检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2024年

作者：付明凯王少红马超北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术，精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征（步速、步幅等）的随机性，本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态... 详细信息

步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术，精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征（步速、步幅等）的随机性，本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位识别方法。首先，将两个惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）布置在胫骨前部和大腿前侧的股直肌，采集了200人次受试者前进转弯上楼梯下楼梯四种步态任务的步态数据。然后，对数据进行滤波重采样预处理后作为所提模型的输入。最后，利用SECBAM-Densenet模型得到输出模型的分类结果。结果显示，改进后SECBAM-Densenet模型在同一个体中不同步态相位平均识别准确率达到了95.76%，相比其他模型有0.66%～21.22%的提升。在不同个体中，相位的识别准确率均高于94%。以上试验结果表明，本文提出的模型可以应用于步态相位识别领域，并为下肢外骨骼机器人的柔性控制提供了试验参考。

关键词：步态相位 Densenet SE-net注意力模块空间通道注意力模块

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面向近海通信的移动边缘网络动态服务缓存策略

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电讯技术 2024年

作者：庄颖瑜潘春雨李学华北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

为了实现低时延低能耗的近海通信，研究将动态服务缓存更新机制引入复杂神经网络当中，基于近海通信场景对复杂的神经网络结构进行巧妙的设计，提出了基于双重深度Q网络（Double Deep Q Network， DDQN）的移动边缘动态服务缓存策略（Mo... 详细信息

为了实现低时延低能耗的近海通信，研究将动态服务缓存更新机制引入复杂神经网络当中，基于近海通信场景对复杂的神经网络结构进行巧妙的设计，提出了基于双重深度Q网络（Double Deep Q Network， DDQN）的移动边缘动态服务缓存策略（Mobile Edge Dynamic Service Caching Policy， MEDSCP）。该策略先通过用户终端任务卸载决策博弈得到最佳卸载决策集，然后利用移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）和动态服务缓存更新来减少近海通信环境下任务执行的时延能耗成本，旨在提高近海通信的任务处理效率并扩展该行业的发展潜力。仿真实验结果表明，所提的MEDSCP策略与现有工作相比，能在保证训练效果的前提下实现算法的快速收敛，还能有效降低近海通信的时延能耗加权和。

关键词：博弈论动态缓存近海通信深度强化学习移动边缘计算

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改进熵权TOPSIS的综合传动装置磨损状态评价方法

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第12期51卷 10-18页

作者：陈涛刘勇贾然唐长亮北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 中北大学能源与动力工程学院山西太原038507

为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,... 详细信息

为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,建立熵权TOPSIS磨损状态评价模型,依据磨损特征携带的信息量及其变异程度,确定其在磨损评价中的贡献权重,获取定量描述磨损程度的劣化度指标;最后,对磨损劣化度指标进行自适应层次聚类,将装置的磨损状态划分为正常磨损、异常磨损和剧烈磨损三阶段.综合传动装置磨损评价实例,通过计算DTW距离提取Fe、Cu、Pb为磨损敏感特征;计算信息熵直接确定Fe、Cu、Pb的磨损评价权重为0.193、0.341和0.466;通过熵加权获取磨损劣化度指标,定量描述装置的磨损变化趋势;并依据劣化度指标将磨损状态聚类为树状结构分界点清晰、可解释性强的磨损三阶段,验证了改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法的有效性,该方法能够为综合传动装置健康状态监测提供科学依据.

关键词： DTW 熵权TOPSIS 层次聚类油液光谱磨损评价

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基于新型旋转-直线往复机构的切片机设计分析及参数优化

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中国机械工程 2024年第4期35卷 614-623,635页

作者：胡福清孙江宏孙英杰孙雨彤马超周福强北京信息科技大学机电工程学院北京100192 清华大学机械电子工程研究所北京100084 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对现有糕点切片机切片效率和质量低下的问题,进行基于新型旋转-直线往复机构的切片机设计分析及参数优化。首先对切片机构型设计及椭圆导轨长短径比和转速进行计算,然后进行运动学和静力学分析,接着分别在不同长短径比和转速动力学仿... 详细信息

