检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2023年第4期44卷 180-188页

作者：黄玲李林霞程瑜许子健兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050

针对风电功率预测精度低且模型不稳定的问题,提出基于双阶段注意力机制生成对抗网络(SAM-WGAN-GP)的短期风电功率预测模型。首先,在生成对抗网络的生成模型中引入自注意力机制和时间注意力机制,通过自注意力机制自适应的选择输入特征,... 详细信息

针对风电功率预测精度低且模型不稳定的问题,提出基于双阶段注意力机制生成对抗网络(SAM-WGAN-GP)的短期风电功率预测模型。首先,在生成对抗网络的生成模型中引入自注意力机制和时间注意力机制,通过自注意力机制自适应的选择输入特征,并通过时间注意力机制捕获风电数据时间序列的长时间依赖性;判别模型采用卷积神经网络,提高模型的预测精度。其次,将SAM-WGAN-GP网络的生成器损失函数和均方根误差结合作为目标函数,以提高模型的稳定性,同时为解决判别器缓慢学习的问题,引入双时间尺度更新规则(TTUR)以平衡网络的训练过程。最后,以甘肃省酒泉市某风电场的实际运行数据为例,验证SAM-WGAN-GP模型不仅能自适应选择输入特征,而且可捕捉风电数据的长时间依赖性,并提高预测精度。

关键词：风电功率预测生成对抗网络注意力机制卷积神经网络

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执行器隐含退化下系统寿命预测与延寿方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第12期48卷 20-26页

作者：李炜王成文兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心甘肃兰州730050

针对执行器退化监测数据存在测量误差的闭环控制系统寿命预测与延寿控制问题,首先,以带测量误差的非线性Wiener模型描述了不确定测量值与执行器隐含退化状态之间的关系,并基于卡尔曼滤波技术估计出实际退化状态;其次,通过定义因执行器... 详细信息

针对执行器退化监测数据存在测量误差的闭环控制系统寿命预测与延寿控制问题,首先,以带测量误差的非线性Wiener模型描述了不确定测量值与执行器隐含退化状态之间的关系,并基于卡尔曼滤波技术估计出实际退化状态;其次,通过定义因执行器隐含退化而驱使控制系统退化的三个阶段,结合动态与稳态性能约束集确定系统退化失效阈值,并据此及执行器退化状态的估计值得到控制系统剩余寿命预测分布的解析解;然后,将执行器退化状态纳入线性二次调节器(LQR)控制器设计中,提出了基于执行器实时退化状态的自适应延寿控制策略,通过折衷平衡系统性能与控制作用来延缓执行器的退化,从而实现延长控制系统生命周期的目的;最后,通过双容水箱液位系统验证了所提出方法的有效性.

关键词：执行器延寿控制剩余寿命测量误差隐含退化状态

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基于动态输出反馈的不确定NNCS鲁棒保性能容错控制

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兰州理工大学学报 2015年第4期41卷 83-89页

作者：蒋栋年李炜兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050

针对一类具有参数不确定的非线性网络化控制系统,同时考虑网络延时和丢包的影响,采用动态输出反馈控制策略,基于T-S模糊模型建模,在对时延分段处理的情形下,推证出确保非线性网络化控制系统在执行器发生失效故障时具有鲁棒容错保性能的... 详细信息

针对一类具有参数不确定的非线性网络化控制系统,同时考虑网络延时和丢包的影响,采用动态输出反馈控制策略,基于T-S模糊模型建模,在对时延分段处理的情形下,推证出确保非线性网络化控制系统在执行器发生失效故障时具有鲁棒容错保性能的时滞依赖充分条件,并以求解LMIs的方式给出控制器的设计方法.由于证明引入了适当的自由权矩阵变量,特别是时延的分段处理,使所得结果具有较少保守性.最后以一个仿真算例验证文中所述方法的可行性和有效性.

关键词：网络化控制系统 T-S模糊模型保性能控制容错控制

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四旋翼无人机执行器可重构性量化评价方法研究

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北京航空航天大学学报 2020年第11期46卷 2077-2086页

作者：申富媛李炜兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050

随着对系统安全性和可靠性要求的不断提高,故障系统的自主恢复能力即系统的可重构性受到高度关注,然而现有对于控制系统可重构性量化评价的方法主要针对线性系统,因此以具有强耦合、欠驱动、强非线性的四旋翼无人机(quadrotor UAV)为被... 详细信息

