检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2024年第9期39卷 2867-2875页

作者：陈志旺刁华康袁宇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 航空工业天津航空机电有限公司天津300308

传统孪生网络目标跟踪算法采用互相关或者深度互相关的方式对模板帧与检测帧进行相似性度量,无法有效适应极端的目标形变.以无锚点框的目标跟踪算法为基础,设计一种基于图网络的IoU感知目标跟踪算法.首先,以Resnet50为基础,在每个残差... 详细信息

传统孪生网络目标跟踪算法采用互相关或者深度互相关的方式对模板帧与检测帧进行相似性度量,无法有效适应极端的目标形变.以无锚点框的目标跟踪算法为基础,设计一种基于图网络的IoU感知目标跟踪算法.首先,以Resnet50为基础,在每个残差结构后引入通道自适应调整模块NCAM,构造轻量高效且具有通道自适应的特征提取网络.其次,基于图网络设计一种新的模板帧与检测帧的相似性计算方式,将特征图像素点视为图网络的节点,对模板特征与检测特征的图网络节点进行相似性计算以有效应对目标极端形变.最后,在分类部分采用IoU感知的分类损失函数在分类分支与回归分支之间建立联系,改变以往孪生网络目标跟踪算法训练与测试不一致的情况;在回归部分选用CIoU损失计算离线训练阶段的回归损失,得到更加精准的边界框.OTB2015、UAV123、VOT2018与VOT2019数据集上的实验结果验证了所提算法的有效性.

关键词：目标跟踪孪生网络图网络 IoU感知通道自适应调整 CIoU

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于因子图的AUV集群速度估计和协同定位

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

全状态约束的固定时间电液伺服控制方法

引用

兵器装备工程学报 2025年第4期46卷 218-224页

作者：李智溢张聪姜思远杨博翔赵博燕山大学西里西亚智能科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 河北省工业计算机控制工程重点实验室燕山大学河北秦皇岛066004

电液伺服系统应用广泛,设计强抗扰、高安全的伺服控制方法,对应对复杂工况具有重要意义。首先,以误差为状态,重构电液系统动力学模型,将状态约束问题转换为误差约束问题。其次,设计误差型未知动态估计器,在估计和补偿未知动态之余,同步... 详细信息

电液伺服系统应用广泛,设计强抗扰、高安全的伺服控制方法,对应对复杂工况具有重要意义。首先,以误差为状态,重构电液系统动力学模型,将状态约束问题转换为误差约束问题。其次,设计误差型未知动态估计器,在估计和补偿未知动态之余,同步解算虚拟控制量导数。其固有的低通滤波特性,能自然规避控制器设计中的微分爆炸隐患。然后,提出基于时变正割型障碍Lyapunov函数的固定时间控制律,确保系统误差在固定时间内收敛于零点邻域,且始终被限制在预设边界内。最后,通过仿真实验,证实所提控制方法具有高精度、高动态、高安全、强抗扰的显著优势。

关键词：电液伺服系统全状态约束固定时间未知动态估计器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度融合和高分辨特征增强的无人机航拍目标检测

引用

控制与决策 2025年第7期40卷 2290-2299页

作者：陈志旺肖迪创吕昌昊李思哲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燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室燕山大学河北省电力电子节能与传动控制重点实验室燕山大学电气工程学院

无人机飞行高度的动态变化使得航拍图像中往往包含大量小目标,同时目标尺度变化显著,这些问题给目标检测任务带来了挑战.针对上述问题,提出一种基于多尺度融合和高分辨特征增强的无人机航拍目标检测方法.首先,在骨干网络中引入多尺度结... 详细信息

无人机飞行高度的动态变化使得航拍图像中往往包含大量小目标,同时目标尺度变化显著,这些问题给目标检测任务带来了挑战.针对上述问题,提出一种基于多尺度融合和高分辨特征增强的无人机航拍目标检测方法.首先,在骨干网络中引入多尺度结构重参数化特征提取模块,利用普通卷积块和结构重参数化的大核卷积块对多个分支进行不同尺度的卷积运算,有效提取不同感受野下的特征信息;然后,在颈部网络中引入基于特征金字塔网络的多维特征自适应融合模块,以优化其自下而上的特征聚合过程,实现对浅层特征中的精细细节和深层特征中的上下文信息的自适应选择,从而更有效地应对目标尺度显著变化;最后,在颈部网络中引入多尺度特征融合小目标增强模块,以捕捉无人机航拍图像中小目标物体在不同尺度上的变化.通过在VisDrone2019和TinyPerson两个公开数据集上进行大量的实验,表明了所提出方法的有效性和优越性.

