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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

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027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准，由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命，以“引领软件学科发展方向，响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨，积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术，把握学科发展趋势，促进学术交流，推动产业发展。
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    基于联合仿真的电励磁同步电机线性自抗扰控制

    李可李国强
    1-7页
    查看更多>>摘要：针对电励磁同步电机(EESM)在车用电机控制方向的研究,通过Maxwell设计EESM有限元模型,基于Simu-link搭建电机控制系统模型.然后,根据凸极EESM的电机特性和电磁转矩分析,在控制系统中采用最大转矩电流比(MTPA)矢量控制方式在Simulink-Maxwell进行EESM控制系统的联合仿真验证.同时,控制系统电流环应用线性自抗扰控制(LADRC),基于电机已知参数在LADRC中设计模型辅助—扩张状态观测器(MA-LESO),以观测和消除系统扰动变量.仿真实验表明,采用MTPA矢量控制的电机在带载时转速波动降低,带载能力增强;在电流环中采用MA-LESO的LADRC控制器能使电机转速在稳态时波动更小,在带载时的抗干扰性能更强,电机运行过程相对稳定;电机负载转矩和定子电流在空载、负载时的波形更稳定,显著提升了电机运行性能.

    电励磁同步电机联合仿真最大转矩电流比矢量控制线性自抗扰控制模型辅助—扩张状态观测器

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    基于Modelica的交流伺服控制系统建模与仿真

    胡锦涛陈路杨浩张宝坤...
    8-13页
    查看更多>>摘要：永磁同步电机(PMSM)在交流伺服系统中应用十分广泛,其数学模型具有非线性、多变量、强耦合的特点.为提高建模与分析效率,并兼顾PMSM模型在复杂多领域系统中的通用性等问题,提出一种基于Modelica的交流伺服控制系统的建模方法.采用模块化建模与Modelica语言实现了PMSM的非因果建模,在MWORKS平台建立了伺服系统的仿真模型,并在位置控制、速度控制方面测试了3类典型工况.实验表明,所提方法跟随误差小、动态响应快,验证了建模方法和系统模型构建的正确性和合理性,为伺服控制系统和多领域建模与仿真技术的发展提供了新思路.

    永磁同步电机伺服控制MWORKSModelica多领域建模

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    分拣并联机器人自适应滑模控制

    刘涛高国琴
    14-20页
    查看更多>>摘要：串类水果分拣并联机器人分拣负载未知且动态变化,当水果串发生牵连时将引起负载转动惯量发生较大变化.为实现串类水果分拣并联机器人的高性能控制,提出一种能够在线辨识系统负载转动惯量的自适应滑模控制算法.在分析交流伺服电机机械运动方程的基础上采用梯度校正参数辨识算法辨识负载转动惯量,设计出一种自适应规则以提高并联机器人系统克服负载变化的能力,同时有效抑制滑模控制带来的抖振.在MATLAB上对该控制算法进行仿真,并将其应用于串类水果分拣并联机器人样机平台进行实验,实验结果验证了算法辨识负载变化的有效性.

    并联机器人在线辨识转动惯量滑模控制

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    基于Modelica的并联多通道系统流动不稳定性仿真研究

    童秋实邓康杰吕星曾小康...
    21-25页
    查看更多>>摘要：在核反应堆堆芯并联通道中,流动不稳定性会导致临界热流密度(CHF)明显下降或使堆芯燃料组件产生机械振荡,从而危及反应堆正常运行.为了解决该问题,在参考某高温高压汽水两相热工水力实验装置的基础上,基于NUMAP软件搭建了并联双通道系统模型进行流动不稳定性仿真研究.实验表明,当并联通道数分别为2、3、4时,通过仿真计算相同工况条件下并联多通道系统流动不稳定性边界,流动不稳定性边界计算误差不超过±5%,验证了存在多个并联加热通道时采用并联双通道结构即可获得其流动不稳定边界,证实了该软件对流动不稳定性现象的瞬态分析能力.

    流动不稳定性并联多通道系统流动不稳定性边界ModelicaNUMAP

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    加载系统迭代学习控制器设计与控制算法研究

    李沛辙白国振
    26-31页
    查看更多>>摘要：为了使电动伺服加载系统达到更好的控制效果,解决扭矩跟随效果较差、幅值误差和相位误差较大、复杂的控制算法难以应用等一系列问题,利用模糊控制自适应和迭代学习跟踪精度高的特点,设计一种基于模糊控制的迭代学习控制器.控制器算法采用ST语言编写,并通过实验台的加载采集扭矩曲线.结果表明,基于模糊控制的迭代学习控制器不仅具有普通迭代学习控制器跟踪精度高的优点,还具有模糊控制自适应的特点,能够用更少的迭代次数更快地达到所需要的跟随扭矩曲线,证明了基于模糊控制的迭代学习控制器的优越性和可行性.

