检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 142-152页

作者：古佳欣陈高华张春美太原科技大学电子信息工程学院太原030024

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而,实际交通场景中存在许多不确定因素,导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题,提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group convol... 详细信息

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而,实际交通场景中存在许多不确定因素,导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题,提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group convolution shuffle transformer)模块代替C2f模块来重构主干网络,以增强特征提取能力并使网络更轻量;添加的P2检测层能使模型更敏锐地定位和检测小目标,同时采用Efficient RepGFPN进行多尺度特征融合,以丰富特征信息并提高模型的特征表达能力;通过结合GroupNorm和共享卷积的优点,设计了一种轻量型共享卷积检测头,在保持精度的前提下,有效减少参数量并提升检测速度。与YOLOv8相比,提出的YOLOv8-DEL在BDD100K数据集和KITTI数据集上,mAP@0.5分别提高了4.8个百分点和1.2个百分点,具有实时检测速度(208.6 FPS和216.4 FPS),在检测精度和速度方面实现了更有利的折中。

关键词：车辆检测 YOLOv8 DGCST Efficient RepGFPN 轻量级检测头

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参数带宽化的双摆桥式起重机线性自抗扰控制

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振动与冲击 2025年第4期44卷 82-90页

作者：邵雪卷韩雨豪周亮亮孙来庆陈志梅张井岗太原科技大学电子信息工程学院太原030000 太原重工股份有限公司太原030000

桥式起重机作为工业上广泛应用的运输设备,在实际起动时,台车移动势必会带动吊钩以及负载产生两级摆角,增加小车定位与实时消摆的难度。针对这种情况,提出一种参数基于带宽调节的线性自抗扰控制方法,以消除初始负载摆角、内部不确定状... 详细信息

桥式起重机作为工业上广泛应用的运输设备,在实际起动时,台车移动势必会带动吊钩以及负载产生两级摆角,增加小车定位与实时消摆的难度。针对这种情况,提出一种参数基于带宽调节的线性自抗扰控制方法,以消除初始负载摆角、内部不确定状态以及外界扰动对系统的影响。首先,将系统解耦成三个控制量互不包含的子系统;其次,对解耦后的子系统分别设计线性扩张状态观测器和线性控制器;最后,结合Lyapunov方法将设计的扩张状态观测器和控制器参数带宽化并进行收敛性和稳定性分析。仿真结果表明,所提控制方法能够在强扰动影响下准确平稳地将负载运输到目标位置并快速消除两级摆动,同时对模型参数变化具有较强的鲁棒性。

关键词：双摆桥式起重机带宽法自抗扰线性扩张状态观测器

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基于密度泛函理论的蒽醌太赫兹吸收光谱模拟

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 337-343页

作者：张同军郝建军山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590

蒽醌是一种平面结构的具有大环共扼体系的有机化合物,在染料、造纸、生物和医药等众多行业有着广泛的应用。为研究蒽醌在太赫兹频段的特征吸收和其分子晶体结构之间的关系,基于密度泛函理论(DFT)并利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对蒽... 详细信息

