摘要：针对LED芯片分选过程中存在的路径冗余问题,提出一种以最小化分选路径为目标的混合蚁群算法。算法借鉴局部搜索思想,基于遗传算法设计了三种变异机制,通过增强蚂蚁在邻域中的搜索能力提高求解精度。同时,调整了信息素的初始化方式和更新规则,以达到增强搜索导向性、提高搜索效率的目的。仿真结果表明,以上算法具备良好的求解精度和收敛可靠性,在大规模路径优化问题的求解中具有良好的适用性。实验结果表明:采用混合蚁群算法,单一等级芯片和单个分选块的分选效率可分别提高10.49%~28.56%、5.31%~8.14%,验证了所提算法在分选路径优化中的有效性。

摘要：光学乐谱识别是音乐信息检索中一项重要技术,音符识别是乐谱识别及其关键的部分.针对目前乐谱图像音符识别精度低、步骤冗杂等问题,设计了基于深度学习的端到端音符识别模型.该模型利用深度卷积神经网络,以整张乐谱图像为输入,直接输出音符的时值和音高.在数据预处理上,通过解析Music XML文件获得模型训练所需的乐谱图像和对应的标签数据,标签数据是由音符音高、音符时值和音符坐标组成的向量,因此模型通过训练来学习标签向量将音符识别任务转化为检测、分类任务.之后添加噪声、随机裁剪等数据增强方法来增加数据的多样性,使得训练出的模型更加鲁棒;在模型设计上,基于darknet53基础网络和特征融合技术,设计端到端的目标检测模型来识别音符.用深度神经网络darknet53提取乐谱图像特征图,让该特征图上的音符有足够大的感受野,之后将神经网络上层特征图和该特征图进行拼接,完成特征融合使得音符有更明显的特征纹理,从而让模型能够检测到音符这类小物体.该模型采用多任务学习,同时学习音高、时值的分类任务和音符坐标的回归任务,提高了模型的泛化能力.最后在Muse Score生成的测试集上对该模型进行测试,音符识别精度高,可以达到0.96的时值准确率和0.98的音高准确率.

摘要：厌氧消化废水处理过程中,动态变化的进水组分、组分浓度,组分间耦合等各种不确定因素,使得简单的闭环控制无法获得理想的污水处理效果。为使污水处理出水水质达标,对污水处理过程模型依赖小、对各种变化(扰动)因素鲁棒性强、动态响应好的控制方法可满足工程要求。为此,设计一种能够主动估计并消除扰动的抗扰控制方法,有效估计并补偿污水处理过程中存在的各种不确定因素,以获得期望的污水处理效果。数值仿真结果表明,抗扰控制具有较好的抗干扰能力,能够满足控制要求,是一种可行的污水处理控制方案。

摘要：污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计一种结合自组织特征映射(self-organizing map,SOM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的COD参数软测量方法。该方法利用SOM网络聚类数据样本,根据所得聚类结果确定RBF网络的隐层节点数及节点的数据中心,综合提高RBF网络的收敛速度和拟合精度。利用污水处理厂部分水样数据建立COD软测量模型,模型仿真和硬件在线测试结果表明,相对于传统的BP、RBF等网络,基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法测量时间短、预测精度较高,具有较为广阔的应用前景。

摘要：由于恒功率负载的负阻特性,导致DC-DC变换器难以在期望工作点上稳定工作,从而影响变换器并联系统稳定性。针对此问题,基于欧拉–拉格朗日模型,采用互联和阻尼注入的方法,设计改进的无源控制器,实现了变换器并联系统在大信号扰动下的稳定工作,但在大信号扰动下存在稳态误差。针对该问题,采用虚拟直流电机补偿控制,为变换器提供额外的惯性和阻尼,增强并联系统在大信号扰动时的鲁棒性,提升改进无源控制器的适应性。最后仿真和实验结果表明所提控制策略在实现变换器并联系统在大信号扰动下稳定工作的同时,能有效抑制输出电压的波动和稳态误差。相较于应在并联系统中的互联和阻尼分配的无源控制(interconnection and damping assignment passivity-based control,IDA-PBC),所提控制策略具有电压超调小,调节速度快及更好的动态特性。

