课程文献中心 更多>>

关键词： 光伏发电   最大功率点跟踪   算法分析   比较研究  

摘要： 针对光伏电池的非线性输出特性,为提高光伏电池的利用效率,需对其输出的最大功率进行实时跟踪。从光伏电池的输出特性分析出发,在阐述MPPT控制原理的基础上,综述光伏发电系统中最大功率点跟踪技术的算法,对跟踪速度、控制精度及将来研究和应用中需要解决的问题作了探讨。通过实验对比分析不同算法以及同一算法不同参数之间的差异,比较分析电压控制与直接占空比控制的不同。根据实验结果,对各种MPPT算法进行总结,包括跟踪时间、跟踪效率、电压波动等。建议工程应用中的合适场合,从而为光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考。最后,展望未来发展趋势。

关键词： 教育领域   科学数据   数据管理   数据复用  

摘要： 近10年来,教育领域的实证论文占比明显上升;教育领域数据复用比例略低于管理学领域和经济学领域,但高于社会科学领域。在分析教育领域实证研究范式整体趋势基础上,从数据复用基本情况和复用数据来源,以及对复用数据的评估、处理和引用等角度,描绘实证研究范式下教育领域数据复用的现实图景,为多学科交叉印证社会科学科研人员数据复用规律提供参考,为图书情报机构数据服务和科研数据管理政策制定提供参照。

关键词： 热连轧   蚁群优化算法   深度极限学习机   宽度预测  

摘要： 热连轧粗轧生产过程中,为解决换规格后宽度设定精度低的难题,提出了一种蚁群优化算法协同深度极限学习机(ant colony optimization deep extreme learning machine,ACO-DELM)的热连轧粗轧宽度预测方法.该方法将蚁群优化算法应用于DELM网络中,以提高其预测精度和泛化能力.先利用数据预处理方法对原始数据进行异常值的剔除和数据归一化.然后,使用蚁群优化算法对DELM的隐藏层节点数、迭代次数进行优化,在隐藏层节点数达到95个、迭代次数为480次时,DELM模型的预测性能最佳,其在预测不同规格带钢平均宽度时,决定系数R^(2)达到0.9989,97.98%的样本点预测误差分布在-7~7 mm.应用结果表明,与传统的深度极限学习机(DELM)、卷积神经网络(CNN)等模型相比,ACO-DELM模型在预测精度和泛化能力上有明显的提升,可有效应用于热轧带钢的平均宽度预测.

关键词： 数学模型   自适应约束处理   粒子群优化算法   混煤掺烧  

摘要： 针对大型火电机组的燃煤煤种复杂、混煤掺烧决策困难的现状,以及配煤优化过程存在多种设计约束和物理约束而导致传统优化算法的寻优过程难以收敛的问题,提出了一种改进粒子群优化算法。该算法将自适应约束处理机制引入传统粒子群优化算法中,基于距离测度和自适应惩罚项对违反约束的粒子进行自适应处理,引导寻优过程实现收敛;同时,采用平滑非线性权重递减策略代替传统粒子群优化算法的定值惯性权重设置方法,防止算法的寻优过程陷入局部最优。基于现场数据的仿真结果表明,所提算法在存在多约束条件的非线性函数寻优过程中具有明显优势,能够实现不同评价指标的均衡优化。

关键词： 人工智能   燃气调压站   数据模型   预警系统  

摘要： 为了保障燃气调压站供气稳定,提前发现安全风险隐患,设计了一种基于人工智能技术的燃气调压站预警系统。该系统可以同时对多个燃气调压站进行监控,对故障做到及时预警,提高了燃气调压站的故障诊断效率,有效防控场站安全风险。

关键词： PCB   小目标检测   MobileNetV2   全维动态卷积   BiFormer  

摘要： 随着电子技术的发展,产生了大量的电子固体废弃物。为解决电路板上电子元器件的自动拆卸回收问题,本文提出了一种基于YOLOv5的分类检测算法。自制了一个废弃PCB元器件的数据集,用于训练分类模型;将原有网络结构中的主干(Backbone)替换为轻量级移动端架构MobileNetV2网络,提升对于移动端模型的检测性能;同时将MobileNetV2网络中的静态卷积替换为全维动态卷积(ODConv),增强对小目标的检测能力;在特征提取网络中引入BiFormer双层路由注意力机制模块,以有效抑制噪声信息的干扰,进一步提高对小目标的检测精度。在我们的数据集上测试改进后的算法,实验结果显示,在YOLOv5s算法上保持计算参数量少量增加的同时,整体平均精度提升了3.1%。改进后的算法在PCB元器件分类定位中具有较高的识别精确率,同时整体参数量增加较小,为在移动端使用提供了可能。

