基于模糊神经网络的SZ绞合成缆机现场总线控制系统

在对SZ绞合成缆机设备组成简介的基础上,设计了基于模糊神经网络的SZ绞合成缆机现场总线控制系统.该控制系统采用三层网络结构即管理层、控制层和设备层来完成对SZ绞合成缆机的控制.对光纤放线装置的控制采用模糊神经网络控制算法,较好地适应了负荷和外部扰动的变化,获得了满意的控制质量.系统采用WinCC工控软件实现复杂友好的图形界面,用Matlab完成模糊神经网络控制算法的计算任务.该系统已运行一年多,效益良好.     

基于学习产出的“自动控制原理”教学改革

本文在研究基于产出的教育(OBE)模式内涵的基础上,对我校“自动控制原理”课程的教学过程进行了改革.明确了“自动控制原理”课程的三个产出,即会建立系统的数学模型、会分析系统的性能指标和会对系统进行校正,围绕这三个产出的实现开展教学活动.     

移动式脉冲耦合振荡器实现动态WSN时间同步

针对无线传感器网络WSN（Wireless Sensor Network）中移动式传感器的广泛应用,考虑到传统时间同步模型受运动方向、速度和通信距离等因素的限制,提出将移动式脉冲耦合振荡器（MPCOs）模型应用到二维动态的相互交互平面WSN当中,研究一种动态WSN的时间同步方法。为提高时间同步方法的收敛速度,分析传感器节点数、耦合强度、速度、通信半径对所提时间同步方法收敛速度的影响,得出收敛速度与传感器节点数、耦合强度、速度、通信半径成正比的结论。通过得到最优参数实现网络最优化使同步收敛时间最快,达到降低能耗和信息损耗。通过数值仿真验证了所提方法的有效性。     

基于跨层设计的矿山物联网感知层协作网络寿命优化

为了满足矿山物联网感知层服务质量（ QoS）的要求,采用一种基于跨层设计的无线协作通信机制,在Nakagami-m衰落信道中,通过物理层自适应调制编码（ AMC）和链路层混合自动重传请求（ HARQ）协议跨层设计,研究无线通信网络的HARQ协作机制,推导出协作传输系统的总能耗表达式,建立跨层优化模型。基于贪婪策略的思想,提出一种网络寿命最大化的功率分配算法（ NLMPAA）,在保证误码率指标的前提下,在最大功率的约束范围内,对功率矩阵进行优化,使网络寿命最大化。仿真结果表明：基于协作机制的网络寿命明显优于非协作机制网络,本文提出的NLMPAA可以延长网络寿命20%以上。     

引入注意力机制的多分辨率人体姿态估计研究

针对人体姿态估计任务中多分辨率特征表征直接融合时存在无法有效利用特征图空间特征信息的问题,基于High-Resolution Net（HRNet）进行结构设计,构建出结合了通道域注意力和空间域注意力机制的多分辨率人体姿态估计网络GCT-Nonlocal Net（GNNet）,提出了一种基于注意力机制的多分辨率表征融合方法,在不同分辨率表征融合前由空间注意力提取出各分辨率表征更有用的空间特征信息来改进融合单元,使得各分辨率表征间的信息融合效果更佳,最终输出的高分辨率表征含有更丰富的特征信息,同时构造了Gateneck模块和Gateblock模块,其通过引入通道注意力更明确地对通道关系建模从而高效地提取通道信息。在MS COCOVAL 2017进行验证,结果显示提出的GNNet相较于SOTA级表现的HRNet在相当参数量与运算量的情况下获得了更高的准确度,mAP提高了1.4个百分点。实验结果表明,所提方法有效地提高了多分辨率特征表征融合效果。     

桥丝式电火工品无损检测仪的研制

对桥丝式电火工品的检测,一般采用一次性的抽样发火检测,这样的破坏性检测耗费极大,而且又不十分可靠.介绍一种以ADμC812单片机为控制核心,采用热瞬态测试理论检测桥丝式电火工品的无损检测系统.实践证明,该无损检测仪可对桥丝式电火工品进行快速、安全、可靠、实时的完全无损检测.     

改进型神经网络在室内三维定位中的应用研究 *

针对室内复杂环境下无线信号反射,折射,多径效应,噪声等干扰,传统的对数距离路径损耗模型无法精确求出信号接收距离d的问题进行研究,提出一种改进的多策略粒子群神经网络模型,该网络采用反向学习策略,混沌惯性权重策略以及扰动策略对神经网络的拓扑结构和连接权值阈值进行优化,从而捕获Wi-Fi信号接收强度RSSI与接收距离d之间的非线性关系,然后结合修正的三维加权交点质心算法求解出未知节点坐标。实验结果表明,对比BP神经网络和遗传神经网络,该网络对RSSI-d的拟合曲线更光滑,拟合结果更加接近于真实值,对比定位精度分别提高了79%和73%,网络定位误差更低,抗干扰能力更强。     

航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法

为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法 MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的检测速度。特征挖掘模块中,设计了Dense-SPP模块,Dense-SPP和它前后串联的卷积特征提取层能充分挖掘自爆缺陷的全局和局部特征,提高网络对自爆缺陷的特征表达能力。最后构建了四维度预测层,能充分提取自爆缺陷的位置、纹理和语义等信息,提高网络的小目标检测性能。仿真实验表明,MDD-YOLOv3对绝缘子的检测精确度达到96.1%,检测速度达到36帧/s,相比YOLOv3,检测精确度和速度分别提升了4.0%和28.6%。研究结果证明所提方法可以在复杂背景下快速且精准的识别和定位绝缘子缺陷。     

带Profibus-DP接口的智能变频器开发

采用模块化设计思想，设计并实现了一个带Profibus-DP接口的智能变频器。该变频器中采用新型专用通信接口芯片SPC4，构成Profibus-DP总线中的一个智能从站，使用Intel公司专门为三相交流电机控制开发的80C196MC单片机作为变频部分的控制核心，使用智能功率模块PMl00CSAl20作为逆变器，给出了主体部分电路原理图和软件流程图。