基于校外实践基地的电子信息(控制工程)专业学位硕士研究生培养探索——以河南工业大学电气工程学院为例

文章以河南工业大学电气工程学院为例,首先阐述了电子信息(控制工程)专业学位硕士研究生培养现状,然后论述了基于校外实践基地的电子信息(控制工程)专业学位硕士研究生培养实践,最后总结了基于校外实践基地的电子信息(控制工程)专业学位硕士研究生培养成效,其中培养实践包括持续优化专业学位硕士研究生培养方案;强化专业学位硕士研究生“双导师”队伍建设;注重行业需求导向,发挥专业学位硕士研究生实践基地优势;等等。

培养解决复杂工程问题能力的工程实践课程改革——以河南工业大学测控技术与仪器专业为例

培养学生解决复杂工程问题的能力是工程教育认证的核心要求,而工程实践类课程体系的建设是支撑该能力达成的关键教学环节。针对工程实践类课程的改革,以河南工业大学测控技术与仪器专业为例,以产出导向的理念为核心,围绕工程实践类专业课程与第二课堂自主创新实践环节的设置和实施、学生技术和非技术能力的培养、课程考核评价和持续改进机制等方面,对如何培养学生解决复杂工程问题的能力进行了讨论,探索了课上集中实践、课下实践和第二课堂自主实践相结合的实践教学环节课程改革模式。

自动化专业工程实训类课程的改革与实践探究——以电气控制与PLC综合设计与实训课程为例

针对自动化专业实训类课程的特点,以培养学生解决复杂工程问题的能力为目标,适时融入思政要素,重构实训内容。结合时下线上线下混合式教学的特点,重新设计实践教学环节,强化实训预习与实操过程的考核,为企业培养卓越工程师。

新工科建设背景下自动化专业复合创新型人才培养路径研究与探索——以河南工业大学为例

本研究针对新兴产业发展战略和新工科建设的需要,立足河南工业大学自动化专业建设的具体实际,探索自动化专业本科复合创新型人才培养路径,从明确专业培养目标、改革教学方法与课程体系、优化协同育人机制和强化师资团队建设四个方面提出具体思路,以期为高校培养适应新经济和新技术发展的自动化专业人才提供参考。

以工程教育认证与国家一流专业建设为牵引的测控技术与仪器专业教学改革与实践研究

面向中原经济区、中国(郑州)智能传感谷,培养工程能力卓越的测控领域工程技术人才的实际需求,河南工业大学测控技术与仪器专业以工程教育认证与国家一流专业建设为契机,通过开展一系列专业综合改革、师资队伍与基层教学组织建设、专业教学质量保障体系建设、多元化的毕业生培养质量跟踪与评价等措施,以期提高学生的综合创新能力。实践结果表明,测控技术与仪器专业在工程教育认证、国家一流专业建设、课程建设、学生创新能力培养、就业满意率等方面均取得显著的效果。

面向解决复杂工程问题能力培养的专业综合实训课程群建设

复杂工程问题是工程教育专业认证毕业要求中的核心内涵,培养学生解决复杂工程问题能力成了当前新一轮教学改革的关键。结合我校测控技术专业建设改革实践,开设了面向解决复杂工程问题能力培养的专业综合实训课程群,课程实施过程中课程间既有相应的递进关系,又相对独立、各有侧重。课程实训内容涉及了测控领域典型复杂的工程问题,实训的项目全部涵盖复杂工程问题的7个特征,通过实践训练,全面提升学生解决复杂工程问题的能力。

融入学科特色的工程伦理教育研究——以电子信息类硕士专业学位研究生为例

人工智能与信息技术的快速发展,使得工程的概念从有形向无形扩展,从而引发新的工程伦理问题。通过对电子信息类专业硕士研究生工程伦理教育现状分析,探讨融入专业特色的研讨式教学、案例教学、实践教学等模式,探索多元化化课程考核与评价方式,激发学生参与课堂学习的积极性,增强学生在工程应用中的社会责任感,健全学生的工程伦理意识,提升实际工程决策能力。

