检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统保护与控制 2025年第7期53卷 112-122页

作者：吴卓李自成刘江王鑫舟廖小兵武汉工程大学电气信息学院湖北武汉430205

传统的虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制策略通过调节转动惯量和阻尼系数抑制功率振荡,但传统控制策略中功率振荡的抑制效果和系统动态性能之间存在矛盾。为抑制VSG的功率振荡,提升系统的功率响应速度,提出了一... 详细信息

传统的虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制策略通过调节转动惯量和阻尼系数抑制功率振荡,但传统控制策略中功率振荡的抑制效果和系统动态性能之间存在矛盾。为抑制VSG的功率振荡,提升系统的功率响应速度,提出了一种基于虚拟转动惯量J、虚拟阻尼D和虚拟电感L的JDL协调自适应控制策略。首先,分析了虚拟转动惯量J、虚拟阻尼D和虚拟电感L对虚拟同步发电机控制系统阻尼的影响。然后,用VSG输出功率差额、输出功率变化率和电网角频率差额3个参数代替传统控制策略中的角频率差额和角频率变化率,并基于这3个参数和功率振荡曲线制定了JDL的自适应控制规则。最后,通过Simulink仿真,将所提的JDL协调自适应控制策略与传统参数自适应控制策略和模糊自适应控制策略进行对比研究,验证了该控制策略抑制系统功率振荡和提升动态性能的有效性及适用性。

关键词：虚拟同步发电机协调自适应虚拟阻尼虚拟电感功率振荡抑制

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基于GRU-NN预测模型的压电作动器MPC-KAN控制方法

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压电与声光 2025年第1期47卷 157-162,171页

作者：郭辰星李自成徐瑞瑞武汉工程大学电气信息学院湖北武汉430205

为了提高压电作动器(PEAs)的轨迹跟踪性能,提出了一种基于门控递归单元(GRU)神经网络(NN)预测模型的Kolmogorov-Arnold网络前馈模型预测控制(MPC-KAN)。与神经网络逆模型控制不同,该方法使用GRU-NN正向建模,并根据模型预测结果调整模型... 详细信息

为了提高压电作动器(PEAs)的轨迹跟踪性能,提出了一种基于门控递归单元(GRU)神经网络(NN)预测模型的Kolmogorov-Arnold网络前馈模型预测控制(MPC-KAN)。与神经网络逆模型控制不同,该方法使用GRU-NN正向建模,并根据模型预测结果调整模型预测控制(MPC)的输出。首先,根据线性化模型选择GRU-NN的训练输入特征,并训练该网络。然后,为了提高优化效果和缩短优化时间,将麻雀搜索算法(SSA)用作MPC优化器,并建立Kolmogorov-Arnold网络(KAN)以替代SSA优化。该方法的有效性在PEAs平台上得到验证,与传统方法相比,控制精度提高了约30%。

关键词：压电陶瓷作动器高精度跟踪模型预测控制 GRU网络 KAN网络

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基于空间匹配校准的预成端盒端口信息自动化识别

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控制与决策 2025年第4期40卷 1367-1376页

作者：李璇冯昭明徐宇航马雷程莉武汉工程大学电气信息学院武汉430205 烽火通信科技股份有限公司武汉430076

预成端盒是一种连接和管理光纤网络物理分布的重要光传输设备,现阶段对该类设备的巡检主要依赖人工完成.为了降本增效,亟需上线智能化巡检方式.然而,受制于设备部署场景复杂的光照条件、多样的端口连纤状态及遮挡问题,利用现有的图像识... 详细信息

预成端盒是一种连接和管理光纤网络物理分布的重要光传输设备,现阶段对该类设备的巡检主要依赖人工完成.为了降本增效,亟需上线智能化巡检方式.然而,受制于设备部署场景复杂的光照条件、多样的端口连纤状态及遮挡问题,利用现有的图像识别技术对端口信息(端口连纤状态和连纤条码信息)进行自动化识别具有极大的难度:既难以保证端口信息识别的精度,又难以将识别结果与其实际物理位置相匹配.为此,提出基于空间匹配校准的预成端盒端口信息自动化识别方法,包括:基于空间多尺度匹配和多角度补偿的端口状态识别和校准方法,采用多尺度模板校准算法自适应地匹配端口实例的状态信息及其物理位置,并设计多角度补偿方案完成端口的校准识别;基于自适应矫正与动态极小值匹配的光纤尾端条码信息识别方法,自动检测条码成像姿态并有效切割和识别条码,利用动态极小值匹配算法进行空间匹配校准,实现连纤端口的条码信息识别.构建一个真实数据集,并基于此进行大量实验,实验表明所提出的方法在端口信息的识别精度和效率上均优于同类应用场景;同时,将所提出的方案在移动设备上进行部署测试,可实现准确高效的预成端盒端口信息自动化识别.

