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    2022年 第49卷 第6期 刊出日期:2022-12-20
      
    信息与通信工程
    基于交叉熵的1位DAC大规模MIMO预编码方案
    张航宇, 张锐, 廖方圆, 李勇朝
    2022, 49(6):  1-8.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.001
    摘要 ( 315 )   HTML ( 592 )   PDF (953KB) ( 219 )   收藏
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    大规模多进多出系统具有空间分辨率高、频谱效率大、覆盖范围广的优势,其采用1位数模转换器可以显著地减少系统的功耗,降低硬件的复杂度及部署的成本。然而1位数模转换器会引入量化噪声,导致线性预编码后的符号严重失真,系统误比特率极度下降,且随着信噪比增加而过早地达到饱和。针对该问题,与线性预编码不同,非线性预编码方案将量化的影响考虑在内,直接设计量化后的符号,可大幅度地提升系统的误比特率性能。在该系统下,考虑到1位数模转换器量化后的符号属于有限集合且集合元素少,从组合优化的角度对1位量化下非线性预编码问题重新建模,并提出基于交叉熵算法的非线性预编码求解方案。这种方案通过最小化交叉熵自适应地更新每次迭代预编码向量中各元素的概率分布,可快速地收敛得到预编码向量,同时该方案易扩展至采用多位数模转换器的系统。仿真结果表明,所提方案在高信噪比下误比特率性能优于现有基于凸优化的方案,对信道估计错误具有鲁棒性,且适用于多位数模转换器的系统。

    分组马尔可夫叠加传输5G LDPC码的方案
    郭孔靖, 王千帆, 马啸
    2022, 49(6):  9-14.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.002
    摘要 ( 198 )   HTML ( 534 )   PDF (866KB) ( 110 )   收藏
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    针对5G增强型移动宽带通信场景中数据信道的高可靠需求,提出了一种分组马尔可夫叠加传输5G LDPC码的方案。发送端首先将当前时刻待发送的传输块划分为多个码块,并分别编码为5G LDPC码字,之后将当前时刻的LDPC码字经过行列交织后叠加到下一个时刻的LDPC码字上,构成下一时刻的发送序列;接收端则可采用基于正规图的滑窗迭代译码算法进行译码。为降低译码的计算复杂度从而提升译码速度,方案借助协议中为每个码块分配的CRC校验,提出了一种提前终止译码准则,将通过校验码字在正规图中的对应信息固定,终止其更新。仿真结果表明,采用[1 056,528] 5G LDPC码作为基本码,在译码窗口大小仅为2的条件下,所提出的传输方案在BER=10-6处与基本码相比有1.2 dB左右的性能增益,而进一步提高译码的窗口大小虽然能降低错误平层,但增益不明显。同时,在工作信噪比区域,所提方案的复杂度与基本码的接近。

    面向多源时差定位的鲁棒节点部署算法
    赵越,李赞,李冰,路晓菊,郝本建
    2022, 49(6):  15-22.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.003
    摘要 ( 181 )   HTML ( 249 )   PDF (2078KB) ( 91 )   收藏
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    在基于到达时间差(TDOA)参数实现信号源定位的频谱监测网络中,各节点形成的空间几何构型决定了对于信号源的空间分辨率,继而影响信号源的定位精度。针对固定式与机动式节点共存的多源定位场景,研究存在信号源位置不确定区域、到达时间差测量误差不确定区间时,鲁棒的机动式节点部署算法。首先构建固定式与机动式共存的多源时差定位场景,然后提出加权平均最差克拉美罗界(WAW-CRLB)作为存在多种不确定性时定位网络对于信号源定位精度的鲁棒数学表征;其次构建以加权平均最差克拉美罗界为目标函数、机动式节点的空间位置为决策变量的非凸优化问题,并利用遗传算法进行求解。仿真结果验证了存在多种不确定性时,所提鲁棒节点部署算法对比两种基准算法的性能优势,还验证了机动式节点个数增加时对定位精度的提升作用。

    一种抑制脉冲噪声的LFM信号参数估计方法
    张榆红, 张益鑫, 张超, 包军民
    2022, 49(6):  23-31.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.004
