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基于超级基神经网络的自适应反演非奇异滑模纱线恒张力控制
1
作者
王罗俊
彭来湖
+2 位作者
熊叙一
李杨
胡旭东
《纺织学报》
北大核心
2025年第2期92-99,共8页
为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致...
为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致的不确定性响应,将HBF神经网络与区间观测器相结合设计了一个区间状态观测器,估算出系统转速及纱线张力的边界范围,提高了状态识别的准确性。基于纱线张力估算值,构建反演非奇异终极滑模控制器,确保了张力跟踪误差能够在短时间内迅速收敛,从而增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。仿真和实验结果表明:所提控制方法成功地使运动纱线张力在1.6 s内达到并维持在预设值,调节时间相较于标准滑模控制及现有文献中的滑模控制器分别缩短了57%和33%,验证了该控制算法的高效性与可靠性。
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关键词
纱线张力
超级基神经网络
状态观测器
张力误差
滑模控制器
针织圆机
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职称材料
基于改进甲壳虫全域搜索算法的机织物疵点检测
2
作者
李杨
张永超
+2 位作者
彭来湖
胡旭东
袁嫣红
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期89-94,共6页
为解决深度学习模型在面对跨场景的织物疵点检测时存在泛化性能差的问题,在甲壳虫全域搜索算法(BAS)的基础上添加了本地搜索能力构建了一种基于甲壳虫算法的混合算法,该算法可具体分为训练阶段和检测阶段。在训练阶段,通过对无疵点织物...
为解决深度学习模型在面对跨场景的织物疵点检测时存在泛化性能差的问题,在甲壳虫全域搜索算法(BAS)的基础上添加了本地搜索能力构建了一种基于甲壳虫算法的混合算法,该算法可具体分为训练阶段和检测阶段。在训练阶段,通过对无疵点织物进行训练构建二维Gabor滤波器,然后使用改进BAS的混合模型对Gabor滤波器的参数进行了优化,使改进后的算法具备全局搜索和局部搜索的能力;在检测阶段,根据在训练阶段获得最佳参数构造Gabor滤波器,对待检测的织物图像进行卷积运算,并对卷积后图像进行二值化处理,最终识别待测试织物是否含有疵点。实验结果表明:该方法的特征提取具有良好的类别区分性,更加集中在疵点范围内,检测准确率可达99.26%,具有良好的稳定性和泛化性能。
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关键词
深度学习
全域搜索算法
GABOR滤波器
织物疵点检测
泛化性能
图像识别
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职称材料
题名
基于超级基神经网络的自适应反演非奇异滑模纱线恒张力控制
1
作者
王罗俊
彭来湖
熊叙一
李杨
胡旭东
机构
浙江
理工
大学
浙江
省现代纺织装备
技术
重点实验室
浙江机电职业技术大学自动化学院
出处
《纺织学报》
北大核心
2025年第2期92-99,共8页
基金
国家重点研发计划项目(SQ2023YFB3200093)
浙江省“高层次人才特殊支持计划”科技创新领军人才项目(2023R5212)
+1 种基金
浙江机电职业技术大学科教融合重点培育项目(A-0271-24-209)
浙江省教育厅一般科研项目(Y202456420)。
文摘
为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致的不确定性响应,将HBF神经网络与区间观测器相结合设计了一个区间状态观测器,估算出系统转速及纱线张力的边界范围,提高了状态识别的准确性。基于纱线张力估算值,构建反演非奇异终极滑模控制器,确保了张力跟踪误差能够在短时间内迅速收敛,从而增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。仿真和实验结果表明:所提控制方法成功地使运动纱线张力在1.6 s内达到并维持在预设值,调节时间相较于标准滑模控制及现有文献中的滑模控制器分别缩短了57%和33%,验证了该控制算法的高效性与可靠性。
关键词
纱线张力
超级基神经网络
状态观测器
张力误差
滑模控制器
针织圆机
Keywords
yarn tension
hyper basis function neural network
state observer
tension error
sliding mode controller
circular knitting machine
分类号
TS181.8 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
TS103.7 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
基于改进甲壳虫全域搜索算法的机织物疵点检测
2
作者
李杨
张永超
彭来湖
胡旭东
袁嫣红
机构
浙江机电职业技术大学自动化学院
浙江
理工
大学
浙江
省现代纺织装备
技术
重点实验室
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期89-94,共6页
基金
浙江省“尖兵”计划项目(2022C0065)。
文摘
为解决深度学习模型在面对跨场景的织物疵点检测时存在泛化性能差的问题,在甲壳虫全域搜索算法(BAS)的基础上添加了本地搜索能力构建了一种基于甲壳虫算法的混合算法,该算法可具体分为训练阶段和检测阶段。在训练阶段,通过对无疵点织物进行训练构建二维Gabor滤波器,然后使用改进BAS的混合模型对Gabor滤波器的参数进行了优化,使改进后的算法具备全局搜索和局部搜索的能力;在检测阶段,根据在训练阶段获得最佳参数构造Gabor滤波器,对待检测的织物图像进行卷积运算,并对卷积后图像进行二值化处理,最终识别待测试织物是否含有疵点。实验结果表明:该方法的特征提取具有良好的类别区分性,更加集中在疵点范围内,检测准确率可达99.26%,具有良好的稳定性和泛化性能。
关键词
深度学习
全域搜索算法
GABOR滤波器
织物疵点检测
泛化性能
图像识别
Keywords
deep learning
global search algorithm
Gabor filter
fabric defect detection
generalization performance
pattern recognition
分类号
TS181.9 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
TP391.4 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于超级基神经网络的自适应反演非奇异滑模纱线恒张力控制
王罗俊
彭来湖
熊叙一
李杨
胡旭东
《纺织学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进甲壳虫全域搜索算法的机织物疵点检测
李杨
张永超
彭来湖
胡旭东
袁嫣红
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
已选择
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