“双创”背景下《电气控制与PLC》实践教学改革探索

本文利用P-MASE模型进行了深度研究式教学设计,以实际工程项目为载体,以创新创业项目和学科竞赛为抓手,优化了实训教学内容,采用知识-能力-素养梯度教学策略,充分利用在线平台的互联功能,构建了常态化科学的考核机制。提高了学生创新创业的参与度,带动了学生们创新创业的积极性。提高了学生创新融合能力,团队协作能力,为社会和企业培养了高素质创新创业应用型人才,实现了人才与企业的无缝对接。

基于改进ResNet18的干香菇等级识别

为解决干香菇等级识别技术复杂及识别精度不高的问题,提出了一种基于残差神经网络ResNet18的干香菇等级识别方法。首先将传统的ResNet18中Stem的7×7卷积层替换为3个3×3卷积层串联,保证在感受野保持不变的情况下进一步减小计算量;其次针对残差块中线性变换和非线性变换不足的问题,引入融合非对称卷积和h-swish激活函数,增加了模型的复杂性,使其能够进行更深层次的特征学习;最后在ResNet18骨干网络中引入高效通道注意力机制,加强模型提取特征的能力。实验结果表明,改进后的ResNet18网络模型准确度达97.04%,相比ResNet18网络模型方法提升了4.81%,且性能优于VGG16、MobileNetV2、DenseNet121、ResNet34等网络模型方法,可提高干香菇等级的识别精度,单幅图像的检测时间为5.91 ms,对干香菇智能分拣过程中的等级识别具有借鉴意义。

基于数字孪生的桥式起重机自主运行系统研究

为了提高桥式起重机的智能化水平和数字化水平,借助数字孪生技术,对一桥式起重机的安全自主运行系统进行了仿真和实验研究。首先,采用数字孪生思想构建了起重机自主运行系统整体架构,根据桥式起重机的实际运行情况,采用四模型(即虚拟模型、物理动力学模型、行为控制模型和规则计算模型)的方法,构建了起重机的孪生模型;然后,在起重机孪生实验平台上进行了起重机路径规划和大小车轨迹跟踪仿真实验,采用了变论域模糊PID控制器,对起重机大小车轨迹跟踪进行了控制;最后,对该数字孪生系统进行了互联互通实物验证实验。研究结果表明:在起重机数字孪生系统中可以同步进行虚拟仿真和实物实验;在起重机大小车轨迹跟踪实验中,使用所提变论域模糊PID控制方法时,大车跟踪误差在±7 cm内,小车跟踪误差可达±6 cm,表明该控制方法的先进性;同时,该系统初步达成数字孪生技术虚实同步、虚实融合、虚实对照的目标,并且具有良好的三维可视化效果,可为推动机电装备的数字化进程提供一种思路。

融合改进人工蜂群的UKF算法研究

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在状态估计时异常系统噪声协方差矩阵影响滤波性能的问题,提出一种利用改进人工蜂群优化UKF的算法。首先,在UKF算法过程中引入IABC算法对系统噪声协方差矩阵寻优选择,从而实现自适应调节系统噪声协方差矩阵,提高估计精度;其次,对传统ABC算法采用Circle混沌初始化策略,增加人工蜂群初始种群的多样性;同时采用偏好随机游动策略,平衡算法的开发与探索能力,增强算法的稳定性;最后,通过动态扰动因子策略增强算法后期寻找最优解的能力,提高收敛速度,进一步优化算法性能。实验结果表明,相较于ABC算法,IABC算法在寻优性能上有明显提升。同时,通过对比UKF算法和IABC-UKF算法,验证了IABC-UKF算法的可行性,其位置均方根误差不大于1.4 m,表明该算法滤波效果较好且误差波动小,能够有效提高估计精度。

