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  • 柔性联接双电机系统的滑模协调控制

    孟凡仪;王众;黄新利;杨春雨;

    针对现有的双电机协调控制方法无法兼顾扰动抑制和协调控制精度的问题,研究柔性联接的双直流电机系统协调控制。首先,基于柔性联接的耦合特性,建立双直流电机系统的耦合模型;接着,将交叉耦合协调控制与传统PI控制相结合,得到协调控制模型;然后,提出一种滑模变结构方法设计协调控制器,提高系统抗扰动能力;最后,MATLAB仿真表明该方法能有效解决因负载变化造成的抖振问题,提高系统的鲁棒性。

    2019年11期 v.14 1161-1167页 [查看摘要][在线阅读][下载 950K]
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  • IPMSM低速工况下的转子位置估计方法

    王红君;刘稳萍;赵辉;岳有军;

    在内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor,IPMSM)低速工况下,不同于传统的将高频方波信号注入估计的同步旋转坐标系d轴的方式,本文提出一种将高频方波信号注入静止坐标系α轴的无位置传感器方法,并考虑逆变器非线性对高频信号注入精确度的影响,提出一种新的信号解调方式,在转速环信号解调过程中无需使用低通滤波器(low pass filter,LPF),提升了转速环的带宽。仿真实验结果验证了所提出的转子位置估计方法的有效性。

    2019年11期 v.14 1168-1172页 [查看摘要][在线阅读][下载 1344K]
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  • 基于多分类支持向量机的教室调换行为轨迹分类识别

    李斌;

    针对将高校学生在特定时间内的教室调换行为轨迹识别归属为模式分类的问题,提出了一种优化核函数的多分类支持向量机(support vector machine,SVM)算法。在应用中首先融合校园Wi-Fi探针、应用系统、校园卡数据与空间位置数据获取训练样本,构建多分类SVM模型进行样本训练,利用K折交叉验证选取最优参数组,并基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化的支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)进行混合核参数优化,以获取最佳多分类SVM模型。应用实证表明,所提算法可在少量训练样本条件下完成学生轨迹分类识别,与单一的粒子群算法、遗传算法相比,只需要进行一次粒子群寻优,降低了算法成本,识别精度可达89.8%,有助于高校优化教育教学资源布局。

    2019年11期 v.14 1173-1178页 [查看摘要][在线阅读][下载 1204K]
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  • 采用ARUKF算法的电力系统动态状态估计

    张开元;吉兴全;于永进;

    针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法进行电力系统状态估计时容易受到系统噪声和量测粗差影响的缺点,提出了一种新的自适应抗差无迹卡尔曼滤波(adaptive robust unscented Kalman filter,ARUKF)算法来改善估计过程中系统的稳定性。通过添加Sage-Husa噪声滤波器和抗差估计器,提高了未知噪声情况下系统的适应性及量测粗差情况下系统的滤波处理性能。实验结果表明,所提出的ARUKF方法与传统的UKF方法相比,在收敛速度基本不变的情况下,解决了滤波过程中系统噪声未知导致的估计精度下降问题,在系统存在粗差时具有更好的鲁棒性。

    2019年11期 v.14 1179-1184页 [查看摘要][在线阅读][下载 1462K]
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  • 一阶双曲型偏微分多智能体系统的迭代学习控制

    郁鹏飞;傅勤;

    针对一类由一阶双曲型偏微分方程构建而成的多智能体系统的迭代学习控制(iterative learning control,ILC)问题,基于系统的拓扑网络结构,利用相邻智能体的信息,构建得到基于一致性的ILC协议,当该ILC律作用于系统时,系统的一致性误差在L_2空间有界;当系统的初值偏差为0时,系统的一致性误差能随着迭代学习次数的增加而趋于0。仿真算例验证了算法的有效性。

    2019年11期 v.14 1185-1191页 [查看摘要][在线阅读][下载 1204K]
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  • 交互烟花算法求解多车型需求可拆分车辆调度问题

    王素欣;刘浩伯;卢福强;温恒;

    针对物流配送过程中客户需求较大、单辆车难以满足且客户对驶入车型有限制的问题,构建了多车型需求可拆分车辆调度模型。提出交互烟花算法(interactive fireworks algorithm,In-FWA)优化求解模型,在烟花算法(fireworks algorithm,FWA)的基础上作出如下改进:1)在FWA常规爆炸中引入一种新的扇形爆炸机制,加强了烟花间的信息交流;2)使用螺旋变异方式替换了原有的高斯变异,加入了变异烟花与当前最优烟花间的信息交流;3)采取种群间精英群体吸取较差群体中较优维度的方式,进一步加强了算法种群间的信息交互性。最后,通过实验进行验证并与增强型烟花算法(enhanced fireworks algorithm,EFWA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、免疫粒子群优化(immune particle swarm optimization,IPSO)算法、蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)进行对比分析。结果表明In-FWA具有更高的收敛速度与局部搜索精度,明确了In-FWA求解该问题的有效性与优越性,并提出基于本算法的车辆调度方案。

