检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统保护与控制 2024年第17期52卷 73-84页

作者：吴文泰张春栾惟聪欧阳昌乐叶文安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000

为提高并网微电网系统经济优化响应速度,降低整体发电运行成本,提出二层邻居牵制一致性算法。该算法将成本微增率(incremental cost rate,ICR)定义为状态变量,引入功率偏差消除项快速消除总功率偏差,利用二层邻居项和牵制项实现快速收... 详细信息

为提高并网微电网系统经济优化响应速度,降低整体发电运行成本,提出二层邻居牵制一致性算法。该算法将成本微增率(incremental cost rate,ICR)定义为状态变量,引入功率偏差消除项快速消除总功率偏差,利用二层邻居项和牵制项实现快速收敛于最优ICR,计算得到各分布式电源(distributed generation,DG)的最优有功出力参考值。随后提出基于二层邻居牵制一致性的并网微电网经济优化控制方法。该方法基于构建的三层分布式分层架构,第一控制层为双闭环反馈的下垂控制,第二控制层采用电压频率优化控制,稳定系统的频率和电压,第三控制层将各DG最优有功出力参考值输出到P/f下垂控制层,从而实现系统经济优化以及负荷功率供需平衡的目标。最后搭建8个DG并联运行系统仿真模型进行仿真实验。仿真结果表明,所提方法能完成有功出力的经济分配,且系统响应性能优,在负荷突增、功率越限、分时电价、拓扑切换、计及线路损耗、即插即用等因素影响系统运行时,所提方法能使微电网快速达到经济优化状态。

关键词：成本微增率二层邻居牵制一致性并网微电网经济优化控制分布式分层控制

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基于压缩视频的驾驶行为识别方法

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传感技术学报 2025年第3期38卷 504-510页

作者：帅真杨会成胡耀聪林园园李雯婷安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000

针对在识别速度快的同时无法达到较高的精度这一问题,提出了一种基于压缩视频的多分支轻量化驾驶行为识别框架。首先,直接将压缩视频处理成为三个分支,为了降低计算成本,采用轻量化卷积神经网络进行时空建模。一个分支通过使用轻量级的... 详细信息

针对在识别速度快的同时无法达到较高的精度这一问题,提出了一种基于压缩视频的多分支轻量化驾驶行为识别框架。首先,直接将压缩视频处理成为三个分支,为了降低计算成本,采用轻量化卷积神经网络进行时空建模。一个分支通过使用轻量级的二维卷积网络捕获外观线索,另外两个分支采用轻量级三维卷积网络分别从运动向量和残差帧中学习时间信息,结合三个分支的测试结果,得到最终的准确度。另外引入教师模型引导轻量化模型,从高容量的时空深度学习模型中提炼出互补的知识,将其迁移到所提出的多分支轻量化模型中进一步改善识别精度。实验结果表明,所提出的框架对驾驶行为识别具有较好的可行性和有效性。

关键词：行为识别压缩视频轻量化网络时空建模知识蒸馏

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基于改进Deeplabv3+的磁瓦表面缺陷分割

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电子测量与仪器学报 2025年第1期39卷 50-56页

作者：李明魏利胜安徽工程大学电气工程学院芜湖241000

针对磁瓦图像中不同类型的缺陷大小不一影响分割准确率、检测模型参数量大在实际应用中难以部署、图像像素分布不均匀的问题,提出了一种基于改进Deeplabv3+的磁瓦表面缺陷分割算法。首先,在结构上,主干网络采用轻量化的MobilNetv3网络... 详细信息

