深度学习的红外热成像电路板元器件识别研究

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作者 张林鍹 郑兴 +3 位作者 陈飞 李名洪 邱朝洁 常乾坤 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期560-567,共8页

针对现有YOLO目标检测算法在自建数据集漏检率高、图像受复杂环境影响造成检测准确率低等问题,提出一种基于YOLO v5改进的红外图像识别算法。根据红外数据图片的独特性质,重新设计主干网络部分,引入全维动态卷积(OMNI-Dimensional Dynam... 针对现有YOLO目标检测算法在自建数据集漏检率高、图像受复杂环境影响造成检测准确率低等问题,提出一种基于YOLO v5改进的红外图像识别算法。根据红外数据图片的独特性质,重新设计主干网络部分,引入全维动态卷积(OMNI-Dimensional Dynamic Convolution, ODConv)模块和改进坐标注意力(Coordinate Attention, CA)机制,提高模型对小目标的检测精确度并减少参数量;其次,引入解耦头(Decoupled Head, DH)模块,提高模型训练的收敛速度;最后,加入GSConv(Graph-Shifted Convolution) Slim模块,以降低模型的复杂度,提高预测速度。实验结果表明:改进后的算法模型漏检率降低40.22%,每秒浮点运算次数(Floating-point Operations Per Second, FLOPs)提升了25%,平均准确率提升了28.32%。 展开更多

关键词 红外热成像 YOLO v5 全维动态卷积 改进解耦头 改进坐标注意力机制 GSConv Slim模块

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基于AMSD-WTSSA-DELM模型的铁路沿线短期风速预测方法

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作者 尼比江·艾力 张林鍹 +5 位作者 李奕超 景雨啸 高金山 王渊 谢明浩 罗晓龙 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期543-556,共14页

我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及... 我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及趋势和周期性等内在信息,进行每步分解处理,分别建立分解条件以及自适应更新阈值;为避免过度分解加入自适应重构方法,分解至无高复杂度分量为止,从而实现适应性较强的自适应多步分解。其次,提出WTSSA算法,即通过在麻雀搜索算法(SSA)中融入混沌映射、自适应权重和自适应t分布扰动策略,提升SSA全局搜索和局部探索能力,加快收敛速度,并通过测试函数验证WTSSA算法的卓越性。然后针对AMSD输出的各分量,分别建立由WTSSA优化权重和偏置的深度极限学习机(DELM)模型。最后汇总所有分量的预测数据,合成最终的预测输出。实验结果表明:模型在2组实际铁路沿线风速数据预测性能上提升效果明显,以第1组实验数据为例,本文方法与DELM相比,平均绝对误差(E_(mae))和均方根误差(E_(rmse))分别降低90.32%和82.25%,决定系数(R^(2))提升43.00%。综上所述,研究成果有效克服了风速的非线性特征导致的时迟问题,具有高泛化性能,能够预测短期风速变化,从而帮助铁路系统做出更有效的安全决策,为列车安全运行提供有力的技术支撑。 展开更多

关键词 短期风速预测 自适应多步分解 深度极限学习机 改进麻雀搜索算法 铁路沿线风速

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面向煤矿安全生产管理的企业架构研究 被引量：1

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作者 赵博 范玉顺 贾幼鹏 《工矿自动化》 北大核心 2012年第10期22-25,共4页

建立了面向煤矿安全生产管理的企业架构,给出了包含业务主线、业务构件、标准业务流程和组织架构的业务架构框架;介绍了以业务流程为源头的数据架构建立步骤、数据驱动的应用架构定义模式和反映煤矿信息化特点的技术架构;最后简要介绍... 建立了面向煤矿安全生产管理的企业架构,给出了包含业务主线、业务构件、标准业务流程和组织架构的业务架构框架;介绍了以业务流程为源头的数据架构建立步骤、数据驱动的应用架构定义模式和反映煤矿信息化特点的技术架构;最后简要介绍了应用集成化企业建模软件建立煤矿安全生产管理企业架构的方法。 展开更多

关键词 煤矿安全生产管理 企业架构 企业建模 业务主线 业务构件 集成化企业建模软件

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基于数字孪生的高端装备智能运维研究现状与展望 被引量：34

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作者 高士根 周敏 +6 位作者 郑伟 张林鍹 张斌 宋海锋 吴兴堂 李妮 王昆玉 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1953-1965,共13页