    2019年11期 v.14 1192-1197+1222页 [查看摘要][在线阅读][下载 1512K]
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  • 前馈式数字AGC系统设计与FPGA实现

    谢锡海;盖海涛;

    针对反馈式数字自动增益控制(automatic gain control,AGC)信号调整速度慢、输出信号存在冲击现象的问题,设计了一种基于平均能量的前馈式数字AGC系统。首先对输入信号进行预处理,降低信号强度的差距;接着利用预处理后的信号进行平均能量计算得到判决因子,引入牛顿迭代算法计算增益系数,简化数字逻辑系统的实现;最后采用前馈的控制方式调整预处理后的信号得到输出信号,并使用MATLAB软件对设计系统进行仿真。结果表明,与基于幅度和平均能量的反馈式AGC系统相比,基于平均能量的前馈式数字AGC系统的输出信号更加平稳,稳态响应速度提升了近2倍,且降低了输出信号的冲击现象。基于现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)对设计系统进行数字电路设计,进一步验证了基于平均能量的前馈式数字AGC系统的适用性。

    2019年11期 v.14 1198-1203页 [查看摘要][在线阅读][下载 1890K]
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  • 一种基于CR600的码激励线性预测算法及应用

    韩进;周慧敏;薛庆军;

    针对老旧小区楼宇安防对讲系统改造过程中出现的主机分机数量众多、网络布线复杂、入户施工困难、传统线性预测方式预测误差大等问题,提出了一种以嵌入式电力载波芯片CR600为主控制器的语音编解码实时传输系统设计方案及结合神经网络的改进码激励线性预测(code excited liner prediction, CELP)算法。设计方案无需重新布线,只需利用现有的电力线即可实现语音实时对讲。改进的CELP算法也能有效提高线性预测系数的准确度,进而提高预测精度。实验结果表明,所提出的算法在语音码率为9.6 kbit/s时,信噪比为10.000 1 dB,达到了语音通信编码系统的要求。

    2019年11期 v.14 1204-1209页 [查看摘要][在线阅读][下载 1623K]
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  • 改进卷积神经网络算法在水面漂浮垃圾检测中的应用

    汤伟;高涵;

    针对传统目标检测算法在检测水面漂浮垃圾时易受外界复杂环境影响而难以实现的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的水面漂浮垃圾检测算法。运用数据增强技术改善训练过程中因样本不足而导致的过拟合问题,并利用迁移学习的方法训练出水面漂浮垃圾目标检测模型。结果表明,与传统的ViBe背景建模算法相比,所提算法能对水面漂浮垃圾进行分类,并标记出垃圾位置,对垃圾的检测准确率高达93%,能完全克服水波、波光等外界干扰。

    2019年11期 v.14 1210-1216页 [查看摘要][在线阅读][下载 1797K]
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  • 堆栈稀疏降噪自编码网络在变压器故障诊断中的应用

    朱超岩;姚晓东;林向会;韩文征;黄煊赫;

    为了进一步提高电力变压器故障诊断的识别能力,提出了一种基于堆栈稀疏降噪自动编码器(stacked sparse denoising auto-encoder,SSDAE)的新型深度学习电力变压器故障诊断新方法,较好地解决了传统电力变压器故障诊断方法识别率低及特征提取能力差的问题。SSDAE模型首先使用大量的无标签数据,采用逐层贪婪法进行无监督预训练;然后将模型的最后一层连接Softmax分类器,使用带有故障类型的数据进行微调;最终通过实例数据证明,与三比值法和基于支持向量机(support vector machine, SVM)算法的诊断方法对比,所提出的基于SSDAE网络的变压器故障诊断方法的准确率可提高近20%。

    2019年11期 v.14 1217-1222页 [查看摘要][在线阅读][下载 1483K]
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  • 面向虹膜数据发布的差分隐私保护

    于莉莉;张磊;苏晓光;张春玲;

    针对虹膜数据在发布后可被攻击者利用并获得用户隐私的问题,提出了一种基于随机映射与差分隐私的虹膜数据发布隐私保护方法。该方法利用随机映射对发布虹膜数据进行模板处理,然后对注册过程中建立的模板添加噪声,使其满足差分隐私,进一步提高发布数据的隐私保护程度。最后,通过安全性分析及在模拟环境下的实验,进一步证实了所提出方法的安全性和有效性。

    2019年11期 v.14 1223-1228+1248页 [查看摘要][在线阅读][下载 1884K]
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  • 基于神经网络的无人机拍摄图像识别

    赵琪;孙立双;袁阳;

    针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍摄图像识别准确率不高,以及由于图像数量庞大导致的时间长、效率低等问题,本文将基于神经网络的图像识别技术应用于无人机拍摄中。以拍摄的各类桥梁图像为例,将图片分别作出标注,分成实验所需的训练集和测试集。在TensorFlow网络框架上对VGG16进行改进,并运用全卷积层代替全连接层,对图像进行准确分类;同时在生成候选区域时提出一种网格聚类筛选法用于提取图片特征。研究结果表明,采用本文算法可使图像的分类准确率达到90%,且运行速度也有很大的提升,缩短了将近一半。该研究为无人机拍摄影像的识别提供了良好的应用前景。