蒽醌是一种平面结构的具有大环共扼体系的有机化合物,在染料、造纸、生物和医药等众多行业有着广泛的应用。为研究蒽醌在太赫兹频段的特征吸收和其分子晶体结构之间的关系,基于密度泛函理论(DFT)并利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对蒽醌晶体的太赫兹吸收谱进行了理论模拟和实验研究。首先利用THz-TDS系统测量了室温下蒽醌晶体在0.5~3.0 THz频段的特征吸收谱,发现蒽醌晶体在该频段内有6个明显的特征吸收峰,分别位于0.95,1.05,2.09,2.25,2.49和2.78 THz处。为深入解析蒽醌在太赫兹频段实验特征谱的产生机理,基于密度泛函理论分别对蒽醌单分子模型和晶胞模型进行了理论模拟计算。使用Gaussian09软件对蒽醌单分子模型进行的理论计算,采用了基于DFT的B3LYP杂化泛函方法和6-311G(d,p)基组,几何结构优化和振动频率计算在相同水平上进行,模拟计算结果与实验测量数据存在明显的差异,说明单分子模拟存在一定的局限性。使用MS8.0软件包中适合计算周期性结构的CASTEP模块对蒽醌晶胞模型进行理论计算,采用了基于平面波赝势和广义梯度近似(GGA)的PBE、PW91,WC,PBEsol和RPBE五种交换相关泛函,几何结构优化和晶格动力学计算在相同水平上进行。将蒽醌单分子和晶胞的理论模拟结构参数(键长、键角)分别与其X射线衍射实验测量的结构参数进行了详细的比较分析,发现基于PBE方法获得的固态仿真结果中分子的结构参数与X射线衍射实验数据的一致性最好。同时用PBE和RPBE方法获得的理论仿真谱与实验吸收谱比较吻合。因此,基于PBE和RPBE的计算结果对实验特征吸收峰进行了振动模式指认。研究结果表明,蒽醌晶体在太赫兹频段的特征吸收主要来源于晶体中由C—H…O分子内氢键主导的蒽醌环和苯环基团的整体振动以及由分子间弱相互作用引发的集体振动模式。

关键词：蒽醌太赫兹密度泛函理论晶胞振动模式

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基于元学习的小样本指针式仪表检测方法

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图学学报 2025年第1期46卷 81-93页

作者：孙前来林绍杭刘东峰宋晓阳刘佳耀刘瑞珍太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

仪表定位精度是保证指针式仪表示数准确识别的前提。复杂工业场景下仪表样本难以采集,小样本情况下,现有指针式仪表定位检测方法存在检测精度低、实时性差的问题。为此,提出了基于元学习的小样本指针式仪表检测方法Sparse-Meta-DETR。并... 详细信息

仪表定位精度是保证指针式仪表示数准确识别的前提。复杂工业场景下仪表样本难以采集,小样本情况下,现有指针式仪表定位检测方法存在检测精度低、实时性差的问题。为此,提出了基于元学习的小样本指针式仪表检测方法Sparse-Meta-DETR。并以Meta-DETR为目标检测基线模型,采用元学习训练策略,在元训练阶段构建多个小样本任务训练Sparse-Meta-DETR模型,增强特征相关聚合模块对特征空间中支持集和查询集类别的余弦距离的度量能力,使模型能够在元测试阶段小样本任务中识别图像包含的类别,快速适应新类小样本任务,检测复杂工业场景图像中包含的指针式仪表;引入轻量级主干网络Efficientnet b1作为特征提取器,减少模型的计算复杂度和参数量;设计评分网络对查询特征稀疏采样,构建稀疏化遮罩选取前景特征,引导Transformer编/解码器对前景特征进行处理,进一步减少计算量并提高检测精度。使用Sparse-Meta-DETR模型,20-shot时指针式仪表定位检测精度指标AP^(50)和AP^(75)分别达到了94.2%和87.5%,10-shot时的AP^(50)达到了91.1%;相较于最初的基线模型,改进模型的时间复杂度下降了74.5%。实验结果表明,Sparse-Meta-DETR不仅能够保证样本匮乏时仪表定位的精度,还可以有效地提高仪表定位的实时性,其整体性能优于Meta-RCNN等小样本深度学习算法。

关键词：指针式仪表元学习小样本目标检测稀疏采样

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基于改进CEEMDAN-BO-LSTM的短期电价预测

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陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 169-176页

作者：秦昆刘立群吴青峰何俊强太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

电价预测对于国家电力市场的销售价格,电力调度和市场波动管理具有重要意义,但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性,提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN),贝叶斯优化(BO)和长短... 详细信息

