2024年, 第41卷, 第3期 刊出日期：2024-03-25
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改进RRT算法的路径规划研究
孔志成, 刘兴德, 陈大光, 余鹏泽, 任洛莹
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 16-20.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.003
摘要
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针对传统的快速扩展随机树（RRT）算法在机械臂路径规划研究中发现路径规划的过程中存在随机性大，目标导向性差，冗余节点过多，路径规划速度慢，轨迹平滑度差等问题，提出一种增强目标导向性，减少多余的冗余节点同时对路径进行优化处理的改进RRT算法。首先，针对传统的RRT算法存在目标导向性差，搜索时间长的问题在采样中添加了概率采样策略，增强目标的导向性；其次，用全局自适应步长的方法，可以根据地图中障碍物的空间大小来动态调整步长，达到快速路径规划，对地图的探索能力增强；针对规划过程中的冗余节点过多，路径规划速度慢的问题结合了贪心优化策略减少多余的节点，提高规划速度；最后再利用三次B样条曲线对生成路径进行平滑处理。在MATLAB进行仿真，实验结果表明改进的RRT算法在规划时间、路径长度和平滑度均得到有效的提高。
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基于YOLOv7的番茄检测算法优化与实现
崔世磊, 孙明革, 高聪, 郭晓龙, 李迎岗
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 25-30.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.005
摘要
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番茄果实目标检测是实现番茄采摘机械化、自动化需要解决的关键问题。针对番茄生长环境中背景复杂、果实密集、枝叶遮挡等问题，提出一种优化的YOLOv7成熟番茄识别模型。该模型在YOLOv7模型基础上，首先将主干网络中的ELAN模块用P-ELAN模块替换，降低了网络参数量与计算量，同时提升网络的特征提取能力。其次，在检测头前加入LSK注意力机制，利用特征提取模块动态调整感受野，更有效地处理了不同目标所需的背景信息差异。最后，引入EIoU损失函数，能够更有效地引导模型学习更准确的边界框预测，从而加速预测框的收敛、提高预测框的回归精度。改进后的算法不但识别精度高，同时更为轻量化，可以较好的应用于成熟番茄的采摘场景。
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基于特征融合的空压机故障诊断算法研究
王辅民, 周红娟, 冯国亮, 邢雪
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 37-41.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.007
摘要
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空气压缩机作为工业生产的重要设备，其运行状态直接影响到生产的成败。然而，传统的故障诊断方法不易获得准确的故障特征，不同工作条件之间的特征分布差异的度量不是充分的域自适应，难以达到较好的识别精度，并且空气压缩机运行时产生一定的背景噪声，产生一定干扰，影响故障识别准确性。为了克服上述限制：提出了一种基于特征融合的空气压缩机故障诊断方法。首先，分别提取空气压缩机的梅尔倒谱系数特征和小波变换特征。然后，在决策层对置信度分数和预测边界框进行晚期融合，并根据评估指标选择最佳网络模型完成分类。对比实验结果表明，该特征融合方法显著提高了故障识别的准确性。
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基于非线性干扰观测器的磁悬浮球系统自适应反演滑模控制
罗国威, 韩光信
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 42-49.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.008
摘要
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为解决磁悬浮球系统易受模型内部参数变化和外界干扰的问题，提出了基于非线性干扰观测器的自适应反演滑模控制算法(NDO-ABSMC)。首先, 建立磁悬浮球系统状态空间模型,然后设计非线性干扰观测器(NDOB),用来观测系统受到的外部干扰，经证明，该观测器对扰动的观测误差可以在有限时间内收敛。其次,为克服系统不确定性，设计了基于非线性干扰观测器的自适应反演滑模控制器；最后, 对所提出的(NDO-ABSMC)进行了仿真验证，结果表明：与反演滑模控制算法(BSMC)相比，基于非线性干扰观测器的自适应反演滑模控制对扰动有明显的抑制作用，轨迹跟踪效果显著，优化了磁悬浮球系统的控制效果，增强了系统的鲁棒性。
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励磁系统PT断线及慢熔逻辑的应用研究
关延伟, 于紫南, 刘小芳
