大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法

针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误差矩阵列向量最小1-范数问题得到跟踪结果。为了适应跟踪过程中目标外观信息的变化,基于向量相似度判别有选择地更新字典。在跟踪结果不可信时,利用轨迹修正更新当前帧跟踪结果。通过6个典型视频序列上的对比实验,新算法的实时性是原算法的3倍。实验结果表明,在目标发生部分遮挡、光照变化、快速运动时,所提出的算法能实现目标的鲁棒跟踪。     

基于显著特征区域和条件随机场的目标跟踪

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和条件随机场模型(CRF)的跟踪算法。利用目标区域中的显著特征区域相互之间的空间位置关系以及时间域上相邻区域的影响,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的CRF模型;利用CRF模型对 Mean Shift算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置。在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的 MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,文中算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性。该算法充分利用了显著特征区域自身的局部特征和区域之间的空间结构信息以及各个显著特征区域在时间域上的约束条件,能够实现复杂情况下的运动目标的鲁棒跟踪。     

可再生能源微网鲁棒多目标优化调度

针对微网运行中存在的多目标需求和参数不确定性问题,提出微网鲁棒多目标优化调度方法,以实现调度方案在多目标优化框架下对不确定性扰动的抑制。为降低鲁棒模型的保守性,引入鲁棒测度表征微网中不确定性因素的特性,并构建微网鲁棒经济与环境优化调度模型。结合鲁棒模型变换思想将该模型转换为鲁棒优化的对应形式,通过对偶原理进一步转换为一个确定性的多目标优化问题,然后采用多目标进化算法求解系统模型。仿真结果表明,所获得的帕累托前沿能够消除微网内不确定性干扰并满足其经济与环境目标需求,从而验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

考虑发用电双侧不确定性的电力系统鲁棒模糊经济调度

风电和需求响应的双侧不确定性会对电力系统经济调度产生重要的影响。首先,利用模糊理论对分时电价下不确定负荷进行了拟合,利用鲁棒理论构建了风电的不确定集,同时考虑双侧不确定性建立了鲁棒模糊数学模型,并根据其等价确定转化思想对模型进行求解。然后,建立了电力系统鲁棒模糊多目标调度模型,其中多目标包括碳交易成本最小的低碳目标和综合经济成本最小的经济目标。采用内点法多约束条件处理策略改进多目标细菌群体趋药性算法,利用此算法求解模型并获得目标函数最优解。最后,以经典的IEEE 10节点系统和一个风电场为例进行仿真研究,验证所提模型的可行性和优越性。     

基于凸优化算法的参数不确定轮式移动机器人鲁棒PI控制

针对参数不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,本文提出了一种基于凸优化算法的新颖鲁棒PI控制器,通过直接求解线性矩阵不等式获得其控制增益,取代了反复调试或者经验法获得PI控制增益,并确保了系统的稳定性和跟踪误差收敛性能。同时L1性能指标的设计进一步抑制了外界扰动对系统的影响,获得了满意的鲁棒性。仿真结果表明,在参数摄动的情况下设计的鲁棒PI控制器简单、有效,也适合实际轮式机器人系统轨迹跟踪控制。     

基于鲁棒CKF的多传感器全信息融合算法

为了克服不良测量的影响,改善多传感器的融合性能,提出一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)的多传感器全信息融合算法。基于新息协方差匹配原理构建鲁棒CKF,定义数据质量检测函数,根据测量数据质量选择鲁棒CKF或标准CKF作为子系统最优滤波算法。基于多传感器融合信息,建立子系统软故障检测算法;定义子系统故障系数,通过系统重构实现故障子系统的隔离。利用多传感器系统所能提供的最多信息,建立全信息融合算法。将所建算法应用于船舶动力定位测量系统的仿真实验中,与CKF、局部估计加权融合算法进行比较。仿真结果表明,鲁棒CKF及软故障检测函数提高了子系统的滤波鲁棒性,全信息融合算法进一步改善了系统的融合性能。仿真结果验证了所建算法的有效性。     

一种嵌入改进海鸥算法的水光储鲁棒控制研究

光伏发电具有间歇性、波动性和预测难的特性，因此需要与其他能源进行互补。常用的方法是利用水电机组的快速响应和储能电池灵活高效的补偿来构建水光储微电网系统。然而，这一系统具有强烈的非线性特性，其稳定性的一个关键问题是频率控制。针对这一问题，设计了基于多目标H2理论的混合H2/H∞鲁棒控制器，主要目标是在暂态下抑制频率振荡。在控制器中嵌入海鸥算法，对海鸥算法进行混沌初始化和参数改进得到一种改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm, ISOA)。利用ISOA对H2/H∞鲁棒控制的加权矩阵系数和范数权重进行参数优化，最终获得最优混合ISOA-H2/H∞鲁棒控制器。仿真结果表明，所设计的ISOA-H2/H∞鲁棒控制器在功率扰动和系统参数摄动下能保证水光储系统的频率稳定，并具有满意的动态特性。     