电价预测对于国家电力市场的销售价格,电力调度和市场波动管理具有重要意义,但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性,提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN),贝叶斯优化(BO)和长短时记忆网络(LSTM)的短期电价预测模型.ICEEMDAN将原始数据分解为多个本征模态函数(IMF)和一个残差序列,然后将IMF分量重构为高频,中频和低频三个子序列,将子序列和残差序列分别与相关因素结合,重构为四个多维特征矩阵,输入BO-LSTM模型进行训练,最后得到预测结果.用西班牙国家电网公司Red Electric Espana运营数据进行算例分析,结果表明ICEEMDAN-BO-LSTM模型具有更高的准确度,在电价跳跃点和峰值点处预测结果表现出色,与其他方法相比预测效果更好,对能源企业和国家电力市场调控策略具有实用价值.

关键词：电价预测完全自适应噪声集合经验模态分解贝叶斯优化长短期记忆网络

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提升LCL型并网逆变器在弱电网下适应性的优化策略

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电力系统及其自动化学报 2025年第1期37卷 26-34页

作者：王涛于少娟刘立群太原科技大学电子与信息工程学院太原030024

为提升LCL型并网逆变器在弱电网下的适应性,提出一种基于混合粒子群优化算法的控制器参数优化策略。首先,建立传统电网电压全前馈的LCL型并网逆变器模型,采用阻抗稳定性判据分析弱电网下逆变器系统的稳定范围。然后,通过构建包含相角误... 详细信息

为提升LCL型并网逆变器在弱电网下的适应性,提出一种基于混合粒子群优化算法的控制器参数优化策略。首先,建立传统电网电压全前馈的LCL型并网逆变器模型,采用阻抗稳定性判据分析弱电网下逆变器系统的稳定范围。然后,通过构建包含相角误差和系统稳定性指标在内的多目标函数,并利用混合粒子群优化算法对控制器参数进行优化,进而提高系统在电网阻抗发生变化时的鲁棒性。最后,通过仿真平台以及实验验证了该策略的有效性。

关键词：并网逆变器弱电网混合粒子群优化算法多目标优化

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自动化专业学生创新实践能力培养模式改革与实践

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控制工程 2025年第2期32卷 372-376页

作者：王健安赵志诚谢刚柏艳红何秋生太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

在地方高校自动化专业的教学中,加强创新型应用型人才的培养是提升教育质量与适应行业需求的迫切任务。因此,探索强化学生创新素质和实践能力的有效途径和方式十分必要。以“厚基础、重实践、强能力、高素质”为核心理念,以自动化人才... 详细信息

在地方高校自动化专业的教学中,加强创新型应用型人才的培养是提升教育质量与适应行业需求的迫切任务。因此,探索强化学生创新素质和实践能力的有效途径和方式十分必要。以“厚基础、重实践、强能力、高素质”为核心理念,以自动化人才培养为目标,建立了“理实相融、产教相融、科教相融、资源共享”的创新实践能力培养体系,形成以“学生为中心、项目为抓手、平台为依托、制度为保障”的创新实践能力培养模式,致力于通过创新素质的提升和工程实践能力的强化,最终实现学生在面对复杂工程挑战时具备更强的应对能力和创新能力,从而提升学生的核心竞争力。

关键词：自动化专业创新实践能力人才培养模式地方高校

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基于下垂控制的锂电池能量状态均衡控制策略

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电网技术 2025年第2期49卷 790-797,I0107-I0110页

作者：吴青峰杨艺涛刘立群朱彦军薄利明太原科技大学电子信息工程学院山西省太原市030024 国网山西省电力公司电力科学研究院山西省太原市030001

传统有功功率-频率(P-f)下垂控制应用范围广,但无法自均衡微电网磷酸铁锂电池能量状态(state of energy,SOE)。现有的SOE均衡方案均未解决P-f下垂控制下SOE均衡问题。针对此问题,提出一种基于P-f下垂控制孤岛微电网磷酸铁锂电池SOE均衡... 详细信息