关键词：无人机航拍图像目标检测结构重参数化多维特征自适应融合高分辨特征增强

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种新型大转角弱耦合并联髋关节外骨骼的设计及分析

引用

中国机械工程 2023年第21期34卷 2540-2547页

作者：徐继龙刘福才牛云展燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004 燕山大学机械工程学院秦皇岛066004

为解决并联髋关节外骨骼工作空间小、正运动学建模困难、控制复杂的问题,设计出一种具有大转角、弱耦合特性的生物融合式髋关节外骨骼。开展了二级移动副详细结构的设计,得到了计算沟槽坡度的表达式。采用封闭矢量法推导了人-机复合体... 详细信息

为解决并联髋关节外骨骼工作空间小、正运动学建模困难、控制复杂的问题,设计出一种具有大转角、弱耦合特性的生物融合式髋关节外骨骼。开展了二级移动副详细结构的设计,得到了计算沟槽坡度的表达式。采用封闭矢量法推导了人-机复合体的位置正解与逆解,对逆解进行求导,得到了人-机复合体的逆雅可比矩阵。性能分析表明,人-机复合体具有运动范围大、内部无奇异、力传递性能良好、便于控制的优势。

关键词：并联髋关节外骨骼生物融合大转角弱耦合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于注意力与密集重参数化的目标检测算法

引用

高技术通讯 2024年第3期34卷 233-247页

作者：陈志旺雷春明吕昌昊王婷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秦皇岛066004 燕山大学河北省电力电子节能与传动控制重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

针对目标检测任务中背景复杂、目标尺寸差异大等因素导致目标检测结果较差的问题,本文提出基于注意力和密集重参数化的目标检测算法。首先,基于CSP-DarkNet提出高效的特征提取网络,主要包括密集重参数化模块和CASA模块2个设计。前者利... 详细信息

针对目标检测任务中背景复杂、目标尺寸差异大等因素导致目标检测结果较差的问题,本文提出基于注意力和密集重参数化的目标检测算法。首先,基于CSP-DarkNet提出高效的特征提取网络,主要包括密集重参数化模块和CASA模块2个设计。前者利用密集连接保留浅层特征,又通过重参数化结构降低网络复杂度;后者CASA模块用于获取需要的目标信息。其次,特征融合在特征金字塔(FPN)和路径聚合网络(PAN)的基础上,引入内容感知特征重组(CARAFE)进行上采样,有效解决了邻近插值法等未能捕捉丰富语义信息的问题;提出更高效的C3-G模块,获取丰富的梯度信息,增强模型表达能力和感知能力;同时,引入深度可分离卷积提升运算效率。最后,检测输出采用在更大范围上跨领域正负样本匹配策略扩充正样本数量,提升检测效果。该算法在MS COCO和PASCAL VOC数据集上的mAP@0.5分别达到了57.5%和83.0%,充分说明了本文算法的先进性。

关键词：目标检测重参数化注意力机制特征融合上采样正负样本匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于WOA-UKF算法的锂电池容量与SOC联合估计

引用

计量学报 2022年第5期43卷 649-656页

作者：吴忠强王国勇谢宗奎何怡林卢雪琴燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

锂电池的荷电状态(SOC)和有效容量是表征电池当前剩余电量和电池寿命的重要参数,提出一种锂离子电池有效容量和SOC的联合估计方法。在电池全寿命周期内,给出一种开路电压与SOC和电池有效容量非线性模型的两变量多项式描述;当电池循环使... 详细信息

