标检测模型。该模型利用CSPDarknet、SPP、PANet等加强特征提取模块对视频特征进行充分提取,使用6分类YoloHead进行目标检测,对综采工作面环境动态变化、煤尘干扰等具有较好的鲁棒性。最后,将LiYOLO目标检测模型部署到综采工作面,应用Gstreamer对视频流进行管理,同时使用TensorRT对模型进行推理加速,实现了多路视频流的实时检测。与YOLOv3、YOLOv4模型相比,LiYOLO目标检测模型具有良好的检测能力,能够满足综采工作面视频目标检测的实时性和精度要求,在综采工作面数据集上的平均准确率均值为96.48%,召回率为95%,同时视频检测帧率达67帧/s。工程应用效果表明,LiYOLO目标检测模型可同时检测、展示6路视频,且对于不同场景下的检测目标都有较好的检测效果。 展开更多

关键词 智能开采 综采工作面 目标检测 人员检测 视频流 卷积神经网络

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基于VMD模糊熵与GG聚类的直流配电网故障检测方法 被引量：5

7

作者 韦延方 王志杰 +2 位作者 王鹏 曾志辉 王晓卫 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期129-141,共13页

针对直流配电网存在的故障信号难以提取、不易对各类故障进行诊断等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)模糊熵与Gath-Geva(GG)聚类的故障检测方法。首先,提取出暂态电流,采用VMD算法将故障暂态电流分解成若干个固有模态分量(IMF)。然后... 针对直流配电网存在的故障信号难以提取、不易对各类故障进行诊断等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)模糊熵与Gath-Geva(GG)聚类的故障检测方法。首先,提取出暂态电流,采用VMD算法将故障暂态电流分解成若干个固有模态分量(IMF)。然后,分别计算分解得到的若干个IMF的模糊熵,将其作为特征向量。最后,采用GG聚类算法对故障特征的特征向量进行聚类识别。GG聚类的主要算法为将聚类样本划分为c类,设出隶属度矩阵,通过设定迭代来计算聚类中心与最大似然估计距离,更新隶属度矩阵,当隶属度矩阵满足条件矩阵时终止迭代,从而实现对单极故障、极间故障以及区外交流侧接地故障的聚类识别。仿真结果表明,所提保护方案可靠性强、准确率高,在不同故障类型、故障位置和过渡电阻等工况下均能可靠检测直流线路故障并准确识别故障类型,且具备一定的抗干扰能力。 展开更多

关键词 直流配电网 故障暂态电流 变分模态分解 模糊熵 Gath-Geva聚类 故障检测

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双有源桥无回流功率控制的死区影响与补偿

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作者 张国澎 蒋闯闯 +1 位作者 陶海军 陈卓 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2406-2416,共11页

针对三重移相协同控制(CTPS)加入桥臂死区后,会导致双有源桥(DAB)变换器回流功率发生及软开关失效的问题,提出针对CTPS控制的死区补偿策略.通过分析CTPS控制不同模式下桥臂死区引起的变压器原副边电压及漏感电流的变化,基于回流功率产... 针对三重移相协同控制(CTPS)加入桥臂死区后,会导致双有源桥(DAB)变换器回流功率发生及软开关失效的问题,提出针对CTPS控制的死区补偿策略.通过分析CTPS控制不同模式下桥臂死区引起的变压器原副边电压及漏感电流的变化,基于回流功率产生的原理,更正了不同模式移相比之间的耦合关系,对功率传输模型及CTPS控制模式的切换条件进行修正,实现了死区对CTPS控制影响的有效控制.利用所提的补偿方案,抑制了由死区引起的回流功率,恢复了CTPS控制的软开关性能,具有较补偿前更优的电流应力.分别开展死区补偿前、后的实验,对死区影响的分析和所提出的补偿策略进行验证. 展开更多

关键词 双有源桥变换器 CTPS控制 回流功率 软开关 死区补偿

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联合改进滑模观测器的自适应卡尔曼滤波荷电状态估计 被引量：3