传统有功功率-频率(P-f)下垂控制应用范围广,但无法自均衡微电网磷酸铁锂电池能量状态(state of energy,SOE)。现有的SOE均衡方案均未解决P-f下垂控制下SOE均衡问题。针对此问题,提出一种基于P-f下垂控制孤岛微电网磷酸铁锂电池SOE均衡方案。研究了下垂控制和SOE之间的内在联系,对传统P-f控制参数进行重新设计,并引进一致性算法得到SOE均衡调节项,使得磷酸铁锂电池逆变器输出的有功功率根据磷酸铁锂电池SOE初始状态进行重复分配,在少通信和确保良好频率质量的前提下实现孤岛微电网磷酸铁锂电池组充放电过程中的SOE均衡。此外,通过分析所提方案的小信号模型,对不同控制参数下系统的稳定性进行了研究。最后,PSCAD仿真结果验证所提方案能够使磷酸铁锂电池在充放电过程中的SOE自均衡,具有良好的可扩展性,对通信中断具有良好的鲁棒性。

关键词：微电网锂电池下垂控制功率分配能量状态均衡一致性算法

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基于深度学习的偏振图像融合方法

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红外技术 2025年第2期47卷 193-200页

作者：孙红雨李军袁博周宇超山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590

为改善阴暗复杂环境下图像质量,综合利用偏振图像的全局信息和纹理细节,提出多尺度特征提取与双重融合策略网络(scale feature extraction and dual fusion strategy, SFE-DFS-Nest),用于强度图像与偏振度图像的融合。首先,构建编码器,... 详细信息

为改善阴暗复杂环境下图像质量,综合利用偏振图像的全局信息和纹理细节,提出多尺度特征提取与双重融合策略网络(scale feature extraction and dual fusion strategy, SFE-DFS-Nest),用于强度图像与偏振度图像的融合。首先,构建编码器,实现源图像多尺度特征提取。其次,浅层特征通过轻量化Transformer融合,深层特征通过残差网络融合。最后,构建解码器,用于融合特征重建。与现有图像融合网络相比,该网络针对不同尺度特征采用不同融合策略。结果表明,经过该网络融合后的阴暗复杂环境图像,主观视觉上图像观察舒适性较佳。并且通过选取方法的对比,融合后的图像在客观评价指标上,皆优于选取的方法。

关键词： SFE-DFS-Nest网络偏振图像图像融合

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基于时空特征提取的刀具无监督异常检测方法

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计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 877-887页

作者：邵绪凤赵志诚聂晓音张宇太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024 先进控制与装备智能化山西省重点实验室山西太原030024

刀具异常检测是分析和判断刀具健康状态的基础和关键。针对刀具在异常检测过程中,振动信号状态信息难以辨别、时空特征提取不同步以及潜在空间中潜在变量的分布考虑尚不充分,导致模型检测精度低的问题,提出一种基于时空特征提取的刀具... 详细信息

刀具异常检测是分析和判断刀具健康状态的基础和关键。针对刀具在异常检测过程中,振动信号状态信息难以辨别、时空特征提取不同步以及潜在空间中潜在变量的分布考虑尚不充分,导致模型检测精度低的问题,提出一种基于时空特征提取的刀具无监督异常检测方法。首先,对各轴向振动信号采用独立式预处理方法,将其映射到同一范围,消除信号波动范围不一致带来的影响。然后,将时间卷积网络(TCN)嵌入变分自编码器(VAE)中,实现数据时空特征的同步提取,提高模型的学习能力;同时,通过非线性映射将原始数据映射到潜在空间,从而学习到各轴向输入的潜在变量,并使其尽可能对齐高斯分布。最后,利用公开刀具磨损数据集PHM 2010验证了所提方法的有效性,结果表明,所提方法具有较高的检测精度,且性能优于其他异常检测方法。

关键词：刀具异常检测变分自码器时间卷积网络无监督学习

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