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关键词： 封边残胶擦拭   电子纸   光学结构   智能算法   电子纸生产装备  

摘要： 针对电子纸显示模组的特性,需要使用一种特殊封边胶对屏的四周进行封边固化确保水氧汽不会侵蚀墨水膜,在胶水涂布过程中,易导致胶水残留或者污染屏边缘,为此提出了针对封边残胶自动检测智能判定及擦拭修复设计的方案。阐述了该方案的装备结构设计,以及光学检测设计与智能算法、工艺流程方式、基于边缘残胶或污染的自动清洁擦拭修复系统等技术,方案可替代人工作业,从而实现电子纸显示屏全自动化连线作业,同时节省人工成本,为电子纸行业实现全自动化连线作业装备技术打通了关键工序,解决了技术壁垒。

关键词： 固有时间尺度分解   互相关   信噪比   失真度  

摘要： 针对跳频信号信噪比较低、不易分析和难重构等问题,提出了一种新的基于固有时间尺度分解的跳频信号降噪算法。算法以固有时间尺度分解为核心,利用分解处理得到旋转分量、趋势分量与原信号的互相关峰值的突变特性建立噪声判别准则,准确剔除噪声分量实现跳频信号重构和信噪比提升。仿真结果证明了本算法的有效性,在保证重构信号失真度低于5%时,算法可以适应到信噪比为-1dB,重构后信号至少能提高9dB。

关键词： 抗压强度   高性能混凝土   LightGBM   机器学习   贝叶斯优化  

摘要： 文章旨在建立1种基于LightGBM算法的高性能混凝土抗压强度预测模型,并对数据库中所含参数特性进行展示与分析。在建立机器学习模型之前,对数据进行了仔细的处理和分析,Pearson相关系数矩阵表明各特征影响因素和抗压强度之间存在较复杂的非线性关系。然后使用贝叶斯优化算法寻找最优超参数组合,不断探索和利用参数空间,找到了模型最优的超参数组合,从而提高了模型的预测精度和性能表现。通过对比模型优化前后性能差异,证明使用文章所介绍的超参数优化方法可确定模型最优超参数组合,并且优化后的LightGBM模型与其它常用机器学习算法对比可以证明LightGBM模型的优越性。另外,文章还采用特征重要性分析方法,得出了对高性能混凝土抗压强度影响较大的因素,并且这些响应因素重要程度与实际工程中的经验吻合,可以为混凝土材料的生产和施工提供指导。

关键词： 短期负荷预测   集成学习   灰狼算法   极限梯度提升   轻量级梯度提升机   门控循环单元  

摘要： 针对历史负荷特征提取困难所导致的短期电力负荷预测精度不高的问题,提出了基于堆叠泛化集成思想的逻辑斯谛灰狼优化-极限梯度提升-轻量级梯度提升机-门控循环单元(logistic grey wolf optimizer-extreme gradient boosting-light gradient boosting machine-gated recurrent unit, LGWO-XGBoost-LightGBM-GRU)的短期电力负荷预测算法。该算法首先使用逻辑斯谛映射对灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法进行改进得到LGWO算法,接着使用LGWO算法分别对XGBoost、LightGBM、GRU算法进行参数寻优,然后使用XGBoost、LightGBM算法对数据的不同特征进行初步提炼,最后将提炼的特征合并到历史负荷数据集中作为输入,并使用GRU进行最终的负荷预测,得到预测结果。以某工业园区的负荷预测为例进行验证,结果表明,该算法与最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)算法相比,均方根误差降低了68.85%,平均绝对误差降低了69.57%,平均绝对百分比误差降低了69.97%,决定系数提高了8.42%。该算法提高了短期电力负荷预测的精度。

关键词： 航迹规划   三维A~*算法   方向索引   节点扩展   贝塞尔曲线  

摘要： 为满足无人机在三维空间中的航迹规划,将原始A*算法的子节点搜索方式进行了改造处理,从原来的8个子节点变为26个子节点。试验发现,改造后的A*算法存在搜索时间长、子节点冗余等问题。为了提升算法的收敛速度,在此基础上,提出了方向索引的方法,通过优先收录目标点所在方向的区间节点,以达到压缩收录节点的数量,从而减少其计算量,并且引入贝塞尔曲线方法,对其输出的航迹进行了平滑处理,使其更符合实际的飞行要求。为验证方法的可行性,在MATLAB中,通过不同大小的栅格地图进行了多组对比试验。从试验的输出结果可以得出,优化后的A*算法速度提升了近55%,收录的节点数量减少近66%。

