摘要：[目的]为实现列车牵引制动关键系统的可靠控制,同时抑制通信时延对列车控制产生的影响,针对高速列车关键网络系统提出一种离散RBF(径向基函数)自适应鲁棒滑模控制方法。[方法]介绍了高速列车牵引制动网络系统;设计了考虑时延分数项的自适应鲁棒滑模控制方法,并对其进行了稳定性分析;在测试平台上利用组态软件对所提离散RBF自适应鲁棒滑模控制方法进行联合仿真分析。[结果及结论]将离散系统中的时延分为整数项和分数项,在充分考虑时延分数项的基础上,推导出离散趋近律下的时延补偿滑模牵引制动力,其中的未知非线性函数利用具有自适应调节特性的RBF神经网络进行精确逼近。为抑制列车运行过程中受到的较强干扰,将基于干扰观测器的滑模牵引制动力融入模型中,以增强其抗干扰性能。所提离散RBF自适应鲁棒滑模控制方法在稳定性能和响应性能方面优于其他控制方法,具有更为理想的时延补偿效果和鲁棒性能。

摘要：为研究不同等级郫县豆瓣煸炒后风味差异,采用固相微萃取-气相色谱-质谱联用(solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)和GC-离子迁移谱(GC-ion mobility spectrometry,GCIMS)技术,使用主成分分析、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discrimination analysis,OPLS-DA),结合气味活性值(odor activity value,OAV)确定关键化合物。结果表明:SPME-GC-MS鉴定出88种化合物,包含醛类15种、醇类11种、酯类17种、酮类13种、酸类5种、烯烃类5种、烷烃类6种、杂环类7种、苯酚类2种、醚类及其他化合物7种,其中34种为共有化合物;GC-IMS鉴定出57种化合物,并经OPLS-DA得到变量投影重要性值大于1的16种关键化合物;OAV结果表明,丁酸乙酯使特级豆瓣呈现苹果香,异戊醛带来麦芽香,异戊酸乙酯使一级豆瓣呈现果香,3-甲硫基丙醛带来烤土豆香和酱香,异丁酸乙酯使二级豆瓣呈现果香,异戊醛、异丁醛带来麦芽香,最终确定煸炒后豆瓣整体呈现果香、酒香、麦芽香、酸香、草香、可可香、杏仁香及酱香。研究结果可用于判定煸炒后豆瓣香气特征,并为感官定量描述法前期设计感官属性描述词汇提供参考依据。

摘要：针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。

摘要：针对轮式移动机器人在车轮打滑情况下的轨迹跟踪控制问题,提出了一种利用线性扩张状态观测器(Linear Extended State Observer,LESO)和积分滑模面的控制方案。首先,根据车轮打滑情况下的非完整约束条件建立轮式移动机器人的运动学模型。根据动能函数和拉格朗日方程建立其动力学模型。将这两种模型相结合得到力矩与速度相关的数学模型。其次,利用LESO对该数学模型进行扩张,并对总扰动进行估计。基于实际速度与虚拟速度之差设计带有积分项的滑模面,将扰动估计值前馈结合滑模面设计动力学控制器,并给出速度跟踪误差在有限时间内收敛的证明。最后,与基于超螺旋干扰观测器设计的控制方案仿真相比,所提出方案角速度跟踪误差在1 s左右时已趋于零,车轮力矩值稳定在3 N·m左右,且无锯齿抖动,扰动误差在1~5 s时波动更小,5~20 s时未出现明显锯齿抖动,仿真结果表明所提方案跟踪效果更好,抗干扰能力更强,观测精度更高。

摘要：随着电信技术的发展,校园网络在高等教育中发挥着重要作用。然而,目前大学生沉迷网络现象日益严重。因此,如何防止大学生沉迷网络是大学教育和管理的一项重要任务。针对该问题,设计出一种包含数据获取、沉迷判定和网络管控的高校校园网络沉迷系统。针对目前存在的3种常见网络沉迷行为,即网络游戏沉迷、在线视频沉迷和网站论坛沉迷,提出了基于网络沉迷指数的评价体系和量化标准,并选取了4个影响网络沉迷指数计算的关键指标,即总时长、时间占比、频率、行为丰富度,制定出了沉迷指数的计算和预测方案,即采用层次分析法对网络沉迷行为及关键指标进行优化建模,并基于长短期记忆网络(LSTM)对沉迷指数进行预测和验证。最后通过计算机仿真得出LSTM预测模型的均方根误差为3.1386,相比其他预测方法该值最低,证实了所提网络沉迷判定和预测方法具有较高的可行性。