基于激光超声的玉米虫蚀粒检测研究

虫蚀影响玉米的外观质量和营养价值,研究采用了一种基于激光超声的玉米虫蚀粒检测方法对玉米虫蚀粒进行检测。首先,利用脉冲激光照射完善粒和虫蚀粒玉米的表面产生激光超声信号。然后,提取了超声信号时域峰值因子和脉冲因子,频域重心频率和均方频率,Hilbert域高频能量作为特征参数。最后,将这5个特征分别作为BP神经网络和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)算法的输入对虫蚀粒和完善粒进行了分类识别。实验结果表明,PSO-SVM算法建立的分类模型对玉米完善粒和虫蚀粒的分类识别更准确,训练集和测试集准确率分别为99.72%和98.33%,所采用的方法是可行的。

流体在微小管径中的流量检测方法研究

随着国内半导体等精密制造业的发展,对于微小管径的计量需求不断增加。为弥补国内在微小管径的流量计量方面的不足,提出一种与温度无关的超声波测量微小管径的液体流量计设计方法。首先,阐述了超声波测量流量的原理,详细解释了基于超声信号特征点计算飞行时间的方法,然后根据测量精度要求保证了信号时序的同步,通过以STM32控制器为核心的样机实现了流量数据的实时测量,最后,搭建测量实验平台,验证该方法的有效性。以DN4管道进行液体流量检测实验,实验结果表明流量范围为5~50 mL/min时,测量相对误差均在2.0%以内,流量范围为50~800 mL/min时,测量相对误差均在1.5%以内,满足工业生产要求,具有较好的实用性。

复杂道路环境下大流量路口多车牌自动识别

复杂道路口车流量大,车牌采集图像存在遮挡,倾斜等现象,导致车牌检测准确率低、泛化性差。为解决上述问题,提出一种基于改进Yolov3车辆识别与Mask R-CNN车牌检测相融合的算法,通过两步分别检测车辆与车牌,最终构建出YOL3-RCNN多车牌识别模型。模型首先基于上采样算法将图像的大、中、小特征有机融合;然后采用形态聚类算法,自适应计算IOU阈值,提高车辆检出率与准确率;接着对检测出的车辆进行裁剪,SOFTNMS优化与仿射变换,解决车牌遮挡,倾斜与背景复杂的难题;最后基于ResNet50网络识别车牌字符与数字,并利用RPN进行回归校验。多组基线算法的仿真结果显示,在UA-DETRAC车辆检测数据集上,与传统车牌检测算法相比,YOL3-RCNN算法的准确率与召回率分别提高了7.7%与9.6%,且具有较高的车牌检测速率。综上所述,所构建的YOL3-RCNN多车牌识别模型具有较高的检测准确性、时效性与普适性。

多策略改进粒子群优化AGV模糊PID控制

为解决AGV在复杂环境下控制精度低下、响应速度慢和鲁棒性差等问题,提出一种基于改进粒子群优化模糊PID控制方法。在粒子群算法(PSO)引入Logistic混沌映射对种群进行初始化,其次对惯性权重和学习因子进行非线性控制更新,提升种群寻优能力和避免陷入局部最优;选取9个测试函数验证改进PSO算法效果。仿真结果表明改进PSO在寻优精度和收敛速度都优于其他3种算法,而且不易陷入局部最优。最后对被控系统进行效果验证,结果表明改进PSO优化模糊PID控制器在常规和外部干扰两种环境下控制性能都优于传统PID和模糊PID,具有高可靠性、高控制精度,满足系统要求。

基于改进ResNet50的表面肌电信号手势识别

为了提高手势动作在类别众多且相似度高的情况下的识别精度,提出了一种基于连续小波变换和残差神经网络Res-Net50的表面肌电信号手势识别方法。首先对Ninapro DB2和DB3的原始表面肌电信号进行预处理和连续小波变换,得到Multi-sEMG Wavelet Map数据集,然后送入改进的ResNet50模型进行识别分类。实验结果表明,改进后的ResNet50网络模型在Multi-sEMG Wavelet Map DB2和DB3中17种手势动作的平均准确率分别达到了96.40%和94.11%,相比ResNet50网络模型方法提升了4.87%和5.83%。实现了手势动作在类别繁多、相似度较高的情况下的精准识别。为基于非侵入式传感器和机器学习控制的假肢手提供了新方案。

