检索结果-内蒙古大学图书馆

兵工学报 2023年第1期44卷 98-107页

作者：张聪刘爽姜思远刘世纪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

针对国防军事、应急救援等国计民生重要领域中特种车辆行车调平的需求,基于多智能体一致性协同控制相关理论,提出多作动器协同的行车调平方法。将整车垂向模型分解为由作动器驱动的带有相互耦合特性的多智能体悬架节点,建立悬架节点动... 详细信息

针对国防军事、应急救援等国计民生重要领域中特种车辆行车调平的需求,基于多智能体一致性协同控制相关理论,提出多作动器协同的行车调平方法。将整车垂向模型分解为由作动器驱动的带有相互耦合特性的多智能体悬架节点,建立悬架节点动力学模型。构建基于悬架动行程的趋势引导动态基准和基准误差,摆脱现有调平方法对车身质心铅垂高的依赖,提出基于动态基准误差的多作动器协同行车调平方法。基于汽车系统仿真软件Carsim验证所提方法的有效性。研究结果表明,与整车型调平方法对比,所提方法更好地实现行车调平,调平精度提高了1到2个数量级;研究结果有助于进一步丰富和完善主动悬架控制技术体系,为解决特种车辆行车调平问题提供了全新思路和具体方法。

关键词：特种装备车辆行车调平主动悬架多作动器协同控制

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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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考虑控制饱和的连铸结晶器振动位移系统预设性能控制

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控制与决策 2023年第2期38卷 413-420页

作者：马壮方一鸣许淼李强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 唐山学院河北省智能数据信息处理与控制重点实验室河北唐山063000

针对伺服电机驱动的连铸结晶器控制系统执行器输入饱和和状态受限问题,同时考虑系统存在负载扰动、参数摄动等不确定性问题,提出一种基于扩张状态观测器的跟踪误差预设性能反步控制策略.首先,针对执行器输入饱和问题,建立系统的数学模型... 详细信息

针对伺服电机驱动的连铸结晶器控制系统执行器输入饱和和状态受限问题,同时考虑系统存在负载扰动、参数摄动等不确定性问题,提出一种基于扩张状态观测器的跟踪误差预设性能反步控制策略.首先,针对执行器输入饱和问题,建立系统的数学模型;然后,采用一种线性扩张状态观测器实时观测系统时变负载扰动、参数摄动等不确定性,并对观测误差的收敛性进行分析;接着,针对伺服电机电流饱和与跟踪误差预设性能控制问题,通过引入辅助状态变量确保系统跟踪误差限定在允许范围内,设计基于扩张状态观测器的反步(Backstepping)控制器;最后,根据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性,并通过系统仿真验证所提出控制策略的有效性.

关键词：连铸结晶器执行器饱和预设性能扩张状态观测器反步控制

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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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输入受限情况下基于Hamilton系统的风力发电机组协同控制

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中国电机工程学报 2022年第13期42卷 4884-4895页

作者：吴忠强侯林成曹碧莲胡晓宇马博岩工业计算机控制工程河北省重点实验室(燕山大学) 河北省秦皇岛市066000

针对风力发电复杂非线性系统,在输入受限情况下,研究风力机如何实现变风速运行下的最大风能捕获,使其工作在最佳功率曲线,以提高风能利用率,并探究多风力机的协同控制问题。建立风力发电复杂非线性系统的Hamilton模型,设计预置控制器实... 详细信息

针对风力发电复杂非线性系统,在输入受限情况下,研究风力机如何实现变风速运行下的最大风能捕获,使其工作在最佳功率曲线,以提高风能利用率,并探究多风力机的协同控制问题。建立风力发电复杂非线性系统的Hamilton模型,设计预置控制器实现风力机的最大风能捕获。基于非线性扇区法的饱和函数处理方法,设计一种无记忆状态反馈控制器,实现多风力机的协同控制。实验结果表明在变风速运行且输入受限的情况下,风力发电机组能保持在期望的转速下运行,既实现了变风速条件下的最大风能捕获,又实现了抗输入饱和情况下的多机组协同控制。

关键词： Hamilton系统最大风能捕获输入受限风力发电协同控制

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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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