关键词：预成端盒目标检测目标识别实例分割模板匹配

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基于随机场景的配电网源网储协同规划方法

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电力系统保护与控制 2025年第4期53卷 132-147页

作者：乐健王靖廖小兵汪维豪毛涛武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072 武汉工程大学电气信息学院湖北武汉430205 武汉亿磁源电力科技有限公司湖北武汉430223

为应对配电网源网储协同规划中分布式光伏(photovoltaic,PV)出力和负荷需求的不确定性问题,提出了一种基于随机场景的配电网源网储协同规划方法。首先,基于Copula理论构建了源荷时空相关性概率模型,并通过蒙特卡洛法和K-means聚类算法... 详细信息

为应对配电网源网储协同规划中分布式光伏(photovoltaic,PV)出力和负荷需求的不确定性问题,提出了一种基于随机场景的配电网源网储协同规划方法。首先,基于Copula理论构建了源荷时空相关性概率模型,并通过蒙特卡洛法和K-means聚类算法分别进行场景生成与削减,得到了典型日场景源荷相关性出力曲线。在此基础上,以提升PV的高效消纳和配电网规划的经济性为目标,开展基于随机场景的配电网源网储协同规划研究,建立了PV、储能系统(energy storage system,ESS)和网架扩建的联合规划模型。最后,以25节点和54节点配电网系统为算例进行仿真分析,验证了所提方法能够有效减轻PV和负荷不确定性对配电网的影响,显著提高PV的消纳能力以及配电网规划的整体经济性。

关键词：配电网源网储协同规划 Copula理论随机场景混合整数二阶锥规划

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基于改进YOLOv8的自动驾驶场景目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 131-141页

作者：杨磊陈艳菲李海鸣石教兴安培武汉工程大学光学信息与模式识别湖北省重点实验室武汉430205 武汉工程大学电气信息学院武汉430205 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074

针对自动驾驶场景遮挡目标和小目标检测困难问题,提出了FAN-YOLOv8n自动驾驶检测算法。设计了特征感受野融合模块(EFFVM),增强模型主干部分对局部特征的提取,提高模型对遮挡目标的检测能力;在模型头部增加了更浅特征层P2的检测头,提高... 详细信息

针对自动驾驶场景遮挡目标和小目标检测困难问题,提出了FAN-YOLOv8n自动驾驶检测算法。设计了特征感受野融合模块(EFFVM),增强模型主干部分对局部特征的提取,提高模型对遮挡目标的检测能力;在模型头部增加了更浅特征层P2的检测头,提高模型对于小目标的检测效果;在模型颈部设计了特征指导模块(FGM)来融合浅层和深层的特征信息,使得两层之间能够更好地进行特征交互,让模型更关注细粒特征。提出了特征层融合模块(FLFM),融合多尺度特征层并进行特征增强,使模型能够自适应不同尺度目标的检测。实验结果表明,在SODA10M数据集和部分BDD100K数据集上,改进模型的mAP0.5对比原始YOLOv8n模型提升了7个百分点和6.5个百分点,适用于实际自动驾驶检测任务。

关键词：自动驾驶 YOLOv8n 小目标遮挡目标

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基于多区间不确定集的电-气互联有功-无功协同鲁棒优化方法

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电力建设 2025年第4期46卷 137-149页

作者：林朝华张军达吴荣芬梁海天王秋萍廖小兵国网浙江综合能源服务有限公司杭州市310016 武汉工程大学电气信息学院武汉市430205

【目的】为了准确描述新能源输出功率的波动性和随机性对电-气互联系统运行的影响,并提高电-气互联系统优化运行的鲁棒性,提出了多区间不确定集鲁棒优化方法。【方法】首先,构建分布式光伏出力的传统区间集合,然后考虑时间相关性建立单... 详细信息

【目的】为了准确描述新能源输出功率的波动性和随机性对电-气互联系统运行的影响,并提高电-气互联系统优化运行的鲁棒性,提出了多区间不确定集鲁棒优化方法。【方法】首先,构建分布式光伏出力的传统区间集合,然后考虑时间相关性建立单区间相关性不确定集;其次,针对传统集合存在鲁棒性差和保守性大的问题,将单区间集合进行切割划分,得到多区间相关性集合;然后,考虑能源转换装置建立了基于多区间不确定集的电-气互联有功-无功协同鲁棒优化模型;最后,通过改进的IEEE 33节点电网与比利时20节点气网互联系统算例进行仿真验证。【结果】结果表明,考虑多区间不确定集的电-气互联有功-无功协同鲁棒优化方法可以减少保守性,提高优化结果鲁棒性,证明了所提方法的有效性。【结论】提出的基于多区间不确定集的电-气互联有功-无功协同鲁棒优化方法,不仅能够有效应对新能源波动性带来的挑战,还能在降低保守性的同时提高系统的鲁棒性。该方法为电-气互联系统的优化运行提供了新的解决方案,对推动高比例新能源接入下的能源系统安全、经济运行具有重要意义。

关键词：多区间不确定集电-气互联相关性鲁棒优化

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特征降维与融合的水声目标识别方法

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哈尔滨工程大学学报 2025年第1期46卷 102-110页

