检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2018年第4期13卷 509-516页

作者：周杉杉李文静乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)筛选出与PM2.5浓度相关性较强的特征变量作为神经网络的输入变量。然后,根据ε准则和偏最小二乘算法(partial least squares,PLS)进行规则化层神经元的增删,实现递归模糊神经网络结构的自动调整,并采用学习率自适应的梯度下降算法调整模型中心、宽度和权值等参数,建立PM2.5预测模型。最后,利用典型非线性系统辨识和实际PM2.5浓度预测实验进行验证。实验结果表明,所设计的自组织递归模糊神经网络结构精简且预测精度高,较好地满足了PM2.5实时预测的要求。

关键词： PM2.5 预测 PCA 递归模糊神经网络自组织自适应梯度下降

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基于自组织模糊神经网络溶解氧控制方法研究

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智能系统学报 2018年第6期13卷 905-912页

作者：许进超杨翠丽乔俊飞马士杰北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理过程中溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network, SOFNN)的溶解氧(dissolved oxygen, DO)控制方法。首先,采用激活强度和神经元重要性两个评判标准,来判断神经元... 详细信息

针对污水处理过程中溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network, SOFNN)的溶解氧(dissolved oxygen, DO)控制方法。首先,采用激活强度和神经元重要性两个评判标准,来判断神经元对网络的贡献及活跃程度。然后,对不活跃的神经元进行删减,以此来对神经网络结构进行自适应的调整,从而满足实际控制要求,提高控制精度。其次,采用梯度下降算法对SOFNN神经网络的各个参数进行实时调整,以保证网络的精度。最后,将该自组织方法用在Mackey-Glass时间序列预测中,结果表明所提出的自组织模糊神经网络具有较好的预测效果;同时将所提出的SOFNN方法在BSM1仿真平台上进行实验验证。结果表明,所提出的自组织模糊神经网络控制方法能够对溶解氧浓度进行较好地控制,具有一定的自适应能力。

关键词：污水处理溶解氧过程控制神经网络自组织

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基于PLC的乳化液泵定期维护及健康诊断系统设计

基于PLC的乳化液泵定期维护及健康诊断系统设计

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第十六届中国航空测控技术年会

作者：孙萱刘鹏宇王凤珍李东旭北京工业大学信息学部先进信息网络北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室北京工业大学信息化建设与管理中心

在综采工作面,液压支架系统必不可少。液压支架不但要承担工作面强大的作用力,还要能够快速移架,以保障煤炭生产安全、高效。乳化液泵是液压支架系统的动力来源。通过对乳化液泵的关键特征参数的监测,能够在第一时间明确乳化液泵的运行... 详细信息

在综采工作面,液压支架系统必不可少。液压支架不但要承担工作面强大的作用力,还要能够快速移架,以保障煤炭生产安全、高效。乳化液泵是液压支架系统的动力来源。通过对乳化液泵的关键特征参数的监测,能够在第一时间明确乳化液泵的运行状态,保证液压支架系统的安全运行。构建了基于PLC的乳化液泵定期维护及健康诊断系统,实现了乳化液泵的工况特征参数监测、设备和传感器故障诊断、定期维护提醒和故障报警等功能,有效提高了矿井产煤的速度和安全性。

关键词：乳化液泵故障监测健康诊断 PLC

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基于RNN的机械臂任务模仿系统

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北京工业大学学报 2018年第11期44卷 1401-1408页

作者：于建均吴鹏申左国玉阮晓钢张远北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为了简化机械臂复杂的运动规划问题,且使机械臂具有适应新任务的泛化能力,研究并实现了一种基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的机械臂任务模仿系统.首先,由示教者进行原始任务示教并采集示教数据;其次,通过构建RNN对原... 详细信息

为了简化机械臂复杂的运动规划问题,且使机械臂具有适应新任务的泛化能力,研究并实现了一种基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的机械臂任务模仿系统.首先,由示教者进行原始任务示教并采集示教数据;其次,通过构建RNN对原始示教数据进行训练,得到机械臂对示教任务模仿的控制策略;然后,当任务发生变化时,观察新任务的运动并采集运动信息;最后,通过基于RNN的控制策略对新任务运动信息进行泛化输出,得到机械臂模仿新任务的控制信息,进而完成模仿.物理对象实验结果表明,系统具有简单高效的策略获取能力以及良好的泛化能力,使机械臂不仅能够模仿原始示教任务,而且可以通过泛化实现对新任务的模仿.

