检索结果-内蒙古大学图书馆

计量学报 2024年第9期45卷 1407-1415页

作者：吴忠强李孟亭燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室河北秦皇岛066004

提出了一种基于CBAMTL-MobileNet V3的车载网络入侵检测方法。该方法使用轻量级模型MobileNet V3,减少其层数加快模型的训练和检测速度;将模型中的SE模块置换为注意力模块(CBAM)使模型更聚焦于特定特征,提高特征提取能力,进而提高检测... 详细信息

提出了一种基于CBAMTL-MobileNet V3的车载网络入侵检测方法。该方法使用轻量级模型MobileNet V3,减少其层数加快模型的训练和检测速度;将模型中的SE模块置换为注意力模块(CBAM)使模型更聚焦于特定特征,提高特征提取能力,进而提高检测攻击的精确度;引入迁移学习对模型权重进行微调,减少参数和内存资源的消耗,缩短了训练时间,使模型表现出更快的运算速度。仿真结果表明:所提模型的各项检测指标都优于MobileNet V3模型。与其他模型相比,所提模型既具备轻量级模型的高效性,同时又高于其他复杂模型的检测精度,识别各类别攻击的性能最优。

关键词：无线电计量机器视觉入侵检测深度学习轻量级模型车载网络

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基于HRNet和ASFF的特征融合目标检测算法

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控制与决策 2024年第10期39卷 3207-3215页

作者：陈志旺李宗轩吕昌昊岳会安彭勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,针对目标检测算法中存在的模型庞大、多尺度目标检测等问题,基于HRNet (high resolution net)和自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion, ASFF)提出一种多尺度特征融合目... 详细信息

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,针对目标检测算法中存在的模型庞大、多尺度目标检测等问题,基于HRNet (high resolution net)和自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion, ASFF)提出一种多尺度特征融合目标检测算法.首先,利用通道拆分(channel split)操作和深度可分离卷积(depthwise separable convolution, Dwconv)改进HRNet的基础模块,结合CSPNet改进HRNet的分支结构,减少模型的参数量,在得到轻量化L-HRNet三个分支后使用空间特征金字塔EESP (extremely efficient spatial pyramid)模块获得不同感受野大小特征,并将其融合后加强特征;其次,使用ASFF模块自适应融合EESP模块输出多尺度特征,该模块为3个分支的特征分配不同的特征融合权重,自适应融合重要的空间特征;最后,引入SIoU (shape-aware IoU)作为边界框定位损失函数,综合考量边界框回归之间的角度关系、中心点距离关系以及边界框的形状关系,使得预测框与真实框之间的损失度量更加准确,整体参数量为5.7 M,在公开数据集PASCAL VOC上达到了85.1%的mAP,在MS COCO上的实验结果表明, mAP0.5-0.95达到了38.7%,在模型参数量较少的同时保持了较高的检测性能.

关键词：深度学习目标检测多尺度检测特征金字塔特征融合 HRNet CSPNet SIoU

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基于稀疏注意力的孪生网络目标跟踪算法

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控制与决策 2024年第12期39卷 4017-4026页

作者：陈志旺杨天宇曹索航吕昌昊彭勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

利用改进的Inception-Resnet-V2(IRV2)网络和局部-全局-局部(local-global-local,LGL)模块设计一种结合CNN和Transformer编码结构的孪生网络SiamLGL(siamese local-global-local network)用于目标跟踪.首先,算法特征提取部分采用改进后的IRV2网络,由于网络的层数更深,图片经过IRV2网络提取的特征较浅层网络提取的特征效果更优,特征融合部分采用深度互相关将特征图上的信息进行融合;其次,融合后的特征图利用LGL模块获取目标的全局和局部信息,模块内部采用两个编码器串联,第1个编码器利用深度可分离卷积获取目标的局部信息,第2个编码器利用自注意力获取图片的全局特征,为了降低自注意力结构的时间复杂度,采用稀疏注意力的方式进行计算,在降低时间复杂度的同时保证网络的精度;最后将特征图输入至分类回归网络中,生成对应的目标位置,其中分类网络采用二元交叉熵损失函数,回归网络采用Distance-IoU(DIoU)作为损失函数.算法在GOT-10k、LaSOT、TrackingNet、UAV123、OTB100和VOT2019等6个公开数据集上进行实验评估,结果验证了算法的有效性.