针对磁瓦图像中不同类型的缺陷大小不一影响分割准确率、检测模型参数量大在实际应用中难以部署、图像像素分布不均匀的问题,提出了一种基于改进Deeplabv3+的磁瓦表面缺陷分割算法。首先,在结构上,主干网络采用轻量化的MobilNetv3网络代替原模型的Xception网络,使得模型的参数和计算量保持较小以提升检测速度;其次,引入ECANet注意力机制,提升模型的特征表达能力和泛化能力;最后,采用Dice Loss和Focal Loss相结合的损失函数,有效缓解样本像素点分布不平衡对模型训练的影响。将各个改进点进行消融实验,再将改进后的Deeplabv3+与其他模型进行对比,实验结果表明,算法在magnetic tile surface defects数据集上平均交并比为68.25%,平均像素准确率为82.80%,准确率为79.80%,相较于原Deeplabv3+算法,平均交并比提升了8.62%,平均像素准确率提升了9.96%,准确率提升了11.52%,验证了算法的有效性和可行性,在工业应用中具备一定的实际应用价值。

关键词：深度学习缺陷检测语义分割磁瓦

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基于改进HLO和动态窗口的AGV动态避障路径规划算法

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电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 213-221页

作者：王勤魏利胜安徽工程大学电气工程学院芜湖241000

针对人类学习优化算法搜索效率低、易陷入局部最优、无法实现动态避障等问题,提出一种融合改进人类学习优化算法和动态窗口算法的路径规划算法。首先,利用非线性递增和递减改进概率参数提高人类学习优化算法的收敛速率,并引入粒子群算... 详细信息

针对人类学习优化算法搜索效率低、易陷入局部最优、无法实现动态避障等问题,提出一种融合改进人类学习优化算法和动态窗口算法的路径规划算法。首先,利用非线性递增和递减改进概率参数提高人类学习优化算法的收敛速率,并引入粒子群算法更新个体知识数据库与社会知识数据库,并且自适应调整惯性权重系数,避免陷入局部最优;其次,在动态窗口算法的评价函数中加入角评价函数避免与障碍物的夹角过小、动态改变速度评价函数和角评价函数权重,以调节速度及角度;最后,将改进的算法应用于自动导引车的路径规划,仿真实验表明融合算法规划路径长度比蚁群算法路径减少4%,比混合人类学习优化与粒子群算法减少15%,其他两种算法与障碍物接触次数是改进算法的5倍,减少路径长度和转折次数,提升路径的平滑性。并且成功避免在T型以及复杂地图环境的障碍物,验证所提算法的可行性。

关键词：路径规划人类学习优化算法局部避障自动导引车动态窗口

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基于改进YOLOv8s的光学遥感小型船舶检测算法

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电子测量与仪器学报 2024年第10期38卷 48-57页

作者：朱圣博魏利胜高港郑泊文安徽工程大学电气工程学院芜湖241000

针对海陆边界、近岸岩礁等复杂海洋场景下,光学遥感小型船舶检测成像特征不明显、目标占比小的问题,提出一种改进YOLOv8s的小型船舶检测方法。首先,在颈部层引入浅层特征图的基础上修改预测层,平衡浅层位置信息和深层语义信息的权重,增... 详细信息

针对海陆边界、近岸岩礁等复杂海洋场景下,光学遥感小型船舶检测成像特征不明显、目标占比小的问题,提出一种改进YOLOv8s的小型船舶检测方法。首先,在颈部层引入浅层特征图的基础上修改预测层,平衡浅层位置信息和深层语义信息的权重,增强模型对小目标的关注度;其次,采用融合FasterNet Block和高效多尺度注意力机制的C2f-FE模块,利用通道分组和跨通道信息交互,加强对小型船舶的特征提取,并降低模型参数;最后,采用动态检测头模块,在不同预测层级上提高模型对不同空间尺度、任务目标的检测能力。实验结果表明,与原始YOLOV8s模型相比,改进模型的参数量减少42.3%,在MASATI数据集上,改进模型的检测精度mAP_(50)和mAP_(50:95)值分别提高4.2%和2.2%,在DOTA-Ship和DOTA-Small Vehicle数据集上,改进模型的检测精度mAP_(50:95)值分别提高1.7%和1.4%。由此可知,改进模型不仅有效地实现轻量化、高精度的小型船舶检测,而且满足在遥感场景下泛化小目标的高精度检测。