    摘要 ( 185 )   HTML ( 359 )   PDF (2604KB) ( 79 )   收藏
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    针对线性调频信号参数估计方法在脉冲噪声下出现参数精度低、依赖噪声的先验知识和适用范围受限制等问题,提出了一种新的线性调频信号参数估计方法。首先引入了吕氏分布的原理,指出在脉冲噪声背景环境下,该算法性能严重下降,在强脉冲噪声下参数估计能力完全失效等问题;然后引用了非线性函数Sigmoid的性质并加以推导,可得经过该函数变换前后的线性调频信号的相位信息不变。把此性质与吕氏分布相结合,用此非线性函数处理原始信号,再除以信号的共轭,然后根据吕氏分布的定义对其对称参数瞬时自相关函数进行二维傅里叶变换,将信号变换到中心频率-调频斜率域,最后根据峰值坐标即可实现对线性调频信号的参数估计。仿真结果表明,对于单分量和双分量线性调频信号,所提出的算法能够有效地抑制脉冲噪声并且不依赖于噪声的先验知识,在强脉冲噪声和极低信噪比下,都可准确地对线性调频信号进行检测和参数估计。该方法实现简单,具有良好的鲁棒性,而且可以实现对复信号的参数估计。

    灾后无人机不确定偏好序下稳定中继选择方法
    徐子蒙,王博文,云霄,王晓琳
    2022, 49(6):  32-41.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.005
    摘要 ( 149 )   HTML ( 162 )   PDF (1579KB) ( 74 )   收藏
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    以自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件为主要类型的突发事件近年来在我国呈现多发、频发的特点,亟需构建全方位、立体化的应急通信保障体系。为了克服灾后地面基础设施损毁导致的通信中断,可通过中继无人机实现断点续传。针对灾后复杂环境下D2D通信无法获得双边准确信息的问题,从匹配理论的角度,研究不确定序区间偏好信息下的D2D用户无人机辅助中继选择方法。首先,考虑网络实时特性,将优化问题抽象为D2D用户平均传输成功率最大化问题,并利用动态场景下的稳定匹配对优化问题求解。其次,根据预测飞行范围内的传输速率得到D2D用户和无人机双方的不确定偏好序,在对不确定偏好序综合评估生成相应偏好列表的基础上,建立多对一双边匹配模型。最后,为了避免复用同一无人机中继的D2D用户簇内同群效应的影响,利用双边交换稳定匹配的中继选择算法保证匹配结果的稳定性。仿真结果表明,考虑灾后应急场景的不确定性,所提出的方法相较于现有算法能有效提高D2D用户的传输成功率。

    一种支持多数据块混合处理的FFT优化方法
    洪钦智,王志君,郭一凡,梁利平
    2022, 49(6):  42-50.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.006
    摘要 ( 209 )   HTML ( 374 )   PDF (1764KB) ( 75 )   收藏
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    针对快速傅里叶变换处理器中运算通路深流水线气泡会导致性能损失以及不同点数的快速傅里叶变换存在吞吐率不均衡问题,提出了一种可以同时支持多个快速傅里叶变换数据混合处理的优化方法。设计了一种深度流水的可配置蝶形处理电路以及可支持多数据块混合处理的块浮点处理架构,使得在同一硬件框架下可支持1个基9/2个基8/3个基5/4个基4/5个基3的高精度蝶形运算,运算速率和资源效率较高。基于上述方法,实现了一种支持4G/5G标准的多模高性能快速傅里叶变换处理器,可以支持64~4 096 点的FFT/iFFT和12~3 240点的DFT/iDFT处理(60种点数模式)。该快速傅里叶变换处理器基于55 nm CMOS工艺实现,面积1.59 mm2,最高工作频率500 MHz,单数据模式下最大吞吐率 1.5 GS/s,混合数据模式下最大吞吐率2.2 GS/s。与近年研究相比,该设计在增加较少资源的情况下,实现了更多点数支持、更高的吞吐率(2X~6X)和各种点数下更均衡的性能。

    一种SiGe BiCMOS宽带低噪声放大器设计
    郭斐,梁煜,张为,杨雪
    2022, 49(6):  51-57.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.007
    摘要 ( 213 )   HTML ( 161 )   PDF (1522KB) ( 89 )   收藏