关键词：控制策略机械臂运动规划循环神经网络(RNN) 泛化

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自平衡立方体机器人动力学建模

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北京工业大学学报 2018年第3期44卷 376-381页

作者：陈志刚阮晓钢李元北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对立方体机器人自平衡控制问题,对其以棱边为支点的动力学建模问题进行了研究.以所设计的立方体机器人样机为具体研究对象,分别采用拉格朗日方法和凯恩方法建立起相应的动力学模型,通过比较2种方法的建模结果和数值仿真分析,从理论上... 详细信息

针对立方体机器人自平衡控制问题,对其以棱边为支点的动力学建模问题进行了研究.以所设计的立方体机器人样机为具体研究对象,分别采用拉格朗日方法和凯恩方法建立起相应的动力学模型,通过比较2种方法的建模结果和数值仿真分析,从理论上验证了所建立模型的正确性.基于建立的模型设计了平衡控制器,并将其应用于立方体机器人样机控制,取得了预期的效果,再次验证所建立模型的正确性.所建立的动力学模型,为进一步研究立方体机器人的平衡控制奠定了基础.

关键词：立方体机器人动力学模型凯恩方法拉格朗日方法

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适用于具有多分类器的卷积神经网络训练方法

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北京工业大学学报 2018年第10期44卷 1291-1296页

作者：李建更李立杰张岩王朋飞左国玉北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为了提升视条件而定的深度卷积网络(conditional deep learning network,CDLN)的分类准确率,提出一种多分类器联合训练的方法.在训练网络时将多个分类器的输出误差同时进行反向传播,以校正网络权重.以Le Net-5、Alex Net为基础构造神经... 详细信息

为了提升视条件而定的深度卷积网络(conditional deep learning network,CDLN)的分类准确率,提出一种多分类器联合训练的方法.在训练网络时将多个分类器的输出误差同时进行反向传播,以校正网络权重.以Le Net-5、Alex Net为基础构造神经网络CDLN-L和CDLN-A,以MNIST、CIFAR-100和Pascal Voc数据集为实验样本进行实验,网络的分类准确率均得到提升,最高提升了4.39%.实验表明,提出的联合训练方法能够提升CDLN的分类准确率.

关键词：深度学习卷积神经网络(CNN) 视条件而定的深度卷积网络(CDLN) 多分类器多分类器联合训练图像分类分类准确率

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基于质心校正补偿的仿人机器人模仿学习

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北京工业大学学报 2018年第2期44卷 193-199页

作者：于建均张远左国玉阮晓钢吴鹏申北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

由于仿人机器人自由度多、结构冗余,因此面对不同环境下的运动规划十分复杂.利用人体运动信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体姿态的模仿学习,简化了仿人机器人的运动规划.为满足机器人在运动过程中的平衡性,提出了一种机器人质心补... 详细信息

由于仿人机器人自由度多、结构冗余,因此面对不同环境下的运动规划十分复杂.利用人体运动信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体姿态的模仿学习,简化了仿人机器人的运动规划.为满足机器人在运动过程中的平衡性,提出了一种机器人质心补偿的方法:通过示教数据预估机器人的质心偏移,经质心-角度雅可比矩阵计算角度补偿量,并引入二次规划进行优化处理.基于Nao机器人的模仿学习系统实验研究结果表明:提出的质心补偿方法可以有效地保证机器人在模仿学习过程中的姿态平衡,引入的权值可调的二次规划有效地保证了姿态模仿的相似性.