摘要：针对谐波减速器伺服传动系统中摩擦对位置跟踪精度的影响,提出非线性摩擦建模及前馈补偿的方法,并结合模糊自抗扰控制器提高系统的控制精度。首先,给出机电执行器中永磁同步电机的数学模型,构建了谐波减速器的动力学模型,推导了摩擦力矩和转矩电流的关系。通过小波+卡尔曼联合滤波的方式获取了不同转速下对应的转矩电流,采用3次高斯拟合的方式得到了转速与转矩电流的函数关系。然后,根据自抗扰控制与模糊控制原理制定模糊规则,设计了模糊自抗扰控制器;根据拟合的数学函数在模糊自抗扰控制器中加入前馈补偿,抑制谐波减速器中非线性摩擦,提高系统控制精度。最后,通过实验与PI控制方式进行比较,实验结果表明,使用摩擦前馈补偿的模糊自抗扰控制方法较PI控制方法,在空载状态、负载状态下位置跟踪误差的均方根值减少了约180、176。

摘要：随着深度传感器的出现,很多研究开始利用颜色和深度信息解决语义分割问题.现有方法未能充分利用颜色特征和深度特征的互补信息,并且通常利用固定权重的卷积核提取多尺度特征,易造成参数量冗余且无法进行在线自适应.为了解决上述问题,提出了一种基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割方法,通过引入轻量级的多模态自适应卷积生成模块,动态地生成多尺度自适应卷积核,将多模态特征的上下文互补信息嵌入卷积滤波器中,在卷积过程中充分利用了图像的内在信息,实现高效融合多模态颜色特征和深度特征.相比于传统的卷积方法和多尺度特征提取方法,文中方法有着更高的计算效率和更好的分割效果.在公开数据集SUNRGB-D和NYUDepthv2上的结果表明,文中方法的像素精准度、平均像素精度和交并比分别达到了82.5%,62.0%,50.6%和77.1%,64.2%,50.8%,均优于对比的RGB-D语义分割方法.

摘要：支架降解与血管重建之间形成的动态耦合关系,不仅影响到支架和血管的结构形态和力学性能,而且影响到支架内再狭窄的形成。本文介绍了支架降解和血管重建方面的生物力学建模分析研究成果;提出了若干值得关注的研究前景问题,建立了基于支架损失函数和血管生长函数的支架-血管动态耦合模型,同时提出了匹配度和风险系数的概念,用于评测支架治疗效果,这将为可降解支架的结构设计、力学分析和临床应用打下科学基础。

摘要：传统空间矢量脉冲宽度调制(space vector pulse width modulation,SVPWM)下的Vienna整流器输入电流存在有纹波、纹波分布不均匀等问题,且在过零点附近易产生迟滞、突变的现象,这些因素导致电流总谐波畸变率高,影响电网电能质量。针对上述问题,在分析Vienna整流器产生电流畸变及纹波机理的基础上,提出了一种变频混合式SVPWM调制策略。该策略设计了一种带有电流过零纹波环宽的扇区划分区域的方法,简化了矢量合成算法,优化了五段式、七段式混合调制,以避免电流过零畸变;同时还设计了一种根据参考电流变化率调整调制频率的方法,并匹配七段式冗余矢量作用时间,以减小并均匀化电流纹波。仿真与实验结果表明,该调制策略简单易行,无需额外计算量,具有电流纹波小、纹波分布均匀、功率因数高、比同等有效调制频率的定频混合调制谐波畸变率低的优点。实验结果证明了变频混合式SVPWM调制策略的可行性和有效性。

摘要：为提高多变换器直流微电网系统在负载功率和下垂参数发生变化时的稳定性及控制性能,采用无源控制策略与母线电压分层控制策略相结合的控制方式,从系统能量角度建立方程进行稳定性分析和设计。通过建立各变换器单元欧拉-拉格朗日EL(Euler-Lagrange)模型,设计了混合无源控制器,并结合母线电压分层控制组成混合控制策略。最后通过Matlab/Simulink中的电力电子模块搭建了多变换器直流微电网系统仿真模型,对系统不同运行层区进行仿真研究。结果表明,该控制策略能够根据负载功率变化切换不同控制层区,维持母线电压稳定,使系统具有较好的动态性和鲁棒性。