9

作者 钱伟 王浩宇 +1 位作者 郭向伟 李万 《电工技术学报》 北大核心 2025年第6期1984-1994,共11页

锂电池荷电状态(SOC)的精确估计对于提高电池能量利用率、保障电池安全运行具有重要意义。针对模型不确定性导致基于卡尔曼滤波(KF)的SOC估计方法精度低的问题,提出一种联合改进型滑模观测器(ISMO)的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,以... 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计对于提高电池能量利用率、保障电池安全运行具有重要意义。针对模型不确定性导致基于卡尔曼滤波(KF)的SOC估计方法精度低的问题,提出一种联合改进型滑模观测器(ISMO)的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,以实现SOC高精度估计。首先,基于双极化(DP)等效电路模型建立融合饱和函数的ISMO,以降低传统滑模观测器的抖振。其次,设计一种新型自适应衰减因子,以降低过往陈旧测量数据对扩展卡尔曼滤波估计结果的影响,并基于融合饱和函数的ISMO,实现联合ISMO的AEKF估计方法设计。最后,基于自主实验平台获取实测模拟工况数据搭建仿真模型,验证了所提ISMO_AEKF算法在不同工况下,相比于AEKF、ISMO_EKF和其他同类型联合算法,具有更高的估计精度及鲁棒性。 展开更多

关键词 荷电状态 饱和函数 滑模观测器 自适应衰减因子 卡尔曼滤波

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基于虚拟功率差异性的柔直电网故障保护方案

10

作者 李玉东 刘天恩 +2 位作者 曾志辉 韦延方 杨湛晔 《高压电器》 北大核心 2025年第10期227-236,共10页

柔性直流电网故障特征复杂,快速可靠识别直流线路故障具有挑战性,为此,文中提出一种基于虚拟功率的柔性直流电网故障保护方案。首先,分析了直流线路在不同故障下线路上限流电抗器虚拟功率变化规律;其次,针对不同故障下限流电抗器虚拟功... 柔性直流电网故障特征复杂,快速可靠识别直流线路故障具有挑战性,为此,文中提出一种基于虚拟功率的柔性直流电网故障保护方案。首先,分析了直流线路在不同故障下线路上限流电抗器虚拟功率变化规律;其次,针对不同故障下限流电抗器虚拟功率的差异性,通过计算限流电抗器虚拟功率变化率识别区内、外故障,并计算正、负极限流电抗器功率积分的比值确定故障极。最后,实验结果表明,所提出的保护方案能准确区分区内、外故障以及故障极,对通信要求低且无需复杂的数据处理,在不同工况下均能够可靠工作,满足柔性直流电网对保护的要求。 展开更多

关键词 柔性直流电网 故障分析 限流电抗器 虚拟功率 单端量保护

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基于链式基站坐标融合的采煤机定位方法

11

作者 杨艺 孙英杰 +2 位作者 常亚军 刘斌斌 王科平 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期49-56,共8页

在采煤工作面狭长的空间中,超宽带(UWB)基站呈链式分布,通信信号传输的散射、绕射和衰减等扰动和基站间动态坐标融合机制的缺乏均降低了采煤机定位精度。为提高采煤机在工作面UWB基站下的定位精度,提出了一种基于链式基站坐标融合的采... 在采煤工作面狭长的空间中,超宽带(UWB)基站呈链式分布,通信信号传输的散射、绕射和衰减等扰动和基站间动态坐标融合机制的缺乏均降低了采煤机定位精度。为提高采煤机在工作面UWB基站下的定位精度,提出了一种基于链式基站坐标融合的采煤机定位方法。建立了适应采煤过程中UWB基站位置动态变化的采煤机运动模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)处理UWB测量偏转角,建立了基于UWB基站空间分布特征的链式基站坐标融合模型,以减少时变扰动的影响,采用梯度下降法对采煤机和液压支架群间的位置误差进行迭代优化,提升绝对坐标系下采煤机定位精度,并利用卡尔曼滤波(KF)对基站坐标数据进行滤波,消除梯度下降造成的误差叠加,实现高精度定位。实验结果表明:在±40°范围内,UWB测量偏转角经UKF处理后误差为±5°;在基站间天线平行、非平行情况下,KF链式基站坐标融合方法的均方误差(MSE)较传统刚性基站坐标融合分别降低了91.3%,95.8%,均方根误差(RMSE)分别降低了70.5%,95.5%;在基站间无遮挡、部分遮挡及全遮挡条件下,KF链式基站坐标融合方法实现了较高的采煤机定位精度和稳定性。 展开更多