关键词：目标跟踪孪生网络 Inception-Resnet-V2网络稀疏注意力 Distance-IoU损失

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基于并行多外观特征的孪生网络目标跟踪算法

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控制与决策 2024年第11期39卷 3628-3636页

作者：陈志旺孙泽兵吕昌昊曹索航彭勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

目标跟踪通常只能使用视频第1帧的外观信息,在线学习目标的外观特征,并预测后续帧中该目标的位置和大小.然而,跟踪过程中目标外观时刻变化,仅通过第1帧并不能准确描述后续目标的外观.针对上述问题,提出一种基于并行多外观特征的孪生网... 详细信息

目标跟踪通常只能使用视频第1帧的外观信息,在线学习目标的外观特征,并预测后续帧中该目标的位置和大小.然而,跟踪过程中目标外观时刻变化,仅通过第1帧并不能准确描述后续目标的外观.针对上述问题,提出一种基于并行多外观特征的孪生网络目标跟踪算法.首先,引入包含目标近期外观信息的动态模板帧,同时提出3种方法:多外观特征、并行外观特征、并行多外观特征,利用动态模板帧进行目标跟踪.与简单地使用动态模板帧替换初始模板帧不同,所提出的方法可解决由动态模板帧中目标容易漂移导致的跟踪算法性能下降的问题.其次引入评价模块,使用基于信息熵的评价方法或基于IOU-Net的评价方法,对得到的多个预测结果分别进行打分,选择得分最高的预测结果作为最终的预测结果.最后提出更新模块,对评价模块得到的得分进行分析,当得分满足更新模块设立的更新条件时,用最终的预测结果更新动态模板帧,使用新的外观信息指导下一帧跟踪.实验结果显示,该算法在GOT-10k、OTB100等标准数据集上取得较好效果,验证了所提算法的有效性.

关键词：目标跟踪孪生网路外观特征信息熵

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基于Hamilton理论的冷带轧机速度张力系统非奇异快速终端滑模控制

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控制理论与应用 2022年第5期39卷 857-866页

作者：刘乐周麟邓冉阳方一鸣燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对交流异步电机驱动的冷带轧机速度张力系统的跟踪控制问题,给出一种基于Hamilton理论的非奇异快速终端滑模控制器设计方法.首先,设计了一种新型扰动观测器对系统中由参数摄动和负载扰动引起的不确定项进行观测;其次,通过预反馈控制... 详细信息

针对交流异步电机驱动的冷带轧机速度张力系统的跟踪控制问题,给出一种基于Hamilton理论的非奇异快速终端滑模控制器设计方法.首先,设计了一种新型扰动观测器对系统中由参数摄动和负载扰动引起的不确定项进行观测;其次,通过预反馈控制建立了冷带轧机系统速度张力磁链外环的耗散Hamilton模型,进而基于互联-阻尼配置及能量整形方法完成耗散Hamilton控制器的设计;再次,基于串级控制思想完成了冷带轧机系统电流内环非奇异快速终端滑模控制器的设计.通过理论分析证明了所提控制方法能够保证闭环系统全局稳定.最后,基于某交流异步电机驱动的冷带轧机系统的现场实际数据进行仿真对比研究,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.

关键词：可逆冷带轧机交流异步电机驱动新型扰动观测器耗散Hamilton 非奇异快速终端滑模

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基于改进自适应卡尔曼滤波的遮挡场景人体关节重定位方法研究

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计算机应用与软件 2025年第5期42卷 155-163页

作者：李国友卢凯李宏张友浪柴子华燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对Kinect V2受到自身误差和关节遮挡的影响导致采集的人体关节数据出现抖动与缺失的问题,提出将改进的自适应卡尔曼滤波算法与人体运动学特征融合的方法。在自适应卡尔曼滤波算法中引入滤波收敛性判据与骨骼失真系数以减少算法计算量... 详细信息

针对Kinect V2受到自身误差和关节遮挡的影响导致采集的人体关节数据出现抖动与缺失的问题,提出将改进的自适应卡尔曼滤波算法与人体运动学特征融合的方法。在自适应卡尔曼滤波算法中引入滤波收敛性判据与骨骼失真系数以减少算法计算量并加快自适应参数收敛速度,结合人体骨骼长度不变性与运动连续性获取被遮挡关节的先验坐标测量值,再代入改进的自适应卡尔曼滤波算法以获得被遮挡关节的重定位坐标。实验结果表明,该方法能够满足用户实时性需求,并有效提高人体关节数据准确性。

关键词： Kinect V2 骨骼数据自适应卡尔曼滤波人体运动学

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基于改进深度强化学习的HEV能量分配策略研究

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计量学报 2023年第12期44卷 1863-1871页

作者：吴忠强马博岩燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

以并联式混合动力汽车(HEV)为研究对象,建立整车需求功率及动力系统模型,提出一种基于改进深度强化学习(DRL)的能量分配策略。通过改进DRL中的双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,引入双重回放缓冲区,提出DRB-TD3算法以提升原算法的采... 详细信息

以并联式混合动力汽车(HEV)为研究对象,建立整车需求功率及动力系统模型,提出一种基于改进深度强化学习(DRL)的能量分配策略。通过改进DRL中的双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,引入双重回放缓冲区,提出DRB-TD3算法以提升原算法的采样效率。设计了基于规则的约束控制器并嵌入到DRL结构中,以消除不合理的转矩分配。在UDDS行驶工况下,以基于动态规划(DP)的能量分配策略性能作为基准进行仿真实验。实验结果表明,与深度确定性策略梯度(DDPG)算法以及传统TD3算法相比,DRB-TD3算法收敛性能最佳,收敛效率分别提高了61.2%和31.6%;所提出的能量分配策略相比于基于DDPG和基于TD3的能量分配策略,平均燃油消耗分别降低了3.3%和2.3%,燃油经济性达到基于DP的95.2%,效果最佳,且电池荷电状态(SOC)能够保持在一个较好的水平,有助于延长电池的使用寿命。

