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1.
由于导波损伤诊断方法在碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,简称CFRP)损伤监测领域的结构不确定性和专家经验缺乏,提出了一种基于能量图谱和孪生卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的导波损伤识别和定位方法。以导波监测网络的能量图谱作为模型的学习样本,消除样本标签质量对专家水平的严重依赖,同时为深度学习模型提供丰富的有效信息。设计了权值共享的孪生网络以避免模型参数过多导致的过拟合现象,并利用CNN和长短记忆网络自动挖掘导波信号的高层特征。此外,对深度学习模型提取的特征进行可视化分析并讨论其物理意义,为解释神经网络的工作原理提供基础。实验结果表明,该方法在考虑结构不确定性的情况下,损伤识别和损伤定位的准确率分别达到88%和85%,相较于基于专家经验的传统方法优势明显。  相似文献   
2.
针对刚性航天器在姿态跟踪控制中存在的系统不确定及外界干扰等问题,提出了一种预定义时间滑模控制器(PTSMC).首先,给出了以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了预定义时间滑模面.然后,考虑了航天器系统的不确定性和外界干扰设计了一种非保守上界的PTSMC,并通过边界层技术降低了系统抖动.最后,通过设计Lyapunov函数,证明了所提出的控制器的预定义时间稳定性和系统收敛时间上界的非保守性.仿真结果表明,刚性航天器的姿态跟踪误差精度可达1.5×10-6 rad,角速度跟踪误差精度可达2×10-6 rad/s.与现有的预定义时间控制器相比,所提出的控制器的稳定时间上限是更加非保守的,与传统PD控制和非奇异终端滑模控制相比,所提出的控制器具有更高的跟踪精度和鲁棒性.通过3自由度气浮平台的姿态跟踪实验进一步说明了控制方案的有效性,其中角度跟踪误差小于0.1 rad,位置跟踪误差小于0.2 m.  相似文献   
3.
电力企业智能招聘系统对电力企业招贤纳才,提高电力企业市场竞争力具有至关重要的作用。本文将卷积神经网络作用于智能招聘系统原始图像,采用K均值聚类算法对图像进行识别,同时对招聘系统的用户管理模块、信息检索模块、求职管理模块以及安全验证模块进行了设计与实现。将深度学习的经典算法卷积神经网络应用于智能招聘系统中使得智能招聘系统的安全性、智能性得到了很大程度的提升,对智能招聘系统的设计具有一定的实用价值。  相似文献   
4.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。  相似文献   
5.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测.  相似文献   
6.
为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。  相似文献   
7.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。  相似文献   
8.
传统的UWB室内定位技术采用几何算法对标签进行解析定位,但复杂的室内环境和测距误差,可能导致方程组无解从而无法实现定位.针对上述问题,提出一种基于改进BP神经网络的UWB室内定位算法.将输出层输出的标签坐标与真实坐标的差值作为误差信号,利用梯度下降法修正网络的各个权值,使误差达到最小.以BP算法为基础,通过网络训练误差的变化趋势自适应调整学习率,提高收敛速率.通过与传统的定位技术和基于BP神经网络的定位算法进行对比实验,仿真实验结果表明,该算法的迭代次数和定位误差明显较小,输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合,具有较高的定位精度.  相似文献   
9.
基于超高效液相色谱-串联四极杆飞行时间高分辨质谱(ultra-high performance liquid chromatography-triple quadrupole-time of flight tandem mass spectrometry,UPLC-Triple-TOF MS/MS)法对巴氏杀菌乳中的磷脂成分进行分析鉴定。采用色谱柱ACQUITY UPLC? BEH C18(2.1 mm×100 mm,1.7 μm),以流动相A水-甲醇-乙腈(1∶1∶1,V/V)和流动相B异丙醇-乙腈(1∶1,V/V)进行梯度洗脱,在电喷雾电离正模式下采集数据。依据高分辨质谱提供的保留时间、准分子离子、二级碎片等脂质分析数据,并结合标准品碎裂方式等信息,共鉴定出磷脂分子68 种。其中,磷脂酰胆碱22 种,占比7.98%;磷脂酰乙醇胺17 种,占比56.60%;磷脂酰丝氨酸10 种,占比1.70%;磷脂酰肌醇7 种,占比1.33%;鞘磷脂12 种,占比32.39%。本研究采用灵敏度高、精密度及稳定性良好的UPLC-Triple-TOF MS/MS方法实现了对牛乳中磷脂的全面定性与定量分析。此方法检测出的牛乳磷脂信息完整、磷脂种类多于其他检测技术,可为牛乳的磷脂研究提供数据基础。  相似文献   
10.
提出一种通用的基于视觉传感器的无人系统多模态视觉感知平台的测试与评估的方法,研究了可见光波段和红外光波段下的动态测距实验与复杂光变测距实验. 整个过程采用基于北斗卫星实时授时的时间同步技术和真值采集设备,输出带有时间戳的无人系统多模态感知单元的测量数据和真值数据,并保证了不同设备之间的时间同步误差小于10 ms. 最后,对比测量数据和真值数据,给出测试设备的性能与功能的量化评估. 实验结果表明,该测试评估方法有效地获取了真值,并进行了时间同步,满足实际的需求,具备推广性.  相似文献   
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