检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农机化学报 2025年第4期46卷 271-277页

作者：徐志成王红君赵辉岳有军天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学电气工程与自动化学院

针对电动拖拉机能量管理过程中，传统模糊控制主观性强，过于依赖个人经验，锂电池和超级电容难以达到最优功率分配的问题，提出一种以等效燃油经济性和蓄电池SOC单位里程保持率为优化目标的方法。结合拖拉机实际工况构建双源系统结构... 详细信息

针对电动拖拉机能量管理过程中，传统模糊控制主观性强，过于依赖个人经验，锂电池和超级电容难以达到最优功率分配的问题，提出一种以等效燃油经济性和蓄电池SOC单位里程保持率为优化目标的方法。结合拖拉机实际工况构建双源系统结构以及动力学模型，采用NSGA—Ⅱ算法对模糊控制器参数以及隶属度函数优化，在Advisor搭建电动拖拉机整机模型，通过MATLAB/Simulink与Advisor进行联合仿真。结果表明，与传统双源模糊控制相比，NSGA—Ⅱ优化后的能量管理系统能很好地满足电机功率需求，实现锂电池和超级电容的合理功率分配。整车能耗降低，锂电池工作时的峰值功率、平均功率分别下降68.98%、18.36%，等效燃油经济性提高17.39%，延长锂电池寿命，同时延长电动拖拉机作业时间。

关键词：电动拖拉机能量管理等效燃油经济性双源系统

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基于改进DeblurGAN-v2的运动模糊农作物害虫图像复原方法

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光电子.激光 2025年第1期36卷 46-52页

作者：赵辉黄镖王红君岳有军天津理工大学电气工程与自动化学院天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384

为对巡检机器人在巡检过程中产生的运动模糊图像进行高效精准识别,提出了一种基于改进DeblurGAN-v2的运动模糊农作物害虫图像复原方法。为有效提取图像重要特征,该方法将通道注意力(channel attention,CA)机制集成到DeblurGAN-v2主干网... 详细信息

为对巡检机器人在巡检过程中产生的运动模糊图像进行高效精准识别,提出了一种基于改进DeblurGAN-v2的运动模糊农作物害虫图像复原方法。为有效提取图像重要特征,该方法将通道注意力(channel attention,CA)机制集成到DeblurGAN-v2主干网格中,使模型更加关注细节特征,提高对运动模糊图像的复原能力;此外,在原模型特征提取网络顶层引入空间金字塔池化(spatial pryamid pooling,SPP)缓解图像多尺度变化造成对图像复原的负面影响,提高模型对图像复原的性能。基于实际农田环境建立的数据集所做的实验结果表明,改进后算法的PSNR、SSIM指标分别为26.2818 dB、0.9473,较原模型提升了8、7.2个百分点。与其他主流模型的对比实验结果表明,本文方法对模糊图像的实际复原效果更优,对解决运动模糊农作物害虫的图像复原问题具有实际应用价值。

关键词：运动模糊深度学习图像复原 DeblurGAN-v2 通道注意力(CA)机制空间金字塔池化(SPP)模块

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基于DDPG-LQR的高超声速飞行器时间协同再入制导

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导弹与航天运载技术(中英文) 2025年第1期 57-64页

作者：宋志飞吉月辉宋雨刘俊杰高强天津理工大学电气工程与自动化学院天津300384 天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384

针对多高超声速飞行器协同作战的特点,提出一种基于深度策略性梯度和线性二次型调节器(Deep Deterministic Policy Gradient-Linear Quadratic Regulator,DDPG-LQR)的时间协同再入制导方案。首先,采用序列凸优化方法生成满足多个约束的... 详细信息

针对多高超声速飞行器协同作战的特点,提出一种基于深度策略性梯度和线性二次型调节器(Deep Deterministic Policy Gradient-Linear Quadratic Regulator,DDPG-LQR)的时间协同再入制导方案。首先,采用序列凸优化方法生成满足多个约束的时间协同再入轨迹及其相应的稳态控制量,并且采用Radau伪谱法离散运动学方程,以提高轨迹优化离散精度。其次,采用线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)跟踪时间协同再入轨迹。为了提高协同制导精度和制导效果,采用深度策略性梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)在线优化LQR的权重矩阵系数。在DDPG算法中,通过引入合适的奖励函数来提高算法的优化性能。仿真结果表明,在初始状态误差和不确定性的情况下,通过与传统的LQR控制器相比,本文所提出的协同制导方案具有更好的协同制导精度和制导效果。

关键词：多高超声速飞行器协同制导序列凸优化深度策略性梯度线性二次型调节器

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基于改进A^(*)平滑性路径规划算法研究

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 258-263,276页

作者：王云亮张赛吴艳娟天津理工大学电气工程与自动化学院天津300384 天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384

为了解决传统A^(*)算法执行效率不高,转折点过多等问题,提出一种基于优化关键点选取和平滑路径的改进A^(*)算法。首先运用一种改进跳点搜索算法对A^(*)算法加快跳点搜索速度并对扩展子节点进行遴选,引入RRT*中剪枝思想在二次路径规划时... 详细信息