随着对系统安全性和可靠性要求的不断提高,故障系统的自主恢复能力即系统的可重构性受到高度关注,然而现有对于控制系统可重构性量化评价的方法主要针对线性系统,因此以具有强耦合、欠驱动、强非线性的四旋翼无人机(quadrotor UAV)为被控对象,提出了一种基于双滑模面鲁棒观测器与马氏距离结合的非线性系统可重构性量化评价方法。首先,在四旋翼无人机非线性模型的基础上,设计了具有对扰动和故障均不敏感的双滑模面鲁棒观测器,用于实现对系统状态的准确估计;其次,在执行器饱和及系统状态误差指标双约束条件下,采用基于马氏距离的相似度法,对非线性系统可重构性进行量化评价;最后,通过四旋翼无人机仿真实验验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够真实反映不同故障程度下系统的可重构性量化水平,为非线性故障系统控制策略调整补偿提供了重要依据。

关键词：四旋翼无人机(quadrotor UAV) 非线性系统双滑模面观测器可重构性量化评价马氏距离

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基于卷积神经网络和双向长短期记忆的稳定抗噪声滚动轴承故障诊断

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吉林大学学报（工学版） 2022年第2期52卷 296-309页

作者：陈晓雷孙永峰李策林冬梅兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050

针对滚动轴承在噪声环境条件下故障诊断模型准确率较低和性能不稳定的问题,本文提出了一种稳定抗噪声故障诊断神经网络(SAFDNN)模型。该模型采用原始振动数据信号作为输入,首先使用卷积神经网络(CNN)进行数据信号特征提取,然后利用双向... 详细信息

针对滚动轴承在噪声环境条件下故障诊断模型准确率较低和性能不稳定的问题,本文提出了一种稳定抗噪声故障诊断神经网络(SAFDNN)模型。该模型采用原始振动数据信号作为输入,首先使用卷积神经网络(CNN)进行数据信号特征提取,然后利用双向长短期记忆(BiLSTM)充分提取数据信号的序列特征,接着添加注意力机制进行特征融合以自动关注每种数据信号的相关信息,提高模型的诊断性能,最后通过全连接层和Softmax层进行特征分类。实验结果表明,SAFDNN在添加不同信噪比大小的额外噪声条件下能够保持较高的故障识别准确率和较好的诊断效果稳定性。

关键词：故障诊断稳定抗噪声滚动轴承神经网络特征提取注意力机制

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基于优化堆叠降噪自编码器的滚动轴承故障诊断

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吉林大学学报（工学版） 2022年第12期52卷 2827-2838页

作者：杜先君贾亮亮兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

针对深度神经网络用于滚动轴承故障诊断时,网络隐含层层数、各隐含层节点数、稀疏系数以及输入数据置零比例等超参数会直接影响网络诊断性能的问题,提出了一种优化改进堆叠降噪自编码器(SDAE)的滚动轴承故障智能诊断方法。使用学生心理... 详细信息

针对深度神经网络用于滚动轴承故障诊断时,网络隐含层层数、各隐含层节点数、稀疏系数以及输入数据置零比例等超参数会直接影响网络诊断性能的问题,提出了一种优化改进堆叠降噪自编码器(SDAE)的滚动轴承故障智能诊断方法。使用学生心理优化算法(SPBO)对降噪自编码器(DAE)网络的超参数进行自适应选取来确定SDAE网络的最优结构和参数,据此提取具有更强表征力的故障状态特征表示,输入到soft-max分类器实现滚动轴承运行工况的精确诊断。使用3个开源数据集对所提网络的性能进行验证,实验结果表明,基于SPBO-SDAE网络的诊断方法在特征有效提取、诊断速度以及故障诊断准确率方面均优于支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络、SDAE网络、SPBO优化后的深度置信网络(DBN)、遗传算法(GA)优化后的SDAE网络以及粒子群算法(PSO)优化后的SDAE网络。

关键词：故障诊断滚动轴承堆叠降噪自编码器超参优化特征提取

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轻量化逆可分离残差信息蒸馏网络的图像超分辨率重建

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模式识别与人工智能 2023年第5期36卷 419-432页

作者：赵小强李希尧宋昭漾兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

基于深度学习的图像超分辨率重建算法的性能需求导致急剧增加的参数量与高额的计算成本,这限制超分辨率重建在移动设备上的应用.针对此问题,文中提出轻量化逆可分离残差信息蒸馏网络的图像超分辨率重建算法.首先,设计渐进可分离蒸馏重... 详细信息

基于深度学习的图像超分辨率重建算法的性能需求导致急剧增加的参数量与高额的计算成本,这限制超分辨率重建在移动设备上的应用.针对此问题,文中提出轻量化逆可分离残差信息蒸馏网络的图像超分辨率重建算法.首先,设计渐进可分离蒸馏重洗模块,进行多重信息蒸馏,在提取多层次特征的同时保持模型轻量化,使用多个特征提取连接,学习更具区别性的特征表示,以便网络能从蒸馏中获得更多有益信息.然后,设计对比感知坐标注意力模块,充分利用通道感知与位置敏感信息,增强特征选择能力.最后,提出逐步补偿残差连接方式,提高浅层特征的利用率,补偿网络的纹理细节特征.实验表明,文中算法在模型复杂性与重建性能之间实现较好的均衡,重建的高分辨率图像主客观质量都很优秀.

