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无人机微弱声学特征分析及其探测
1
作者 薛宇航 兰志强 +3 位作者 朱坤 王洁 王艳杰 何剑 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期8-12,共5页
针对低信噪比(SNR)场景下无人机(UAV)声学探测的问题,设计实验探究常见特征性能随噪声强度变化规律,提出一种双通道特征融合的无人机识别方法,有效增强噪声下无人机声探测准确性。通过在高信噪比的数据上叠加不同种类的噪声模拟真实场... 针对低信噪比(SNR)场景下无人机(UAV)声学探测的问题,设计实验探究常见特征性能随噪声强度变化规律,提出一种双通道特征融合的无人机识别方法,有效增强噪声下无人机声探测准确性。通过在高信噪比的数据上叠加不同种类的噪声模拟真实场景下的无人机微弱声学信号实验,探究了各特征在低信噪比下的表现规律。发现不同信噪比条件下Log-Mel特征与Mel频率倒谱系数(MFCC)特征各有优势,在此基础上设计了双通道的长短期记忆(LSTM)探测模型,取得了较单一特征更优异的结果。最后通过与其他方法的对比,验证了提出方法的有效性与稳定性。 展开更多
关键词 无人机声学探测 低信噪比 融合特征
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三周期极小曲面可控弹性工具精密抛光(特邀)
2
作者 梁福生 刘发展 +3 位作者 查丛宇 樊成 王钊 杨晓飞 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第9期265-278,共14页
随着航空航天、光电子和生物医疗等高端制造业的快速发展,精密抛光技术面临精度与效率提升的双重挑战。抛光工具的选型与性能直接决定了抛光精度和效率,然而现有工具在力学性能调控方面存在局限,难以满足复杂曲面元件的高精高效加工要... 随着航空航天、光电子和生物医疗等高端制造业的快速发展,精密抛光技术面临精度与效率提升的双重挑战。抛光工具的选型与性能直接决定了抛光精度和效率,然而现有工具在力学性能调控方面存在局限,难以满足复杂曲面元件的高精高效加工要求。该研究提出一种基于三周期极小曲面(Triply Periodic Minimal Surfaces,TPMS)结构的新型抛光工具,通过结构和参数设计实现可控的抛光性能,同时结合抛光工艺参数分析,在提出的TPMS工具体系及K9玻璃两步抛光实验场景下,确定了能够获得高精度光学表面的适配性抛光策略。研究首先设计了以TPMS网格结构为核心的“三明治”层抛光头并通过光固化3D打印制造该核心网格结构。其次,在K 9玻璃表面进行单点抛光实验,验证了所设计抛光头的抛光稳定性和时间依赖性。此外,通过实验分析了转速、下压量、TPM S结构类型及相对密度四个关键工艺参数对材料去除率及表面粗糙度的影响规律。最后,结合正交实验,以材料去除率满足粗抛高效去除需求且精抛后表面粗糙度达纳米级为综合评价标准,获得了两步抛光K9玻璃的相对较优工艺参数组合。基于K 9玻璃的两步抛光实验验证结果表明,新型抛光工具设计方法可显著提升光学元件表面质量与抛光效率,表面粗糙度从1.039μm降至5.531 nm,实现微米级到纳米级的高精度表面加工。 展开更多
关键词 精密抛光 抛光工具 TPMS结构 柔性抛光 光固化3D打印
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市场与政府协同视角下数字经济对绿色技术创新的门槛效应研究
3
作者 李盛楠 林周周 +1 位作者 吴颖文 苏屹 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第14期127-138,共12页
数字经济作为新经济形态,对促进绿色技术创新并助力创新驱动发展带来强劲动能。采用2011-2022年中国内地30个省份面板数据,运用门槛面板回归模型,以市场支持、政府支持以及二者协同度为门槛变量,实证考察市场与政府协同支持下数字经济... 数字经济作为新经济形态,对促进绿色技术创新并助力创新驱动发展带来强劲动能。采用2011-2022年中国内地30个省份面板数据,运用门槛面板回归模型,以市场支持、政府支持以及二者协同度为门槛变量,实证考察市场与政府协同支持下数字经济对绿色技术创新的门槛效应。研究发现:(1)数字经济对绿色技术创新的影响存在显著的、以市场与政府协同支持为门槛的正向非线性效应;(2)在市场化程度和对外开放水平门槛条件下,数字经济的促进效应逐渐增强,且以市场化程度高门槛区间下的促进效应最大;(3)在政府科技支持和政府治理强度门槛条件下,数字经济的积极效应分别呈现出先升后降和不断下降的差异化效果;(4)在市场与政府协同门槛条件下,数字经济的促进效应持续提升;(5)数字基础设施、数字产业化和产业数字化对绿色技术创新的正向门槛效应呈显著上升趋势,且数字基础设施的正向效应整体更强。 展开更多