基于改进PSO-Fuzzy-PID的矿热炉电极升降控制仿真

矿热炉在运行过程中易受电极的影响,导致冶炼时耗电量增加,严重影响了产品的质量和产量,降低了生产效率。因此提出基于改进PSO-Fuzzy-PID的矿热炉电极升降控制方法。将TMR磁传感器安装到矿热炉上,获取外磁场响应信号,确定电极的实时位置。利用罗氏线圈设计二次侧电流检测系统,检测电极在运行过程中产生的二次侧电流。通过PSO算法优化Fuzzy-PID控制器的参数,建立PSO-Fuzzy-PID控制器,将二次侧电流输入PSO-Fuzzy-PID控制器中,通过调节电极二次侧电流完成矿热炉电极的升降控制。实验表明,上述方法可有效控制矿热炉的电压和电流,稳定性高,在控制响应试验中5s内可达到额定值,调节时间控制在0.5s内,所得数据证明了研究方法对矿热炉电极升降控制的效率更高。

考虑不同充电策略的锂电池健康状态区间估计

评估锂离子电池健康状态(SOH)对于电池使用、维护、管理和经济性评价都有十分重要的意义,但当前锂电池SOH估计方法多针对特定充电策略,采用确定性估计模型,无法反映电池退化过程中的随机性、模糊性等不确定性信息.为此,提出一种适用于不同充电策略的锂电池SOH区间估计方法.该方法针对不同充电策略的电池循环充放电数据提取多个特征参数,通过交叉验证自动选择针对特定充电策略的最优特征参数组合.另外,考虑到锂电池全生命期循环次数有限,属于小样本问题,提出集成支持向量回归与分位数回归优势的支持向量分位数回归模型(SVQR)进行锂电池SOH区间估计.选用放电程度较深的锂电池充放电循环数据作为训练集,对SVQR模型进行离线训练,训练好的模型用于不同充电策略下锂电池SOH在线估计.采用具有不同充电策略的数据集验证所提方法,实验结果表明:所提方法适用于不同充电策略,且估计结果优于分位数回归法、分位数回归神经网络法和高斯过程回归法.

基于多混沌映射算法的图像可逆化加密仿真

原图像经过对矩阵元素随机打乱可得到加密图像,加密后的图像可以有效防止已知攻击。可逆映射可以高效地实现像素置乱,但由于离散混沌序列的初始条件较为敏感,因此像素扩散置乱难度较大。为此提出基于多混沌映射算法的图像可逆化加密方法,在图像加密过程中,采用扩散置乱和Arnold变换置乱图像,通过Logistic映射系统和Chen系统生成离散混沌序列,置乱后图像中红、绿、蓝三基色分别执行异或运算,从而输出加密图像。在图像解密过程中,分别对扩散置乱、Arnold变换以及图像加密执行逆映射,输出解密图像,完成图像可逆化加密。实验结果表明,所提方法密钥敏感性和原图与解密图像像素值分布更均匀、相邻像素相关性更低,鲁棒性更强。

基于ISSA-LSTM的储麦长期品质预测

为了解决非时序预测模型无法预测储麦品质时序劣变趋势,以及现有数据驱动的时序预测模型在长期储麦品质预测中因样本不足导致长期预测精度不高的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化长短时记忆网络(LSTM)的长期储麦品质预测模型。首先,提出了一种统计均匀分布方法,利用小麦稳定劣化的生理知识对原始数据进行增强扩容。其次,利用麻雀搜索算法(SSA)对LSTM模型进行优化,克服局部极值点,提高收敛速度。最后,引入t分布函数对SSA位置更新过程进行扰动避免局部最优。结果表明,储麦品质参数中的吸水率、咀嚼度、脂肪酸值和峰值黏度与储藏时间的Spearman相关性较为显著,相关系数均高于0.9,ISSA-LSTM模型预测精度相比于BP、LSTM、SSA-LSTM预测模型分别提高了11.83%、16.98%、26.50%,有助于提高小麦品质预测及分析的准确性。