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期刊信息/Journal information
计算技术与自动化
湖南大学
计算技术与自动化

湖南大学

罗安

季刊

1003-6199

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0731-88639240

410082

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计算技术与自动化/Journal Computing Technology and AutomationCSTPCD
查看更多>> 《计算技术与自动化》是由中国自动化学会、湖南省自动化学会、湖南省计算机学会和湖南大学联合主办的科技类期刊,创刊于1982年,国内外公开发行,季刊. 本刊稿件以高等院校、科研院所、工业企业等科研技术人员,在计算方法论、工业控制及自动化、计算机理论与应用的研究成果和科技成果为主要内容的科技论文为主。主要栏目有综述、算法及理论、自动控制理论与应用、计算机科学理论及应用、计算机网络技术、安全与保密等。
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    基于强化学习的P2结构混动车辆能量优化控制

    胡作磊童紫威刘平施伟...
    1-7,30页
    查看更多>>摘要：针对P2结构混动车辆,提出了一种基于强化学习的自适应等效燃油消耗最小策略(RL-EC-MS),通过两个智能体实现等效因子的自适应更新和车辆扭矩的动态分配,以适应不断变化的驾驶需求.通过MATLAB/Simulink仿真平台对比了 RL-ECMS与传统ECMS和基于规则的控制策略.结果表明,RL-ECMS在FTP75和FTP75-Highway两种典型驾驶工况下均能实现更低的燃油消耗,且不影响车辆性能.同时测试了未经训练的ECE典型工况,结果表明本文所提算法同样具有良好的泛化性与鲁棒性.

    混合动力车辆能量优化强化学习自适应控制

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    Markov切换拓扑下离散多智能体系统滑模一致性控制

    曹洒解静赵阳
    8-14页
    查看更多>>摘要：针对具有Markov切换拓扑的离散多智能体系统,研究了其在滑模控制下的均方领导-跟随一致性问题.通过引入Markov切换拓扑,描述了智能体之间的随机信息交互.采用一致性误差定义了与随机切换拓扑相关的滑模面.根据理想准滑动模态条件得到了等效控制律,并将离散多智能体系统的一致性问题转化为领导-跟随误差系统的稳定性问题;利用Lyapunov函数的构造和矩阵理论最终给出了离散滑动模态均方领导-跟随一致性的充分条件,并给出了控制增益的设计方法.然后利用趋近律原理给出了一种离散时间滑模控制器,实现了跟随误差能够在有限时间内到达所定义的滑模面区域内.如何处理部分转移概率未知的Markov切换拓扑和设计与随机切换拓扑相关的滑模面是本文的两个难点.最后通过一个数值算例验证了所提方法的有效性.

    离散多智能体系统随机切换拓扑Markov链滑模控制均方一致性

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    基于无扰滤波器和AED-ADT的无扰切换控制

    赵海华赵中原邓志良
    15-20页
    查看更多>>摘要：为避免切换系统在切换瞬间出现控制信号颠簸,保证控制信号的连续性,提出了 一种基于无扰滤波器和可容许边依赖平均驻留时间(AED-ADT)的无扰切换控制方法.首先,描述控制信号在切换时刻的颠簸,使用扩展AED-ADT方法对切换信号进行约束.其次,基于扩展AED-ADT方法设计无扰滤波器,并利用多Lyapunov函数稳定性分析方法对所设计控制器进行稳定分析,给出系统有限逗留时间和无限逗留时间指数稳定充要条件.最后,通过两个不同的AED-ADT参数仿真实验验证所设计算法的有效性.

    切换线性系统无扰切换AED-ADT多Lyapunov函数方法

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    基于分布式PSODE算法的太阳能供暖系统节能控制方法

    李嵘王晓瑜
    21-25页
    查看更多>>摘要：节能控制可以降低太阳能供暖系统的能量消耗,为了提高太阳能供暖系统的节能控制效果和性能,提出一种基于分布式PSODE算法的太阳能供暖系统节能控制方法.以太阳能供暖系统的工作原理为依据,建立太阳能供暖房间的热平衡方程,根据室内恒温过程的湿度浪费量,引入守恒定律,建立太阳能供暖系统优化运行的数学模型,完成太阳能供暖系统的能耗分析.将DE算法与PSO算法结合,计算太阳能供暖系统的运行电压,以太阳能供暖系统的节能控制为目标,构建目标函数.通过调节和修正太阳能供暖系统的节能控制参数,实现太阳能供暖系统的节能控制.实验结果表明,文中方法无论在晴朗天气条件下还是阴雨天气条件下,太阳能供暖系统的节能控制效果和性能都有所提高.

    分布式PSODE算法节能控制供暖系统能耗分析太阳能目标函数

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    自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制研究

    石礁顾泽明郭凯
    26-30页
    查看更多>>摘要：温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法.在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PID控制器输入与输出的关系,以电气设备的温变和均方差作为优化目标,完成自适应模糊PID控制器的参数优化.根据电气设备运行环境中的平均温度,构建电气设备温度的连续时间动态模型,采用优化后的自适应模糊PID控制器参数,获取电气设备温度控制的输出,最小化电气设备温度控制的目标函数,实现电气设备的温度控制.实验结果表明,该方法能够将温度控制精度提高到93％以上,其对电气设备具有较好的降温效果和控温效果,具备了可行性.

