《上海交通大学学报》2023年“电子信息与电气工程”专题
单图像去雨研究旨在利用退化的雨图恢复出无雨图像,而现有的基于深度学习的去雨算法未能有效地利用雨图的全局性信息,导致去雨后的图像损失部分细节和结构信息.针对此问题,提出一种基于窗口自注意力网络 (Swin Transformer) 的单图像去雨算法.该算法网络主要包括浅层特征提取模块和深度特征提取网络两部分.前者利用上下文信息聚合输入来适应雨痕分布的多样性,进而提取雨图的浅层特征.后者利用Swin Transformer捕获全局性信息和像素点间的长距离依赖关系,并结合残差卷积和密集连接强化特征学习,最后通过全局残差卷积输出去雨图像.此外,提出一种同时约束图像边缘和区域相似性的综合损失函数来进一步提高去雨图像的质量.实验表明,与目前单图像去雨表现优秀的算法MSPFN、 MPRNet相比,该算法使去雨图像的峰值信噪比提高0.19 dB和2.17 dB,结构相似性提高3.433%和1.412%,同时网络模型参数量下降84.59%和34.53%,前向传播平均耗时减少21.25%和26.67%.
针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题,提出了一种改进的图像去雾方法,应用于无人机航拍建筑物图像处理中.针对全局大气光取值易受场景中景物影响的问题,提出一种颜色衰减先验投影最小方差的大气光求解方法,构建明度与饱和度差值图像,求解最小方差出现区域,并确定全局大气光估计.将利用图像场景深度信息求解的区域大气光与全局大气光相融合,获得新的大气光图.采用基于非局部信息的雾霾线先验理论对透射率进行优化,提出了一种基于雾霾线理论和引导相对总变分正则化的算法,通过计算透射率可靠性函数对透射率修正,并消除图像中存在的大量无用纹理信息,提升了透射率估计精度,有效改善了无人机航拍场景中浓雾及景深突变区域的复原图像质量.实验结果表明,所提算法与其他算法相比,获得的复原图像平均梯度、对比度、雾霾感知密度估计及模糊系数等指标分别平均提升了12.2%、7.0%、11.9%和12.5%,运算时长也优于部分算法,航拍图像更加清晰,更符合人眼视觉感受.
精确在线测量热障涂层(TBCs)在热梯度环境下的真实隔热效果对热障涂层的设计以及开发具有重要意义.采用电子束物理气相沉积(EB-PVD)制备了含Eu掺杂的氧化钇部分稳定氧化锆(YSZ:Eu)表层、YSZ中间层与Dy掺杂YSZ(YSZ:Dy)底层的磷光传感热障涂层.利用磷光信号的热淬灭特性对温度梯度环境下YSZ涂层表面以及黏结层/YSZ层界面温度进行在线测量,对EB-PVD YSZ热障涂层的真实隔热效果进行评估.结果表明:平均厚度为113 μm的YSZ涂层在高温温度梯度下能够实现的平均温降为66.5 ℃,在温度区间为400~700 ℃内的平均热导率为(0.87±0.15) W/(m·K),略小于传统激光脉冲法的测量值 (0.95±0.02) W/(m·K).上述结果证实了磷光在线测温技术用于热障涂层隔热效果测量的可靠性,为热障涂层隔热效果的实时监控提供了一种有效方法.
针对仿人柔性关节负载突变引起的关节振动问题,提出一种基于状态观测器的转矩补偿控制方法.通过控制电动机输出与扰动力矩等值的转矩增量,使关节力矩快速平衡变化后的负载力矩,缩短弹性元件被动适应负载变化的振荡过程.设计了估计负载扰动转矩和电动机转速的状态观测器,并利用Lyapunov函数证明其收敛性;建立基于比例积分-积分比例(PI-IP)转速调节器的驱动系统控制结构,并将观测器的输出前馈输入到转速调节器中,提高系统抗干扰能力.仿真结果表明,与比例积分微分(PID)控制和关节力反馈比例微分(PD)控制相比,所提方法能够在负载变化后的0.6 s内使电动机转速恢复稳定,并在1 s内实现关节振动抑制,关节转速调节时间分别缩短了约1.8 s和0.9 s,有效提升系统动态调节能力.最后,通过在一体化柔性关节测试平台上的实验,验证了所提方法的有效性.
提出一种基于动态运动原语(DMP)和自适应控制的机器人技能学习方法. 现有的DMP从单示教轨迹中学习动作,且其高斯基函数分布方式固定,并不适用于各种不同特征的动作轨迹. 因此,将高斯混合模型和高斯混合回归引入DMP中,使其能从多示教轨迹中学习技能,并且将径向基神经网络(RBFNN)引入DMP中构成RBF-DMP方法,以梯度下降的方式学习高斯基中心位置和权重,提高技能学习的精度.设计自适应神经网络控制器,用于控制机械臂复现示教中学习的动作. 在Franka Emika Panda协作机械臂上开展实验研究,验证方法的有效性.
