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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

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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。
正式出版
收录年代

    基于ADAMS/SIMULINK/Unity3D的视月跟瞄系统联合仿真

    王淞王彪贾诺徐佳妍...
    1-9页
    查看更多>>摘要:在视月跟瞄系统原理设计阶段,还没有实物系统.为解决验证跟瞄控制律、评价月亮跟踪器具体性能困难的问题,提出了采用机-电-视三域联合仿真技术的虚拟样机替代物理样机的解决方案.利用机械动力学软件ADAMS和控制仿真软件SIMULINK建立两轴视月跟瞄转台的虚拟样机和控制器,并利用游戏引擎软件Unity3D制作地-月系统运行的虚拟空间场景以及模拟天文望远镜的成像.通过多领域软件联合开发仿真来模拟视月跟瞄系统,尽可能真实地模拟系统的实际工作状态,从而提高系统设计效率、缩短研制周期、降低研发成本.最后,成功构建了视月跟瞄系统的虚拟样机,生成了视月跟瞄的全程视景,在验证系统模型正确性的同时,也验证了采用ADAMS、SIMULINK、Unity3D联合仿真的可行性.

    ADAMSSIMULINKUnity3D联合仿真视月跟瞄系统

    基于NB-IoT的地下管网数据采集仪设计

    程智熊远生高金凤
    10-15页
    查看更多>>摘要:针对地下管网的水质数据采集困难、监测方式落后等问题,设计了一种基于NB-IoT的数据采集仪.数据采集仪选用STM32L151RET6低功耗芯片和NB-IoT通信模块,利用MOS管控制外设电源的通断.在软件设计中微控制器采用定时休眠和中断唤醒的工作模式降低运行功耗.实验结果表明:数据采集仪运行稳定,数据传输符合HJ212-2017协议,在工作状态、接收状态和休眠状态时的平均工作电流分别为94 mA、9 mA和300 μA,一次充电使用时间约为134日,可应用于工厂排污管道和城市地下管网的实时监测.

    NB-IoT地下管网数据采集仪低功耗HJ212-2017协议水质监测

    基于ARIMA-LSTM模型的卷烟制丝质量预测研究

    李志敏叶春明闫文凯
    16-21页
    查看更多>>摘要:为了应对卷烟制丝工艺中的不确定性所带来的质量风险,提出了一种将差分移动平均自回归(ARIMA)模型与深度学习中的长短期记忆单元(LSTM)模型相结合的制丝质量数据预测方法,并用该方法对某卷烟企业制丝工艺中的加热处理(HT)出口温度和叶丝增温增湿的入口水分进行预测,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)为指标来评估各模型的预测精度.结果表明,相较于单一 ARIMA和LSTM模型,所提出的ARIMA-LSTM组合模型的预测值更精准,在对HT出口温度进行预测时,组合模型的RMSE、MAE、MAPE值分别至少降低了 60.1%、63.1%和63%;在对叶丝增温增湿的入口水分进行预测时,组合模型的RMSE、MAE、MAPE值分别至少降低了 49.5%、49.4%和49.3%,有望为卷烟企业及时制定或调整生产方案提供合理的参考依据.

    ARIMA模型长短期记忆网络残差时序预测卷烟制丝质量

    基于EKF算法与卫星导航的民航货运高精度定位系统研究

    卢春何祖祺刘友谊陈川...
    22-28页
    查看更多>>摘要:近年来,非线性滤波算法的进步推动了民航货运定位系统的技术革新,然而,这些系统仍面临训练速度慢、精度损失和无法高效处理大规模数据的问题.RTK定位精度的表现受模式影响,GPS定位误差在各方向均保持在2.2~3.4,相对稳定.研究引入扩展卡尔曼滤波算法,实测数据分析结果显示,E方向的定位误差最小,约为2.2,而N方向的误差较大,范围为2.5~4.结果强调了北斗系统与全球定位系统各自的系统特性差异,BDS/GPS的联合定位方法能显著优化PDOP值,有效解决了由于卫星几何构型差异或可见卫星数量不足引发的问题.

    EKF卫星导航民航货运PDOPBDS

    基于价值函数和策略函数的站用直流电源系统电源故障预判算法

    许明政李仲强蔡志强刘嘉豪...
    29-34页
    查看更多>>摘要:在站用直流电源系统电源故障预测过程中,主要依托于单一的价值函数实现故障预判,无法应对策略微弱变化引起的维度爆炸等问题,使得故障预判结果的G-mean值较低.因此,提出结合价值函数和策略函数的站用直流电源系统电源故障预判算法.针对电源历史运行参数进行归一化处理,经过灰色分析处理筛选出符合要求的参数,组成故障预判分析数据集.以描述数据序列方差变化为目标,构建改进价值函数.利用改进的价值函数和策略函数组成强化学习智能体,设计包含多层感知机网络的电源故障预判模型.经过数据训练调整模型处于最优状态,获取高质量的直流电源系统电源故障预判结果.实验结果表明:所提算法得出的电源故障预判结果G-mean值为0.98,保证了故障预判结果的准确性.

