检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2023年第11期40卷 1911-1919页

作者：王佐刘鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 东南大学深圳研究院广东深圳518063

直流变换器在能量转换系统中起到至关重要的作用.针对直流降压变换器系统中存在的多源干扰问题,本文提出了一种基于观测器的复合离散滑模控制方案.为获得高电压跟踪精度和强抗干扰能力,在控制器中引入了干扰估计信息的二阶差分.通过干... 详细信息

直流变换器在能量转换系统中起到至关重要的作用.针对直流降压变换器系统中存在的多源干扰问题,本文提出了一种基于观测器的复合离散滑模控制方案.为获得高电压跟踪精度和强抗干扰能力,在控制器中引入了干扰估计信息的二阶差分.通过干扰估计和前馈补偿,有效地消除了干扰对变换器电压跟踪精度的影响.同时,为削弱抖振影响,文中设计了一种新型的自适应滑模趋近律,并针对闭环系统给出了严格的稳定性与收敛性能分析.此外,本文基于快速原型控制器进行不同工况下变换器系统实验测试.结果表明,相比于传统离散滑模控制,文中所研究的复合控制器具备较强的抗干扰能力和较高电压跟踪精度.

关键词：直流降压变换器离散滑模控制自适应到达律干扰观测器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

采用辅助学习的物体六自由度位姿估计

引用

光学精密工程 2024年第6期32卷 901-914页

作者：陈敏佳盖绍彦达飞鹏俞健东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室江苏南京211106

为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及... 详细信息

为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及CAD模型作为输入,首先,利用双分支点云配准网络,分别得到模型空间和相机空间下的预测点云;接着,对于辅助学习网络,将目标物体图像块和由深度图得到的Depth-XYZ输入多模态特征提取及融合模块,再进行由粗到细的位姿估计,并将估计结果作为先验用于优化损失计算。最后,在性能评估阶段,舍弃辅助学习分支,仅将双分支点云配准网络的输出利用点对特征匹配进行六自由度位姿估计。实验结果表明:所提方法在YCB-Video数据集上的AUC和ADD-S<2 cm结果分别为95.9%和99.0%;在LineMOD数据集上的平均ADD(-S)结果为99.4%;在LM-O数据集上的平均ADD(-S)结果为71.3%。与现有的其他六自由度位姿估计方法相比,采用辅助学习的方法在模型性能上具有优势,在位姿估计准确率上有较大提升。

关键词：六自由度位姿估计辅助学习深度图像三维点云

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三维软体驱动器的手部康复装置研究

引用

机械工程学报 2022年第23期58卷 88-97页

作者：马凯威高爽蒋振江范保杰徐丰羽南京邮电大学自动化学院南京210023 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对手部康复装置结构复杂、穿戴舒适性差、制作成本高等问题,提出了一种基于三维软体驱动器的新型手部康复装置。首先,根据手部功能运动范围分析,设计了具有三空腔结构和纤维增强结构的三维软体驱动器。其次,利用Yeoh模型、虚功原理和... 详细信息

针对手部康复装置结构复杂、穿戴舒适性差、制作成本高等问题,提出了一种基于三维软体驱动器的新型手部康复装置。首先,根据手部功能运动范围分析,设计了具有三空腔结构和纤维增强结构的三维软体驱动器。其次,利用Yeoh模型、虚功原理和结构分析,建立了以空气压强、纤维匝数为输入量,弯曲角度为输出量的数学模型。然后,通过有限元分析,确定了纤维匝数和建议工作压强,降低了数学模型的计算量。最后,使用3D打印技术和硅胶材料完成了样机的制作。为了验证以上理论,在软体驱动器综合实验平台上进行了性能测试。结果表明,该软体驱动器的最大弯曲角度、指尖力和相对误差分别为230°、1.08 N和25.04%;该装置可以模仿常见手势,抓取日常生活用品,能够满足基本的手部康复训练。

关键词：三维软体驱动器手部康复装置弯曲理论建模有限元分析样机制作与测试

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于对比学习辅助训练的超短期风功率预测方法

引用

仪器仪表学报 2023年第3期44卷 89-97页

作者：王颖朱南阳谢浩川李健张凯锋东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096 东南大学能源与环境学院大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心南京210096

利用深度学习方法提高风功率超短期预测精度能够给电力系统日内机组组合、超短期经济调度、和电力备用安排提供更精确的风功率预测结果,对进一步提高电力系统运行的安全性和经济性具有重要意义。本文针对当前深度学习特征提取模块对时... 详细信息

