具有输入饱和的制动缸自适应Super-twisting控制

为研究电力机车单元制动缸在制动时受辅助风缸压力和轮对径向形变挤压时的制动缸活塞位置控制精度,考虑实际工况中活塞与制动缸内壁非严格配合引起的压力漏损,建立了制动缸气动伺服系统的数学模型;针对该非线性系统中存在的未知时变负载扰动,设计非线性干扰观测器对其实际值进行估计,对观测误差采用自适应模糊逻辑系统进行逼近,进一步削弱时变扰动对系统的影响;结合系统控制量存在饱和的实际工况,引入饱和辅助控制系统;依据Lyapunov稳定性理论,基于Super-twisting控制方法收敛快速、待设计参数较少的优点,构造了基于Nussbaum类型函数的自适应Super-twisting控制器.理论分析及仿真结果表明,制动缸伺服系统闭环输出一致有界,系统跟踪误差、滑模面及控制量动态抖振较小,收敛迅速;滑模面及扰动量观测误差收敛于0.制动缸伺服系统输出能够快速稳定跟踪输入指令,且对外部时变负载扰动具有较强鲁棒性.     

地下水污染监测井优化设计及污染源识别

在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源识别过程中反复调用数值模型的计算负荷,采用克里金法建立数值模型的替代模型.以信息熵作为优化指标,筛选出不同监测类型的最优监测方案,并以监测成本和反演精度为参考因素,选定相应监测方案,最后运用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源识别.算例研究表明:7口监测井的克里金替代模型的决定系数均大于0.98,可较好地替代原数值模型.基于监测成本最小的方案1(3号单井),其信息熵为12.772;兼顾监测成本和反演精度的方案2(井(2,3)组合),其信息熵为9.723;基于反演精度较高的方案3(3井(2,3,5)组合),其信息熵为9.377.方案1到方案3参数后验分布范围及标准差均逐渐减小,验证了信息熵是参数后验分布不确定性的有效量度.     

一种基于加权多准则的火炮爆炸场中高温火球三维温度场的迭代重建算法

针对爆炸场温度高、温度动态范围大、不可直接测量、温度场重建难以取得较高精度等问题,改进了一种在图像重建中广泛应用的联合代数重建（simultaneous algebraic reconstruction technique,SART）算法,以实现爆炸场中温度场的重建。该改进方法将原算法迭代固定步长改为自适应步长,通过判断相邻像素间是否产生畸变来决定迭代步长的大小,无畸变时迭代步长较大,有畸变时则加入惩罚使迭代步长变小;并在SART算法满足的最小二乘准则中加入均匀性准则,提高重建质量。通过仿真实验讨论了惩罚区域和惩罚系数对重建图像质量的影响,并对比了传统SART算法和在校正项中加入惩罚的SART算法。实验结果表明,由于改进方法在迭代系数中加入了惩罚项,得到的重建图像质量更高。     

基于全局注意力引导的肺结节分割方法

肺结节的精确分割能有效地辅助医生的治疗诊断工作,但由于不同患者所呈现的肺结节病灶形式多种多样,基于传统专家系统和统计学习的方法难以获得准确的肺结节分割结果。针对这种情况,提出一种由全局注意力引导的注意力机制,达到了从一张完整的胸部影像切片中自动定位并分割出肺结节的效果。该方法首先对目标区域进行肺实质分割,再利用区域建议网络（region proposal network,RPN）进一步缩小感兴趣区域,并生成注意力权重图,最后使用融合了残差网络（residual network,ResNet）与卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory,ConvLSTM）的结构结合注意力权重进行肺结节分割。将所提方法在肺图像数据库联盟（lung image database consortium,LIDC-IDRI）数据集上进行了全面的评估,结果表明,本文方法分割结果的平均dice得分（标准差）为89.97%（8.9%）,具有出色的分割性能,精度相较其他方法取得一定提升。进一步在相同数据集上将所提方法的肺结节分割结果与4位放射科医生的手工标注结果进行了比较,结果表明本文方法的分割结果与医生们的标注结果的一致性达到了85.81%,相较于医生们手工标注之间的一致性高出了3.39%。     

