检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2024年

作者：许舰郭泽林江敏南京信息工程大学自动化学院无锡学院理学院

超表面是一种人工设计的二维平面结构，设计超表面结构时，需要在软件中仿真要花费很多的时间，本文为了解决耗时问题，提出一种结合混合域注意力机制的残差网络模型以预测超表面的透射光谱。通过构建多种金超表面结构数据集并预处理，... 详细信息

超表面是一种人工设计的二维平面结构，设计超表面结构时，需要在软件中仿真要花费很多的时间，本文为了解决耗时问题，提出一种结合混合域注意力机制的残差网络模型以预测超表面的透射光谱。通过构建多种金超表面结构数据集并预处理，然后搭建了这一残差网络模型。实验结果显示，模型预测的透射光谱与仿真结果高度一致，测试集平均绝对误差为0.0069，预测准确率超过98.7%。相比其他深度学习模型，模型在预测精度和效率上均有显著提升，验证了其高效性和准确性，为超表面快速设计优化提供了新方法。

关键词：深度学习超表面残差网络模型正向预测

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考虑活动-出行需求特性的大规模电动汽车入网影响力分析

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南方电网技术 2024年第12期18卷 138-147页

作者：孙志颖李青张凯南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学管理工程学院南京210044

分析电动汽车(electric vehicle,EV)用户充电需求的复杂性及其作用规律是提高大规模EV入网情境下配电网络鲁棒性与韧性的基础工作,但现有研究较少关注EV用户充电需求的派生性。首先从充电需求产生的本源出发,基于EV用户活动-出行时空轨... 详细信息

分析电动汽车(electric vehicle,EV)用户充电需求的复杂性及其作用规律是提高大规模EV入网情境下配电网络鲁棒性与韧性的基础工作,但现有研究较少关注EV用户充电需求的派生性。首先从充电需求产生的本源出发,基于EV用户活动-出行时空轨迹建立交通-电力耦合网络模型以揭示EV在交通-电力耦合系统的媒介机制。然后从交通侧考虑EV用户活动及出行行为特性建立活动-出行链模型,并基于Logit模型预测EV充电需求。从电网侧以电压偏移严重度、线路极限功率传输裕度以及电力系统线路损耗等指标构建了EV入网影响力评估体系。最后以交通-电力耦合度为调节变量分析了不同情境下不同区域EV充电负荷对电网的影响力,为引导EV用户在时空间维度有序充电的调度管理提供理论支撑。

关键词：交通-电力耦合网络电动汽车活动-出行需求充电需求影响力评估

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面向工程应用的大数据技术实践教学探索

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实验室研究与探索 2024年第4期43卷 130-137,142页

作者：田入运曹一涵南京信息工程大学自动化学院南京210044

针对传统大数据类课程教学过于理论化问题,面向工程应用探索了以实践为基础的教学方法。通过引入“基于边缘计算的微动勘探横波速度结构即时成像系统”工程项目实践案例,以问题导向-探究-成果导向(PIO)的综合学习方式,引导学生参与负载... 详细信息

针对传统大数据类课程教学过于理论化问题,面向工程应用探索了以实践为基础的教学方法。通过引入“基于边缘计算的微动勘探横波速度结构即时成像系统”工程项目实践案例,以问题导向-探究-成果导向(PIO)的综合学习方式,引导学生参与负载大数据采集与预处理、负载动态变化规律探讨、负载预测及计算资源分配等关键环节,培养工程应用能力。研究结果表明,工程项目驱动的大数据类课程教学改革能够培养适应工程应用需求的专业人才,有效提升学生的实践能力和问题解决能力。

关键词：大数据技术工程应用微动探测负载预测实践教学

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无线SPD剩余寿命监测及预测方法研究

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电子测量技术 2024年第6期47卷 109-115页

作者：张卞田入运韩威如彭雨昕南京信息工程大学自动化学院南京210044

为了解决传统SPD寿命告警的表征方式与SPD真正的寿命状态不能明确的一一对应,以及单一劣化相关参数表征的剩余寿命模型预测性差等问题,设计了一款基于STM32多参数SPD剩余寿命远程监测系统。以STM32为主控,实时采集SPD的浪涌电流、泄漏... 详细信息

