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题名面向桥梁结构健康监测的WSN分簇路由协议
被引量:2
- 1
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作者
李纲
张彩霞
胡绍林
王向东
郭静
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机构
佛山科学技术学院
广东石油化工学院
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期62-69,共8页
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基金
国家自然科学基金(61803087,61973094)
广东省基础与应用基础研究基金粤港澳应用数学中心项目(2020B1515310003)
+2 种基金
广东省教育厅特色创新项目(2019KTSCX192)
广东省粮油质安全大数据工程技术研究中心
佛山核心技术攻关项目(1920001001367)。
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文摘
在桥梁结构健康监测(bridge structure healthmonitoring,BSHM)的特定应用场合中,只根据节点地理位置进行成簇或使用单跳策略完成簇间路由,都会导致整个无线传感器网络(wireless sensornetworks,WSN)的不稳定。针对BSHM下的WSN,提出"能量分布"的概念,设计了一种能量均衡分簇路由协议(energy balance protocol,EBP)。通过二次分簇,使WSN中的高能量区域承担更多的能量消耗,设计基于区域划分的多跳策略以控制转发跳数。仿真结果表明:在BSHM的场景中,EBP与LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy),SEP(stable election protocol)相比,其生命周期和能量消耗方面均有显著的正向提升。
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关键词
桥梁结构健康监测
无线传感器网络
能量均衡
分簇路由协议
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Keywords
bridge structure health monitoring(BSHM)
wireless sensor networks
energy balance
clustering routing protocol
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于修剪策略的D-FNN直接逆控制算法研究
被引量:1
- 2
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作者
张彩霞
刘国文
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机构
佛山科学技术学院自动化学院
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1599-1605,共7页
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基金
广东省教育厅省级重大科研项目(2014KZDXM063)
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
国家自然科学基金青年基金(61803087,kg33201,61703104)资助~~
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文摘
神经网络是模拟人脑结构,它具有大规模并行及分布式信息处理能力,但是不能处理和描述模糊信息.模糊系统具有推理过程容易理解,但它很难实现自适应学习的功能.如果结合神经网络与模糊系统,可以取长补短.基于此,本文提出了一种新型动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network, D-FNN)学习算法.因为它具有结构和参数同时调整且学习速度快等优点,所以既可以在模糊逻辑系统中包含低级的神经网络学习和计算功能,也可以为神经网络提供高级的类似人的思维和推理的模糊逻辑系统.此外,本文还开发了生物医学工程应用算法程序,针对药物注射系统的直接逆控制案例进行了仿真,结果表明:D-FNN具有实时学习和控制能力强、参数估计和结构辨识同时进行等优点.
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关键词
动态模糊神经网络
神经网络
模糊逻辑
模糊规则
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Keywords
Dynamic fuzzy neural network(D-FNN)
neural network
fuzzy logic
fuzzy rules
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名样本空间基于多级高维特征表示的微小故障诊断
被引量:8
- 3
-
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作者
张彩霞
王子涵
文成林
刘国文
余伟
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机构
佛山科学技术学院机电工程与自动化学院
杭州电子科技大学自动化学院
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1647-1654,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.61803087)
广东省基础与应用基础研究基金粤港澳应用教学中心项目(No.2019KTSCX192)
+1 种基金
佛山市核心技术攻关项目(No.1920001001367)
佛山市科技创新项目(No.2016AG10011)。
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文摘
传统主元分析(Principal Component Analysis,PCA)、相对主元分析等多元统计法基于阈值诊断故障,由于是原空间等价表示,并未增加任何信息量,使得微小故障难以诊断;且降维分成主元空间和残差空间,微小信息得不到充分表示.深度学习在模式识别方面有成功的应用,深度学习多层次网络对细节进行线性组合表示,但不具备可解释性,仅有训练结果无理论依据,机理分析困难.本文提出一种将主元分析思想与深度学习思想结合的故障诊断方法,在原PCA基础上先扩维再降维,使得原始空间中不能表达的信息充分表达,且具备可解释性.理论和仿真实验分析表明,本文方法能判断出传统PCA无法检测的微小故障,提高了故障检测的检出率,且具备可解释性.
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关键词
多级高维
主元分析
投影标架
故障诊断
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Keywords
multilevel high-dimensional
principal component analysis
projection frame
fault diagnosis
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进RetinaNet模型的接触网鸟巢检测
被引量:6
- 4
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作者
刘国文
张彩霞
李斌
杨阳
张文生
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机构
佛山科学技术学院
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
中国科学院自动化研究所
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第3期563-571,共9页
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基金
国家自然科学基金(61602484,61702518)资助项目
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心和国家自然科学基金青年科学基金(61803087)资助项目。
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文摘
鸟类活动故障已经成为高速铁路的主要隐患之一,找出和清理接触网的鸟巢是一种应对手段。传统的鸟巢目标检测方法需要人工提取特征,而手工设计的特征难以在复杂的接触网场景中保证泛化能力。针对该问题,本文提出使用基于深度学习的目标检测算法识别接触网鸟巢,并提出一种基于一阶段目标检测模型RetinaNet的改进模型,增加P2特征层,扩充网络的感受野范围,以更好地检测出目标较小的鸟巢。最后使用高铁车载设备的数据集对基于深度学习的目标检测算法进行了训练和测试。实验结果表明:基于深度学习的目标检测算法在接触网鸟巢检测任务上表现优秀,且改进RetinaNet模型的mAP值达到了90.4%,优于原模型,对于高速铁路的避障任务具有参考和应用价值.
