杨海群
- 作品数：8 被引量：103H指数：4
- 供职机构：中国矿业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：山东省信息产业发展专项资金山东省博士后创新项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程电气工程更多>>
- 一种多混沌快速图像加密算法的设计与分析被引量：21
- 2015年
- 针对单一混沌系统安全性低、图像置乱与扩散无法抵御选择明文攻击及效率低等问题,在分析传统图像加密算法的基础上,提出一种多混沌系统图像加密方法。算法采用图像置乱与扩散相结合,引入Logistic及Kent产生控制参数,设计了明密文相关的多轮加密策略。经过分析测试,算法具有更高的执行效率,两轮加密即可满足图像的安全性及实时性要求。
- 王帅孙伟郭一楠杨海群姜树明
- 关键词：图像加密置乱扩散多混沌系统
- 基于三重人脸识别身份验证的门禁管理系统设计被引量：7
- 2016年
- 针对目前门禁管理系统存在的身份验证模式较单一、安全级别较低等问题,并且为满足高保密性、高安全性场合的需求,设计了一种基于移动Android终端、嵌入式现场终端以及上位机系统的三重身份验证的安全门禁管理系统,并且利用人脸识别技术的独特性进行控制;简单介绍了系统的软件和硬件开发平台、系统整体的网络拓扑结构,给出了系统的整体实现与运行框架,并且详细设计了基于移动Android端、嵌入式端以及后台服务器端的3个子系统的软件部分,包括流程图设计及各个软件界面设计;进行多次模拟试验,最终给出整个系统的部分运行效果图;结果表明,该系统能够进行三重身份识别验证,准确度较高,运行稳定,能够很好得满足特殊场合的需要,具有良好的实用前景和推广价值。
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- 关键词：门禁系统嵌入式终端上位机人脸识别
- 基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配被引量：7
- 2015年
- 以坑口电厂厂级监控信息系统的机组负荷在线优化分配功能模块为应用背景,针对模块所运用的基本粒子群优化算法在优化过程中容易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法,使惯性权重呈对数减小;测试函数仿真结果表明,改进粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度方面,优化性能均优于基本粒子群优化算法;通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。
- 亢国栋孙伟杨海群陈杨聂婷
- 关键词：改进粒子群优化算法惯性权重混合编程
- 基于光纤环网和现场总线的选煤厂SCADA系统设计被引量：2
- 2014年
- 在工业生产领域中,较以往相比多采用SCADA系统来实现全厂的生产过程重要参数的采集。阐述了以某选煤厂为背景的SCADA系统的功能特点。最后设计了选煤厂的SCADA系统的网络结构与软件结构。
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- 关键词：组态软件计算机网络SCADA系统
- 小波神经网络PID在风电系统最大功率点跟踪中的应用研究被引量：2
- 2013年
- 针对风电系统处于欠功率阶段时,风能利用系数必须保持在最大值处的问题,提出了一种基于小波神经网络PID控制器的最大功率点跟踪控制策略。该策略采用小波神经网络对风能利用系数进行在线辨识,1个辨识周期结束后返回此时的灵敏度信息,PID控制器根据该灵敏度信息调整PID参数。仿真结果表明,与常规PID控制器相比,小波神经网络PID控制器提高了风电系统的叶尖速比、风能利用系数和输出功率,缩短了响应时间,实现了风力发电机组的优化运行。
- 刘杰杨海群
- 关键词：最大功率点跟踪小波神经网络PID控制风能利用系数
- 带式输送机变频调速节能控制系统研究被引量：62
- 2013年
- 针对某矿带式输送机电能浪费严重的问题,设计了带式输送机变频调速节能控制系统。该系统应用BP神经网络建立带式输送机煤流量、输送带速度和电能消耗的节能模型;基于遗传算法和神经网络对模型参数进行优化,得到了煤流量和输送带速度的最优匹配关系;利用模糊控制算法实现了带式输送机变频调速的节能运行。实际应用表明,该系统可根据煤流量大小调节输送带速度,节能效果显著。
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- 关键词：带式输送机变频调速BP神经网络遗传算法
- 风力发电统一变桨距的双模糊控制策略研究被引量：2
- 2015年
- 风电机组输出功率有两个主要影响因素,一个是风速的波动性,另一个是不可控性,对该目标的实现带来了困扰,使得传统控制策略在其稳定性控制方面效果并不理想;针对这一缺陷,提出了统一变桨距的双模糊控制策略;该双模糊控制系统的主体部分由模糊PID控制器和模糊前馈补偿器两部分组成;与传统控制策略相比,双模糊控制策略减小了风电机组输出功率的波动范围,降低了控制器参数的调整频率;仿真结果证明了该控制策略的有效性。
- 孙伟杨海群聂婷
- 关键词：风力发电双模糊控制
- 基于改进极根学习机的回转窑煅烧带温度预测方法
- 2015年
- 针对传统算法预测回转窑煅烧带温度存在精度低、速度慢的问题,提出了基于改进极限学习机(ELM)的回转窑煅烧带温度预测方法;对ELM输入权值矩阵定义了变换系数,采用黄金分割法在给定区间内搜寻变换系数的最佳值,改进了ELM网络参数的确定方式,弥补了随机确定输入权值并且不作调整的缺陷,在保证ELM训练速度的前提下提高预测精度、减小模型随机性;实验结果表明,改进的ELM预测精度高、训练速度快、模型性能优,可满足工况恶劣的回转窑的生产需要。
- 孙伟聂婷杨海群
- 关键词：回转窑黄金分割极限学习机