大数据、工业物联网、人工智能等使能技术的发展促进了数字孪生与高端装备运维的深度融合,使得传统的“定期修”“故障修”运维模式向“预防修”“状态修”智能运维模式的升级,成为高端装备智能运维领域的研究热点。数字孪生充分利用机... 大数据、工业物联网、人工智能等使能技术的发展促进了数字孪生与高端装备运维的深度融合,使得传统的“定期修”“故障修”运维模式向“预防修”“状态修”智能运维模式的升级,成为高端装备智能运维领域的研究热点。数字孪生充分利用机理模型、实时传感数据、历史数据以及专家知识等信息,集成多学科、多变量、多层次、多尺度、多粒度、多概率的建模仿真过程,准确表征数据特征并进行高效精准的计算分析,实现虚实空间的高精度、高可靠、高可信的映射及演化,为实际物理系统的状态评估、故障预警与运维决策提供支持。对数字孪生技术在高端装备智能运维领域的发展现状、关键技术及工程应用等进行了梳理,并对未来的挑战与难点进行了总结展望。 展开更多

关键词 数字孪生 高端装备 智能运维 故障诊断 故障预警

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基于CEEMD-SSA-LSTM的园区综合能源系统两阶段优化调度 被引量：15

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作者 马志侠 张林鍹 +3 位作者 邱朝洁 王卓萍 刘冠辰 王馨 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1430-1440,共11页

为提升综合能源系统中风电等清洁能源的利用率、减少碳排放,提出一种基于互补集合经验模态分解、麻雀搜索算法、长短期记忆网络的新能源两阶段出力预测的综合能源系统优化调度模型。首先,对历史数据进行互补集合经验模态分解,构建基于... 为提升综合能源系统中风电等清洁能源的利用率、减少碳排放,提出一种基于互补集合经验模态分解、麻雀搜索算法、长短期记忆网络的新能源两阶段出力预测的综合能源系统优化调度模型。首先,对历史数据进行互补集合经验模态分解,构建基于麻雀搜索算法优化的长短期记忆网络预测模型;其次,用此预测模型对风电、光伏功率分别进行日前、日内的两阶段功率预测;最后,以包含碳惩罚成本、弃风惩罚成本等因素的日最小运行成本为优化目标,构建基于风电、光伏出力预测结果的综合能源系统日前、日内两阶段调度模型,并通过CPLEX求解制定调度计划。以某园区为例进行仿真分析,结果表明,此两阶段模型使系统购能成本下降9.40%、碳排放惩罚成本减少14.05%,日运行总成本减少12.53%,有效提升了综合能源系统的经济和环保性能。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 两阶段预测 综合能源系统 碳排放惩罚 CEEMD

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基于PEMFC-P2G与风光不确定的综合能源系统优化调度 被引量：14

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作者 马志侠 张林鍹 +2 位作者 郑兴 谢明浩 杜甜甜 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期441-447,共7页

以氢气为主要燃料的质子交换膜燃料电池是一种良好的清洁能源利用介质,为应对“双碳目标”的挑战,提出基于质子交换膜燃料电池与电转气(P2G)混合储能并考虑系统中风电、光伏出力不确定性因素的综合能源系统模型。首先,对膜燃料电池进行... 以氢气为主要燃料的质子交换膜燃料电池是一种良好的清洁能源利用介质,为应对“双碳目标”的挑战,提出基于质子交换膜燃料电池与电转气(P2G)混合储能并考虑系统中风电、光伏出力不确定性因素的综合能源系统模型。首先,对膜燃料电池进行精细化建模分析;其次,对风电、光伏等新能源采取基于小波变换-神经网络的短期预测;最后,建立包含设备运行维护成本、实时电价政策的外购能源等经济成本以及碳惩罚成本的最小优化目标的混合整数线性规划模型,且以系统安全稳定运行为约束。某园区的算例分析结果表明,所提出的考虑新能源出力与PEMFC-P2G混合储能优化模型能有效降低运行成本、减少碳排放,具有良好的经济性与环保性。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 储能 小波变换 风电 综合能源系统 碳惩罚成本

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基于GDACO算法的引导疏散路径规划研究

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作者 王馨 张林鍹 董芳芳 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2023年第10期1386-1392,共7页