为了解决传统SPD寿命告警的表征方式与SPD真正的寿命状态不能明确的一一对应,以及单一劣化相关参数表征的剩余寿命模型预测性差等问题,设计了一款基于STM32多参数SPD剩余寿命远程监测系统。以STM32为主控,实时采集SPD的浪涌电流、泄漏电流、表面温度以及脱扣状态等重要参数,通过BC20无线通讯模块将状态信息上传到One NET云平台。One NET云平台实时显示和存储SPD的多参数数据,并提供数据管理和分析,采用SVM分类模型判断SPD是否损坏和BO-LSTM预测模型预测SPD剩余寿命。基于BC20的定位功能,在上位机查看SPD的实时地理位置。结果表明:BO-LSTM剩余寿命预测模型的均方根误差为0.0013,平均绝对误差为0.0018,该系统可以实时监测SPD状态,能够有效预测SPD剩余寿命值,并且及时预警。

关键词： SPD 寿命预测 One NET云平台监测系统

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基于异构数据融合的SLAM研究综述

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南京信息工程大学学报 2024年第4期16卷 490-503页

作者：周铖君陈炜峰尚光涛王曦杨徐崇辉李振雄南京信息工程大学自动化学院南京210044

激光与视觉SLAM技术经过几十年的发展,目前都已经较为成熟,并被广泛应用于军事和民用领域.单一传感器的SLAM技术都存在局限性,如激光SLAM不适用于周围存在大量动态物体的场景,而视觉SLAM在低纹理环境中鲁棒性差,但两者融合使用具有巨大... 详细信息

激光与视觉SLAM技术经过几十年的发展,目前都已经较为成熟,并被广泛应用于军事和民用领域.单一传感器的SLAM技术都存在局限性,如激光SLAM不适用于周围存在大量动态物体的场景,而视觉SLAM在低纹理环境中鲁棒性差,但两者融合使用具有巨大的取长补短的潜力,激光与视觉甚至是更多传感器融合的SLAM技术将会是未来的主流方向.本文回顾了SLAM技术的发展历程,分析了激光雷达与视觉的硬件信息,给出了一些经典的开源算法与数据集.根据融合传感器所使用的算法,从传统基于不确定度、基于特征以及基于深度学习的角度详细介绍了多传感器融合方案,概述了多传感器融合方案在复杂场景中的优异性能,并对未来发展作出了展望.

关键词：同时定位与地图构建(SLAM) 激光SLAM 视觉SLAM 多传感器融合移动机器人

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基于改进蜣螂优化算法的无人机航迹规划

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电子测量技术 2024年第15期47卷 64-72页

作者：刘文强李涛南京信息工程大学自动化学院南京210044

针对蜣螂优化算法(DBO)存在全局探索能力不足、容易陷入局部最优,致使无人机三维航迹规划效果不佳的问题,设计了一种改进的蜣螂优化算法(EDBO)。首先,从偷窃蜣螂种群中划分出一种融合灰狼领袖群思想的领袖蜣螂群,增强了算法的多样性和... 详细信息

针对蜣螂优化算法(DBO)存在全局探索能力不足、容易陷入局部最优,致使无人机三维航迹规划效果不佳的问题,设计了一种改进的蜣螂优化算法(EDBO)。首先,从偷窃蜣螂种群中划分出一种融合灰狼领袖群思想的领袖蜣螂群,增强了算法的多样性和鲁棒性;其次,使用种群切换策略,同编号的蜣螂个体行为不再固定,提高了算法全局探索和局部挖掘的能力;最后,利用Beta分布动态反向学习策略帮助蜣螂更好的进化。将所提算法与4种优化算法进行了无人机三维航迹规划对比,仿真结果表明,在3个场景下,EDBO可以更稳定的生成代价函数值更小的航迹,平均代价函数值相较于原始DBO算法分别减少了9.8%,10.4%,16.5%。

关键词：无人机航迹规划蜣螂优化算法动态反向学习

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基于奇异摄动分解的带机械臂旋翼无人机飞行稳定性研究

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电光与控制 2024年第9期31卷 18-24,37页

作者：梅平谢双双张豪刘云平南京信息工程大学自动化学院南京210000

为了降低无人机和机械臂之间的耦合作用,提高带臂四旋翼无人机飞行过程中的稳定性,首先建立系统动力学模型,然后根据实际情况,对模型进行简化。在此基础上进行内、外环分解,外环为四旋翼位置控制和机械臂角度控制,内环为四旋翼俯仰角控... 详细信息