一种新型的不确定系统鲁棒参数选择方法

针对复杂工业过程中存在的一类不确定系统，提出了一种新的鲁棒参数选择方法。通过分析，将鲁棒参数的选择问题转化成目标优化问题，并引入微粒群优化算法对该优化问题进行求解，获得了相应的鲁棒参数。仿真结果表明，利用此方法得到的鲁棒参数具有良好的鲁棒性和满意的控制效果。     

基于LMI的直线伺服滑模位移跟踪控制

由于直线伺服系统应用在一些高响应、高精度场合时,永磁直线同步电机的电流和速度各自的动态过程在时间尺度上相对接近,所以采用常规矢量控制下的三闭环PID控制方法进行静态解耦会因电流和速度之间存在的非线性耦合影响系统的跟踪品质。该文提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)的滑模控制方法对直线伺服系统进行位移跟踪控制,并将电气子系统和机械子系统作为整体进行控制,利用LMI设计其滑模控制律。通过设计扩张滑模观测器对负载扰动进行鲁棒观测,以保证系统的跟踪性能。通过实验对该算法与三闭环PID控制方法进行对比验证,证明了该方法具有良好的鲁棒跟踪能力。     

高压巡检机器人H_∞鲁棒控制器设计

针对巡检机器人易受恶劣作业环境及各种扰动影响难以控制的问题,基于机器人的动力学方程,通过设计合理的控制力矩,推导出机器人在有扰动情况下系统误差的状态空间模型,基于此模型利用线性矩阵不等式(LMI)和H_∞理论对机器人进行了鲁棒控制分析,设计了机器人鲁棒H_∞控制器,给出了H_∞控制器存在的条件和求取方法,求出了机器人的状态反馈控制器,最后在Matlab/Simulink环境下对机器人的机械臂进行了轨迹跟踪仿真,结果表明本文所设计的鲁棒控制器能够满足巡检机器人机械臂响应快速、跟踪准确、系统稳定、抗扰动效果好的设计要求。     

基于Kalman滤波器的车辆检测与跟踪系统的实现

智能交通系统是解决城市交通拥挤最有效的方式,其中交通信息采集设备是交通系统管理的基础与前提,而基于视频图像处理的交通信息检测器较其他类型检测器,具有信息量丰富,安装和维护成本低廉的特点.本文用基于Kalman滤波器的方法实现了交通信息采集设备中的车辆检测与跟踪.它采用了一种自适应背景更新算法,通过分割、二值化、腐蚀膨胀得出前景图像,以包含前景图像的矩形框的中心作为Kalman滤波器的跟踪特征,对运动车辆进行跟踪估计得出车辆的运动轨迹和速度.一系列的视频实验表明,该方法简单可行而且对天气、光照变化、阴影有很强的适应能力.     

基于协方差矩阵的运动目标跟踪方法研究

提出了新的运动目标检测和跟踪的方法。首先采用差异累积的方法自适应地更新背景模型,用背景差法进行提取目标。把经过二值化后的视频帧进行分块,设定方块内前景点个数的阈值,接着对方块矩阵进行连通区域合并,从而确定前景点位置。接着提出通过协方差描述算子来跟踪行人的算法。用图像特征的协方差矩阵来表示目标窗口,就可以找到空间特性和统计特性,并在同一个表达式内描述它们之间的关系。通过搜索整个图像找到和当前目标模型的距离最小的区域,得到的最佳匹配区域就是当前帧目标的位置,从而达到跟踪的目的。协方差矩阵将不同形式的特征有效地融合到一起,并且它的维数很小。实验结果表明,算法具有良好的检测效果和实时性能。     

基于空间特征融合的车间作业工具检测算法

手和工具的交互是区分车间人员作业行为的关键信息。为防止泵件装配工序错漏,达到实时监测的目的,提出基于空间特征融合的车间作业工具检测算法。首先,为了提高对目标的定位能力和检测精度,基于帧差法分割前景中的手部运动区域,获得具有运动空间特征的纹理图像,结合装配过程的RGB图像构成目标检测网络的双通道输入。设计空间感知模块实现双通道输入的空间特征融合,获得全局空间信息。利用特征增强模块融合全局空间信息和深层语义信息,加强显著位置的特征响应。然后,采用ESNet(enhance shuffleNet)重构主干网络,基于深度可分离卷积实现多尺度特征提取,提高检测速度。最后,针对图像背景中局部元素变化问题,采用CutOut数据增强方法,提高模型抗干扰能力。实验结果表明,本文所提算法有效降低了误检率,较传统YOLOv5s的mAP提高6.4%,能够快速准确检测车间人员作业时使用的工具。     

改进矩阵算法及在实际中的应用

设备的电气故障是连续生产型企业生产中出现异常问题的原因之一。故障发生后需要对故障的责任进行识别和划分,同时对发生故障的设备进行定位。目前已存在的解决故障定位问题的矩阵算法并不完全适用,针对实际问题,采用改进矩阵算法解决问题,对节点定义进行改进,相应的也改进了网络描述矩阵和故障信息矩阵,并通过网络描述矩阵和故障信息矩阵得到故障判断矩阵,从故障判断矩阵判中确定故障的发生位置。将此方法运用到某焦化企业中,解决了实际企业生产中遇到的问题。     