作者：李昊鑫肖长诗元海文郭玉滨刘加轩武汉理工大学航运学院湖北武汉430063 山东交通学院威海海洋信息科学与技术研究院山东威海264299 武汉工程大学电气信息学院湖北武汉430205

为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2... 详细信息

为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2个数据集上进行实验,识别准确率均在99%以上。结果表明:该算法能够有效抑制噪声,具备较强的鲁棒性。将所提算法应用到单船识别,实验结果表明该算法能够有效区分同类型的不同船舶。

关键词：水声目标识别离散小波变换梅尔倒谱系数特征融合联合神经网络单船识别深度学习船舶辐射噪声

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基于FPGA的车载图像去雾系统设计

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自动化与仪表 2025年第2期40卷 138-143页

作者：张强杨志芳从桂浩武汉工程大学电气信息学院

雾天环境下行车记录设备采集的车载图像存在细节丢失和天空区域颜色失真等问题，为了辅助行车道路安全，减少降质图像对行车分析的影响，需要对车载图像进行快速去雾处理。首先，针对传统暗通道去雾算法存在的天空区域色彩失真等问题，... 详细信息

雾天环境下行车记录设备采集的车载图像存在细节丢失和天空区域颜色失真等问题，为了辅助行车道路安全，减少降质图像对行车分析的影响，需要对车载图像进行快速去雾处理。首先，针对传统暗通道去雾算法存在的天空区域色彩失真等问题，提出了一种基于梯度和局部香农熵融合的天空区域分割方法；其次，针对大气明亮区域的估计透射率不匹配及计算速率较慢等问题，提出了一种快速引导滤波方法细化实际透射率；最后，设计改进暗通道去雾算法的硬件电路，实现基于FPGA的车载图像去雾系统的硬件设计。测试结果表明，该系统能够有效还原车载图像原始色彩，提高图像细节丰富度，具有运算速度快、可移植性高等优点，可以满足行车记录设备雾天行驶的实时性需求。

关键词：暗通道去雾天空区域分割快速引导滤波 FPGA

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基于忆阻的新型二象限模拟乘法器

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微电子学与计算机 2025年

作者：陶再杨杨乐丁芝侠李赛武汉工程大学电气信息学院

现有的模拟乘法器都采用电压或电流作为输入信号，文章基于新兴电路元件忆阻器，创新性的提出了一种能够实现忆阻值与负电压相乘的二象限新型模拟乘法器电路。它采用电压信号作为一种乘法输入信号，忆阻值作为另一种乘法输入信号。该乘... 详细信息

现有的模拟乘法器都采用电压或电流作为输入信号，文章基于新兴电路元件忆阻器，创新性的提出了一种能够实现忆阻值与负电压相乘的二象限新型模拟乘法器电路。它采用电压信号作为一种乘法输入信号，忆阻值作为另一种乘法输入信号。该乘法器主要由MOS晶体管构成，包含了乘法运算电路模块和忆阻控制电路模块，根据串级（Cascode）镜像电流源的原理在电流镜的输出端实现了两种输入信号的相乘。电路的整体结构相对简单，输入和输出信号的范围相对较大。通过PSpice仿真验证了乘法器电路设计的正确性，表明提出的二象限忆阻模拟乘法器具有良好的性能。

关键词：忆阻器二象限模拟乘法器串级电流镜

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执行器饱和的离散时间多智能体系统有限时域一致性控制

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自动化学报 2025年第3期51卷 617-630页

作者：王巍王珂黄自鑫王乐君穆朝絮中南财经政法大学信息工程学院武汉430073 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 武汉工程大学电气信息学院武汉430205 重庆邮电大学自动化学院重庆400065 安徽大学自主无人系统技术教育部工程研究中心合肥230601

针对执行器饱和的离散时间线性多智能体系统(Multi-agent systems,MASs)有限时域一致性控制问题,将低增益反馈(Low gain feedback,LGF)方法与Q学习相结合,提出采用后向时间迭代的模型无关控制方法.首先,将执行器饱和的有限时域一致性控... 详细信息

针对执行器饱和的离散时间线性多智能体系统(Multi-agent systems,MASs)有限时域一致性控制问题,将低增益反馈(Low gain feedback,LGF)方法与Q学习相结合,提出采用后向时间迭代的模型无关控制方法.首先,将执行器饱和的有限时域一致性控制问题的求解转化为执行器饱和的单智能体有限时域最优控制问题的求解,并证明可以通过求解修正的时变黎卡提方程(Modified time-varying Riccati equation,MTVRE)实现有限时域最优控制.随后,引入时变参数化Q函数(Time-varying parameterized Q-function,TVPQF),并提出基于Q学习的模型无关后向时间迭代算法,可以更新低增益参数,同时实现逼近求解MTVRE.另外,证明所提迭代求解算法得到的LGF控制矩阵收敛于MTVRE的最优解,也可以实现全局有限时域一致性控制.最后,通过仿真实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：有限时域一致性控制执行器饱和 Q函数模型无关多智能体系统

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