为了降低无人机和机械臂之间的耦合作用,提高带臂四旋翼无人机飞行过程中的稳定性,首先建立系统动力学模型,然后根据实际情况,对模型进行简化。在此基础上进行内、外环分解,外环为四旋翼位置控制和机械臂角度控制,内环为四旋翼俯仰角控制。对于外环的动力学模型,根据速度变化特点,利用奇异摄动理论对外环变量,即四旋翼线速度和机械臂角速度,进行快、慢变子系统分解,再次降低了系统间的耦合性。对于分解后的快、慢变子系统,设计非奇异终端滑模控制并引入干扰观测器,以期提高带臂四旋翼无人机飞行过程中的稳定性。最后,仿真验证了所设计算法的优越性。

关键词：无人机机械臂飞行稳定性内外环分解奇异摄动理论非奇异终端滑模控制

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基于多机器人的协同VSLAM综述

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南京信息工程大学学报 2024年第6期16卷 846-869页

作者：王曦杨陈炜峰尚光涛周铖君李振雄徐崇辉南京信息工程大学自动化学院南京210044

大规模环境建图时,使用轻便的机器人群去感知环境,采用多机器人协同SLAM(同步定位与地图构建)方案,可以解决在单个机器人SLAM方案下面临的个体成本高昂、全局误差累积、计算量大和风险过于集中的问题,有着极强的鲁棒性与稳定性.本文回... 详细信息

大规模环境建图时,使用轻便的机器人群去感知环境,采用多机器人协同SLAM(同步定位与地图构建)方案,可以解决在单个机器人SLAM方案下面临的个体成本高昂、全局误差累积、计算量大和风险过于集中的问题,有着极强的鲁棒性与稳定性.本文回顾了多机器人协同SLAM的发展历史,介绍了相关的融合算法与融合架构,并从机器学习分类的角度梳理了现有的协同SLAM算法;同时还介绍了未来多机器人SLAM发展的重要方向:深度学习、语义地图与多机器人VSLAM的结合问题,并对未来发展侙作出了展望.

关键词：同时定位与地图构建视觉SLAM 多机器人SLAM 移动机器人多源数据融合语义

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基于改进麻雀算法的配电房巡检机器人路径规划

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电子测量技术 2024年第10期47卷 62-69页

作者：高鹏飞李涛夏永康南京信息工程大学自动化学院南京210044

针对麻雀算法在路径规划中出现的效率低、耗时长等问题,提出了一种改进的麻雀算法用于配电房巡检机器人的路径规划。首先,利用Logistic-Tent混沌映射优化麻雀种群质量,减少后续的盲目搜索;其次,提出了可控自适应随机探索的发现者更新策... 详细信息

针对麻雀算法在路径规划中出现的效率低、耗时长等问题,提出了一种改进的麻雀算法用于配电房巡检机器人的路径规划。首先,利用Logistic-Tent混沌映射优化麻雀种群质量,减少后续的盲目搜索;其次,提出了可控自适应随机探索的发现者更新策略,增强算法全局搜索能力的同时进一步提高规划效率,缩短搜索时间;接着,为避免算法后期陷入停滞,引入螺旋位置更新因子,加强局部开发能力;最后,结合三次插值B样条进行平滑处理,使路径更适用于配电房环境。实验结果表明:改进的麻雀算法能够高效完成巡检时的路径规划任务,相比于原始算法在迭代效率、路径搜索时间等方面优化显著。

关键词：路径规划巡检机器人麻雀搜索算法样条插值

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融合变分模态分解的时空卷积短时车速预测

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系统仿真学报 2023年第8期35卷 1651-1660页

作者：张凯卢海鹏韩莹张龄允丁昱杰南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

精准的短时车速预测能够帮助城市缓解交通拥堵问题。针对卷积神经网络(CNN)不能处理非欧式几何数据的缺陷,考虑到图卷积神经网络(GCN)整合全局特征的优点,结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取时间特征的能力,将GCN和BiLSTM相结合,充分... 详细信息

精准的短时车速预测能够帮助城市缓解交通拥堵问题。针对卷积神经网络(CNN)不能处理非欧式几何数据的缺陷,考虑到图卷积神经网络(GCN)整合全局特征的优点,结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取时间特征的能力,将GCN和BiLSTM相结合,充分挖掘路网信息的时空特性。为了减少噪声对数据的干扰,引入变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)进行降噪处理,提出了基于VMD-GCN-BiLSTM(VGBLSTM)的短时车速预测模型。仿真结果表明:VGBLSTM模型预测精度显著提升,特别是对波峰和波谷时刻拟合效果得到明显改善,对交通规划具有一定的参考作用。

关键词：短时车速预测卷积神经网络图卷积神经网络双向长短期记忆网络变分模态分解

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