关键词：并联式混合动力汽车能量分配策略深度强化学习 TD3算法荷电状态

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基于因子图的AUV集群速度估计和协同定位

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控制理论与应用 2023年第12期40卷 2277-2287页

作者：李鑫滨袁蕊霞闫磊韩松燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066004 河北省智能康复及神经调控重点实验室河北秦皇岛066004

随着海洋科技发展,自主水下航行器(AUVs)协作执行任务技术被广泛应用,AUVs的准确定位是实现AUV集群协同作业的基础技术要求.然而,在协同定位系统中,AUVs间的异步时钟会影响测距精度,并且惯性测量系统推算的速度有较大误差.本文针对AUV... 详细信息

随着海洋科技发展,自主水下航行器(AUVs)协作执行任务技术被广泛应用,AUVs的准确定位是实现AUV集群协同作业的基础技术要求.然而,在协同定位系统中,AUVs间的异步时钟会影响测距精度,并且惯性测量系统推算的速度有较大误差.本文针对AUV集群系统中的协同定位问题,提出了利用距离测量和多普勒频移测量进行误差修正的方法.该方法首先针对时钟异步问题对距离测量的影响,利用泰勒算法对时钟参数进行估计,解决了异步时钟问题;然后,建立以位置和速度为变量节点和以距离测量和多普勒频移测量为函数节点的因子图模型,利用因子图的消息传递计算变量的边缘分布,得到位置和速度的估计;最后,针对线性化过程带来的误差,提出根据变量的协方差矩阵构造自适应因子调整置信度,从而改变对变量节点的估计.仿真结果表明,所提时钟参数能够得到良好估计,所提算法能够有效抑制惯性导航系统的累积误差.

关键词：自主水下航行器协同定位因子图速度估计异步时钟

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一种新型弱耦合并联髋关节康复机构设计及运动控制

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机械传动 2024年第6期48卷 41-49页

作者：邢济湲徐继龙刘福才燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对髋关节功能障碍人群,提出了一种新型弱耦合并联髋关节康复机构,该机构与人体下肢组成封闭运动链,使其具有3个转动自由度,且其转动中心与人体髋关节中心重合,可满足髋关节康复运动需求。采用封闭矢量法建立了人-机逆运动学模型;采用... 详细信息

针对髋关节功能障碍人群,提出了一种新型弱耦合并联髋关节康复机构,该机构与人体下肢组成封闭运动链,使其具有3个转动自由度,且其转动中心与人体髋关节中心重合,可满足髋关节康复运动需求。采用封闭矢量法建立了人-机逆运动学模型;采用数值法建立了人-机正运动学模型;基于模糊控制理论,设计了模糊自适应比例-微分(Proportional-Derivative,PD)控制器,利用跟踪误差及其导数构建控制律,采用模糊算法进行控制参数在线自适应调整。仿真和实验结果表明,设计的模糊自适应PD控制器响应速度快且跟踪效果良好。

关键词：并联机构弱耦合髋关节康复轨迹跟踪模糊自适应

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基于自适应H_(2)/H_(∞)滤波的锂电池SOC和SOH联合估计

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计量学报 2023年第11期44卷 1719-1727页

作者：吴忠强陈海佳燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

准确、实时地估计电池的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)是现代电池管理系统的关键任务。通过自适应H_(2)/H_(∞)滤波器可对锂电池的SOC和SOH进行联合估计。该方法基于锂电池的二阶RC等效电路模型,采用AF... 详细信息

准确、实时地估计电池的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)是现代电池管理系统的关键任务。通过自适应H_(2)/H_(∞)滤波器可对锂电池的SOC和SOH进行联合估计。该方法基于锂电池的二阶RC等效电路模型,采用AFFRLS法在线辨识锂电池的模型参数,并利用H_(2)/H_(∞)滤波器估计锂电池的SOC,AFFRLS辨识与H_(2)/H_(∞)滤波交替进行,得到一种自适应H_(2)/H_(∞)滤波器。SOH依据AFFRLS辨识的电池内阻进行估计,实现了锂电池SOC与SOH的联合估计。实验结果表明:自适应H_(2)/H_(∞)滤波算法的估计精度高且鲁棒性强,电池的SOC和SOH的平均估计误差始终保持在±0.19%以内,相比于EKF和H_(∞)滤波算法有更高的估计精度与稳定性。

关键词：计量学荷电状态锂电池健康状态自适应H_(2)/H_(∞)滤波参数辨识联合估计

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