董朝轶
- 作品数：32 被引量：78H指数：6
- 供职机构：内蒙古工业大学电力学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金内蒙古自治区自然科学基金内蒙古自治区科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电气工程电子电信更多>>
- 基于AEWT-KELM的风电机组轴承故障诊断策略被引量：10
- 2022年
- 针对风力发电机组轴承故障振动信号传递路径复杂多变,且故障信号易受到背景噪声的严重干扰,传统方法对故障特征难以准确提取的问题,提出一种自适应经验小波变换(AEWT)与奇异值分解(SVD)的特征提取方法,并结合核极限学习机(KELM)实现风电机组轴承的故障诊断,该方法同时考虑轴承不同故障类型及不同损伤等级的情况。其中,自适应EWT为两阶段调整过程:基于尺度空间法固有模态函数(IMF)分解-确保EWT分解的有效性、基于相关系数最大的敏感分量提取-实现相关特征最大化和冗余信息的消除。通过相关实验结果可明显发现,所提AEWT的分解效果优于EMD、EEMD、CEEMDAN、LMD等方法。对提取敏感分量利用SVD计算奇异值,构建故障特征向量;最后将特征向量作为KELM的输入,建立KELM轴承状态识别模型。通过西储大学平台轴承振动信号和实际风场采集的轴承振动信号对算法进行验证,结果表明,相比SVM、ELM、KNN等识别模型,该方法能有效识别出不同故障类型及不同损伤等级下的轴承故障,整体识别率达99%。
- 齐咏生单成成高胜利刘利强刘利强
- 关键词：风电机组轴承特征提取信号处理
- 生物神经网络的建模与仿真被引量：1
- 2016年
- 生物神经网络系统是由许多的神经元之间通过突触相互连接起来,通过突触传递电信号,并且具有相当复杂的非线性网络系统。通过人工构造生物真实性的脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNN)模型来模拟真实的神经元放电行为。首先,建立基于积分点火(Integrate-and-Fire,IF)机制的SNN模型;然后,确定模型中的参数,并对一个神经元和多个神经元网络进行仿真;最后,对比模型仿真的放电行为和真实神经元放电行为。仿真结果表明:基于IF模型的生物神经网络仿真能较好地逼近真实的生物神经网络。
- 刘剑钊董朝轶冯丽斐
- 关键词：生物神经网络脉冲神经网络脉冲序列
- 基于超稳定理论的小型无人机自适应控制策略研究
- 2015年
- 介绍一种基于Popov超稳定理论的无人机自适应控制策略,用于增强飞行控制系统的抗干扰性和对于时变参数的适应性。该控制方案首先根据LQR(linear quadratic regulator)原理对某无人机的纵向模型进行闭环反馈补偿,使被控模型满足Popov超稳定理论所要求的完全跟踪条件。然后,利用超稳定理论设计了模型参考自适应控制器,实现全部纵向飞行状态的无静差跟踪控制。最后,在系统存在参数摄动和外界干扰的情况下,对所提出的控制系统进行仿真研究。仿真结果表明,该控制方案能有效抑制受控对象自身参数摄动和外部干扰对于飞行状态的影响,具有较好的适应能力。
- 刘亚会董朝轶李健王岩
- 关键词：无人机自适应控制
- 基于H_2最优控制的小型无人机飞行姿态控制器设计被引量：4
- 2013年
- 随着小型无人机飞行包线的日趋扩大和所执行任务复杂性的不断提高,要求其飞行控制系统在满足各种基本控制性能指标的同时,还应对各种干扰、噪声、系统模型参数摄动具有良好的鲁棒性;为提高小型无人机飞行控制系统的鲁棒性,文中将H2最优控制理论应用于某重点实验室小型无人机的飞行姿态控制策略研究,通过选择加权矩阵来设计满足性能指标的H2最优控制器。经仿真验证,所设计的H2最优控制器不但使飞行系统具有良好的动、静态飞行品质,而且具有较好的系统鲁棒性。
- 冀晓萌董朝轶李健闫放
- 关键词：无人机H加权矩阵
- 动态贝叶斯网络结构搜索法辨识生物神经网络连接被引量：3
- 2017年
- 准确辨识生物网络的功能性连接结构,对于从系统水平探明网络调控机制,具有重要意义。文中发展了一种基于最小描述准则(minimum description length,MDL)的动态贝叶斯网络结构搜索法(dynamical Bayesian network structure searching method,DBNSSM),用于对脉冲神经元网络(pulsed neural network,PNN)(一种人工构造的生物神经元网络)结构进行辨识,以获得其内部神经元间的功能性连接情况和相互作用强度。在网络结构辨识过程中,候选网络结构评分函数综合考虑以下两个因素:1)利用网络动态响应数据确定的网络结构似然度;2)网络结构的复杂度。以上两因素相互折中后,评分最小的网络结构,即为最优网络。网络结构选择过程采用遗传算法(genetic algorithm,GA),候选网络结构对应的邻接矩阵元素构成二进制染色体,交叉、变异后,经历有限代的进化选择,收敛于全局最优网络结构。最后,将DBNSSM应用于PNN产生的动态时间序列数据。仿真结果表明:该方法能够有效地利用网络响应数据,辨识出生物神经元网络结构,未来可进一步应用于体外培养生物神经网络结构的辨识。