周期拒绝服务(DoS)攻击阻止了切换正系统的测量通道与控制通道通过网络进行信息交换.此外,系统切换行为、DoS攻击引起的混杂行为以及正性约束增加了安全控制研究的困难.针对遭受周期DoS攻击的网络化切换正系统,提出一种基于切换行为的建模方法并研究其安全控制问题.在变周期切换条件下,通过限定切换周期与DoS攻击周期的关系,构造多线性余正Lyapunov函数,并得到闭环系统为正系统以及渐近稳定条件,进而基于正系统理论设计安全状态反馈控制器.在此基础上,讨论周期DoS攻击下系统进行恒定周期切换的情形.最后,通过仿真示例验证结果的有效性.
针对采用非对称柔性支撑结构的龙门双驱运动平台,提出基于模型补偿扩张状态观测器的解耦与同步控制策略.考虑柔性支撑结构特点和负载加速度对龙门平动、转动模态的影响,采用拉格朗日方程建立了龙门动力学模型.依据该模型设计平动和转动控制回路并采用带有已知耦合项补偿的扩张状态观测器,估计并抑制由建模误差和未知耦合项等因素组成的总扰动.试验结果表明,该控制框架与解耦策略能有效解除双驱动轴间的动态耦合并抑制扰动,显著提升龙门试验台的动态响应和同步精度,且具有部署简单、所需测量模型参数少等优点.
局部放电(PD)的光学检测是反映设备绝缘状态的重要方法.C4F7N/CO2混合气体是目前最具有潜力的SF6替代气体,但是缺乏针对该混合气体光学PD特性和诊断方法的研究.构建了一个可采集7个特征波段的PD多光谱阵列检测平台,制作了4种PD缺陷,分析了5种不同比例的C4F7N/CO2混合气体和纯SF6气体条件下多光谱PD特征在相位分布、能量分布和特征堆叠图的异同,提出了一种基于多光谱特征(MF)和最近邻算法(KNN)的PD诊断新方法.实验结果表明,纯SF6故障识别准确率可达96.2%;C4F7N/CO2混合气体的识别率在88%以上,最高准确率为91.1%.该方法对环保型气体绝缘设备的PD诊断具有指导意义,也为传统的PD检测和诊断提供了新思路.
局部轨迹规划是自主代客泊车系统的关键技术之一,在该场景下,现有智能车辆的局部轨迹规划方法存在规划耗时长、曲率不连续、安全性不足等问题.针对该类问题,提出一种面向泊车场景的智能车辆轨迹规划方法.该方法通过改进混合A*算法的解析扩展以及引入风险函数,提升了初始路径搜索的实时性和安全性.进一步,结合初始路径以及二次规划方法实现路径平滑和速度规划,最终完成轨迹生成.仿真实验表明,所提方法能够提升智能车辆轨迹规划实时性、平滑性以及安全性,并且在实车试验上验证所提方法在实际泊车场景的可行性.
传统的深度神经网络由于计算量和内存占用庞大,难以部署到嵌入式平台中发挥实用价值,所以轻量级的深度神经网络得到快速发展.其中,谷歌提出的轻量级架构MobileNet具有广泛的应用.为了进一步提高性能,MobileNet的模型由MobileNetV1发展到MobileNetV3,但模型变得更为复杂,导致其规模不断扩大,难以发挥轻量级模型的优势.为了在能保持MobileNetV3性能的前提下,降低部署于嵌入式平台的难度,提出一种融合MobileNetV3特征的结构化剪枝方法,对MobileNetV3-Large模型进行裁剪,得到一个更加紧凑的模型.首先对模型进行稀疏正则化训练,得到一个较为稀疏的网络模型;然后使用卷积层的稀疏值和批量归一化层的缩放系数的乘积判别冗余滤波器对其进行结构化剪枝,并在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行实验.实验结果表明:提出的压缩方法可以有效压缩模型参数,并且压缩后模型仍然能保证良好性能;在准确率不变的前提下,CIFAR-10上模型的参数量减少44.5%,且计算量减少40%.
热循环系统是实时荧光聚合酶链式反应(PCR)仪的关键组成部分,决定了核酸检测效率和结果准确性.针对传统PCR检测系统的热循环耗费时间长、温度控制复杂的问题,设计了一种分区温控的实时荧光PCR热循环系统,包括热循环系统硬件电路和机械结构,通过控制试液在不同恒温区切换实现快速热循环,采用增量式比例积分微分算法控制恒温区温度,控制精度达到 ±0.1 ℃.使用Fluent建立传热模型,分析试液热延迟现象预估试液变化规律.通过搭建PCR样机进行实验验证,试液升降温速率分别为3.8和4.4 ℃/s,证明了所提出PCR热循环系统能有效提高检测效率.
《上海交通大学学报》2023年“电子信息与电气工程”专题