关键词 采煤机定位 超宽带 链式基站坐标融合 动态定位 无迹卡尔曼滤波

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考虑随机时滞影响的广域电力系统鲁棒稳定性分析

12

作者 刘海波 梁鹏 刘子乾 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期98-106,共9页

针对大规模互联电力系统中存在的传输信号延时问题,提出了一种计及随机时滞的广域电力系统鲁棒稳定性分析方法。首先,考虑实际电力系统中时滞的随机特性和不确定性因素,并假定时滞发生的概率服从伯努利分布,建立具有时滞概率分布特征和... 针对大规模互联电力系统中存在的传输信号延时问题,提出了一种计及随机时滞的广域电力系统鲁棒稳定性分析方法。首先,考虑实际电力系统中时滞的随机特性和不确定性因素,并假定时滞发生的概率服从伯努利分布,建立具有时滞概率分布特征和参数不确定性的系统模型;其次,为了引入更多随机时滞的概率分布信息,构造了包含系统状态信息、时滞信息及它们导数的增广向量和具有多重积分项的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,并运用广义自由权矩阵不等式处理泛函导数,得到其更加精确的上界;最后,利用Schur补引理和线性矩阵不等式方法,得到保证系统均方渐近稳定的充分条件。算例仿真结果表明:所提方法与现有其他方法相比,系统的时滞稳定裕度提高了73%,且存在参数扰动下达到稳定的时间减少了40%,结果的保守性得到了显著降低。 展开更多

关键词 广域电力系统 随机时滞 稳定性 LYAPUNOV泛函 积分不等式

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基于跨层注意力特征融合的点云语义分割

13

作者 王俊甫 薛晓杰 +1 位作者 杨艺 王科平 《激光与红外》 北大核心 2025年第5期703-712,共10页

针对现有点云语义分割网络特征利用不充分,编码器和解码器特征语义信息差距过大的问题,提出了基于跨层注意力特征融合的点云语义分割网络。首先,在局部特征编码模块中通过极坐标编码和偏移更新实现对邻域点坐标的重定义,并计算相对语义... 针对现有点云语义分割网络特征利用不充分,编码器和解码器特征语义信息差距过大的问题,提出了基于跨层注意力特征融合的点云语义分割网络。首先,在局部特征编码模块中通过极坐标编码和偏移更新实现对邻域点坐标的重定义,并计算相对语义特征差异以提升邻域特征的丰富度,使网络可以学习到不同形状和尺寸物体的局部细节。然后,提出一种自适应特征聚合模块,加强网络的局部区域特征感知能力,充分利用邻域特征信息。最后,引入了一种跨层注意力特征融合网络,来降低编码层和解码层特征之间的语义差异。在大尺度室内场景点云数据集S3DIS和室外复杂场景点云数据集Semantic 3D上进行实验验证,在S3DIS数据集上Area5区域的平均交并比为65.2%,平均准确率为75.1%,相较于RandLA-Net有着2.8%和3.7%的提升,在Semantic 3D数据集上的平均交并比为76.7%,总体准确率为94.6%,相比于RandLA-Net分别提升了4.9%和0.4%。实验结果证明,该方法在面对复杂场景点云时,能够提取具有辨识度的特征,对场景中的不同类别点云实现准确分割。 展开更多

关键词 三维点云 深度学习 语义分割 特征编码 跨层注意力

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基于模糊深度Q网络的放煤智能决策方法 被引量：2

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作者 杨艺 王圣文 +1 位作者 崔科飞 费树岷 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第4期78-85,共8页

在综放工作面放煤过程中,由于煤尘和降尘水雾对工作人员视线的影响,人工控制放煤存在过放、欠放问题。针对该问题,将液压支架尾梁看作智能体,把放煤过程抽象为马尔可夫最优决策,利用深度Q网络(DQN)对放煤口动作进行决策。然而DQN算法中... 在综放工作面放煤过程中,由于煤尘和降尘水雾对工作人员视线的影响,人工控制放煤存在过放、欠放问题。针对该问题,将液压支架尾梁看作智能体,把放煤过程抽象为马尔可夫最优决策,利用深度Q网络(DQN)对放煤口动作进行决策。然而DQN算法中存在过估计问题,因此提出了一种模糊深度Q网络(FDQN)算法,并应用于放煤智能决策。利用放煤过程中煤层状态的模糊特征构建模糊控制系统,以煤层状态中的煤炭数量和煤矸比例作为模糊控制系统的输入,并将模糊控制系统的输出动作代替DQN算法采用max操作选取目标网络输出Q值的动作,从而提高智能体的在线学习速率和增加放煤动作奖赏值。搭建综放工作面放煤模型,对分别基于DQN算法、双深度Q网络(DDQN)算法、FDQN算法的放煤工艺进行三维数值仿真,结果表明:FDQN算法的收敛速度最快,相对于DQN算法提高了31.6%,增加了智能体的在线学习速率;综合煤矸分界线直线度、尾梁上方余煤和放出体中的矸石数量3个方面,基于FDQN算法的放煤效果最好;基于FDQN算法的采出率最高、含矸率最低,相比基于DQN算法、DDQN算法的采出率分别提高了2.8%,0.7%,含矸率分别降低了2.1%,13.2%。基于FDQN算法的放煤智能决策方法可根据煤层赋存状态对液压支架尾梁动作进行调整,较好地解决了放煤过程中的过放、欠放问题。 展开更多