    模糊控制迭代学习电动伺服加载ST语言

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    基于关节点连接广度矩阵的颈椎康复运动识别

    朱子豪何宏汪焰兵孙浩...
    32-41页
    查看更多>>摘要：为提高颈椎康复动作识别的准确率与实时性,提出一种基于关节点连接广度矩阵的颈椎康复运动识别方法.在预处理阶段,首先从人体实时视频流数据中进行骨架提取;然后根据人体骨骼运动特点准确提取运动时人体骨架的特征信息,获取局部空间上的变化信息,利用广度优先搜索算法遍历骨架图内关节点,建立关节点连接广度矩阵,根据连接广度信息划分三角子图并为关节点分配权重,提高模型的识别效率;最后提取关节点连接广度矩阵的时空特征,通过SVM分类器完成识别.在颈椎康复运动数据集CRED和MSR Action 3D公开数据集上对该识别方法进行验证,实验结果表明,基于关节点连接广度矩阵的颈椎康复运动识别方法平均耗时为1.20 s,平均帧率为27,平均识别准确率为92.72%,与现有方法相比有一定优势.

    颈椎康复运动关节点连接广度矩阵人体骨架三角子图时空特征

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    基于多分类器差异的噪声矫正域适应学习

    郑潍雯汪云云
    42-49页
    查看更多>>摘要：无监督域适应学习旨在利用相关标签丰富的源域知识帮助缺少标签信息的目标域学习,目前常见的域适应方法通常假设源域数据是正确标记的.然而,实际存在的噪声环境会使得源域样本的标签和特征被破坏.为解决源域带噪这一问题,提出基于多分类器差异的噪声矫正域适应学习(NCDA).首先,利用模型中多分类器间的输出差异,提出一个更精细的分类标准,将源域数据分为特征噪声样本、标签噪声样本、干净样本;其次,针对噪声类型提出不同的矫正方法,并将矫正后的样本重新投入模型中训练;最后,采用随机分类器的思想优化模型.在Office-31、Of-fice-Home及Bing-Caltech数据集上与现有算法进行比较,分类准确率比次优方法高0.2%～1.6%,实验结果表明了NC-DA的有效性与鲁棒性.

    无监督域适应噪声检测噪声矫正机器学习

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    自主移动机器人三维拣选路径规划研究

    丁荣宽董宝力
    50-56页
    查看更多>>摘要：在"货到人"背景模式下自主移动机器人AMR分批次拣选货物路径规划问题中,为了最小化最终完成拣选任务的时间,通过分析AMR拣货模式及作业流程,兼顾AMR自身移动时的速度、货格数量及载重限制,建立混合整数规划模型.在标准的粒子群算法基础上,引入易于跳出局部最优的模拟退火Metropolis准则,并结合曲线递减的动态惯性权重取值和惩罚函数设计一种模拟退火粒子群混合算法求解该模型.最后,以某智能拣选中心为例对模型及算法进行验证,并将模拟退火粒子群混合算法与标准的粒子群算法和模拟退火算法进行比较.结果表明,所提模型和算法在迭代速度和求解偏差方面优于另外两种启发式算法,能有效降低AMR拣选货物的时间,提高智能仓库货物拣选效率.

    货到人AMR智能拣选中心路径规划模拟退火粒子群混合算法

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    工厂场景中的异常行为检测

    赵廉周雷郭育恒陈骅桂...
    57-62页
    查看更多>>摘要：针对目前工业场景中的安全生产问题,提出一种异常行为检测框架,主要针对工人睡觉和发生跌倒两种特殊情况.采用人体关键点识别与机器学习分类器相结合的思路,先通过对视频图像中的工人进行关键点识别,提取身体坐标点信息,再训练分类器进行分类,采用多种机器学习方法及一种集成学习模型,实现了对异常情况的检测.在跌倒数据集上,集成学习算法的准确率、精确率和召回率分别达到92.86%、87.58%、98.96%;在睡觉检测方面,算法的准确率、精确率和召回率分别达到98.51%、95.81%、94.97%.实验表明,该框架能有效检测异常情况,有助于规范生产行为,具有实际应用价值.

    行为识别动作检测异常行为跌倒检测机器学习

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    基于注意力机制的时频域语音增强模型

    林攀何儒汉
    63-68页
    查看更多>>摘要：针对频域单通道语音增强技术存在相位失配问题,提出一种联合时域和频域的语音增强算法,在训练阶段对不同领域的学习目标进行联合优化.加入注意力机制模拟人类听觉感知特点,提升模型对噪声信号的抑制能力.同时使用膨胀卷积扩大感受野,能融合更多输入层信息,有效提取时域和频域中的局部特征.同时联合时域、频域损失函数对不同领域进行优化,以提升语音增强性能.为验证该方法的有效性,使用残差时间卷积作为基线模型在数据集VoiceBank上进行广泛实验,该模型相比使用单一时域或频域的基线模型有更好的语音增强效果.去噪后的语音感知质量(PESQ)为3.06,信号失真比(SI-SDR)为20.00.

    语音增强时域频域时间卷积注意力模块

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