关键词 市场与政府协同支持 数字经济 绿色技术创新 门槛效应
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基于强化学习的机械臂单目视觉控制算法
4
作者 严立峰 董建飞 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第10期146-151,共6页
依靠视觉操纵机械臂具有较强的灵活性和适应性。相较于仅使用单目视觉,现有强化学习算法往往还依赖于辅助信息,这限制了算法的通用性。为了解决强化学习在单目视觉应用中的奖励稀疏和样本质量低等问题,提出了基于强化学习的机械臂单目... 依靠视觉操纵机械臂具有较强的灵活性和适应性。相较于仅使用单目视觉,现有强化学习算法往往还依赖于辅助信息,这限制了算法的通用性。为了解决强化学习在单目视觉应用中的奖励稀疏和样本质量低等问题,提出了基于强化学习的机械臂单目视觉控制(MCRL)算法。首先,使用变分自编码器(VAE)从历史轨迹中提取技能信息,并学习技能先验以预测当前有效技能,再使用柔性动作—评价(SAC)算法训练上层策略网络识别和重组技能。最后,通过分层结构形成完整的控制算法。仿真实验结果表明:在仅使用单目视觉的情况下,该算法能够更快更好地解决机械臂抓取任务,并具有一定泛化能力。 展开更多
关键词 机械臂 单目视觉 深度强化学习 生成模型
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煤矿掘进机自定位截割控制方法及试验研究 被引量：9
5
作者 刘送永 吴洪状 +2 位作者 程诚 宋明江 崔玉明 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1318-1329,共12页
开展了掘进机自定位截割控制方法及试验研究,提出了掘进机自定位截割控制策略,使用基于单目视觉与深度学习的掘进机机体六自由度位姿检测方法,以及具有规定性能的双层模糊自适应反步控制方法实现了掘进机自定位截割,并将其用于机体任意... 开展了掘进机自定位截割控制方法及试验研究,提出了掘进机自定位截割控制策略,使用基于单目视觉与深度学习的掘进机机体六自由度位姿检测方法,以及具有规定性能的双层模糊自适应反步控制方法实现了掘进机自定位截割,并将其用于机体任意位姿下的截割头循迹跟踪控制。在掘进机两种不同的机体位姿下进行了截割头循迹跟踪控制试验,试验结果显示最大轮廓误差分别在48 mm和52 mm(约2.14%与2.32%)以内,验证了提出的掘进机自定位截割控制方法的有效性。 展开更多
关键词 巷道掘进机 位姿检测 轨迹跟踪控制 自定位截割
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基于煤岩界面识别的采煤机智能调高控制方法研究 被引量：1
6
作者 刘送永 程诚 +3 位作者 吴洪状 崔玉明 孟德远 司垒 《煤炭科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第S2期186-200,共15页
煤岩界面识别及采煤机自动调高作为采煤机智能化的关键技术,是实现采煤工作面的智能化、无人化的重点和难点。实际工作中,多采用人工观测或多种方法结合进行煤岩界面的识别,采煤机通过记忆截割方式和比例-积分-微分(PID)控制等方法进行... 煤岩界面识别及采煤机自动调高作为采煤机智能化的关键技术,是实现采煤工作面的智能化、无人化的重点和难点。实际工作中,多采用人工观测或多种方法结合进行煤岩界面的识别,采煤机通过记忆截割方式和比例-积分-微分(PID)控制等方法进行调高控制,无法适应煤层的复杂变化,且控制算法精度有限。针对采煤机的智能化调高作业问题,设计采煤机自动调高控制系统方案,利用低频脉冲-超宽带(IR-UWB)雷达,采用基于斜投影算子的类最大似然(OPMLL)信号定位方法进行煤岩界面识别,将信号协方差矩阵依次投影到各信号子空间中,得到包含若干单个信号信息的协方差矩阵,进而使用最大似然估计法(ML)进行往返时间延迟估计,并采用迭代方法提高估计精度,获得煤岩界面轨迹;考虑采煤工艺要求、设备限制等具体工况要求,以最大回采率为优化目标,基于有约束优化算法,进行截割轨迹优化;基于采煤机运动学和状态空间模型,采用基于神经网络观测器的间接自适应规定性能控制(NOIAPPC)方法,使用径向基神经网络(RBFNNs)估计系统未知非线性函数,通过二阶滤波器估计反步控制设计中每步的虚拟控制律导数,并使用一种新的神经滑模观测器用于在线估计系统状态变量,只需要已知系统输出,通过调节控制器参数,可使系统瞬态和稳态误差被限制在给定范围内,从而实现采煤机自动调高控制。最后,通过试验验证所提方法的有效性和优越性,为采煤机智能化提供技术支撑。试验结果表明,摇臂转角轨迹跟踪误差百分比约不超过8.2%,截割轨迹最大高度误差约不超过0.01m。 展开更多