针对现有糕点切片机切片效率和质量低下的问题,进行基于新型旋转-直线往复机构的切片机设计分析及参数优化。首先对切片机构型设计及椭圆导轨长短径比和转速进行计算,然后进行运动学和静力学分析,接着分别在不同长短径比和转速动力学仿真分析基础上,构建切刀的加速度均值和均方根值三次多项式拟合方程作为目标函数,利用NSGA-Ⅱ遗传算法进行长短径多目标参数优化及转速择优,最后搭建样机完成不同转速对比实验及玉米饼切片性能测试。结果表明,最优长短径和转速分别为190 mm、120 mm和20 r/min,优化后切刀效率提高75%,切刀进刀加速度的最大和平均误差分别减小26%和49%,退刀加速度的最大和平均误差分别减小60%和63%,玉米饼切面整齐美观,验证了设计的可行性。

关键词：切片机新型旋转-直线往复机构运动学分析多目标优化

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昏暗环境下自适应ORB-SLAM2算法研究

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电子测量技术 2024年第6期47卷 94-99页

作者：马哲伟周福强王少红北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少,从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少,进而导致系统崩溃的问题,提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行... 详细信息

本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少,从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少,进而导致系统崩溃的问题,提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取,之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿,完成特征点选取。实验结果表明,与原算法相比,改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下,匹配对的数量提升了17.6%,SLAM轨迹精度提升了49.8%,有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。

关键词： FAST角点特征提取四叉树分解法 SLAM

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基于改进Q-Learning的移动机器人路径规划算法

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电子测量技术 2024年第9期47卷 85-92页

作者：王立勇王弘轩苏清华王绅同张鹏博北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

随着移动机器人在生产生活中的深入应用,其路径规划能力也需要向快速性和环境适应性兼备发展。为解决现有移动机器人使用强化学习方法进行路径规划时存在的探索前期容易陷入局部最优、反复搜索同一区域,探索后期收敛率低、收敛速度慢的... 详细信息

随着移动机器人在生产生活中的深入应用,其路径规划能力也需要向快速性和环境适应性兼备发展。为解决现有移动机器人使用强化学习方法进行路径规划时存在的探索前期容易陷入局部最优、反复搜索同一区域,探索后期收敛率低、收敛速度慢的问题,本研究提出一种改进的Q-Learning算法。该算法改进Q矩阵赋值方法,使迭代前期探索过程具有指向性,并降低碰撞的情况;改进Q矩阵迭代方法,使Q矩阵更新具有前瞻性,避免在一个小区域中反复探索;改进随机探索策略,在迭代前期全面利用环境信息,后期向目标点靠近。在不同栅格地图仿真验证结果表明,本文算法在Q-Learning算法的基础上,通过上述改进降低探索过程中的路径长度、减少抖动并提高收敛的速度,具有更高的计算效率。

关键词：路径规划强化学习移动机器人 Q-Learning算法 ε-decreasing策略

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基于改进YOLOv7的换热器板片故障检测算法研究

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机床与液压 2024年第11期52卷 105-113页

作者：王伯涛周福强吴国新王少红北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对换热器板片装配检测成本高、检测精度低等问题,提出一种改进的YOLOv7算法检测换热器板片的装反问题。在原始数据集上采用限制对比度自适应直方图均衡化对图像进行处理,提高待检测图像的清晰度;在YOLOv7模型原有基础上,针对换热器板... 详细信息

针对换热器板片装配检测成本高、检测精度低等问题,提出一种改进的YOLOv7算法检测换热器板片的装反问题。在原始数据集上采用限制对比度自适应直方图均衡化对图像进行处理,提高待检测图像的清晰度;在YOLOv7模型原有基础上,针对换热器板片层数较多、模糊且噪点多,提出一种多级自适应注意力机制添加至Backbone最后一层;针对图像识别模型计算量大、下采样特征损失严重,采用改进的MP-D模块优化原有的下采样模块;针对特征提取部分,加入F-ReLU激活函数,使得计算速度和检测准确性有了明显提高;针对Neck部分的PANet结构,融合BiFPN跨尺度连接的思想,进一步提高融合的效率和准确性。通过实验可得,改进后的网络模型和初始YOLOv7相比,mAP@0.5、召回率R、检测速度分别提高0.6%、2%、16.9帧/s,针对换热器板片检测具有良好效果。

