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题名基于多智能体的井下安全事故虚拟现实仿真
被引量：4
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作者
蔡林沁
张优东
杨卓
虞继敏
张建荣
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机构
工业物联网与网络控制教育部重点实验室
重庆邮电大学复杂系统分析与控制研究中心
重庆陆军预备役后勤保障旅
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期2914-2920,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(50804061)
重庆市教委科技项目(KJ130522)
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文摘
结合多智能体和虚拟现实技术,建立了井下安全事故仿真虚拟环境模型,通过构建典型事故致灾智能体的行为规则与通信机制,仿真井下事故中人-机-环境致灾因素间的复杂交互特性。构建了虚拟矿工智能体模型,将反映井下矿工生理心理特征的内部属性与其行为选择机制结合,实现了井下事故中人的行为仿真。通过井下典型掘进跑车事故的虚拟现实仿真实验,实现了井下安全事故致灾因素的交互式分析,为煤矿井下安全事故仿真提供了具体方法。
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关键词
多智能体
虚拟现实
虚拟矿工
安全事故
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Keywords
Multi-agents
virtual reality
virtual miner
safety accidents
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名统计分析和密度聚类的锂离子电池组内短路故障诊断
被引量：1
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作者
范天娥
唐鑫
雷浩然
李鹏华
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机构
重庆邮电大学自动化学院
工业物联网与网络控制教育部重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期93-103,共11页
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基金
国家自然科学基金(52272388)
中国博士后科学基金面上项目(2021M693766)
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0503)资助。
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文摘
随着锂离子电池系统在电动汽车中的广泛应用,电池组短路引起的安全问题日益凸显,因此动力电池的状态监测与故障诊断备受关注。针对当前非模型故障诊断方法存在的泛用性低、抗干扰性差和电池组不一致性突出等问题,提出了一种基于统计分析和密度聚类的电池组短路故障诊断方法。首先根据遗忘机制,利用核密度估计的相对熵和相关系数提取电池组的故障信息,用于识别短路引起的电池电压和温度变化;接着采用基于密度的空间噪声聚类算法(DBSCAN)自动识别短路故障电池。该方法的鲁棒性在噪声干扰和电池组较大不一致性的条件下得到了有效验证。随后,在不同程度的微短路情况下(短路电阻分别为1、5和10Ω)进行故障诊断,结果表明在10Ω短路情况下故障诊断的准确率能够达到92.17%。最后通过对比分析,表明该诊断方法能够有效检测和定位短路电池,并且故障越严重,诊断所需时间越短。
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关键词
电池组短路故障诊断
相对熵
相关系数
DBSCAN
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Keywords
battery short-circuit fault diagnosis
relative entropy
correlation coefficient
DBSCAN
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分类号
TH707
[机械工程—精密仪器及机械]
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