关键词：卷积神经网络超分辨率残差网络注意力机制信息蒸馏

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基于双权重多邻域保持嵌入的间歇过程故障检测

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控制与决策 2021年第12期36卷 3023-3030页

作者：姚红娟赵小强李炜惠永永兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

针对间歇过程数据的动态特性带来的故障检测问题,提出一种双权重多邻域保持嵌入(double weight multiple neighborhoods preserving embedding,DWMNPE)算法.首先,为每个样本点寻找时间近邻来描述样本点之间的时序相关关系;其次,定义角... 详细信息

针对间歇过程数据的动态特性带来的故障检测问题,提出一种双权重多邻域保持嵌入(double weight multiple neighborhoods preserving embedding,DWMNPE)算法.首先,为每个样本点寻找时间近邻来描述样本点之间的时序相关关系;其次,定义角度近邻,并为样本点寻找角度近邻和距离近邻,以表征样本点在空间上的相似性,通过提取这3种不同的流形特征,充分表征数据的局部结构特征;再次,构造一种新的目标函数,在考虑误差最小的同时兼顾3种近邻的顺序信息,可防止NPE算法在计算重构权值时丢失近邻顺序信息,在解决数据动态性的同时充分提取原始数据的本质局部结构;最后,对降维数据构造局部离群因子(local outlier factor,LOF)统计量进行监控,消除数据非高斯特性对监控效果的不利影响.数值例子和青霉素发酵过程仿真结果验证了DWMNPE方法对动态性间歇过程故障检测的有效性.

关键词：间歇过程故障检测动态性邻域保持嵌入角度近邻局部离群因子

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基于特征和类别对齐的领域适应算法

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控制与决策 2022年第5期37卷 1203-1210页

作者：赵小强蒋红梅兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

针对现有的基于对抗学习的领域适应算法未能充分挖掘样本的可转移特征导致泛化能力较差和分类精确度较低的问题,提出基于特征和类别对齐的领域适应(FCDA)算法.首先,针对最大均值差异(MMD)度量准则存在的不足进行改进,得到一种新的MID(ma... 详细信息

针对现有的基于对抗学习的领域适应算法未能充分挖掘样本的可转移特征导致泛化能力较差和分类精确度较低的问题,提出基于特征和类别对齐的领域适应(FCDA)算法.首先,针对最大均值差异(MMD)度量准则存在的不足进行改进,得到一种新的MID(maximizes the intra-domain density)度量函数,分别度量具有相同标签的源域样本特征间的分布散度和相同标签的目标域样本特征间的分布散度,实现最大化域内同类样本的类密度,从而降低类的错分率;其次,为了能更深层次地学习目标样本的抽象的、可转移的特征,从而减小域间差异,在特征提取网络后加入残差校正块,深化基础网络,提高其特征的可迁移性;最后,将获取的特征经过联合判别网络,通过对抗损失函数同时实现在类级和域级的对齐.所提出的算法在数据集Office-31上平均准确率为88.6%,在数据集Office-Home上平均准确率为67.7%,并与其他算法相比,验证了所提算法具备良好的泛化能力,可以实现较高的分类性能.

关键词：领域适应联合判别网络残差校正块 MID度量函数

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基于T-S模糊模型的非线性NCS执行器完整性设计

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兰州理工大学学报 2010年第6期36卷 78-84页

作者：王君李炜李战明鲁春燕兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050

针对一类非线性网络化控制系统,同时考虑时延和丢包的影响,基于T-S模糊模型,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出在执行器发生失效故障的情况下,系统具有完整性的时滞依赖充分条件,并以求解线性矩阵不等式的方式给出容错控制... 详细信息

针对一类非线性网络化控制系统,同时考虑时延和丢包的影响,基于T-S模糊模型,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出在执行器发生失效故障的情况下,系统具有完整性的时滞依赖充分条件,并以求解线性矩阵不等式的方式给出容错控制器的设计方法.由于考虑了时延下界,证明中未进行模型变换,借助适当的积分不等式所引入的自由权矩阵确保对积分项不进行放大或忽略,使结果具有较少保守性.

关键词：网络化控制系统 T-S模糊模型时滞依赖容错控制

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