针对教学建筑内中人员疏散存在盲目、无序、效率低等问题,提出了双层蚁群路径规划算法(GDACO)引导人员疏散的路径规划。对环境栅格进行处理,增添危险栅格,使初始蚁群信息素呈阶梯式分布;提出双层蚁群算法,引导层蚁群通过全局搜索寻找引... 针对教学建筑内中人员疏散存在盲目、无序、效率低等问题,提出了双层蚁群路径规划算法(GDACO)引导人员疏散的路径规划。对环境栅格进行处理,增添危险栅格,使初始蚁群信息素呈阶梯式分布;提出双层蚁群算法,引导层蚁群通过全局搜索寻找引导路径,疏散层蚁群基于引导范围实现疏散路径寻优;进行路径优化处理,剔除冗余节点,对转折部分进行平滑处理。试验结果分析表明,所提GDACO算法能够减少路径转折点,规避风险路径,满足教学建筑内的引导疏散需求,规划路径符合实际疏散情况。 展开更多

关键词 疏散引导 路径规划 信息素分布 双层蚁群算法 路径优化 教学建筑

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基于StyleGAN2-ADA和改进YOLO v7的葡萄叶片早期病害检测方法 被引量：16

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作者 张林鍹 巴音塔娜 曾庆松 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期241-252,共12页

为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的... 为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法。通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄病害数据。采用MSRCP算法进行图像增强,改善光照环境凸显病斑特征。以YOLO v7网络框架为基础,将BiFormer注意力机制嵌入特征提取网络,强化目标区域的关键特征;采用BiFPN代替PA-FPN,更好地实现低层细节特征与高层语义信息融合,以同时降低计算复杂度;在YOLO v7的检测头部分嵌入SPD模块,以提高模型对低分辨率图像的检测性能;并采用CIoU与NWD损失函数组合对损失函数重新定义,实现对小目标快速、准确识别。实验结果表明,该方法病斑检测精确率达到94.1%,相比原始算法提升5.7个百分点,与Faster R-CNN、YOLO v3-SPP和YOLO v5x等模型相比分别提高3.3、3.8、4.4个百分点,能够实现葡萄早期病害快速准确识别,对于保障葡萄产业发展具有重要意义。 展开更多

关键词 葡萄 病害识别 StyleGAN2-ADA 目标检测 自注意力机制 YOLO v7

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改进YOLO v7的绝缘子检测与定位 被引量：11

9

作者 张剑锐 魏霞 +2 位作者 张林鍹 陈燕楠 卢杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期183-191,共9页

针对电力系统目标检测任务中绝缘子大小不一、背景干扰等影响而导致精度低、漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v7绝缘子检测与定位方法。在YOLO v7骨干网络中加入轻量级注意力机制(convolutional block attention module, CBAM),使网... 针对电力系统目标检测任务中绝缘子大小不一、背景干扰等影响而导致精度低、漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v7绝缘子检测与定位方法。在YOLO v7骨干网络中加入轻量级注意力机制(convolutional block attention module, CBAM),使网络模型从通道、空间两个方面更加关注绝缘子特征,降低绝缘子检测中的漏检率。在网络模型深层添加集中特征金字塔(concentrated feature pyramid, CFP),使不同尺度的特征图进行信息交换和聚合,进而获得更加全面的绝缘子特征,提高绝缘子检测精度。通过k-means算法对预选框聚类,得到最适合绝缘子预选框大小。实验结果表明,改进以后的YOLO v7网络模型平均检测精度(mean average precision, mAP)达到96.2%,精准率为90.8%,召回率为93.8%。改进的方法在电力系统绝缘子检测中具有较广泛的应用前景。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 无人机巡检图像 绝缘子识别

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基于自适应二次分解与CNN-BiLSTM的超短期风电功率预测 被引量：1

10

作者 马志侠 张林鍹 +3 位作者 巴音塔娜 谢明浩 张盼盼 王馨 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期429-435,共7页

为提高风电功率预测精度,提出基于自适应二次模态分解(QMD)、卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的超短期风电功率预测模型。针对风电功率的波动性,利用改进的完全自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)对风电功率数据... 为提高风电功率预测精度,提出基于自适应二次模态分解(QMD)、卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的超短期风电功率预测模型。针对风电功率的波动性,利用改进的完全自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)对风电功率数据进行分解。引入麻雀搜索算法(SSA)对变分模态分解(VMD)的分解数量与惩罚因子进行优化,使VMD具有自适应性。将ICEEMDAN分解得到的高频分量I_(1)用SSA-VMD进行第二次分解,降低序列不平稳度。同时,构建包含2层池化层的CNN网络进行特征提取与BiLSTM网络的超短期预测模型,最终的风电功率即为各子序列预测结果之和。通过算例分析进行实验表明,所提风电功率预测方法的预测精度优于其他模型,验证了预测模型的优越性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 长短期记忆网络 变分模态分解 风电功率预测 二次模态分解 麻雀搜索算法