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    为满足宽频带射频通信接收前端低噪声放大器的设计需求,提出一种基于共发射极密勒电容的宽带匹配结构。该结构利用异质结双极性晶体管的密勒电容,将负载纳入输入匹配网络进行设计,从而实现宽带输入匹配。该结构在实现良好的低噪声性能的同时,能够有效拓展放大器的工作频带。基于0.13 μm SiGe BiCMOS工艺,设计了一款宽带低噪声放大器,电路采用三级级联结构,首级采用密勒电容宽带匹配结构,可降低噪声并实现输入宽带匹配,后两级采用共基共射结构用于补偿增益。仿真结果表明,在6~30 GHz 频带内,低噪声放大器的增益为16.5~19.1 dB,噪声系数为1.43~2.66 dB,输入反射系数S11小于-11.9 dB,输出反射系数S22小于-13.7 dB。放大器在整个频段内无条件稳定。在1.8 V供电电压下电路的直流功耗为38.7 mW,整体芯片面积为0.88 mm2。该低噪声放大器综合性能优良,可应用于宽带接收系统。

    基于路径敏化的多熵源软PUF
    汪鹏君,陈佳,张跃军,庄友谊,李乐薇,倪力
    2022, 49(6):  58-66.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.008
    摘要 ( 148 )   HTML ( 383 )   PDF (3616KB) ( 45 )   收藏
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    物理不可克隆函数作为一种芯片指纹,已经在信息安全领域获得了广泛应用。但是,目前主流物理不可克隆函数需要设计独特的硬件结构以获取特征信息,在极端开销受限系统方面的应用面临着巨大的挑战。故以路径敏化为研究对象,结合器件延迟偏差特性与寄存器采样不确定性,提出一种从已有硬件结构中提取偏差数据的多熵源软物理不可克隆函数设计方案。该方案首先选择若干组测试激励敏化目标路径,建立物理不可克隆函数响应与芯片特征的映射关系;然后分别在电路网表中插入扫描链结构,在触发器采样阶段施加不同超频时钟信号,提取芯片的异常数据;最后将其与标准输出进行对比,统计不同时钟频率下的错误路径条数,并进行随机组合获取物理不可克隆函数响应。实验结果表明,所提物理不可克隆函数惟一性为47.58%,随机性为49.7%,且具有抗机器学习攻击的能力。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    一种改进Unet网络的遥感影像分割算法
    李娇娇, 刘志强, 宋锐, 李云松
    2022, 49(6):  67-75.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.009
    摘要 ( 426 )   HTML ( 167 )   PDF (3496KB) ( 119 )   收藏
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    现有的遥感影像分割算法将边缘信息和语义信息进行简单的结合,往往不能确保语义建模的整体改进。为解决此类问题,提出了基于改进Unet网络的遥感影像分割算法。该算法在基础编码器的基础上添加了边缘提取模块,此模块融合骨干网络所提取的语义特征信息以及由输入图像经过Canny算子和膨胀数学形态学操作获得的边缘特征信息,更好地学习了遥感影像的边缘。为了进一步获取遥感影像全局信息以提高分割精度,提出了边缘引导上下文聚合模块。该模块通过捕获边缘区域的像素和物体内部像素之间的长距离依赖关系,通过聚合上下文信息而加强类内一致性。在"天智杯 "人工智能挑战赛数据集的测试下,改进后的模型总体准确度达到84.5%,平均交并比达到68.6%,精度与经典Unet模型相比分别提高了5.3%和9.2%。改进后的模型在ISPRS Vaihingen和Potsdam基准数据集上总体准确度分别达到了91.2%和91.6%,更适于精确的遥感影像分割。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    联合在线分类的双注意力RGBT孪生网络跟踪
    张兆宇,田春娜,周恒,田西兰
    2022, 49(6):  76-85.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.010
    摘要 ( 292 )   HTML ( 293 )   PDF (2846KB) ( 75 )   收藏