利用深度学习方法提高风功率超短期预测精度能够给电力系统日内机组组合、超短期经济调度、和电力备用安排提供更精确的风功率预测结果,对进一步提高电力系统运行的安全性和经济性具有重要意义。本文针对当前深度学习特征提取模块对时序曲线中的隐式特征和趋势变化的相似性提取不充分的问题,提出一种基于对比学习辅助训练的超短期风功率预测模型,主要包括输入模块、特征提取模块、对比学习辅助模块和回归模块。该模型通过自监督的对比学习算法自主生成正负样本、并以拉开正负样本的映射空间距离为目标来辅助训练特征提取模块的网络参数,使得特征提取模块的映射结果中包含了输入信息相似性的隐式特征,进而减少数据冗余信息、增强样本关联性,最终提高风功率预测精度。实验结果表明,对比学习方法的平均绝对误差比长短期记忆网络和轻量梯度提升机方法分别下降了19.9%和6.5%,有效提高了风功率预测精度。

关键词：风功率预测对比学习深度学习自监督学习特征提取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于群结构集成势均衡多目标多伯努利滤波器的群目标跟踪算法

引用

信号处理 2024年第11期40卷 2040-2049页

作者：梁潇洧杨超群朱鑫潮莫磊曹向辉东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310030

群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成,并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波器在处理多目标数据关联方面的优... 详细信息

群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成,并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波器在处理多目标数据关联方面的优势,现有的群目标跟踪算法大多基于RFS滤波器。然而,这些滤波器在对群目标进行跟踪时大多忽略了各目标之间的关联、依赖关系等问题,为此,提出了一种基于群结构集成的势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器的群目标跟踪算法。具体而言,首先通过邻接矩阵对目标群结构进行估计,即将群目标看作无向图,利用各目标之间的距离来估计群目标的邻接矩阵,进而将群目标划分为多个子群。并根据各子群中目标的运动状态,将其划分为群中心和群成员两种类别,分别建立了运动方程。而后在预测步骤中,利用估计的群结构来对目标状态进行预测。特别地,在滤波器的高斯混合实现步骤中,多个高斯分量被用来拟合相对应的各伯努利分量,但过多高斯分量的存在会降低对群目标状态估计的准确性,从而降低群结构估计的准确性,因此,在状态提取阶段,本文所提算法对高斯分量进行修剪,即对更新步骤后的每个伯努利分量中所包含的高斯分量进行筛选,只保留一个权重最大的高斯分量。最后,仿真结果表明,本文所提算法实现了对群目标的稳定跟踪,且跟踪性能优于传统的CBMeMBer滤波器。

关键词：群目标跟踪势均衡多目标多伯努利滤波器邻接矩阵高斯分量随机有限集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

HDNet:一种轻量级的无锚行人头部检测算法

引用

东南大学学报（自然科学版） 2022年第6期52卷 1152-1160页

作者：林文杰邵家玉张宁东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096 东南大学教育部ITS工程研究中心南京211189

为了提高行人检测的准确率和检测速度,提出一种基于全卷积单目标检测算法(FCOS)改进的轻量级行人头部检测算法(HDNet).算法使用M-ShuffleNetV2网络作为模型骨干网络,提高模型的检测速度;在局部空间特征融合模块中引入特征金字塔结构,通... 详细信息

为了提高行人检测的准确率和检测速度,提出一种基于全卷积单目标检测算法(FCOS)改进的轻量级行人头部检测算法(HDNet).算法使用M-ShuffleNetV2网络作为模型骨干网络,提高模型的检测速度;在局部空间特征融合模块中引入特征金字塔结构,通过对不同特征层之间的特征进行融合,增强模型的局部特征提取能力;在全局混合特征注意力模块中引入注意力机制,增强模型对全局特征的提取和使用能力.实验结果表明:算法在公开数据集BrainWash、Scut-Head-A和Scut-Head-B上的平均精度(AP)分别为92.0%、91.9%和92.3%,优于其他相关算法;算法的每秒传输帧数(FPS)为54.0,优于YOLOv3算法的52.1和FCOS算法的28.1.改进后算法能够充分利用行人的有效特征,满足了复杂场景下行人头部检测任务的各项要求.