改进的基于人头检测的行人跟踪算法

针对已有的基于人头检测的行人跟踪算法在复杂背景下易发生目标跟踪错误的问题,提出一种改进的基于人头检测的行人跟踪算法,以适应多种复杂场景下的行人跟踪。该方法首先采用前景分割技术提取目标行人,在Adaboost分类器中加入人体躯干负样本,再结合Haar like特征在前景的基础上检测人头,通过检测到的人头建立目标跟踪链实现对场景中行人的跟踪。实验结果表明,所提算法降低了人头的误检率和漏检率,提高了在多种复杂场景中对行人跟踪的鲁棒性。     

基于GPS与轨道信息的地图匹配列车定位算法

本文提出了基于GPS和轨道固有信息的地图匹配列车定位算法,通过静态采集线路经纬度信息建立公里标与经纬度对应关系数据库,然后给出了由GPS实时获得的经纬度确定列车将要经过的下一整点公里标的搜索算法.在整公里标之间,利用轨道投影定位算法将CPS实测数据投影到真实的轨道上,得到列车精确位置的估计.针对曲线区段的定位,还提出了一种基于GPS方位角和轨道信息的同向切线定位法.现场试验表明,该算法提高了列车定位精度,达到了预期效果.     

An efficient encoding and decoding algorithm for tracking circulation of commodity by discretizing information matrix

In this paper, an efficient encoding and decoding algorithm is developed for tracking circulation of commodity. We take a discrete and optimized approach to construct the encoding and decoding method by using a matrix as an information carrier. This method is more durable against the damage of outer packages and can obtain a high recovery rate of commodity's information. Generally, it is very diffcult to track the original information in the circulation of commodity. We use the optimized encoding method to link the original information of commodity with a database so that the commodity can be pinpointed in the whole circulation. Also, the original information can be restored by an efficient decoding algorithm whenever necessary. The optimized method is designed based on two traditional encoding and decoding methods, and these methods are compared by running certain simulations with a large number of testing data. The results show that the improved and optimized method can obtain a much higher recovery rate of commodity's information and is more durable against the damage of outer packages. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

A method for determination of the matrix coefficients of the <Emphasis Type="Italic">A</Emphasis>-parameters of a multipole that simulates the impact of the adjacent track circuit

This article considers a method for determination of the matrix coefficients of the parameters of a rail-line multipole that has an impact on the adjacent track circuit owing to the appearing asymmetry of the rail line. Depending on the type of asymmetry, the effects may be interfering or hazardous; therefore, consideration of the mutual interference of the track circuits is an urgent problem, since this interference may jeopardize the safety of the railroad traffic. To gain a deeper insight into the process of the signal current flow between the adjacent track circuits, the rail line is considered to be an N-pole. On the basis of the Kirchhoff equations, a set of equations has been derived, and, by simple transformations, a coefficient matrix of the A-parameters of the multipole that simulates the impact of the adjacent track circuit has been obtained. The matrix is convenient for construction of mathematical models. Mathematical modeling of an asymmetric track circuit has been performed, and the results of simulation are presented.     

基于粗糙集理论的变压器故障的诊断方法

由于电力变压器故障的不完备性和复杂性,提出了一种基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断新方法,它能够根据不完整兆信息对电力变压器故障进行诊断。基于粗糙集的知识获取方法,通过构造属性决策表,进一步构造区分矩阵和区分函数,通过相应的析取和合取运算,获取改进的三比值属性决策表。实验结果表明,这种新的诊断方法扩展了原始IEC三比值的编码范围,提高了故障诊断能力,优化了诊断时间,提高了诊断精度,有实际工程应用价值。粗糙集理论的决策表约简方法能够处理变压器的复合故障,解决了IEC三比值法在此种情况下的不足。同时该法有一定的容错能力,能处理含有遗漏或错误的变压器故障征兆,提高故障诊断准确率。     

Vehicle-Component Identification Based on Multiscale Textural Couriers

This paper presents a novel method for identifying vehicle components in a monocular traffic image sequence. In the proposed method, the vehicles are first divided into multiscale regions based on the center of gravity of the foreground vehicle mask and the calibrated-camera parameters. With these multiscale regions, textural couriers are generated based on the localized variances of the foreground vehicle image. A new scale-space model is subsequently created based on the textural couriers to provide a topological structure of the vehicle. In this model, key feature points of the vehicle can significantly be described based on the topological structure to determine the regions that are homogenous in texture from which vehicle components can be identified by segmenting the key feature points. Since no motion information is required in order to segment the vehicles prior to recognition, the proposed system can be used in situations where extensive observation time is not available or motion information is unreliable. This novel method can be used in real-world systems such as vehicle-shape reconstruction, vehicle classification, and vehicle recognition. This method was demonstrated and tested on 200 different vehicle samples captured in routine outdoor traffic images and achieved an average error rate of 6.8% with a variety of vehicles and traffic scenes.