为了解决传统A^(*)算法执行效率不高,转折点过多等问题,提出一种基于优化关键点选取和平滑路径的改进A^(*)算法。首先运用一种改进跳点搜索算法对A^(*)算法加快跳点搜索速度并对扩展子节点进行遴选,引入RRT*中剪枝思想在二次路径规划时剔除非必要的节点。最后将A^(*)算法结合Bezier曲线对生成路径进行平滑性处理。为测试改进A^(*)算法的可行性与有效性,在多种不同尺寸规格的栅格地图中和移动机器人平台上进行对比仿真实验。结果表明,改进后A^(*)算法相比于原A^(*)算法生成扩展节点数量更少、寻路时间缩短、执行效率更高,改进后A^(*)算法路径规划性能得到明显提升。

关键词：移动机器人 A^(*)算法贝塞尔曲线路径规划

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基于改进YOLOv8的果园复杂环境下苹果检测模型研究

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南京信息工程大学学报 2025年第1期17卷 31-41页

作者：岳有军漆潇赵辉王红君天津理工大学电气工程与自动化学院天津300384 天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384

为了使采摘机器人能够在果园复杂环境下(如不同光照条件、叶子遮挡、密集的苹果群和超远视距等场景)对成熟程度各异的苹果果实进行快速且精确的检测,本文提出一种基于改进YOLOv8的苹果果实检测模型.首先,将EMA注意力机制模块集成到YOLOv... 详细信息

为了使采摘机器人能够在果园复杂环境下(如不同光照条件、叶子遮挡、密集的苹果群和超远视距等场景)对成熟程度各异的苹果果实进行快速且精确的检测,本文提出一种基于改进YOLOv8的苹果果实检测模型.首先,将EMA注意力机制模块集成到YOLOv8模型中,使模型更加关注待检测果实区域,抑制背景和枝叶遮挡等一般特征信息,提高被遮挡果实的检测准确率;其次,使用提取特征更加高效的三支路DWR模块对原始C2f模块进行替换,通过多尺度特征融合方法提高小目标检测能力;同时结合DAMO-YOLO的思想,对原始YOLOv8颈部进行重构,实现高层语义和低层空间特征的高效融合;最后,使用Inner-SIoU损失函数对模型进行优化,提高识别精度.在复杂的果园环境中,以苹果作为检测对象,实验结果表明:本文所提算法在测试集下的查准率、召回率、mAP_(0.5)、mAP_(0.5~0.95)以及F1分数分别达到86.1%、89.2%、94.0%、64.4%和87.6%,改进后的算法在大部分指标上均优于原始模型.在不同数量果实场景下的对比实验结果表明,该方法具有优异的鲁棒性.

关键词：模式识别深度学习目标检测 YOLOv8

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基于改进MADDPG的多机器人路径规划算法

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自动化应用 2025年第4期66卷 47-51,55页

作者：姜碧波张健源李志伟中海油能源发展装备技术有限公司天津300452 天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384

针对控制系统智能集成制造过程中多机器人不能很好的统一协调、路径规划不合理而导致机器人之间的碰撞、阻塞和效率低下等问题,提出一种基于深度强化学习的多机器人路径规划算法。首先,该算法提出了一种新鲜经验优先回放机制,将新鲜经... 详细信息

针对控制系统智能集成制造过程中多机器人不能很好的统一协调、路径规划不合理而导致机器人之间的碰撞、阻塞和效率低下等问题,提出一种基于深度强化学习的多机器人路径规划算法。首先,该算法提出了一种新鲜经验优先回放机制,将新鲜经验优先采样与随机采样混合,在提高算法训练效率的同时保持其泛化能力。其次,为算法设计了新的奖励函数和Actor-Critic网络结构,并采用软更新策略更新目标网络。与MADDPG算法相比,所提FE-MADDPG算法训练时间缩短21.35%、收敛域缩小3.71%;规划的运动时间和路径总长度分别降低3.58%、1.70%。结果表明,FE-MADDPG算法更加高效稳定,并可以规划出更加合理的路径。最后,在多种不同初始条件下测试所提算法,验证了所提算法具有较好的泛化能力和鲁棒性。

关键词：路径规划多机器人深度确定性策略梯度优先经验回放软更新

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基于改进YOLOv8的路面裂缝检测方法

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天津理工大学学报 2025年

作者：刘宏利吕文涛邵磊李季天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气工程与自动化学院

为防止行车安全隐患并延长路面的使用寿命，快速且准确的裂缝检测是至关重要的环节。为满足算法体积和精度的要求，基于YOLOv8提出了一种轻量化裂缝检测模型。首先使用改进后的轻量化Ghost模块与Conv和C2f结合，依靠更少的卷积核生成更... 详细信息