关键词 采煤机 煤岩界面识别 轨迹优化 智能调高 现代控制理论
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基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化 被引量：4
7
作者 程诚 吴洪状 刘送永 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期269-279,共11页
实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基... 实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基于煤岩界面识别结果,对起伏变化的煤岩界面曲线进行截割路径优化,得到采煤机调高控制的目标轨迹。滚筒截割路径优化是基于煤岩界面估计曲线,在采煤工艺、煤质要求和设备的适应能力等限制条件的约束下,得到使回采最大化的平滑轨迹。针对上述采煤机截割路径约束优化问题,提出一种基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化方法。为了提高截割路径优化效果和降低计算复杂度,以B样条曲线节点系数作为设计变量,构建一种新型截割路径优化目标函数;考虑采煤机截割工艺、煤质要求等限制,使用多段赋值罚函数法处理约束,根据约束的不满足程度动态改变罚函数系数值,避免优化陷入局部最值和约束不能起到实际作用;为了进一步提高优化效果和收敛速度,使用修正蜉蝣算法寻找最优截割路径。最后,考虑实际煤岩界面中褶皱、陷落柱、断层等典型地质构造,进行仿真研究,结果表明,所提方法能在满足实际约束下快速得到平滑的截割优化路径,实时性好、适用性高。 展开更多
关键词 采煤机 记忆截割 约束优化 蜉蝣算法 B样条曲线
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基于序列图像学习的巷道掘进机定位方法 被引量：2
8
作者 吴洪状 程诚 刘送永 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期778-789,共12页
煤矿综掘工作面受限于狭小空间、工艺繁杂、环境恶劣等特殊条件,导致用工多、安全性差、效率低等问题,亟需研发更加安全高效的智能化掘进技术与装备。巷道掘进机作为综掘工作面的核心设备,对其智能化进行研究具有重要的社会价值和经济... 煤矿综掘工作面受限于狭小空间、工艺繁杂、环境恶劣等特殊条件,导致用工多、安全性差、效率低等问题,亟需研发更加安全高效的智能化掘进技术与装备。巷道掘进机作为综掘工作面的核心设备,对其智能化进行研究具有重要的社会价值和经济意义。为实现巷道掘进机的智能化作业,首先需要解决的关键问题是为掘进机机体定位,精确、鲁棒的机体位姿检测方法是保障巷道智能掘进有效性的首要条件。因此,针对巷道掘进机机体定位问题,提出了一种基于时间序列图像学习的机体绝对六自由度位姿实时检测方法。首先,通过在掘进机机体安装一台单目相机,并在掘进机后方设置人工特征对象,设计适用于巷道狭长、非结构化环境的视觉定位方案。然后,提出用于时间序列图像融合的深度学习模型,其中,使用一种训练好的多尺度变分自编码器辅助的卷积神经网络(MSVAE-CNN)的编码器模型提取时间序列图像中每个样本的多尺度潜在空间特征,以保证图像特征提取的鲁棒性;基于双向长短期记忆(LSTM)网络构建时间序列图像特征融合模型,并同时估计所有时间步图像样本对应的机体位姿参数,当推理某个时间步图像对应的位姿参数时,其他时间步的信息都可作为先验知识,通过学习图像样本之间的特征相关性,提高位姿估计的精度和可靠性;另外,使用多头自注意力机制进一步提高特征融合性能,使用张量训练分解压缩模型,实现在轻微损失位姿估计精度的前提下大幅降低模型参数数量。最后,基于一辆履带小车进行试验研究,使用NOKOV红外动捕系统获取小车机体实际位姿。试验结果显示,所提方法对中心偏距和方向角的估计平均绝对误差分别约为25 mm和0.36°,完全能够满足巷道掘进机的定位需求,并且定位精度明显优于MSVAE-CNN模型,验证了所提出的基于序列图像学习的机体定位方法的有效性与高性能。 展开更多
关键词 巷道掘进机 位姿检测 机器视觉 序列图像融合 深度学习
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