关键词：换热器板片 YOLOv7 多级自适应注意力机制 MP-D模块 BiFPN

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基于域迁移的滚动轴承故障诊断研究

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机械设计与制造 2025年第4期410卷 269-273页

作者：曹梦婷谷玉海王红军徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

目前基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法已经在机械设备领域得到了广泛的学习,而进行深度学习训练需要海量数据样本,针对深度学习方法在这一方面的不足,这里提出一种基于域迁移学习的滚动轴承故障诊断方法,能够在小样本数据量的前提下... 详细信息

目前基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法已经在机械设备领域得到了广泛的学习,而进行深度学习训练需要海量数据样本,针对深度学习方法在这一方面的不足,这里提出一种基于域迁移学习的滚动轴承故障诊断方法,能够在小样本数据量的前提下依旧对滚动轴承进行故障诊断并取得良好的诊断结果。首先,根据一维卷积神经网络和长短期记忆网络构造一个域迁移深度学习网络,将获得的源域数据与目标域数据作为输入,其次,经过网络训练之后,对提取出的故障特征分类。实验结果证明,在小样本数据量的前提下,采用的方法和基于无迁移的深度学习故障诊断方法相比,故障特征的分类精度更高,提高了故障诊断的正确率。

关键词：故障诊断域迁移一维卷积神经网络长短期记忆网络

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高梯度静磁场的多通道磨粒检测传感技术研究

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湖南大学学报（自然科学版） 2023年第6期50卷 90-98页

作者：王立勇王文平贾然陈涛孙光新北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京机械设备研究所总装调试室北京100854

针对机械设备磨损在线检测系统存在的大流量和高灵敏度难以同时满足的问题,提出了基于对向布置环形磁铁的多通道磨粒在线检测传感器结构.通过建立传感器磁特性及铁磁性磨粒磁化的数学模型,推导得到了磨粒通过传感器时磁场扰动的解析解;... 详细信息

针对机械设备磨损在线检测系统存在的大流量和高灵敏度难以同时满足的问题,提出了基于对向布置环形磁铁的多通道磨粒在线检测传感器结构.通过建立传感器磁特性及铁磁性磨粒磁化的数学模型,推导得到了磨粒通过传感器时磁场扰动的解析解;进而采用仿真与实验的方法验证了传感器结构参数对传感器性能的影响规律.研究表明,铁磁性球体磨粒通过传感器时,其内部磁感应强度约为背景磁感应强度的3倍,且传感器感应线圈布置于磁铁外边缘比布置于磁铁内边缘时的检测灵敏度高约10.1%;同时,随着磁铁外径及两磁铁轴向间距的增加,传感器输出感应电压呈现先增加后下降的趋势.采用优化后结构参数的传感器可实现直径80μm铁磁性磨粒的有效检测.

关键词：传感器磨粒检测高梯度静磁场多通道

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针对临时道路的端到端自动驾驶模型研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第9期38卷 48-54页

作者：王立勇谢敏苏清华王弘轩王绅同张鹏博姜海燕北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

近年来,基于深度学习的自动驾驶模型逐渐成为无人驾驶领域的研究热点,常规的自动驾驶模型多采用多级模块串联的方式构建,分别完成感知、规划、循迹等功能,存在耦合性高抗风险能力差的问题。文中提出一种针对临时道路的无人驾驶车辆自动... 详细信息

近年来,基于深度学习的自动驾驶模型逐渐成为无人驾驶领域的研究热点,常规的自动驾驶模型多采用多级模块串联的方式构建,分别完成感知、规划、循迹等功能,存在耦合性高抗风险能力差的问题。文中提出一种针对临时道路的无人驾驶车辆自动驾驶端到端模型,该模型采用三路视觉传感器图像为输入,以GCViT作为主干网络进行图像特征提取,通过Transformer网络和GRU网络输出局部规划路径,采用PID算法输出转角信息,实现无人驾驶车辆自动循迹。实验结果表明,端到端模型的单帧轨迹规划耗时约80 ms,平均轨迹偏差为0.689 m,满足实时性要求的同时,可完成无人驾驶车辆在临时道路环境下的循迹任务。

关键词：端到端深度神经网络自动驾驶 Transformer网络

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