    价值函数策略函数多层感知机MLP站用直流电源系统电源故障故障预判

    基于Trucksim的应急环境下大客车侧翻多因素参数计算及仿真

    李俊国刘富兵杨光耀
    35-40页
    查看更多>>摘要:为准确预测大客车侧翻风险、降低侧翻事故概率,研究了基于Trucksim的应急环境下大客车侧翻多因素参数计算及仿真方法.通过Trucksim软件创建大客车侧翻模型,选取大客车侧翻多因素参数并实施运算,分别在不同路面条件、不同转向盘输入工况下,运用所创建的大客车侧翻模型实施仿真.仿真结果表明,大客车在转向盘转角过大和行驶车速过高时,发生侧翻的风险更高.

    Trucksim软件应急环境大客车侧翻因素参数侧翻模型侧倾角

    基于小样本异常特征挖掘算法的抽水蓄能电站主设备故障声纹检测技术

    于潇李世昌卢彬
    41-45,152页
    查看更多>>摘要:由于抽水蓄能电站中部分设备难以接近,导致采集有效信号的难度较大,为了降低设备故障检测中的漏检率与误检率,将小样本异常特征挖掘算法与声纹识别技术结合,提出一种新的抽水蓄能电站主设备故障检测方法.选取压电式加速度传感器作为声纹采集传感器设备,设定相关参数,并通过Pearson相关系数确定传感器布设位置,借助声纹数据采集模块采集运行状态数据.将EMD与小波变换结合对采集得到的主设备运行状态数据实施去噪,降低故障检测误差.采用小样本异常特征挖掘算法针对去噪数据集进行异常数据挖掘,将挖掘结果与声纹数据处理结合实现主设备故障检测.实验结果表明,所提方法不仅降低了故障检测的漏检率与误检率,而且能够克服干扰信号的影响,实用价值较高.

    小样本异常特征挖掘算法声纹识别技术抽水蓄能电站故障检测声纹采集传感器

    基于北斗定位的便携式电缆局部放电检测系统

    于莉莉吴庆王志刚马胜...
    46-52页
    查看更多>>摘要:我国电力发展较快,电缆使用时间较长,导致故障率和用电隐患较多,所以设计了一个基于北斗定位的便携式电缆局部放电检测系统.本系统使用长短期记忆网络算法(Long Short-term Memory,LSTM)来检测电缆的局部放电,平均功率越大,表示紫外光越强,就可推出局部放电的强度大小.在此基础上进一步加入算法反向向量,对算法进行改进,改进后的BiLSTM网络的隐含层更具特殊性.另外本系统首次引入北斗定位系统,实现对电缆非法放电区域进行精确定位的目标.采取OPC-UA技术实现对数据的统一传输和反馈,该研究缓解了系统主机的计算压力.通过实验,该系统技术核算的数据,误差率在可接受范围内,该研究为其他技术研究奠定基础.

    放电检测LSTM算法OPC-UA技术北斗定位系统

    电力自主移动机器人运检AI助手语音多路信号端点切分

    杨洋宋祉霖豆朝宗
    53-58页
    查看更多>>摘要:研究了电力自主移动机器人运检AI助手语音多路信号端点切分仿真,解决语音端点切分运算复杂、不准确问题.机器人运检AI助手语音服务包括语音多路信号采集、播报、理解、控制等,采集到的AI助手语音多路信号经客户端降噪处理后,通过主分量分析筛选语音多路信号矩阵的特征值和特征向量,确定最有用因素作为基底向量,获取语音多路信号中最典型特征,经线性区分分析使语音多路信号的特征布局集中,获取用于切分的特征并构建变化矩阵,利用MLLT计算变化矩阵,完成语音多路信号样本的协方差矩阵对角化,并将特征信息作为服务端卷积神经网络预测模型输入,从帧级上实时分类语音多路信号数据,实现语音多路信号端点的切分.仿真实验结果显示:该方法可有效去除语音多路信号噪声,并完成语音多路信号端点准确切分.

    语音多路信号机器人AI助手语音特征提取预测模型端点切分

    基于支持向量机的复杂场景中多人对话语音智能识别方法研究

    刘子寒沈力奚梦婷陆佳鑫...
    59-65页
    查看更多>>摘要:面对多人对话语音单一特征表征性别组合信息不足,导致语音识别结果不精准的问题,提出了基于支持向量机的复杂场景中多人对话语音智能识别方法.使用距离度量方法,检测复杂场景多人对话变化点.计算任意两个数据集的对数似然概率值,构建得分集.结合T-Test相似性度量方法,判断两个数据集显著差异性.构造支持向量机判别函数,利用支持向量机的映射逻辑实现相似话音的分离.使用支持向量机的二元分类超线性分类器构建最优判别函数,结合男性、女性基音频率、信号非谐振频率特征,实现多人对话语音智能识别.由实验结果可知,所研究方法对于基音频率识别结果,男性、女性幅度波动范围分别为-0.5~0.5、0.7~0.7,与实验数据一致;对于信号非谐振频率识别结果,男性、女性频率波动范围分别为-600~600 Hz、360~405 Hz,男性频率波动范围与实验数据仅存在50 Hz的误差,女性频率波动范围与实验数据一致.

    支持向量机复杂场景多人对话语音智能识别