关键词： 机器视觉   深度学习   地头识别   神经网络   液压转向  

摘要： 自动驾驶拖拉机可按照规划好的路线进行自动化作业,但离不开预先的路径信息采集,而基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶汽车上的应用越来越普遍,可以用图像识别代替路径规划,实现拖拉机对地头的识别。为此,以基于深度学习的图像识别技术为核心,采集秋季收获后田间图像进行训练,设计了地头识别软件,可通过OPC协议与PLC通讯,控制电磁换向阀。利用Carsim仿真拖拉机转向获得拖拉机前轮转角参数,用于系统控制可行性检验,结果表明:训练的识别模块对田间图像的识别准确度为99.11%,且软件对电磁换向阀有实时精准的控制。Carsim中,拖拉机转向仿真可输出各种自动驾驶参数,可为今后研究提供参考。

关键词： 联合收割机   滚动轴承   故障诊断   声场空间分布特征   神经网络  

摘要： 首先,介绍了联合收割机滚动轴承振动机理和故障特征,并研究了基于声场空间分布特征的故障诊断流程;然后,对联合收割机滚动轴承的声音信号采集及特征提取进行了深入研究;最后,利用神经网络算法的模式识别对联合收割机滚动轴承的故障进行诊断。验证结果表明:系统对联合收割机滚动轴承故障的综合诊断率为91.67%,系统具有可行性。

关键词： 新能源电力系统   VSG   下垂控制   神经网络   小信号分析模型  

摘要： 针对传统VSG技术动态性能较差且重要参数J和D最优值较难确定的问题,提出了一种基于下垂控制与神经网络预测的VSG控制与参数优化策略,实现了VSG技术中关键参数J和D的动态调节。首先,所提策略将有功功率-频率下垂控制应用于VSG的控制算法中;其次,通过模拟同步发电机转子运动方程和电压与无功控制特性,建立VSG的小信号分析模型,完成了关键参数转动惯量与阻尼系数的初值整定;最后,建立了人工神经网络进行分析学习和网络训练,调整权值以改变VSG转动惯量与阻尼系数,通过误差函数比较输出量与输入量之间的误差,多次学习训练后参数达到期望值。将神经网络优化算法与下垂控制策略结合,对VSG控制策略进行优化。分别采用传统VSG控制、恒定参数下垂控制和基于神经网络优化的自适应参数下垂控制对算例进行仿真,结果表明:所提基于神经网络优化的自适应参数下垂控制比传统VSG控制的频率最大变化量降低了26.7%,频率稳定时间降低了0.25 s,表明了所提策略的有效性。

关键词： 人群计数   多尺度特征融合   注意力机制   神经网络   密度图  

摘要： 为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题，提出了一种人群计数网络模型，旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先，网络模型采用了ConvNeXt作为主干网络，用于提取特征。其次，为了有效融合不同层次的特征，提出了多层次特征融合模块（MFFM），将主干网络中不同层次的特征进行跨尺度融合，融合后的特征包含了不同尺度的语义信息，可以更好地适应人群计数任务中的尺度变化问题。接着，为了更好地解决人群计数中存在的挑战，设计了一个多尺度注意力模块（MSAM），MSAM利用不同感受野的分支提取不同尺度的特征，利用注意力机制（SKCA）缓解多列结构存在的特征相似问题，并将模块生成的注意力图反馈到对应的尺度特征中，以抑制背景的干扰。网络模型在ShanghaiTechA数据集中MAE和RMSE分别达到了56.1和93.9；在ShanghaiTechB数据集中MAE和RMSE分别达到了6.1和10.3；在UCF＿CC＿50数据集中分别达到了174.9和252.7；在Mall数据集中MAE和RMSE分别达到了1.42和1.85；。在公开数据集的实验结果表明，提出的网络模型与现有代表性的人群计数方法相比，在提升人群计数任务的准确性和鲁棒性方面均取得了显著一定进展。

关键词： 空气调节系统   非线性系统控制   神经网络   模型预测控制   温/湿度独立控制  

摘要： 针对传统外区空气调节控制系统易引起振荡，且难以兼顾舒适性和节能要求的问题，提出一种神经网络非线性预测控制策略，控制目标为改善系统鲁棒性的同时降低能耗，采用神经网络作为优化反馈控制器，以系统优化目标函数作为控制器优化性能指标，结合拉格朗日变分法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线滚动优化，算法计算量小，易于工程实现。为克服现有冷却除湿方法再热能耗问题，设计温、湿度独立控制系统。以某高校外区空气调节实验室系统为实验对象，采用低成本ARM内核控制器开发了神经网络预测控制系统。实验结果表明，与PID相比，所提控制方法改善了系统动态性能，使室内温、湿度调节时间分别缩短约16.67%、31.03%，且节省系统能耗约41.10%。