锂电池的荷电状态(SOC)和有效容量是表征电池当前剩余电量和电池寿命的重要参数,提出一种锂离子电池有效容量和SOC的联合估计方法。在电池全寿命周期内,给出一种开路电压与SOC和电池有效容量非线性模型的两变量多项式描述;当电池循环使用次数超过预设值,采用鲸鱼优化算法估计当前电池容量与电池模型参数,根据模型参数与容量值采用无迹卡尔曼滤波器估计电池SOC;在SOC估计过程中,采用鲸鱼优化算法更新无迹卡尔曼滤波器的观测噪声方差和过程噪声方差,实现噪声方差的自适应调节,进而提高估计精度。实验结果验证了该方法的有效性和联合估计方案的可行性。

关键词：计量学荷电状态有效容量锂电池无迹卡尔曼滤波器鲸鱼优化算法联合估计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究

引用

高技术通讯 2023年第5期33卷 467-478页

作者：陈志旺姚权允吕昌昊郭金华彭勇燕山大学工业计算机控制工程河北重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量... 详细信息

本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量测噪声对观测值的准确性影响很大;其次,引入Sage-Husa噪声自适应估计器较准确估计系统量测噪声均值和方差,使观测值更准确;最后,通过满足正交性原理条件公式计算次优渐消因子,将次优渐消因子引入协方差一步预测运算式中,得到强跟踪滤波器。次优渐消因子的引入使得一步预测协方差矩阵增大,即增大强跟踪扩展卡尔曼滤波器增益,使系统增加对观测值权重,得到更准确的状态估计值。离线仿真实验和在线实物实验结果表明了所设计算法的有效性。

关键词：姿态解算扩展卡尔曼滤波(EKF) 强跟踪滤波器次优渐消因子噪声自适应估计器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

事件触发策略下多AUV抗干扰固定时间编队控制

引用

控制理论与应用 2021年第7期38卷 1113-1123页

作者：苏博王洪斌高静燕山大学电气工程学院河北秦皇岛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

针对多AUV编队控制的模型参数不确定及未知海流干扰的问题,提出基于固定时间模糊干扰观测器的事件触发编队控制方法,该方法可保证编队控制在固定时间内收敛.首先,构造了固定时间模糊干扰观测器处理系统的集总扰动,实现固定时间内对扰动... 详细信息

针对多AUV编队控制的模型参数不确定及未知海流干扰的问题,提出基于固定时间模糊干扰观测器的事件触发编队控制方法,该方法可保证编队控制在固定时间内收敛.首先,构造了固定时间模糊干扰观测器处理系统的集总扰动,实现固定时间内对扰动的精确估计.在扰动观测器的基础上,将指令滤波器与反步法结合,消除了多次求导产生的计算爆炸问题;其次,为了降低网络传输资源能耗,将事件触发机制引入多AUV编队控制中,设计具有固定时间收敛性能的分布式编队控制器,且系统收敛时间仅取决于控制器设计参数,并经理论证明无Zeno行为;最后通过多AUVs编队仿真实验,证明了所提出算法的有效性和合理性.

关键词：干扰观测器编队控制事件触发机制虚拟领航–跟随法固定时间控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于参数自适应与模板更新的孪生网络跟踪算法

引用

高技术通讯 2023年第8期33卷 802-814页

作者：陈志旺郭金华吕昌昊雷春明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秦皇岛066004 燕山大学河北省电力电子节能与传动控制重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

孪生网络跟踪算法在跟踪过程中网络参数固定,跟踪模板仅仅使用第1帧给定的目标,这导致算法的鲁棒性较差。为此,提出基于参数自适应(PA)与模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,利用通道注意力和空间注意力对目标特征进行调整,提高网络对跟... 详细信息

孪生网络跟踪算法在跟踪过程中网络参数固定,跟踪模板仅仅使用第1帧给定的目标,这导致算法的鲁棒性较差。为此,提出基于参数自适应(PA)与模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,利用通道注意力和空间注意力对目标特征进行调整,提高网络对跟踪目标的关注度;其次,利用滤波器参数更新策略滤除背景的干扰,提高网络对当前目标的辨识能力;最后,增加与主网络平行的子网络,通过更新子网络的跟踪模板,使网络能适应目标的变化。在VOT 2018、VOT 2019 2个标准数据集上进行测试,期望重叠率(EAO)分别达到0.455和0.331,验证了本算法的有效性。

关键词：目标跟踪孪生网络模板更新参数自适应(PA) 注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：