- 陈晓艳董朝轶
- 关键词：生物网络
- 基于遗传算法的无人机横侧向LQR控制被引量：1
- 2013年
- 针对传统靠人工调节选取LQR控制器加权矩阵所带来的不足,提出采用遗传算法对无人机横侧向模型LQR控制器的加权矩阵进行寻优;在系统的前馈通路中引入积分器,以保证控制系统的无误差跟踪,并根据遗传算法所选择的加权矩阵参数,实现无人机横侧向LQR全状态控制;仿真结果表明该系统的全部状态量能够在较短时间内实现对参考指令的无误差跟踪,并且对外部扰动具有较强的鲁棒性。
- 刘亚会董朝轶李健王岩
- 关键词：遗传算法LQR控制无人机加权矩阵
- 基于无人机机器视觉的风力机叶片损伤诊断研究被引量：6
- 2021年
- 针对风力发电企业在线风力发电机叶片表面损伤自动诊断难的实际问题,提出利用无人机机器视觉的基于L-AlexNet深度学习框架的风力机叶片表面损伤诊断方法。为验证该方法的有效性,选用经无人机采集的8270张像素为227×227的风力机叶片图像分别对传统BP神经网络、深度卷积网络AlexNet和L-AlexNet等分类器进行训练,再采用10次、每次350张图像进行测试。诊断类别包括:背景类、无损伤或伪损伤类、存在修复类、砂眼类、裂纹类和混合损伤类。测试结果表明:L-AlexNet深度卷积网络对表面损伤诊断的平均准确率达97.0286%,较AlexNet的平均准确率高1.9144%,较传统BP神经网络的平均准确率高26.9622%。所提出的基于优化深度学习框架的自动诊断方法可有效实现对风力机叶片表面损伤的准确诊断。
- 赵肖懿董朝轶周鹏朱美佳任靖雯陈晓艳
- 关键词：风力机无人机机器视觉
- 小型无人机纵向运动H_∞鲁棒控制器设计被引量：3
- 2013年
- 随着飞行环境的日趋复杂和飞行任务的日益多样化,高品质鲁棒飞行控制系统研究得到广泛地重视。对于小型无人机,由于飞行包线及自身飞行控制系统存在多种不确定性,飞行器本身也易受到大气紊流等强干扰的作用,为了设计满足特定性能要求的鲁棒控制器,针对某重点实验室小型无人机纵向运动数学模型,提出将H∞混合灵敏度设计方法应用于多变量飞行控制系统的设计,通过加权矩阵的选择获得满足静态稳定性和动态性能指标的H∞鲁棒控制器。将所得控制器分别应用于标称模型与摄动模型进行仿真,仿真结果表明,控制系统不仅能够保证闭环稳定性,而且对于内、外部扰动具有较好的鲁棒性能。
- 闫放董朝轶李健冀晓萌
- 关键词：无人机鲁棒控制器加权矩阵
- 基于互信息特征提取的运动想象脑机接口被引量：1
- 2022年
- 脑机接口是一种实现计算机和人脑及其他设备间通信的系统。本文引入F3、F4、C3、C4、FZ、CZ、FC1、FC2、FC5、FC6等多通道运动想象脑电信号的网络连接结构权值等特征,采用支持向量机对不同的运动想象任务进行分类。对所提出的基于互信息(MI)的脑网络结构特征提取方法同传统方法自回归模型(AR)参数特征提取方法进行对比研究,发现基于MI特征提取的运动想象脑电信号分类正确率显著高于AR参数特征提取方法,将两类特征进行融合后,运动想象脑电信号分类正确率又显著高于单独使用MI或AR特征提取方法。
- 贾婷婷董朝轶马爽马鹏飞陈晓艳陈晓艳齐咏生
- 关键词：互信息自回归模型支持向量机脑机接口
- 高精度实时语义分割算法框架:多通道深度加权聚合网络
- 2024年
- 近年来随着深度学习技术的不断发展,涌现出各种基于深度学习的语义分割算法,然而绝大部分分割算法都无法实现推理速度和语义分割精度的兼得.针对此问题,提出一种多通道深度加权聚合网络(MCDWA_Net)的实时语义分割框架.该方法首先引入多通道思想,构建一种3通道语义表征模型, 3通道结构分别用于提取图像的3类互补语义信息:低级语义通道输出图像中物体的边缘、颜色、结构等局部特征;辅助语义通道提取介于低级语义和高级语义的过渡信息,并实现对高级语义通道的多层反馈;高级语义通道获取图像中上下文逻辑关系及类别语义信息.之后,设计一种3类语义特征加权聚合模块,用于输出更完整的全局语义描述.最后,引入一种增强训练机制,实现训练阶段的特征增强,进而改善训练速度.实验结果表明,所提出方法在复杂场景中进行语义分割不仅有较快的推理速度,且有很高的分割精度,能够实现语义分割速度与精度的均衡.
- 齐咏生陈培亮高学金董朝轶董朝轶
- 关键词：语义特征上下文信息