关键词 综放工作面 智能放煤 深度强化学习 模糊深度Q网络 模糊控制 马尔可夫

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基于邻域信息交互的任意角度航拍绝缘子检测

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作者 李冰锋 张家欣 卜旭辉 《电子测量技术》 北大核心 2023年第10期117-122,共6页

航拍绝缘子图像存在背景复杂、绝缘子空间方向多变且其自身具有大长宽比的特点,采用传统水平矩形框目标检测算法对航拍绝缘子进行检测,会引入大量的背景信息,导致定位绝缘子缺陷等后续操作变得更为困难。为此,本文提出了一种基于邻域交... 航拍绝缘子图像存在背景复杂、绝缘子空间方向多变且其自身具有大长宽比的特点,采用传统水平矩形框目标检测算法对航拍绝缘子进行检测,会引入大量的背景信息,导致定位绝缘子缺陷等后续操作变得更为困难。为此,本文提出了一种基于邻域交互注意力的任意角度航拍绝缘子检测方法。本文方法在现有的绝缘子检测框架中加入了目标边界框的角度预测分支。角度预测分支的引入,使得该方法对网络特征表达能力提出了更高的要求,为此,本文提出了一种邻域信息交互注意力机制,并通过该机制来建模绝缘子空间信息关系,从而实现对航拍绝缘子的精准检测。试验结果表明,本文提出的方法能够精准检测复杂环境中的绝缘子,检测精度达到了93.5%,有效避免了大量背景信息对绝缘子缺陷检测的干扰。 展开更多

关键词 目标检测 绝缘子 邻域信息交互 角度预测

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基于改进胶囊网络的X射线图像违禁品检测 被引量：2

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作者 苗硕 李新伟 +2 位作者 杨艺 王科平 崔科飞 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期129-136,共8页

针对X射线图像违禁品检测中存在的漏检和误检问题,提出基于改进胶囊网络的模型(DMF and SE Capsule)用于X射线图像违禁品检测。该模型在传统胶囊网络的基础上增加了特征增强(dilated convolution multi-scale feature fusion,DMF)模块... 针对X射线图像违禁品检测中存在的漏检和误检问题,提出基于改进胶囊网络的模型(DMF and SE Capsule)用于X射线图像违禁品检测。该模型在传统胶囊网络的基础上增加了特征增强(dilated convolution multi-scale feature fusion,DMF)模块和特征筛选(squeeze-andexcitation block,SE)模块。首先使用特征增强模块提取图像特征,通过增加空洞卷积层,并且将所得的高低层语义特征进行拼接融合,从而得到丰富的特征信息;然后再用特征筛选模块,以挤压激励的方式将得到的特征进行筛选;最后再经过网络的胶囊层,从而完成对违禁品的检测。为了验证模型对复杂场景下X射线图像中违禁品的检测能力,在SIXray数据集上进行实验,模型的检测准确率达到79.254%,与原始的胶囊网络(71.350%)相比提升了7.904%,因此,改进模型的检测能力提升明显。 展开更多

关键词 违禁品检测 胶囊网络 空洞卷积 多特征融合 特征筛选

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基于Yolo_ES的垃圾分类目标检测模型 被引量：5

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作者 范金豪 崔立志 《电子测量技术》 北大核心 2023年第1期160-166,共7页

垃圾分类问题目前已被政府和社会广泛关注,面对分拣过程中对垃圾类别实时性和准确性判断的需求,提出了一种Yolo_ES目标检测算法。该算法以Yolov4为基础网络,首先使用EfficientNet作为主干特征提取网络,实现算法的轻量化;其次通过注意力... 垃圾分类问题目前已被政府和社会广泛关注,面对分拣过程中对垃圾类别实时性和准确性判断的需求,提出了一种Yolo_ES目标检测算法。该算法以Yolov4为基础网络,首先使用EfficientNet作为主干特征提取网络,实现算法的轻量化;其次通过注意力机制ECA对MBConv模块进行重构,筛选出高质量的信息,增强模型的特征提取能力并降低了参数量;同时针对最大池化易丢失细节信息的问题,使用SoftPool对SPP模块中的MaxPool层进行替换,保留更多细粒度特征信息。在自制的HPU_WASTE垃圾分类数据集上进行实验,结果表明,Yolo_ES模型相比于Yolov4基础网络mAP从91.81%提升到了96.06%,模型大小压缩了75.45%同时每张图片处理时间为58ms;与其他目标检测网络相比,该模型具有更好的鲁棒性和更佳检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 Yolov4 轻量化 注意力机制 SoftPool