    温度控制电气设备模糊算法PID控制器参数优化自适应控制连续时间动态模型

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    基于气动噪声信号检测模型与无线传感的风电机组叶片故障诊断方法

    段长江李发伟闫文倩季鹏举...
    31-36页
    查看更多>>摘要：为避免风电机组叶片故障导致的风力发电厂安全运行的问题,提出了基于气动噪声信号检测模型与无线传感的风电机组叶片故障诊断方法,以精准诊断叶片故障.在分析气动噪声信号的基础上,构建基于无线传感的智能监测终端,采集气动噪声信号,将采集信号输入气动噪声信号检测模型中,标准化处理气动噪声信号后,利用ITD方法将信号分解为多个PRC分量,求出气动噪声信号PRC分量能量,重构特征向量并进行PCA降维处理.将降维后的特征向量作为支持向量机数据基础,通过支持向量机对特征向量实施分类,完成风电机组叶片故障诊断.经实验验证:该方法对气动噪声信号特征提取明显,可准确诊断出风电机组叶片故障,分类识别精度高达93％,且诊断结果与实际分类结果基本相同,对风电机组叶片故障诊断的效果较好.

    气动噪声信号检测模型无线传感风电机组叶片时频分析故障诊断

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    基于迁移卷积神经网络的配电网高阻接地故障检测方法

    陈恒
    37-42页
    查看更多>>摘要：为解决高阻接地故障导致的配电网运行安全性低的问题,提出了基于迁移卷积神经网络的配电网高阻接地故障检测方法.首先,采用HHT方法提取原始信号中的特征量,将提取结果输入到卷积神经网络结构中,通过训练和学习实现对特征量的分类处理.然后,通过迁移学习将已经训练完成的卷积神经网络模型放在新任务内再次实施检测,提高配电网高阻接地故障检测能力.实验结果表明:该方法在迭代次数达到160次以后,故障检测准确率高达99.9％,且网络训练误差均低于1.5.在噪声环境下,该方法的抗噪能力较强,同时适用于不同类型工况故障的检测,卷积层对迁移CNN的检测精度影响较小,在故障检测方面迁移CNN的稳定性表现较好,可以提高配电网高阻接地故障检测能力.

    迁移学习卷积神经网络配电网高阻接地故障检测方法特征提取

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    基于机器视觉的轻量化钢材表面缺陷检测模型

    刘文钊张丹
    43-49页
    查看更多>>摘要：针对当前主流缺陷检测模型参数量大、计算复杂度高,难以在计算资源有限的嵌入式设备上部署的问题,提出了 一种轻量化钢材表面缺陷检测模型YOLO-LSNet.首先,为了降低模型的参数量和计算复杂度,提出了 一种轻量化卷积模块MSConv.其次,提出M-BiFPN网络用于深浅层特征信息的融合.最后,用SIoU损失函数替换CIoU损失函数,加快网络的收敛速度.实验结果表明,YOLO-LSNet模型在NEU-DET数据集上相较于基线网络YOLOv5,mAP提升了 1.8％,模型参数下降了 43.4％,计算量降低了36.1％.完成模型轻量化设计的同时,保证了模型的检测精度,具有良好的应用前景.

    缺陷检测深度可分离卷积多尺度特征融合轻量化注意力机制

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    一种基于可编程逻辑器件的多功能信号源设计

    林智慧何颖
    50-54页
    查看更多>>摘要：为适应不同应用场景下对多种信号类型和特性的需求改变,设计一种基于可编程逻辑器件的多功能信号源,以解决通信信号输出过程存在偏差问题.基于可编程逻辑器件进行多功能信号源的电路排布,采用巴特沃斯低通滤波器对信号噪声进行处理,确定波形优化指标,利用数字频率合成技术进行信号波形优化,设计顶层逻辑模块布局.对设计的多功能信号源进行性能测试,结果表明:在改变载波频率和调制度的情况下,设计的多功能信号源在传输过程中输出的信号频谱和解调波形的偏置精度,均优于传统的信号源.

    可编程逻辑器件多功能信号源顶层逻辑波形优化

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    基于激光超声波金属机械零件表面缺陷检测方法

    韩瀚
    55-59页
    查看更多>>摘要：针对目前金属表面缺陷检测时存在数据集不足、检测精度低的缺陷,提出了一种基于激光超声波金属机械零件表面缺陷检测方法.首先,研究了基于热弹性机制的激光超声生成机制,提出应用数值模拟产生大量超声波样本数据.其次,设计了一种基于深度学习的金属表面缺陷检测模型,从而实现端对端的金属表面缺陷检测.实验结果表明,与CNN和LSTM网络相比,所提金属表面检测模型综合性能更优.仿真结果进一步验证了所提模型对激光超声波下金属零件表面缺陷检测研究具有一定借鉴作用.

    激光超声波金属缺陷检测深度学习数值模拟

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