关键词：行人头部检测 M-ShuffleNetV2 特征融合注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于真实人脸类别对抗机制的人脸活体检测算法

引用

激光与光电子学进展 2023年第10期60卷 90-99页

作者：张磊盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 东南大学深圳研究院广东深圳518063

针对现有人脸活体检测算法在单一数据集内表现良好而在多个数据集间泛化能力较差的问题,提出一种聚焦于真实人脸的活体检测方法。在数据输入阶段,每轮训练会向网络输入所有源域的真实人脸的同时只随机输入其中一个源域的虚假人脸。在特... 详细信息

针对现有人脸活体检测算法在单一数据集内表现良好而在多个数据集间泛化能力较差的问题,提出一种聚焦于真实人脸的活体检测方法。在数据输入阶段,每轮训练会向网络输入所有源域的真实人脸的同时只随机输入其中一个源域的虚假人脸。在特征学习阶段,使用Resnet18网络作为主干网络,对不同残差块的输出特征进行基于注意力机制的加权融合。利用三元组损失和对抗损失对融合后的真实人脸特征进行领域内和领域间的聚合,利用三元组损失对融合后的虚假人脸特征只进行领域内的聚合。在分类阶段,利用交叉熵损失对所有源域的真实人脸和虚假人脸进行分类。所提方法在4个人脸活体检测数据集中进行了实验,实验结果表明所提方法相比其他方法具有更低的识别错误率和更高的鲁棒性。

关键词：图像处理模式识别人脸活体检测三元组损失生成对抗机制多尺度注意力融合机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征融合和相似度估计网络的三维多目标跟踪

引用

光学学报 2022年第16期42卷 167-176页

作者：陈汶铭洪濡盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 东南大学深圳研究院广东深圳518063

针对现有自动驾驶多目标跟踪算法融合多传感信息的方式不能充分发挥协同作用的问题,提出了一种基于多模态特征融合与可学习式目标相似度估计的三维多目标跟踪算法。多模态特征融合模块对图像和点云特征进行基于通道注意力机制的特征融合... 详细信息

针对现有自动驾驶多目标跟踪算法融合多传感信息的方式不能充分发挥协同作用的问题,提出了一种基于多模态特征融合与可学习式目标相似度估计的三维多目标跟踪算法。多模态特征融合模块对图像和点云特征进行基于通道注意力机制的特征融合,进一步提升了多模态特征的表达能力。目标相似度估计模块通过网络直接生成相似度矩阵,以可学习方式实现多目标之间的跨模态联合推理,避免了大量的人工参数设定。将所提算法在KITTI数据集上进行了验证与测试,其高阶跟踪精度(HOTA)在测试集中达到了69.24%,表明所提算法在精度上优于其他算法,具有较好的鲁棒性。

关键词：机器视觉多目标跟踪特征融合注意力机制卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于手指点加强和多级特征融合的三维人手姿态估计

引用

光学学报 2022年第19期42卷 122-129页

作者：张开宜洪濡盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 东南大学深圳研究院广东深圳518036

针对现有的三维(3D)人手姿态估计算法没有充分挖掘手指特性和关键特征作用的问题,提出了手指点加强(FPR)策略和多级融合注意力(MFSE)模块。FPR策略突出了人手点云中手指位置点的作用,加强了网络特征提取层对点云中手指位置点的关注,提... 详细信息

针对现有的三维(3D)人手姿态估计算法没有充分挖掘手指特性和关键特征作用的问题,提出了手指点加强(FPR)策略和多级融合注意力(MFSE)模块。FPR策略突出了人手点云中手指位置点的作用,加强了网络特征提取层对点云中手指位置点的关注,提高了手指关节点的回归精度。MFSE模块提高了分层网络提取和表达局部特征的能力,该模块实现了分层网络之间不同层次特征的融合和权重分配,增强了模型的鲁棒性和人手姿态估计的准确度。在两个公共基准数据集MSRA和ICVL上的实验表明,所提算法能够实现高精度的3D人手姿态估计。

关键词：机器视觉三维点云深度学习注意力机制手部姿态估计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数据驱动的多工况过程异常监测方法:综述与展望

引用

中国科学：信息科学 2023年第11期53卷 2087-2106页

作者：张景欣周东华陈茂银吴德浩东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096 山东科技大学电气与自动化工程学院青岛266000 清华大学自动化系北京100018 中南大学自动化学院长沙410083

由于原材料、设定点、外界环境等因素变化,工业过程通常具有多个运行工况.多工况过程异常监测技术是保证工业系统安全运行的有效方式,也是过程监测技术的研究热点与难点.首先,对多工况过程异常监测方法进行概述,并将多工况过程的常见处... 详细信息

由于原材料、设定点、外界环境等因素变化,工业过程通常具有多个运行工况.多工况过程异常监测技术是保证工业系统安全运行的有效方式,也是过程监测技术的研究热点与难点.首先,对多工况过程异常监测方法进行概述,并将多工况过程的常见处理方式归纳为整体建模、自适应建模、混合建模和多模型建模方法;其次,分别回顾了多工况平稳过程和多工况非平稳过程的研究现状,并分析了各类方法的优缺点;最后,结合实际工业系统特点,指出该领域亟须解决的问题和未来发展方向.

关键词：数据驱动多工况过程异常监测平稳过程非平稳过程故障检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：