    2019年11期 v.14 1229-1233页 [查看摘要][在线阅读][下载 1882K]
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  • EEMD和SVM相结合的储层流体识别模型

    杨清蜜;薛雅娟;陈思琪;方利鑫;

    针对深层储层地震响应微弱、含气性识别困难的问题,提出了一种基于聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)的地震属性提取及储层含气性识别方法。对地震信号运用EEMD方法进行分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。优选具有强相关性的本征模态函数重构特征子信号提取地震属性。通过相关性和R型聚类分析评估地震属性,最终选取4种相对独立的属性作为SVM的输入特征参数,并利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化参数后得到的SVM模型实现对储层含气性的识别。实验结果表明,所提方法能够有效地提取储层地震属性及进行含气性识别。

    2019年11期 v.14 1234-1240+1248页 [查看摘要][在线阅读][下载 2564K]
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  • 基于三维包络展开的车型识别

    崔华;田尚伟;王伟;刘兴旺;武俊楠;

    基于深度学习的车型识别方法大多采用车辆的二维正面图像作为深度神经网络的输入,但二维图像存在一定的透视形变,因此识别精度受到一定的限制。为了改进上述问题,提出了基于三维包络展开的深度学习车型识别方法。通过对车辆构建三维包络框,获得更加规范化、标准化的展开图像,并将其作为YOLO v3算法的输入,从而对两厢车和三厢车实现更准确的分类。实验结果表明,较之原始二维图像的深度学习检测算法,两厢车型分类准确率提升了8.74%,三厢车型分类准确率提升了7.49%,能够有效地实现车型再分类。

    2019年11期 v.14 1241-1248页 [查看摘要][在线阅读][下载 2709K]
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  • 基于全局与局部相融合的方面注意力推荐模型

    张天龙;韩立新;

    针对基于评论的推荐方法仅关注用户-商品的全局关系而忽视用户与商品之间的局部强关联的问题,提出了一种全局与局部相融合的方面注意力推荐模型。模型由全局注意力网络和局部邻域注意力网络构成,前者可以捕获用户对商品各个特征的偏好程度,并结合潜在因子计算得出预测评分;后者可通过注意力机制为邻居用户赋予权重,并根据邻居用户的评分值计算出目标用户的预测评分;将两部分预测评分结合,可得出最终评分。在亚马逊商品数据集上进行性能测试,结果表明,所提出的推荐算法求得的均方根误差比所选基准方法更低,具有良好的推荐性能。

    2019年11期 v.14 1249-1254页 [查看摘要][在线阅读][下载 1884K]
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  • 全局人工鱼群优化BP神经网络在火灾探测中的应用

    石姗姗;高正中;

    针对传统的火灾探测器存在火灾报警准确性低、有延迟等问题,提出了利用全局人工鱼群算法优化BP神经网络的预测算法。该算法以温度、烟雾浓度和CO浓度为BP神经网络的输入,火灾的3个等级作为输出,融合了鱼群算法全局搜索能力强和鲁棒性强的特点。对BP神经网络的初始化权值和阈值进行优化,得到最优人工鱼后,用最优的权值和阈值进行神经网络训练,选取40组数据作为训练组,10组数据作为测试组。从仿真结果看,BP神经网络的训练和预测的误差分别为0.091 4和0.458 4,优化后的分别为0.045 2和0.088 2,且收敛速度变快,迭代次数减小,应用在火灾探测中有更多的优势。

    2019年11期 v.14 1255-1259页 [查看摘要][在线阅读][下载 2177K]
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  • 图因子分解的部分重复码构造

    余春雷;王静;王秘;刘艳;刘向阳;

    为了改善分布式存储系统的可靠性和修复效率,提出了一种基于图因子分解的部分重复(fractional repetition based on graph factorization, FRGF)码的构造算法。FRGF码能在大范围内选择构造参数和数据块的重复度,并且构造方法多样。与现有的里所(Read-Solomon,RS)码和简单再生码(simple regeneration codes,SRC)相比,FRGF码在修复局部性、修复复杂度及修复带宽等方面具有更低的开销,且修复效率高,显著减少了故障节点的修复时间。

    2019年11期 v.14 1260-1264页 [查看摘要][在线阅读][下载 1711K]
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  • 归类精度导引的在线图像集自适应压缩方法

    吴乐明;刘浩;

    针对多源视频流中的图像分类任务,提出了归类精度导引的在线图像集自适应压缩方法,首先对初始的在线图像集进行基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的模型训练,得到图像分类器;然后根据连续图像集之间的相似性,后一在线图像集的双参数参考前一在线图像集的双参数,通过引入自适应的参数判决机制有效地压缩连续的在线图像集。实验结果表明,所提方法能够保持足够大的平均压缩比,与现有的图像集压缩方法相比,可将平均归类精度提高3.3%。

    2019年11期 v.14 1265-1270页 [查看摘要][在线阅读][下载 2124K]
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