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    可见光和热红外成像机理不同,因此可以捕获的目标信息也不同。基于可见光和热红外的双模视觉跟踪器,可以综合利用两种模态内在的信息关联性和互补性,降低单模态信息的局限性和不确定性,提高视觉系统的鲁棒跟踪能力。针对现有算法中图像融合或特征拼接的方式不能充分挖掘可见光与红外图像的关联和互补信息等问题,设计了一种端到端学习的红外与可见光双模孪生网络跟踪器,网络同时学习可见光和热红外图像的深度特征,通过模态内与模态间的双注意力机制,对两种模态的特征进行自适应融合,最终实现可见光和热红外双模视觉跟踪;同时,针对孪生网络对目标与语义背景区分能力不足的问题,引入在线分类模块,通过分类器在线学习,减少干扰物对跟踪的影响,适应目标在跟踪过程中的变化。实验结果表明,所提算法能够有效地提高跟踪器的性能,在可见光与热红外跟踪基准数据集GTOT上的精确率和成功率分别约为90.6%和73.8%,分别比基线算法的提高了约5.5%和4.3%。故所提出的方法相比其他先进的跟踪算法,总体性能更好。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    双层优化估计图像去噪问题的退火参数
    冯象初, 卫丽丽
    2022, 49(6):  86-94.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.011
    摘要 ( 138 )   HTML ( 160 )   PDF (2065KB) ( 54 )   收藏
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    正则化参数的合理选取和有效利用是变分图像去噪问题中一个重要的问题。模拟退火算法利用迭代法逐步逼近能量泛函的最小解,并在迭代过程中单调地增加正则化参数。在一般情况下,模拟退火模型中的正则化参数/退火参数的确定和单调增加模式是基于经验的。希望通过数据自适应地学习最优的退火参数,文中将双层优化结构与模拟退火算法相结合,提出了一种新的估计退火参数的双层模型。下层是含有退火参数的迭代法,增加了Laplace附加正则项,以保证下层问题的良好性质;上层是基于L2范数度量的损失函数。同时,利用反向传播算法,提出了一种有效的估计退火参数的求解算法。并给出了一种简单的插值泛化方法,使提出的模型可以适应不同强度的噪声去除问题。实验结果表明,文中所提算法从数据中自适应学习的退火参数,满足模拟退火算法的先验性单增假定;对比常用正则化参数选取方法,所提算法在保证计算效率的同时提升了去噪效果;同时验证了所提算法具有很好的泛化能力。文中从数据学习的角度表明了迭代过程中正则化参数单调增加的合理性。进一步,说明了所提算法能够得到数值最优的退火参数和变化模式。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    特征融合实现脑电信号情感分析
    杨利英,孟天昊,张清杨,晁思
    2022, 49(6):  95-102.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.012
    摘要 ( 265 )   HTML ( 366 )   PDF (1150KB) ( 80 )   收藏
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    由于脑电信号具有非平稳、微弱、频段差异大的特点,在处理过程中难以获得较好的识别精度。为了提高脑电情感分析的性能,从特征提取和特征选择两个方面进行了探讨。在特征提取方面,在功率谱强度的基础上采用改进的平衡功率谱强度特征;在特征选择方面,提出一种特征融合算法,充分利用Relief和mRMR两种方法各自的优势,在提高识别性能的同时大幅度地降低了特征维度。采用支持向量机分类算法,在DEAP数据集上进行了实验。结果表明,相比于功率谱强度,平衡功率谱强度的分类准确率平均提高了6.22%,特征融合算法选择的特征相比于基线提高了3.90分,相比于Relief提高了1.84分,相比于 mRMR提高了2.05分。基于平衡功率谱强度的特征融合算法,不仅其整体性能提升了,且其平均识别准确率在Valence维度上达到88.89%,在Arousal维度上达到87.73%,同时平均特征维度从160维减少至67维。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    面向大规模零样本图像识别的高效算法框架
    张泽欢, 刘强, 国狄非
    2022, 49(6):  103-110.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.013
    摘要 ( 164 )   HTML ( 170 )   PDF (1497KB) ( 67 )   收藏