关键词：遥感图像目标检测小型船舶特征提取动态检测头 YOLOv8s

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正负样本差异特征双径向融合的自监督缺陷检测方法

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电子测量与仪器学报 2024年第5期38卷 201-209页

作者：高港魏利胜朱圣博安徽工程大学电气工程学院芜湖241000

针对纹理图像表面划痕、裂纹等缺陷不规则、随机分布,导致缺陷检测准确率低的问题,研究一种基于正负样本差异特征双径向融合的自监督缺陷检测方法。首先,采用Otsu阈值分割提取图像前景信息,并以DTD数据集中的纹理图像或数据增强后的正... 详细信息

针对纹理图像表面划痕、裂纹等缺陷不规则、随机分布,导致缺陷检测准确率低的问题,研究一种基于正负样本差异特征双径向融合的自监督缺陷检测方法。首先,采用Otsu阈值分割提取图像前景信息,并以DTD数据集中的纹理图像或数据增强后的正样本叠加Perlin噪声,对正样本图像进行缺陷模拟以合成负样本;然后,利用正负样本经编码器输出的中间特征,计算均方误差进行特征匹配,结合坐标注意力(coordinate attention, CA)和双径向路径聚合网络(path aggregation network, PANet)加强匹配特征的信息融合;最后,将融合特征与编码器输出的低层和高层特征一同输入解码器,优化调整Focal、L1和Dice损失函数权重,实现对缺陷掩码更精准地预测。实验显示,所提模型在MVTec AD数据集纹理类别上的平均图像级、像素级AUROC分别达到了0.995、0.968,相较于其他缺陷检测模型,分类和分割准确率均有提升,表明所提方法在纹理缺陷检测方面的有效性。

关键词：缺陷检测合成负样本 CA PANet 加权损失

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改进YOLOv5框架的交通标志检测算法

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传感技术学报 2024年第12期37卷 2084-2092页

作者：兰天欧阳嘉泰何宇豪易方旭易明发王冠凌安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000

针对传统YOLOv5算法识别交通标志精度低的问题,提出了一种改进的YOLOv5模型。首先,在骨干网络中加入CA注意力机制,考虑了通道信息和方向相关的位置信息,提高检测精度;然后,引入了DIoU_NMS,它将中心点考虑进来保留更多的矩形框,提高遮掩... 详细信息

针对传统YOLOv5算法识别交通标志精度低的问题,提出了一种改进的YOLOv5模型。首先,在骨干网络中加入CA注意力机制,考虑了通道信息和方向相关的位置信息,提高检测精度;然后,引入了DIoU_NMS,它将中心点考虑进来保留更多的矩形框,提高遮掩重叠交通标志的识别精度;其次,加入了递归门控卷积,实现关键特征之间的高阶交互;最后,在三个输出检测的基础上增加了一个小目标检测头,增强小目标检测的性能。改进后的YOLOv5s算法在交通标志数据集TT100K上训练,经过实验后,改进后的模型训练的mAP值为86.96%,相比于原始YOLOv5提升了2.79%。同时,将所提算法与近几年主流算法进行对比,结果表明,改进后的算法在交通标志识别方面具有较好的竞争力。

关键词：图像处理交通标志识别 YOLOv5 CA注意力机制 DIoU_NMS 递归门控卷积

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基于注意力卷积神经网络的高质量全息图快速生成算法

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物理学报 2025年第8期74卷 163-172页

作者：孙康生韩超秦海峰顾涛李薇于程安徽工程大学电气工程学院(集成电路学院) 芜湖241000 安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室芜湖241000

针对目前深度学习算法难以实现快速高质量全息图的生成,提出了一种注意力卷积神经网络算法(RTC-Holo),在快速生成全息图的同时,提高了全息图的生成质量.整个网络由实值和复值卷积神经网络组成,实值网络进行相位预测,复值网络对空间光调... 详细信息