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基于差分非平稳Transformer的液压支架立柱压力预测 被引量：1

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作者 杨艺 Aimen Malik +1 位作者 袁瑞甫 王科平 《电子测量技术》 北大核心 2024年第6期41-49,共9页

液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据,也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而,液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性,却无法用简单的数学模型进行预测;且在回采过程中,支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随... 液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据,也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而,液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性,却无法用简单的数学模型进行预测;且在回采过程中,支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随机噪声,使得压力数据劣化为非平稳时间序列,给压力的预测带来的很大的困难。本文在Transformer基础上,提出一种差分非平稳Transformer模型,在Transformer的编码器和解码器中分别引入差分归一化和反归一化操作,以提升序列的平稳性。同时,在Transformer中采用去平稳注意力机制,计算序列元素之间的关联关系,以增强模型的预测能力。在真实的煤矿支架立柱数据集上的对比实验表明,本文提出的差分非平稳Transformer的预测效果达到0.674,表现明显优于LSTM、Transformer和非平稳Transformer模型。 展开更多

关键词 煤矿安全 工作面 液压支架 压力预测 非平稳Transformer 差分

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基于改进蚁群算法的复杂环境路径规划 被引量：1

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作者 杨俊起 刘飞洋 张宏伟 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期93-99,共7页

针对蚁群算法在复杂环境下难以收敛、最优值差的问题,提出了一种改进蚁群算法。引入修正策略,提出两种局部修正方法以减少无效路径。提出一种自适应信息素更新机制,将初始信息素与蚂蚁所释放的信息素区分挥发;针对每次迭代蚂蚁所释放的... 针对蚁群算法在复杂环境下难以收敛、最优值差的问题,提出了一种改进蚁群算法。引入修正策略,提出两种局部修正方法以减少无效路径。提出一种自适应信息素更新机制,将初始信息素与蚂蚁所释放的信息素区分挥发;针对每次迭代蚂蚁所释放的信息素,通过设计时变挥发因子的变化律单独挥发,得到自适应挥发强度的信息素挥发机制。最后,将算法应用到不同复杂环境,与已有改进蚁群算法对比分析,研究结果说明改进算法在有效时间、平均距离、最短距离的优越性。 展开更多

关键词 蚁群算法 改进蚁群算法 全局优化 路径规划

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基于LSTM-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测 被引量：3

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作者 余琼芳 杨鹏飞 唐高峰 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期30-35,共6页

目前多步液压支架压力预测大多为单步液压支架压力的累计预测,单步累计次数越多,累计误差就越大,影响预测精度。针对该问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测方法。采用卡尔曼滤波消除液压支... 目前多步液压支架压力预测大多为单步液压支架压力的累计预测,单步累计次数越多,累计误差就越大,影响预测精度。针对该问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测方法。采用卡尔曼滤波消除液压支架压力数据中的振动噪声后,在工作面端部和中部各选取相邻的5台液压支架压力数据建立2个时空数据集(数据集1和数据集2),并对时空数据进行标准化预处理。将时空数据输入LSTM模型提取时空特征,并将提取的时空特征输入Informer模型的编码器,经过位置编码后利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,经过最大池化和一维卷积消除最终输出特征图的冗余组合。利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,将Informer模型的解码器改为全连接层,得到液压支架压力的预测结果。实验结果表明:与基于门控循环单元(GRU)、LSTM和Informer模型的预测方法相比,基于LSTM-Informer模型的预测方法在预测6,12,24步长液压支架压力时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均最小;其中基于数据集1预测的6步长液压支架压力的RMSE分别降低了41.63%,49.74%,11.85%,MAE分别降低了41.75%,50.00%,12.00%;基于数据集2预测的6步长液压支架压力的RMSE分别降低了48.15%,59.86%,19.88%,MAE分别降低了49.87%,54.90%,13.16%。 展开更多

关键词 液压支架压力 多步长液压支架压力预测 LSTM-Informer模型 时间相关性 卡尔曼滤波

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