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    在大规模零样本图像识别任务中,由于图像类别数量大,所以模型训练困难,且模型的训练成本高。为了解决这些问题,设计了高效的零样本学习算法框架,在低训练成本的前提下提高了模型识别精度和泛化能力。该算法框架中定义了公共空间,利用图像分支网络和语义分支网络分别将不同模态的特征向量映射至公共空间完成模型训练和推理。在图像分支网络中,为了改变图像特征向量的分布,使用感知机网络将图像特征向量映射至公共空间;在语义分支网络中,采用图卷积网络将语义向量映射至公共空间。同时,设计损失函数对公共空间进行约束,使得公共空间中不同类别的区分度被增大,利于模型训练。在ImageNet数据集上的实验结果显示,在“2-HOPS”测试集上,与不需要微调的现有方法相比,该算法框架的精度提高了1.1%,训练时间节省了57.8%;与需要微调的现有算法相比,该算法框架在不损失精度的情况下节省了98.4%的训练时间。实验结果表明,该算法框架以低训练成本实现了模型性能的提升。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    一种无锚框结构的多尺度火灾检测算法
    秦瑞,张为
    2022, 49(6):  111-119.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.014
    摘要 ( 142 )   HTML ( 228 )   PDF (2604KB) ( 59 )   收藏
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    针对复杂背景下多尺度火焰的检测精度低且容易发生误报等问题,提出了一种无锚框结构的新型火灾检测算法。该算法取消了锚框的预设置,采用逐点预测的方式减少网络的超参数,从而有效地减轻了人工先验知识的影响;引入BFP模块优化特征融合,通过对层间信息的整合有效利用了特征的全局信息,增强了多尺度特征的表达能力;设置融合因子控制层间信息传递,在保证特征信息充分融合的同时减弱高层特征的影响,提升了浅层特征对于小目标的学习能力;设计动态采样方式调整训练过程,采用中心采样和置信度原则提升样本点质量,强化了网络对火焰特征的学习效果。在自建数据集上该算法的检测精度达到了96.9%,在公开数据集上也有较好的检测效果。实验结果表明,该算法检测精度高,抗干扰能力强,对于复杂背景下的多尺度火焰具有较好的检测效果,能够较好抑制误报情况的发生,满足实际火灾检测任务的需要。

    多尺度轮廓波分解的群稀疏壁画修复算法
    陈永,赵梦雪,陶美风
    2022, 49(6):  120-128.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.015
    摘要 ( 123 )   HTML ( 293 )   PDF (4032KB) ( 44 )   收藏
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    壁画图像修复是利用原始壁画图像的先验信息从缺失像素的破损壁画出发恢复原始图像的过程。针对稀疏表示在壁画图像修复时,未考虑壁画结构信息与纹理信息的差异性,导致修复结果易出现纹理模糊和结构线条断裂等问题,提出了一种基于多尺度轮廓波分解的群稀疏壁画修复算法。首先,采用非下采样轮廓波变换对待修复壁画图像进行多尺度分解,将其分解为低频纹理分量和高频结构分量,克服了现有稀疏表示壁画修复时,未考虑壁画结构和纹理信息差异性的不足。其次,采用提出的改进群稀疏算法,对纹理低频分量构造样本块相似群集合,并通过奇异值分解和分裂伯格曼算法迭代优化得到自适应群字典和稀疏系数,从而完成低频分量的修复。然后,使用三次立方卷积插值算法实现对壁画结构高频分量的插值修复。最后,通过非下采样轮廓波逆变换对修复后各尺度分量进行融合重构。通过对真实敦煌壁画的修复实验,结果表明,所提方法相较对比算法取得了更好的主客观修复效果及评价。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    VAE-Fuse:一种无监督的多聚焦融合模型
    邬开俊, 梅源
    2022, 49(6):  129-138.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.016
    摘要 ( 196 )   HTML ( 235 )   PDF (2820KB) ( 68 )   收藏