关键词：仿人机器人模仿学习质心预估雅可比矩阵姿态映射

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基于ZMP判据的仿人机器人步态模仿

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北京工业大学学报 2018年第9期44卷 1187-1192页

作者：于建均张远左国玉阮晓钢吴鹏申北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

仿人机器人行走稳定性研究是机器人领域一大研究热点,目前主要依据动力学模型规划稳定步态,但依靠步态规划形成的运动模式往往需要复杂的运算,并且机器人的运动形式单一.为实现机器人多样化步态的生成,在模仿学习的框架下对机器人的步... 详细信息

仿人机器人行走稳定性研究是机器人领域一大研究热点,目前主要依据动力学模型规划稳定步态,但依靠步态规划形成的运动模式往往需要复杂的运算,并且机器人的运动形式单一.为实现机器人多样化步态的生成,在模仿学习的框架下对机器人的步态模仿问题展开研究,利用人体行走信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体行走过程的模仿学习,在简化运动规划的同时使机器人的运动步态更具多样化与拟人化.为满足机器人在步态模仿过程中的稳定性,基于零力矩点(zero moment point,ZMP)判据补偿质心偏移,利用滞回曲线确定行走过程中支撑脚的切换以实现稳定性控制.基于NAO机器人的模仿学习系统仿真研究结果表明:ZMP判据的引入有效地保证了机器人对人体示教步态模仿的稳定性,基于滞回曲线的支撑脚选取保证了支撑脚切换的平稳.

关键词：仿人机器人模仿学习支撑脚选择零力矩点(ZMP)判据

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微电流高效率650nm谐振腔发光二极管

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光子学报 2018年第7期47卷 177-183页

作者：王元诚李建军王海阔王梦欢袁泽旭邹德恕北京工业大学信息学部电子科学与技术学院光电子技术教育部重点实验室北京100124

基于微腔理论和薄膜光学传输矩阵模型,设计并制备了孔径不同的谐振腔发光二极管.通过对外延结构的设计和对器件的制备与测试,详细研究了微腔结构、腔谱失谐以及有效辐射面积对器件发光效率、峰值波长和半波全宽等性能的影响,最终降低了... 详细信息

基于微腔理论和薄膜光学传输矩阵模型,设计并制备了孔径不同的谐振腔发光二极管.通过对外延结构的设计和对器件的制备与测试,详细研究了微腔结构、腔谱失谐以及有效辐射面积对器件发光效率、峰值波长和半波全宽等性能的影响,最终降低了器件的启亮电流并且提升了器件的外量子效率.制备的器件能够在100μA偏置电流下产生肉眼清晰可见的微瓦级光强,在1mA电流下达到0.16mW的光功率和7%的外量子效率.器件的峰值波长为650nm,并且在0.1~7mA范围内不随电流改变而发生变化.远场分布为均匀对称的圆形光斑,水平和竖直发散角分别为46°和48°.与普通发光二极管相比,该器件具有更高的发光效率和更好的单色性、方向性、波长稳定性,研究成果为实现微小电流驱动的高亮度发光器件提供了基础元件,并为谐振腔发光二极管在微电流下的光电特性研究提供参考与借鉴.

关键词：谐振腔发光二极管微电流高效率腔谱失谐光子回收效应

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一种球形轮机器人双闭环非线性PID控制方法

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中国科技论文 2018年第20期13卷 2301-2308,2322页

作者：阮晓钢刘桐北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

以球轮自平衡移动机器人为研究对象,利用Adams建立机器人的虚拟样机模型,针对机器人的姿态平衡控制以及轨迹跟踪控制,提出了一种双闭环非线性PID控制策略;在MATLAB/Simulink中建立了机器人的控制系统,利用Adams和MATLAB实现对机器人的... 详细信息

以球轮自平衡移动机器人为研究对象,利用Adams建立机器人的虚拟样机模型,针对机器人的姿态平衡控制以及轨迹跟踪控制,提出了一种双闭环非线性PID控制策略;在MATLAB/Simulink中建立了机器人的控制系统,利用Adams和MATLAB实现对机器人的联合仿真。仿真结果表明,所提出的控制策略相比传统线性PID控制策略,可以有效地减少零点振荡,且具有较强的稳定性,可以使球轮自平衡机器人在平面进行直线位移运动。

关键词：球轮自平衡机器人虚拟现实技术双闭环控制 PID控制

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