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关键词
目标检测
深度学习
异常检测
接触网
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Keywords
object detection
deep learning
anomaly detection
catenary
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名深度多网络嵌入聚类
被引量:4
- 5
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作者
陈锐
唐永强
张彩霞
张文生
郝志峰
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机构
佛山科学技术学院机电工程与自动化学院
中国科学院自动化研究所精密感知与控制研究中心
广东省工程技术研究中心广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期14-24,共11页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(No.61803087)
广东省教育厅特色创新项目(No.2019KTSCX192)
+1 种基金
广东省基础与应用基础研究基金粤港澳应用数学中心项目(No.2020B1515310003)
佛山核心技术攻关项目(No.1920001001367)资助。
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文摘
现有的深度无监督聚类方法通常局限于单网络结构设计,无法充分利用多种异构网络提取特征中蕴含的互补信息,制约深度聚类方法性能的进一步提升.为此,文中提出深度多网络嵌入聚类算法(DMNEC).首先,以端到端的方式预训练多个异构网络分支,获取各网络的初始化参数.在此基础上,定义多网络软分配,借助多网络辅助目标分布建立面向聚类的KL散度损失.与此同时,利用样本重建损失对预训练阶段的解码网络进行微调,保留数据的局部结构性质,避免特征空间发生扭曲.通过随机梯度下降与反向传播优化重建损失与聚类损失的加权和,联合学习多网络表征及其簇分配.在4个公开图像数据集上的实验验证文中算法的优越性.
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关键词
深度无监督聚类
数据表征
多网络分支
互补信息
局部结构保留
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Keywords
Deep Unsupervised Clustering
Data Representation
Multi-network Branches
Complementary Information
Local Structure Preservation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名复杂场景下深度表示的SAR船舶目标检测算法
被引量:4
- 6
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作者
袁国文
张彩霞
杨阳
张文生
白江波
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机构
佛山科学技术学院机电工程与自动化学院
中国科学院自动化研究所
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期289-294,共6页
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基金
广东省教育厅特色创新项目(2019KTSCX192)
广东省基础与应用基础研究基金粤港澳应用数学中心项目(2020B1515310003)
+2 种基金
佛山核心技术攻关项目(1920001001367)
广东省粮油质量安全大数据工程技术研究中心项目
国家自然科学基金青年基金(61803087)。
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文摘
雷达图像目标检测是国家海洋军事和经济发展的重点研究领域。与被动成像的光学雷达相比,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)由于其高分辨率、全天候、全天时、主动式等特点,成为20世纪以来多国雷达研究的重要组成部分。图像目标检测是雷达图像解译的基础。提出一种复杂场景下深度表示的SAR船舶目标检测算法,针对SAR图像目标检测模型无法专注困难样本以及解决FPN多尺度金字塔融合的问题,提出将Libra R-CNN网络与NAS-FPN特征提取网络相结合。其中Libra R-CNN网络在采样、特征、目标三种水平分别具有先进的IoU平衡采样、平衡特征金字塔、平衡L1损失方法,同时将Libra R-CNN模型中的FPN特征提取网络替换为在COCO数据集中借助神经架构搜索(neural architecture search,NAS)方法形成的7层NAS-FPN网络。模型最终在SAR船舶数据集中进行了对比实验,与原先的NAS-FPN网络相比,组合后的网络平均精度提高了4.4个百分点,证明了模型融合后的有效性。
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关键词
合成孔径雷达(SAR)图像
目标检测
Libra
R-CNN网络
NAS-FPN网络
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Keywords
synthetic aperture radar(SAR)images
object detection
Libra R-CNN network
NAS-FPN network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于ROS的双机器人路径规划
被引量:2
- 7
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作者
张宁
张彩霞
高萌
林壮
郭静
余伟
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机构
佛山科学技术学院机电工程与自动化学院
佛山智能装备技术研究院
广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2022年第9期29-32,37,共5页
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基金
国家自然科学基金青年基金(61803086)
广东省基础与应用基础研究基金粤港澳应用数学中心项(2020B1515310003)
+1 种基金
佛山核心技术攻关项目(1920001001367)
广东省粮油质量安全大数据工程技术研究中心。
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文摘
为了使双机械臂能够在复杂的环境中完成协同运动任务,提出了一种基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)的改进路径规划算法。首先,根据双机械臂的坐标系,推导出相关的约束关系,为减小轨迹误差设计一种双机械臂标定方法,准确计算出双机械臂基座标齐次变换关系;其次,为了优化机械臂的运动规划算法,对传统的快速随机搜索树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法进行偏置采样,融合(probabilistic road map,PRM)算法对路径进行二次优化,使其获得最短路径;最后,通过五次多项式对获得的路径进行轨迹优化。整个方案通过ROS控制实际机器人进行算法验证,实际结果证明,所提方案规划效率更高。
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关键词
ROS
RRT算法
偏置采样
PRM算法
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Keywords
ROS
RRT algorithm
bias sampling
PRM algorithm
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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