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2 篇 学位论文

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2 篇 工学
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主题

2 篇 模拟到现实
1 篇 迁移学习
1 篇 无人水面航行器
1 篇 深度强化学习
1 篇 海上风电支撑结构
1 篇 损伤识别
1 篇 运动控制
1 篇 局部路径规划
1 篇 卷积神经网络

机构

1 篇 青岛理工大学
1 篇 中国科学技术大学

作者

1 篇 吕建达
1 篇 王宁

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=模拟到现实"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于深度迁移学习的海上风电支撑结构损伤识别研究

基于深度迁移学习的海上风电支撑结构损伤识别研究

引用

作者：吕建达青岛理工大学

学位级别：硕士

由于长期运行于严酷的海洋环境中,海上风电支撑结构易发生损伤。为保障海上风电支撑结构安全运行,需对其进行损伤识别研究。近年来,深度学习网络因其具有自动提取信号特征的能力,已开始应用于结构损伤识别领域,并取得了较好的效果。训... 详细信息

由于长期运行于严酷的海洋环境中,海上风电支撑结构易发生损伤。为保障海上风电支撑结构安全运行,需对其进行损伤识别研究。近年来,深度学习网络因其具有自动提取信号特征的能力,已开始应用于结构损伤识别领域,并取得了较好的效果。训练深度学习网络通常需要大量数据,而对于海上风电支撑结构来说,结构损伤状态下的数据相对稀缺,制约了深度学习网络在该领域的应用。为此,本文采用卷积神经网络和迁移学习技术,对海上风电支撑结构进行损伤识别研究。迁移学习利用源域知识作为目标域训练的基础,核心理念是借助源任务中的知识,辅助解决新的目标任务,以减少深度学习网络对大量训练数据的需求。主要研究内容如下: (1)基于时频图像和深度迁移学习的海上风电支撑结构损伤识别研究。利用软件GH-Bladed建立四个采用单桩基础的NREL-5MW风机数值模型,包括基准模型和考虑误差的情景模型,以模拟数值模型与实际结构间的差异。通过分析获取风机运行状态下支撑结构的加速度响应信号,对信号进行短时傅里叶变换获取信号特征更丰富的时频图像。分别将Image Net图像集和生成的时频图像作为源域和目标域,利用Alex Net模型和迁移学习进行结构损伤识别。结果证明:利用深度迁移学习进行海上风电支撑结构损伤识别是可行的,通过调整数值模型参数模拟数值模型与实际结构间差异也是合理的。 (2)基于响应和深度迁移学习的海上风电支撑结构损伤识别研究。针对Alex Net模型复杂和以时频图像为输入引起的识别效率低下的问题,本章将结构加速度响应信号转化为数字矩阵作为网络输入,利用简化卷积神经网络(CNN)和迁移学习进行结构损伤识别。以基准模型数据为源域,其余三种情景模型数据作为目标域。结果表明:以数字矩阵作为输入的简化CNN迁移学习的损伤识别效率更高,通过增加测点数量可提高基于深度迁移学习的损伤识别准确率和稳定性。 (3)基于从模拟到现实深度迁移学习的结构损伤识别研究。首先,利用有限元软件Abaqus建立海上风电支撑结构缩尺试验模型的数值模型,通过分析获取风机运行状态下结构的加速度响应信号,并将信号转换为数字矩阵。然后,分别将Abaqus数值模型数据和缩尺试验模型实测数据作为源域和目标域。利用源域对简化CNN进行预训练,并将预训练网络迁移到目标域。结果表明:从模拟到现实的迁移学习能有效提升利用简化CNN进行海上风电支撑结构损伤识别的性能。

关键词：海上风电支撑结构卷积神经网络损伤识别迁移学习模拟到现实

来源：评论

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无人水面航行器的局部路径规划与运动控制算法研究

无人水面航行器的局部路径规划与运动控制算法研究

引用

作者：王宁中国科学技术大学

学位级别：硕士

无人水面航行器作为一种自主水上运载平台,在海洋监测、环境保护以及应急救援中发挥着至关重要的作用,而不同的任务需要部署水面航行器到不同环境,因此需要准确、可靠的导航技术引导水面航行器顺利执行任务。目前一个完整的自主导航系... 详细信息

无人水面航行器作为一种自主水上运载平台,在海洋监测、环境保护以及应急救援中发挥着至关重要的作用,而不同的任务需要部署水面航行器到不同环境,因此需要准确、可靠的导航技术引导水面航行器顺利执行任务。目前一个完整的自主导航系统通常划分为建图、规划和控制,需要针对每一环节设计相应的算法,并建立各模块之间的联系。其中局部路径规划算法和运动控制算法是自主导航系统的重要组成部分,直接决定了导航系统的性能。为进一步提高水面航行器的自主作业能力,本文围绕无人水面航行器的局部路径规划和运动控制算法展开研究,并进行了仿真和实物实验。具体来说,本文的主要研究内容和研究成果如下:1.基于深度强化学习构建了水面航行器的局部路径规划算法,设计了无动力学环境对深度强化学习模型进行训练,减少模型收敛时间的同时,也可以避免水上环境建模的繁琐。另外,针对深度强化学习应用于机器人导航存在的模拟到现实迁移问题,对环境信息引入域随机化,提高模型的泛化性和可迁移性。但在复杂多变的场景中训练会使得深度强化学习收敛困难,因此本文精心设计了自适应课程学习方案来加速神经网络的收敛。同时,也提出了一致性策略,通过考虑稳定性和执行器约束来预测控制指令,提高导航指令的可行性和轨迹平滑性。2.对本文所用水面航行器进行了运动学和动力学建模,并设计了两种运动控制器,分别是基于自适应控制的传统算法以及基于强化学习的智能算法,对比分析了两种控制算法在跟随不同输入信号以及干扰下的表现。3.为了评估所提出方法的有效性,本文在仿真环境下进行了广泛的实验,展示了所提出算法在收敛速度、泛化性、鲁棒性和轨迹平滑度等方面的优越性。更进一步的,在物理平台上开发了局部规划控制系统并投入到实际水上环境进行测试,通过定性、定量的分析,验证了所提出方法可以直接部署于水面航行器中,而不需要额外的调整和训练,并且相比于人工势场法,具有更短的导航路径和更好的轨迹平滑性。

关键词：无人水面航行器局部路径规划深度强化学习模拟到现实运动控制

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