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 50-55.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.009
摘要
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励磁系统为防止PT一次保险熔断和一次系统接地故障引起的励磁系统误调节，PT断线逻辑的采样电压普遍采用线电压方式。发电机出口PT一次保险慢熔属于异常的运行工况，在此工况下，运行机组有较高的误强励磁误跳机风险。为快速甄别励磁系统PT慢熔故障，部分励磁装置增加了励磁慢熔逻辑，PT慢熔逻辑多采用双PT比较法，由于励磁系统PT慢熔定值以线电压为基准，逻辑判据以相电压为基准，两个基准电压间存在换算关系，导致现场励磁系统PT慢熔默认定值不合理性，不利于PT慢熔的快速判断。通过现场试验及励磁系统采样电压及励磁显示电压间关系的推导，对励磁系统PT断线、PT慢熔逻辑，PT断线及慢熔定值提出优化建议，为励磁系统安全稳定运行提供借鉴经验。
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自适应学习中基于CNN和IIDLA的图像识别方法研究
王敏
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 56-61.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.010
摘要
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近年来计算机辅助医学进行影像诊断逐渐成了该领域的研究热点，为了更好地对医学图像特征进行分类与识别，研究以自适应学习为背景，提出一种融合卷积神经网络与改进迭代深度学习的图像识别方法。过程中引入随机化融合改进卷积神经网络，以应对医学图像的多模态特征提取，并结合改进迭代深度学习避免图像数据信息丢失，最终完成对图像信息的识别。结果显示，研究方法在训练集与验证集上进行实验，当迭代进行到第28次与第17次时，系统便开始趋于稳定，对应得到损失函数值分别为0.0124与0.0112。当四种算法的精准率为0.900时，得到的改进型深度学习模型、LeNet-5CNN模型、IYolo-v5模型以及研究方法对应的召回率分别为0.6232、0.5791、0.6774与0.8369。研究方法对5种疾病的识别准确率均明显高于95%。以上结果表示研究方法具有较快的收敛速度与精度，同时能够被广泛应用于多种类型疾病的图像诊断识别当中。
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基于类别查询的视觉Transformer研究
姜春雨, 王伟
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 62-67.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.011
摘要
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近年来，Transformer已逐渐成为计算机视觉领域的主流架构。其远程表达能力和高并行性赋予了它在性能上与卷积神经网络相媲美的能力。然而，在当前阶段，将注意力机制应用于计算机视觉仍存在两个主要问题：一是计算复杂度过高；二是需要大量的训练数据。为解决这些问题，提出一种基于类别查询的视觉Transformer模型（OB_ViT）。创新之处主要体现在以下两个方面：一是引入可学习的类别查询；二是采用基于匈牙利算法的损失函数。具体而言，一种可学习的类别查询作为解码器的输入，通过此方法，可以对目标类别与全局图像上下文之间的关系进行推理。此外，通过采用匈牙利算法强制实现唯一预测，确保每个类别查询仅学习一种目标类别。在Cifar10和5分类Flower数据集上的图像分类实验表明，与ViT和Resnet50相比，OB_ViT模型在参数量减少的同时，学习准确率显著提高。例如，在Cifar10数据集上，参数量减少15%，准确率提升22%。
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多策略融合改进的麻雀搜索算法
王荣林, 王海波, 李志峰, 李鹏涛, 文皓, 刘春杰
吉林化工学院学报, 2024, 41(3): 68-75.
https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2024.03.012
摘要
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针对麻雀搜索算法(SSA)收敛速度慢、探索能力不足、容易陷入局部最优等问题，提出了一种多策略融合改进的麻雀搜索算法(OSSSA)。首先，借助Tent混沌映射初始化种群的多样性以提升初始解的质量；其次，在发现者位置更新中引入鱼鹰算法第一阶段探索策略提升种群对局部搜索的勘探能力；最后，在跟随者位置更新中引入柯西变异和可变螺旋搜索策略提高算法的搜索效率和全局搜索性能，降低算法陷入局部最优解的概率，增强算法的全局寻优能力。在此基础上，对8个基准测试函数进行仿真实验以评估算法的寻优性能，通过对仿真图像及数据的分析，改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度得到了较大的提升，验证了改进策略的有效性。
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