为防止行车安全隐患并延长路面的使用寿命，快速且准确的裂缝检测是至关重要的环节。为满足算法体积和精度的要求，基于YOLOv8提出了一种轻量化裂缝检测模型。首先使用改进后的轻量化Ghost模块与Conv和C2f结合，依靠更少的卷积核生成更高精度的特征图；随后在颈部引入跨尺度特征融合模块，在Concat模块前添加额外的Conv，将不同尺度的特征进行融合，提高对信息捕捉能力的同时降低冗余计算；最后在主干网络添加级联组注意力机制，将特征分成不同区域并分配不同权重，进一步提升对小目标的检测能力。实验结果表明与YOLOv8相比改进后的模型，mAP值提升了1.8%，Precision提升了3.4%，Recall提升了1.2%，模型大小降低了51.5%，Parameters降低了55.7%，可在不同场景下对裂缝进行高效准确的检测。

关键词：深度学习图像识别轻量化网络 YOLOv8 裂缝检测

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基于传递函数的IGBT模块结温估计及老化监测方法

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 36-43页

作者：孙谢鹏杜明星胡经纬天津理工大学复杂系统控制理论及应用天津市重点实验室天津300384 天津理工大学电气工程与自动化学院天津300384

绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor, IGBT)模块的Cauer模型与可靠性密切相关,因此研究Cauer模型及其参数的提取方法具有重要的实际意义。基于此,以三阶Cauer模型为例,研究了基于底板温度传递函数的热网络模型参数... 详细信息

绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor, IGBT)模块的Cauer模型与可靠性密切相关,因此研究Cauer模型及其参数的提取方法具有重要的实际意义。基于此,以三阶Cauer模型为例,研究了基于底板温度传递函数的热网络模型参数提取方法,并利用该模型实现了结温准确估计和老化状态监测。首先,建立了底板温度传递函数与热网络模型参数的关系,确定了三阶Cauer频域模型的热阻和热容。其次,根据得到的三阶Cauer频域模型反推出结温传递函数,进而求得结温表达式,实现IGBT模块结温估计并实验验证其准确性。最后,将该方法与国际电工委员会(international electrotechnical commission, IEC)标准下的总热阻计算方法相比,计算误差小于1%,且实现了结温的准确估计。此外,基于此方法可以实现对IGBT模块、热界面材料(thermal interface material, TIM)和散热片散热效果的状态监测。

关键词：绝缘栅双极型晶体管 Cauer频域模型传递函数结温估计状态监测

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基于改进有限时间的电力系统混沌控制

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 64-69页

作者：王红君李淑一赵辉陶纪中天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384 天津理工大学电气电子工程学院天津300384 天津农学院工程技术学院天津300392

在某些特殊条件下,电力系统会受影响产生混沌振荡现象,影响电网的安全稳定运行。比如,电力系统在运行过程中产生过多的无功功率将会导致电压相角偏移,从而进一步引发电力系统混沌振荡现象。通过对电力系统相对电角度和相对角速度的调控... 详细信息

在某些特殊条件下,电力系统会受影响产生混沌振荡现象,影响电网的安全稳定运行。比如,电力系统在运行过程中产生过多的无功功率将会导致电压相角偏移,从而进一步引发电力系统混沌振荡现象。通过对电力系统相对电角度和相对角速度的调控和观测,可以实现电力系统稳定性的控制。文中首先对二阶电力系统模型(model of second order power system, MSOPS)进行混沌振荡的动力学分析,综合利用反步法和固定时间控制器等方法,设计了一种改进有限时间(finite-time, FT)的控制器,既实现了对电力系统混沌振荡的抑制又减轻了计算负担、提升系统收敛速度。最后采用MATLAB软件进行数值仿真表明:文中提出的控制策略能够快速抑制电力系统的混沌状态,验证了控制方法的鲁棒性和快速性。

关键词：电力系统有限时间混沌控制反步法

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基于物联网的农作物生长视觉监控平台

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物联网技术 2025年第3期15卷 3-6,10页

作者：黄艺萱万梓然史胜男王朝刘斌天津理工大学电气工程与自动化学院天津300384 天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384 海洋石油工程股份有限公司天津300461

农作物图像是农作物长势监测的重要数据来源。基于Vue+SpringBoot框架,设计并开发了一个农作物生长视觉监控平台。针对采集的农作物图像数据量大、存储成本高的问题,深入研究了农作物图像中感兴趣区域的压缩技术。首先利用ExG算法增强... 详细信息

农作物图像是农作物长势监测的重要数据来源。基于Vue+SpringBoot框架,设计并开发了一个农作物生长视觉监控平台。针对采集的农作物图像数据量大、存储成本高的问题,深入研究了农作物图像中感兴趣区域的压缩技术。首先利用ExG算法增强农作物区域,再通过K-means聚类算法对图像区域进行分割。在此基础上,创新性地提出了一种结合超像素和聚类技术的农作物图像压缩方法。为了验证该方法的有效性,将其与DCT方法、超像素算法(SLIC)以及聚类算法(K-means)进行压缩效果的对比实验。实验结果表明,所提出的方法在农作物图像压缩方面展现出了显著的优势和卓越的性能,在有效降低存储成本的同时,还能够确保图像的质量,为农作物生长视觉监控平台的高效运行提供了有力支持。

关键词：物联网图像压缩农作物图像视觉监控 ExG算法 SLIC算法 K-means聚类算法

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