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基于OVMD-HWOA-KELM模型的变压器油中溶解气体体积分数预测方法 被引量：1

11

作者 谢明浩 张林鍹 +1 位作者 董小刚 许晋闻 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3793-3804,I0037,I0038,I0039,共15页

针对变压器油中溶解气体序列波动性、随机性较强难以精确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(optimal variational mode decomposition,OVMD)、混合型鲸鱼优化算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)和核极限学习机(kern... 针对变压器油中溶解气体序列波动性、随机性较强难以精确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(optimal variational mode decomposition,OVMD)、混合型鲸鱼优化算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的组合预测模型。首先,运用OVMD获取最优分解参数,并将原始序列分解为一系列相对平稳的分量;其次,通过在鲸鱼种群中融入混沌映射、非线性收敛参数、自适应权重因子和改进的算术优化算法提出HWOA算法,并利用测试函数验证HWOA算法的优越性;然后,对各分量分别构建KELM预测模型,使用HWOA优化KELM的关键参数。最后,将各分量的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。案例分析表明,所提模型对变压器正常和异常案例预测的决定系数分别可达97.7%和93.46%,相较于现存方法,该模型具有更好的准确性和适应性,可为电力变压器运维管理提供有利技术支撑。 展开更多

关键词 油中溶解气体 最优变分模态分解 融合型鲸鱼优化算法 核极限学习机 变压器状态预测

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基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断

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作者 邱朝洁 张林鍹 +2 位作者 李名洪 张盼盼 郑兴 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第35期15023-15030,共8页

为了准确地实现电梯故障诊断,提出基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断。首先,利用天鹰优化算法(aquila optimizer algorithm,AO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将信号分解为多个模态分量,并利用皮尔逊... 为了准确地实现电梯故障诊断,提出基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断。首先,利用天鹰优化算法(aquila optimizer algorithm,AO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将信号分解为多个模态分量,并利用皮尔逊相关系数去除虚假分量,针对剩余信号仍有噪声的问题,通过巴特沃斯滤波(Butterworth filter,BF)进行二次去噪,对去噪筛选后的模态分量子序列进行重构即可得到去噪后的振动信号。然后提取时域、频域和熵特征,构成多域特征向量集。最后建立以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)为基模型,极限梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)为元分类器的Stacking集成学习的电梯故障诊断模型。实验结果表明,所提的方法能够有效提取电梯轿厢振动信号中的故障特征,对电梯故障进行准确、有效的诊断。 展开更多

关键词 天鹰优化算法 变分模态分解 Stacking集成学习 电梯轿厢振动信号

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五轴加工中刀具扫描体的构造和显示 被引量：4

13

作者 郝猛 肖田元 韩向利 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2003年第4期535-537,共3页

介绍一种新的刀具扫描体生成算法。分析五轴机床加工中刀具的运动特点 ,将刀具扫描体看成离散刀位点之间的单个扫描体的叠加。推导了用 NURBS表达扫描体的公式 ,结合 Open GL给出了五轴刀具扫描体的仿真结果。五轴扫描体的构造是曲面的... 介绍一种新的刀具扫描体生成算法。分析五轴机床加工中刀具的运动特点 ,将刀具扫描体看成离散刀位点之间的单个扫描体的叠加。推导了用 NURBS表达扫描体的公式 ,结合 Open GL给出了五轴刀具扫描体的仿真结果。五轴扫描体的构造是曲面的加工精度验证中的一个技术难点 。 展开更多

关键词 刀具扫描体 NURBS NC验证 OPENGL

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射线与刀具扫描体包围盒求交算法探讨 被引量：1

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作者 郝猛 肖玲妮 +2 位作者 肖田元 张林鍹 韩向利 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2003年第3期395-397,共3页

在曲面的加工精度检验中 ,设计工件曲面的表面法矢量和刀具扫描体的求交算法是个难点。本文借鉴光线跟踪算法的思想 ,结合刀具扫描体的特点 ,提出了一个扫描体 NURBS曲面细分的新算法 。

关键词 NURBS 刀具扫描体 结点插入

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