关键词： 绿色数据中心集群   节能降耗   任务调度  

摘要： 数据中心作为云计算的重要基础设施,其高能耗问题日益严重。为了减少数据中心的碳排放,实现“碳达峰,碳中和”目标,数据中心运营商开始引入新能源电力。然而新能源出力的随机性和不确定性,增加了新能源充分利用的难度。该文基于不同地理分布的多个数据中心新能源出力的时空互补特性,提出一种面向多数据中心的自适应负荷调度算法。该算法通过对计算负荷的灵活调度实现其在时间和空间上的迁移部署,进而使得多数据中心整体用电曲线匹配当地新能源出力,实现新能源的最大利用。该文基于真实数据对所提算法进行算例分析,验证算法在不影响计算负荷性能的前提下可最大化消纳新能源,显著提高数据中心用电的绿色化水平。

关键词： 深度学习   目标检测   YOLOv5s   漂浮垃圾   特征融合   双层路由注意力机制   损失函数  

摘要： 针对漂浮垃圾检测存在小目标特征丢失引起的漏检误检和模型过于复杂导致部署困难的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法YOLOv5s-PBW。采用改进的PB-FPN特征融合结构,在不影响检测精度的情况下,降低模型的复杂度;引入双层路由注意力机制(BRA),关注关键信息,提高对小目标特征的提取能力;使用Wise-IoU边框损失函数,专注于训练普通质量的锚框,提高模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的模型相比原始YOLOv5s算法,参数量减少了62%,权重文件减少了61%,mAP@0.5提高了1.2%,适合无人水面船的漂浮垃圾实时检测。

关键词： 猪舍环境湿度   无线传感器网络   多速率测量   数据融合  

摘要： 在智能化养殖背景下,针对猪舍环境数据融合精度不高的问题,提出了一种基于无线传感器网络的新型数据融合算法。首先对猪舍环境数据进行卡尔曼滤波估计,然后将估计值和测量值发送到头节点进行一致性分析和加权数据融合,最后将头节点的集群数据融合值发送给汇聚节点,并基于一致性分析,在汇聚节点上对不同头节点的集群数据融合值进行加权数据融合。通过实例试验验证,该算法能在保证猪舍环境湿度测量精度的前提下,利用自适应多速率测量模式减少无线湿度传感器的数据传输量和能量消耗。

关键词： 雪雁算法   热电联产   经济调度优化   自适应布朗运动   速度约束   热电解耦  

摘要： 热电联产技术由于具有经济、低排放、高效能源利用等众多优势,在现代电力系统中应用广泛。文中研究包括多机组在内的热电联产经济调度优化,建立了考虑机组阀点载荷效应、爬坡速率限制等因素的热电联产模型,并对热电联产机组进行了热电解耦改造。针对该模型中数值算法求解存在的无效迭代次数多、收敛精度低甚至不收敛的问题,提出一种具有速度约束的自适应布朗运动雪雁算法,通过约束速度大小以及有规律地调整雪雁算法中布朗运动幅度大小,达到增加有效迭代次数、提高收敛精度的目的。在该模型中进行改进雪雁算法与原始雪雁算法以及其他算法的寻优测试对比,结果表明改进雪雁算法在寻优测试中取得了较好的效果,比其他算法更能减少支出。

关键词： 斗轮机   无人化作业   效率提升   路径优化   智能调度  

摘要： 本次研究旨在提升斗轮机无人化作业的效率,经由分析无人化作业流程识别关键技术瓶颈,提出了基于实时监控、智能路径规划和任务调度优化的作业效率提升策略。本次研究内容涵盖无人化作业流程的关键环节分析、斗轮机作业环境感知策略设计、路径规划与任务分配的优化方案,构建了基于A*算法和Dijkstra算法的改进路径优化算法以及基于遗传算法和粒子群算法的任务调度算法,以提升无人化作业的效率和精准度。这些优化策略和算法能有效提升斗轮机无人化作业的效率和适应性,在实际工业应用中具有良好的推广潜力。