针对目前深度学习算法难以实现快速高质量全息图的生成,提出了一种注意力卷积神经网络算法(RTC-Holo),在快速生成全息图的同时,提高了全息图的生成质量.整个网络由实值和复值卷积神经网络组成,实值网络进行相位预测,复值网络对空间光调制器(spatial light modulator,SLM)面的复振幅进行预测,预测后得到的复振幅的相位用于全息编码和数值重建.在相位预测模块的下采样阶段引入注意力机制,增强相位预测模块下采样阶段的特征提取能力,进而提升整个网络生成纯相位全息图的质量.将精准的角谱衍射模型(angular spectrum method,ASM)嵌入到整个网络中,以无监督的学习方式进行网络训练.本文提出的算法能够在0.015 s内生成平均峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)高达32.12 dB的2K(即分辨率为1920×1072)全息图.数值仿真和光学实验验证了该方法的可行性和有效性.

关键词：全息显示计算全息图深度学习纯相位全息图

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基于栅极和漏极电压检测的SiC MOSFET短路保护电路研究

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电工技术学报 2025年第4期40卷 1145-1155,1168页

作者：宛新春陈其工杨锦涛武逸飞安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室芜湖241000 安徽工程大学电气工程学院芜湖241000

SiC MOSFET广泛应用于电力电子变换设备中,快速、准确且可靠的短路保护电路已成为推广其应用的关键技术之一。该文对SiCMOSFET的各类短路过程进行分析,利用器件短路时漏源极电压迅速增加的特点,设计短路保护电路的拓扑结构和功能,检测Si... 详细信息

SiC MOSFET广泛应用于电力电子变换设备中,快速、准确且可靠的短路保护电路已成为推广其应用的关键技术之一。该文对SiCMOSFET的各类短路过程进行分析,利用器件短路时漏源极电压迅速增加的特点,设计短路保护电路的拓扑结构和功能,检测SiCMOSFET栅极和漏极电压,并将该信号进行分析、锁存、隔离、滤波处理,若器件发生短路,则输出短路信号给栅极驱动芯片。在此基础上,采用基本逻辑器件和高速器件设计保护电路,理论上分析计算该电路在不同短路类型下的响应时间。计入所有影响保护速度的因素,该电路能在600 ns内实现SiC MOSFET短路保护,尤其是在发生负载短路故障时能将短路保护时间缩短至200 ns以内,其响应速度受不同母线电压影响较小。搭建实验平台,测试了该电路在不同母线电压、短路类型、驱动能力等情况下的短路保护性能,实验结果与理论分析和设计要求相符合。

关键词： SiC MOSFET 短路保护栅极电压检测漏极电压检测

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基于误差扩散的计算全息显示方法

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光学学报 2024年第8期44卷 27-36页

作者：魏平平韩超安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000 安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000

以双向误差扩散算法为基础,通过分析图像振幅分布与生成全息图的关系,建立了全息图误差补偿模型,提出了一种新的纯相位全息图生成方法。首先通过误差扩散模型,计算出复振幅全息图与振幅置1的纯相位全息图的误差,通过对该误差进行误差扩... 详细信息

以双向误差扩散算法为基础,通过分析图像振幅分布与生成全息图的关系,建立了全息图误差补偿模型,提出了一种新的纯相位全息图生成方法。首先通过误差扩散模型,计算出复振幅全息图与振幅置1的纯相位全息图的误差,通过对该误差进行误差扩散生成新的纯相位全息图。利用新的纯相位全息图与复振幅全息图计算新的误差,进行第二次的误差扩散,得到最终的纯相位全息图。采用定性和定量的指标来评价仿真成像质量,仿真及光学实验结果表明,改进后的方法能够有效提升再现像的质量,为纯相位全息图制作提供一种新的方法。

关键词：全息全息显示误差扩散纯相位全息图

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