摘要：针对我国当前大型灌装设备无法应用于中小企业的中小批量灌装生产问题,研制一种基于PLC的小型可移动式灌封装平台。通过对灌封装平台进行总体方案设计,确定工作流程,重点解决灌装在线称重、旋盖伺服扭力PID控制等问题。在系统硬件方面,进行了气动控制原理设计与选型、电气控制原理设计与选型、PLC型号选择、I/O接口分配及接线图设计;在控制系统软件方面,在GXWork2环境下,对作为主控制器的PLC进行了逻辑控制程序的编写、扭矩闭环控制设计,并在Visual Studio 2015里进行人机交互界面设计;最后在上位机编译实现人机交互,实验平台开机运行调试。实验结果表明:整个验证平台实现了某白酒瓶的灌装、旋盖、喷码和检测工序全自动,其中灌装误差小于0.3%,效率达到600~800瓶/h,满足工业生产要求。

摘要：针对存在动力学不确定建模项、建模误差及外界干扰的移动机器人,设计RBF神经网络补偿计算力矩控制算法。基于反步法设计运动学辅助速度控制率。根据动力学理想名义模型,基于计算力矩法设计一般的力矩控制器。在此基础上,建立具有不确定建模项、建模误差及外界干扰的移动机器人动力学模型,基于计算力矩法设计带有RBF神经网络补偿的力矩控制器,神经网络的权值由自适应律给出。最后,利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明:神经网络对系统不确定项具有良好的逼近性能,相比于一般的计算力矩控制,所提出的神经网络补偿计算力矩控制算法具有更好的跟踪性能,控制系统具有更好的鲁棒性。

摘要：为研究全焊接管线球阀在地质灾害下的安全性,参照《建筑抗震设计规范》,从PEER数据库选取两条天然地震波,用Simqke gr软件合成一条人工地震波作为地震载荷,然后利用时程分析法计算阀门的地震响应;针对地陷灾害,查阅相关文献及规范,提出适用于不同管径、不同埋深的地陷载荷计算公式,并计算阀门在该载荷下的安全性。结果表明:阀门在地震及地陷载荷下,危险位置均出现在左、右阀体与管道连接位置,与实际相符。然后利用JB 4732—1995《钢制压力容器分析设计标准》进行评价,阀门安全裕度较大,在地震及地陷载荷下安全。研究方法为同类阀门设计提供了参数依据,同时为天然气管道设备及构件抵抗地质灾害能力提供了参考。

摘要：由于安全帽目标较小、环境复杂等因素的影响,易造成卷积神经网络的漏检与误检。为提高复杂环境中对安全帽的检测能力,提出一种基于YOLOv4的安全帽检测网络SR_YOLO。采用多尺度池化操作改进空间金字塔池化层,由分层卷积与scSE注意力模块组成特征增强模块,改进网络结构,分别提高对网络感受野信息的获取能力和对Neck网络的特征提取能力。利用Kmeans++算法对安全帽数据进行anchor尺寸优化,提高算法的检测准确率。实验结果表明,SR_YOLO的mAP为84.05%,较YOLOv4提高1.45%,每秒检测帧率为30 fps,能够实现安全帽佩戴情况的快速准确检测。

摘要：为检测人群突散异常,提出一种基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测方法。对于人群中的个体使用改进的多尺度卷积神经网络(MCNN)预测人群中每一个个体头部的坐标位置;根据提取出来的坐标点计算人群平均动能、人群密度值以及人群分布熵这3种人群运动状态特征值,以此减少计算量;将3种运动状态特征值放入基于差分进化粒子群优化的极限学习机(DE-PSO-ELM)中进行训练预测,得到人群运动状态,实现人群突散异常行为的检测。仿真结果表明,该算法对人群突散异常行为检测有较好的效果,检测准确率达到99.75%。