关键词： 光子计数激光雷达   神经网络   光子点云   滤波方法  

摘要： 随着高灵敏探测技术的不断发展，单光子量级的测量灵敏度成为了可能，结合高精度的计时技术，基于时间相关单光子计数的激光雷达应运而生，能够大幅提高测量的分辨率和精度。然而，单光子量级的高灵敏探测极易受环境噪声的影响，光子计数激光雷达在测量的过程中会产生大量的噪声数据。为了克服噪声的影响，本研究提出了一种基于BP神经网络的光子计数激光雷达点云数据去噪方法，并测试了算法的高适应性、参数调整的简化和广泛适用性。通过选取点云数据特征值，进行归一化处理，以训练BP神经网络，最终达到精确的二分类去噪效果。所提算法能够减少传统去噪算法中引入的人为误差，证明所提算法在多种探测环境下的出色去噪性和强大适应性。在强背景噪声探测条件下，该算法F数仍能达到0.9773。在模拟各种背景噪声条件下，所提算法具有良好的信息提取能力，并通过对ICESAT-2点云实验数据进行了验证，进一步证明该算法一致性优势。

关键词： 光线追踪   时域去噪   运动向量   神经网络  

摘要： 基于蒙特卡洛光线追踪的实时、可交互渲染通常需要低采样率下的时域去噪技术满足渲染质量、速度的双重需求. 时间域帧间映射信息一般通过计算屏幕空间中的运动向量来得到， 但对于存在阴影的区域， 使用传统运动向量则会产生错误的映射关系， 从而导致阴影鬼影等问题. 为此， 设计了一个针对动态阴影的多尺度分层去噪网络. 首先通过主干网络提取输入噪声阴影和辅助信息中的多尺度特征; 然后经过核预测模块生成逐像素的滤波核; 接着在时域融合模块中引入时域可靠阴影运动向量在阴影区域构建准确的帧间映射关系， 以更加有效地利用连续帧信息; 最后， 对噪声图像使用滤波核， 实现实时动态阴影的高质量去噪. 本文采用Falcor渲染器光线追踪流程生成数据集， 其包括2 000帧渲染图像. 实验结果表明， 本文方法适用于复杂场景动态阴影的实时去噪， 尤其是存在高速移动的大面积光场景中， 单帧去噪时间低于14毫秒. 与已有方法相比， 本文方法渲染质量PSNR提升约5.4%， 帧间连贯性(tPSNR)提升约1.7%， 能在有效地消除软阴影噪声的同时获取更准确的阴影细节， 且有效地解决了光源、视点、物体快速移动时的阴影鬼影问题.

关键词： 双模态燃烧室   燃烧模态识别   域自适应   对抗学习   神经网络  

摘要： 双模态冲压发动机燃烧室在宽马赫飞行过程中会呈现不同燃烧模态来保持稳定工作，燃烧模态的准确识别对燃烧室乃至发动机的控制和稳定运行具有重要意义。基于域对抗网络的领域适应策略，提出了一种针对不同构型双模态燃烧室的燃烧模态识别方法。首次将域适应的解决思路应用于燃烧及流体的问题中，以提高双模态燃烧室跨域数据集模态识别模型的泛化性能。通过数值模拟得到三种构型燃烧室的数据集，利用原始构型数据集训练模型，对上凹腔扩张构型和下凹腔扩张构型的数据集验证其泛化性能，并将获得的识别准确率与其他识别方法（包括支持向量机、K近邻、决策树）进行对比分析。研究结果表明：对亚燃模态和超燃模态进行识别，在上凹腔扩张构型和下凹腔扩张构型的密度梯度分布图的验证中分别取得了93.5%和96.3%的准确率，在温度分布图的验证准确率为91.8%和97.1%。本文的方法可以获得更易于识别燃烧模态的图像信息，以获得更高的跨领域数据识别准确率和更好的泛化性能，为发展适用于不同构型双模态燃烧室的燃烧模态识别方法提供了有力支撑。

关键词： 柴油机   Wiebe燃烧模型   列文伯格-马夸尔特算法   神经网络   随机森林算法  

摘要： 基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

关键词： 绿色信贷   信用评估   神经网络   钢铁行业   银行  

摘要： 在“双碳”背景下,钢铁行业的贷款需求日益增加,建立有效的针对钢铁企业的绿色信贷信用评估模型是实务界关注的焦点。然而,目前国内信用评级企业仍存在评价主观性较强、涉及绿色指标较少等问题。针对钢铁企业,从财务和环境两个方面提出建立新的绿色信贷信用评估体系,选取上市钢铁企业作为实证样本,结果表明:鲸鱼算法优化的BP神经网络模型较传统神经网络在分类评级中更具有效性。模型以定量研究为主,实现主观性与客观性相结合,有利于钢铁企业的绿色发展。