关键词： 织物疵点   YOLOv8n算法   Slim⁃neck   EMA⁃Slideloss   GSConv  

摘要： 为了解决织物疵点检测中小目标疵点难以检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n算法的织物疵点检测系统。首先,在特征融合部分,采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的卷积核,并引入了Slim⁃neck特征融合模块,使每个特征层能够同时考虑深层特征的语义信息和浅层特征的细节信息,提高了对小目标的特征响应,同时简化了模型并降低了计算复杂度。其次,设计了用于检测小疵点目标的检测层P2,增强了模型对小疵点目标的检测能力,使其更适用于织物疵点检测任务。最后,采用指数滑动样本加权函数(EMA⁃SlideLoss)替代了交叉熵损失函数,以增强模型的类别分类能力,提高训练的稳定性。试验结果表明:在检测20类疵点时,相较于YOLOv8n模型,该研究方法在mAP@0.5方面提高了0.142,同时实现了47.4帧/s的检测速度。改进的YOLOv8n模型对网络的性能提升是有效的。

关键词： MDM   IT架构设计   数据质量   实践方法  

摘要： 随着数据量的爆炸式增长和数据复杂性的提升,企业面临着数据质量和管理效率的双重挑战。本文针对目前企业主数据管理(master data management, MDM)的现状,分析了传统数据管理模式存在的数据孤岛、数据质量低下等问题,并提出了一系列基于先进信息技术(information technology, IT)架构的解决方案。通过对案例分析,验证了所提出方案的有效性,并对未来的主数据管理发展趋势进行了展望。结果表明:科学的IT架构设计能够显著提升企业主数据管理的效率并确保数据质量,为企业决策提供有力支持。

关键词： 无人机   测控   自动天线选择   波束指向   信噪比  

摘要： 中大型无人机通常配备多幅天线来降低机体遮挡和空域覆盖不够的影响,传统地面测控站手动选择天线的方式存在准确性不高、时效性差、占用操控员精力等缺点。分析了先进无人机测控链路架构,提出基于无源天线方向图的自动天线选择算法,通过实测或仿真天线增益数据形成拟合曲线,根据地面站投影在飞机坐标系下的方位俯仰实现自适应天线选择。针对有源相控阵或定向天线,提出机体坐标系到相控阵天线坐标系的转换矩阵和波束指向算法。给出测控直扩波形信噪比计算方法,将信号质量算法作为卫星导航失效情况下自动天线选择的备份手段。所提算法在准确性、时效性和自动化水平上相对传统手动方式有较大提升,飞行试验数据表明本文算法有效支撑无人机与测控站的稳定可靠通信。

关键词： 无线传感器网络   信息年龄约束   协同混合近端策略优化算法   无人机路径规划   深度强化学习  

摘要： 信息年龄(AoI)是评价无线传感器网络(WSN)数据时效性的重要指标,无人机辅助WSN数据采集过程中采用优化飞行轨迹、提升速度等运动策略保障卸载至基站的数据满足各节点AoI限制。然而,不合理的运动策略易导致无人机因飞行距离过长、速度过快产生非必要能耗,造成数据采集任务失败。针对该问题,该文首先提出信息年龄约束的无人机数据采集能耗优化路径规划问题并进行数学建模;其次,设计一种协同混合近端策略优化(CH-PPO)强化学习算法,同时规划无人机对传感器节点或基站的访问次序、悬停位置和飞行速度,在满足各传感器节点信息年龄约束的同时,最大限度地减少无人机能量消耗。再次,设计一种融合离散和连续策略的损失函数,增强CH-PPO算法动作的合理性,提升其训练效果。仿真实验结果显示,CH-PPO算法在无人机能量消耗以及影响该指标因素的比较中均优于对比的3种强化学习算法,并具有良好的收敛性、稳定性和鲁棒性。