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    在多聚焦图像融合问题中,为了尽可能多地保留原始图像信息并提升图像融合的质量,首先结合变分自编码器结构及无参考图像清晰度评价指标中的灰度方差乘积函数,设计了一种基于无监督学习的双阶段图像融合网络;然后在训练阶段,提出使用多尺度结构相似度作为损失函数并引入了总偏差损失对图像中存在的噪声进行抑制;接着构建了一种基于变分自编码器结构的编码器-解码器网络进行原始图像的重构任务训练;再次在融合阶段,使用训练好的编码器对待融合图像进行特征编码后,使用改进的灰度方差乘积函数方法进行清晰像素的判别任务;最后通过数学形态学优化处理后生成最终的决策图,采用加权融合策略完成图像的最终融合。实验结果表明,此方法虽然采用了更少的模型参数,但是在编码解码过程中保留了更多的原始图像信息,在像素判别过程中优于传统的基于空间频率的判别方法。在与多种具有代表性的图像融合方法相比中,所提出的方法在主观和客观评价方面均取得了先进的融合性能。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    航发轴承复合故障诊断的循环维纳滤波方法
    张伟涛,纪晓凡,黄菊,楼顺天
    2022, 49(6):  139-151.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.017
    摘要 ( 153 )   HTML ( 300 )   PDF (6190KB) ( 50 )   收藏
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    航空发动机主轴轴承故障诊断是发动机预测性维护与健康管理的重要组成部分。针对航发主轴轴承复合故障诊断难度大,易受其它振动干扰信号影响的问题,提出了一种基于规范相关分析盲信号提取和循环维纳滤波的航发主轴轴承复合故障诊断方法。通过优化规范相关分析准则,提出自适应共轭梯度算法实现盲信号提取,结合故障特征频率利用盲信号提取算法从观测信号中提取故障特征信号,将提取到的故障特征信号作为循环维纳滤波的期望信号,以此设计循环维纳滤器来恢复故障源信号。通过分析滤波后信号的包络谱,完成轴承复合故障的诊断。提出的方法克服了现有方法过分依赖轴承参数,且利用固定的数学模型获得的期望信号过于理想化而无法应用于实际工程的问题。分别利用仿真数据和试验机实测数据,验证了算法对主轴轴承复合故障诊断的有效性。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    面向数字加工监控的边云工艺协同迁移
    曹新城, 姚斌, 贺王鹏, 陈彬强, 卿涛
    2022, 49(6):  152-163.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.018
    摘要 ( 213 )   HTML ( 231 )   PDF (3649KB) ( 62 )   收藏
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    智能制造是高端装备发展的必然趋势,设备智能运维对于保障数字加工质量及可靠性具有重要意义。在离散智能制造过程中,工艺多样性成为制约智能运维数字模型构建与实施的关键瓶颈。为此,提出一种边云协同的工艺知识迁移方案,融合应用边缘计算和云计算,实现智能运维模型的快速进化。首先,在云端训练PMsCNN模型,对历史工艺方案下设备的退化过程抽象建模;然后,利用新工艺方案下无标签的数据样本开展迁移学习,使PMsCNN适应新的工艺方案。相应地提出了一种改进型最大均值差异损失函数,克服数据不均衡难题;最后,将进化后的PMsCNN部署应用于边缘设备,在线实施设备智能运维。以设备核心基础件的性能运维为研究案例,验证了所提工艺知识迁移方案的先进性。相比于现有基于深度学习的监测方法,新工艺方案下测试准确率提升了20%以上,优于现有迁移诊断方法。

    计算机科学与技术 & 人工智能
    准最小最大优化动态输出反馈鲁棒MPC
    平续斌,刘思伟,吴宗原,刘鼎,李志武
    2022, 49(6):  164-176.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.019
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    针对包含有界干扰的约束线性参数变化系统中未知系统状态情况,设计了一种基于准最小最大鲁棒优化的动态输出反馈鲁棒模型预测控制方法。在优化控制问题中,动态输出反馈控制器采取参数依赖形式,从而可以借助线性矩阵不等式技术将优化控制问题转化为凸优化。在准最小最大鲁棒优化控制问题中,通过约束当前和预测的闭环系统状态在不同的鲁棒正不变集合之内,并且考虑当前采样时刻模型参数精确已知情况,降低了动态输出反馈控制器参数设计保守性。此外,实时估计误差集合更新采用预测的闭环系统状态在鲁棒正不变集合内的不变性进行,从而避免了通常输出反馈鲁棒模型预测控制算法中辅助优化更新估计误差集合的要求。所提出的算法不仅提升了控制性能和确保优化控制问题递归可行性,而且可降低优化控制问题求解在线计算量。当标称闭环系统收敛到平衡点时,包含有界干扰的不确定性系统稳定在平衡点附近有界集合之内,从而确保了被控系统的鲁棒稳定性。通过仿真算例验证了该方法的有效性。