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基于大数据分析技术的船舶信息系统设计
被引量：
4
1
作者
袁乖宁
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第8期148-150,共3页
为解决常规船舶信息系统执行大数据运算时,存在运算有效性较低的不足,提出了基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。基于船舶信息系统模块设计以及电路设计,实现船舶信息系统硬件设计;依托船舶信息系统软件结构设计、调取算法设计实现...
为解决常规船舶信息系统执行大数据运算时,存在运算有效性较低的不足,提出了基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。基于船舶信息系统模块设计以及电路设计,实现船舶信息系统硬件设计;依托船舶信息系统软件结构设计、调取算法设计实现船舶信息系统软件设计,完成基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。试验数据表明,提出的船舶信息系统较常规船舶信息系统,运算有效性提高52.07%,适合现代船舶运行。
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关键词
大数据分析
信息系统
模块设计
算法设计
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职称材料
机械臂自抗扰控制的自适应-重构粒子群优化
被引量：
1
2
作者
郑伦川
梁新元
袁乖宁
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第2期231-235,共5页
为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力...
为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力进行了定义,基于两种进化能力构造了自适应学习因子,使粒子能够自适应选择高效率学习对象;引入了粒子随机重构策略,使算法具备跳出局部最优的能力,将新型算法命名为自适应-重构粒子群算法。经过仿真测试和验证,自适应-重构粒子群算法的优化能力强于标准算法;在时变扰动和恒值扰动作用下,自适应-重构粒子群算法优化的机械臂控制误差远小于标准粒子群算法。仿真结果验证了自适应-重构粒子群算法在机械臂自抗扰控制优化中的优越性。
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关键词
机械臂
自抗扰控制
自适应学习因子
粒子重构策略
粒子群算法
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职称材料
基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测
3
作者
郑伦川
梁新元
袁乖宁
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第6期159-164,共6页
矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性...
矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性和生产效率成为一个亟待解决的问题。提出了一种基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测方法。该方法融合了多个神经网络模型,并通过改进极限学习机算法来提高检测精度和效率。首先,基于集成学习思想将传统卷积神经网络、递归神经网络和自编码器等多个预训练模型集成为一个更强大的检测模型。其次,在极限学习机的基础上引入了自适应权重调整策略,提高了算法的自适应能力和准确性。将所提出的方法在某矿山数据集上进行了试验,结果表明:该方法在检测区分度较低或异常数据较多的情况下性能优异,有助于实现高精度和高效率的故障检测。
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关键词
矿井移动机器人
故障检测
集成神经网络
改进极限学习机
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职称材料
题名
基于大数据分析技术的船舶信息系统设计
被引量：
4
1
作者
袁乖宁
机构
重庆水利电力职业技术学院大数据学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第8期148-150,共3页
文摘
为解决常规船舶信息系统执行大数据运算时,存在运算有效性较低的不足,提出了基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。基于船舶信息系统模块设计以及电路设计,实现船舶信息系统硬件设计;依托船舶信息系统软件结构设计、调取算法设计实现船舶信息系统软件设计,完成基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。试验数据表明,提出的船舶信息系统较常规船舶信息系统,运算有效性提高52.07%,适合现代船舶运行。
关键词
大数据分析
信息系统
模块设计
算法设计
Keywords
large data analysis
information system
module design
algorithmic design
分类号
U665.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
机械臂自抗扰控制的自适应-重构粒子群优化
被引量：
1
2
作者
郑伦川
梁新元
袁乖宁
机构
重庆水利电力职业技术学院大数据学院
重庆
工商大学人工智能
学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第2期231-235,共5页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201805405)。
文摘
为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力进行了定义,基于两种进化能力构造了自适应学习因子,使粒子能够自适应选择高效率学习对象;引入了粒子随机重构策略,使算法具备跳出局部最优的能力,将新型算法命名为自适应-重构粒子群算法。经过仿真测试和验证,自适应-重构粒子群算法的优化能力强于标准算法;在时变扰动和恒值扰动作用下,自适应-重构粒子群算法优化的机械臂控制误差远小于标准粒子群算法。仿真结果验证了自适应-重构粒子群算法在机械臂自抗扰控制优化中的优越性。
关键词
机械臂
自抗扰控制
自适应学习因子
粒子重构策略
粒子群算法
Keywords
Manipulator
Active Disturbance Rejection Control
Adaptive Learning Factor
Particle Re-construc⁃tion Strategy
PSO
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测
3
作者
郑伦川
梁新元
袁乖宁
机构
重庆水利电力职业技术学院大数据学院
重庆
工商大学人工智能
学院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第6期159-164,共6页
基金
2020年度市教委科学技术研究计划项目(编号:KJQN202003806)
重庆市教委教学改革研究项目(编号:203633)。
文摘
矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性和生产效率成为一个亟待解决的问题。提出了一种基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测方法。该方法融合了多个神经网络模型,并通过改进极限学习机算法来提高检测精度和效率。首先,基于集成学习思想将传统卷积神经网络、递归神经网络和自编码器等多个预训练模型集成为一个更强大的检测模型。其次,在极限学习机的基础上引入了自适应权重调整策略,提高了算法的自适应能力和准确性。将所提出的方法在某矿山数据集上进行了试验,结果表明:该方法在检测区分度较低或异常数据较多的情况下性能优异,有助于实现高精度和高效率的故障检测。
关键词
矿井移动机器人
故障检测
集成神经网络
改进极限学习机
Keywords
mine mobile robot
fault detection
integrated neural network
improved extreme learning machine
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据分析技术的船舶信息系统设计
袁乖宁
《舰船科学技术》
北大核心
2019
4
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职称材料
2
机械臂自抗扰控制的自适应-重构粒子群优化
郑伦川
梁新元
袁乖宁
《机械设计与制造》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测
郑伦川
梁新元
袁乖宁
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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