一种空间域自适应低失真防篡改图像数字水印方案

为提高嵌入水印后的图像质量,提出一种空间域自适应低失真防篡改图像数字水印方案。该方案的水印嵌入位置由混沌密钥确定,以使水印能均匀、随机嵌入到图像的各个部位;采用S LSB算法将水印嵌入到图像像素的次低位,使其能够抵抗一些非恶意的图像水印攻击。该嵌入算法下水印图像的峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）由水印长度和混沌位置密钥决定。为提高水印图像的质量,在给定水印的情况下,自适应地调整水印位置密钥,使水印图像的PSNR达到给定的要求;为降低算法的运算量,快速完成混沌位置密钥的自适应调整,进一步提出分段自适应水印算法。实验表明,该算法能够获得满足应用需求的PSNR,且对一些常用篡改操作能给出篡改率和篡改位置。     

大扰动下改进的VSG自适应参数控制策略

分布式新能源并网后,常通过用虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,简称VSG)解决配电网的无惯性及无阻尼问题,但因VSG的非线性功角关系,大扰动发生时,VSG可能会失去平衡.为解决VSG的失衡问题,在大扰动下VSG转动惯量及阻尼系数自适应控制策略的基础上,加入控制变量K,提出大扰动下改进的VSG自适应参数控制策略.Matlab/Simulink环境下的仿真结果表明:相对于J,D定参数及J,D自适应参数控制策略,改进的VSG自适应参数控制策略减少了频率、功率的超调量,抑制了振荡,避免了VSG的失衡,提高了暂态稳定性.     

基于遗传算法的阵列天线波束能量定量控制技术

提出发射天线(如无线局域网天线、基站天线等)辐射强度随用户信号强度的变化而实时调整的技术.该技术基于遗传算法,将阵列天线波束能量定量控制问题转化为一个带有约束条件的极值问题.在算法的适应度函数设计中,通过自适应罚函数将发射阵列天线和接收天线间的能量传输效率与接收天线信号强度构成一个简单的极值函数,得到阵列天线的最优激励分布.高频电磁结构仿真软件(HFSS)的验证结果表明:阵列天线辐射的信号强度在接收天线处能达预期值.可见,该技术能实现对阵列天线波束能量的定量控制.     

基于注意力机制的3D U-Net婴幼儿脑组织MR图像分割

在婴幼儿脑组织分割领域中,婴幼儿脑组织存在对比度低、灰度不均匀等问题,这些问题导致现有方法的精度仍然达不到满意的结果.因此,本文提出了一种基于三维U-Net网络的脑部核磁共振图像组织分割方法,融合注意力机制模块和金字塔结构模块,可以更好地在不同的层次和位置提供模型信息,图像的上下文信息得到充分的应用以降低图像信息损失,同样还可以挖掘通道映射之间的相互依赖关系和特征映射,提高特定语义的特征表示.在Iseg2017数据集中所提出算法的WM(白质),GM(灰质)的DICE指标结果与此前最优结果相比提高了0.7％,0.7％,CSF(脑脊液)则具有可对比性.在Iseg2019跨数据集挑战的评估当中,WM,GM的分割结果在DICE,ASD两个指标均取得了第一名,CSF的指标获得第二名.     

基于深度学习的图像抠图技术

图像抠图(image matting)技术是图像编辑技术的基础, 广泛应用于影视后期制作和日常生活. 基于深度学习的图像抠图网络, 通过输入的原图和三元图来估计每个像素的 $\alpha$ 值. 在原下、上采样的图像抠图技术基础上, 针对抠图数据集图像差异较大容易造成网络收敛较慢的问题, 在每个卷积层后加入了批量标准化(batch normalization, BN)层, 对输入数据进行归一化操作, 加快模型收敛速度, 同时参数更新方向更符合数据集整体特性; 针对抠图任务需要更关注物体边缘部分的特点, 使用可变形卷积(deformable convolution)层替换普通卷积层. 可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状, 有效扩大感受野范围, 在细节部分有更好的预测效果.     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。