郑州大学学报(工学版)

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2025年05月13 00:00

足地接触对被动行走机器人步态动力学行为的影响

2025年05月13 00:00

为解决被动行走机器人步态研究中难以分析滑移、弹起等复杂步态的动力学行为的问题,搭建了一种考虑足地接触的圆弧足被动行走机器人模型,分析其在路面材料变化的复杂行走路况下表现出的多种行走模式,并揭示了多参数协同演化下的步态失稳机制。首先,引入赫兹接触模型与库仑摩擦模型描述足地间的法向接触力与切向摩擦力,使用第二类拉格朗日方程进行动力学建模;其次,通过改变接触参数模拟不同弹性与摩擦特性的行走路面,采用数值仿真对行走中的滑移、弹起、跌倒等现象进行研究,获得使机器人行走性能较好的足地接触条件;最后,使用分岔图、时间响应图等工具对机器人各结构参数协同演化时的行走步态进行分析。研究结果表明:摩擦系数大于0.24且阻尼系数大于4.37×106 kg/(m1.5·s)的足地接触环境是机器人稳定行走的必要条件,摩擦系数和阻尼系数的减小将分别使步态出现滑移和弹起,且摩擦系数对步态的影响占主导地位,两接触参数持续减小将使机器人摔倒;在结构参数中,髋关节质量及转动惯量的减小、足半径增大都更有利于机器人适应大范围的行走斜面角度;同时观察到,无论结构参数如何演化,机器人都将随着斜面角度的增大通过滑移而引发步态失稳。

基于自适应滑模的四轮移动机器人轨迹跟踪控制

2025年05月13 00:00

针对滑模控制中具有未知界的非匹配不确定性的估计与补偿问题,提出了一种适用于四轮移动机器人的非奇异终端滑模控制器,不需要已知界的不确定性的先验知识。为了保证滑模面的存在性,引入高斯过程回归对非匹配不确定性进行在线估计,一方面避免采用高增益的控制,从而减小了控制量抖振;另一方面,通过高斯过程回归的估计结果对系统的不确定性进行补偿,从而提高了基于模型的滑模控制器的适应性。基于近端策略优化 (PPO)算法设计了一种自适应终端滑模控制器,通过控制精度和控制输入的抖振幅度来构建奖励函数,以此对滑模控制器的参数进行自适应调整,从而减小抖振并提高跟踪精度。通过李雅普诺夫稳定性分析证明了非奇异终端滑模控制器的稳定性,基于数值仿真实验验证了所设计控制器的有效性。结果表明:与传统的终端滑模相比,所提出的自适应终端滑模控制器在保持较高控制精度的同时,抖振振幅减小了90%,优于传统的控制方法。

基于改进YOLOv8n的施工场景下防护装备佩戴检测算法

李　军, 周科宇, 邹　军, 曾文炳 — 2025年05月13 00:00

针对在施工场景中现有的防护装备检测算法存在受干扰信息影响、光照不均匀以及被作业设备遮挡等问题,提出了一种改进YOLOv8n的轻量化算法YOLO-LA。首先,将加权双向特征金字塔网络BiFPN引入颈部,通过多路径交互融合,提高底层细节和高级语义信息,增强多尺度特征融合性能,提升模型对复杂场景小目标的检测精度;其次,在基线模型中使用C2f-ContextGuided模块对骨干网络进行改造,ContextGuided模块使用全局上下文信息计算权重向量,并使用其细化局部特征和周围上下文特征的联合特征,从而提高模型的特征提取能力,并降低模型复杂度;再次,提出了一种全新的LSCD轻量化检测头,其使用共享卷积,减少模型的参数量和计算量;最后,用EIoU代替了原来的CIoU,优化边框回归,提高了算法收敛速度和回归精度。实验结果表明:YOLO-LA算法在防护装备佩戴检测中表现优异,相比基线模型YOLOv8n,参数量、计算量和模型内存分别降低了61.5%,43.2%和58.7%,同时mAP@0.5提升了1.4百分点,且FPS值为253帧/s,满足防护装备佩戴检测的实时性、准确性和轻量化要求。

基于多智能体强化学习的AMR协作任务分配方法

2025年05月13 00:00

为了解决AMR在柔性生产中运输任务的自主分配难题,采用一种基于改进多智能体强化学习算法的多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)。首先,引入注意力机制对算法进行改进,采用中心化训练分散式执行的框架,并对AMR的动作及状态进行设置;其次,根据奖励值的大小确定任务节点的覆盖程度以及任务的完成效果;最后,在Pycharm上进行仿真,结果表明:MADDPG算法的平均奖励值较其他算法增幅为3,训练次数减少了300次,在保证求解任务分配完成度的基础上,具有更快的学习速度和更稳定的收敛过程。

基于肌电预测模型的下肢外骨骼自适应控制方法

2025年05月13 00:00

为提高下肢康复机器人的适应性,实时响应患者意图和适应个体化运动需求,提出了一种基于肌电预测模型的下肢外骨骼自适应控制方法。该方法通过采集股二头肌、股直肌和股外侧肌的表面肌电信号,构建预测患者期望运动轨迹的肌电预测模型。针对系统的不确定性和模型误差,设计了一种自适应滑模控制器,结合肌肉激活度动态调整滑模参数,从而提高机器人的跟踪精度和柔顺性。对5名健康受试者进行实验,分别对肌电模型和滑模控制器进行测试。结果表明:肌电预测模型对髋关节的RMSE为7.94,对膝关节的RMSE为9.31,能够满足轨迹生成需求;相比传统PID控制,自适应滑模控制器的跟踪精度提高了28%,验证了所提方法的有效性。

基于TD3算法的光伏电站参与电力系统频率控制策略

张建华, 陶　莹, 赵　思 — 2025年05月13 00:00

针对光伏电力输出具有间歇性和随机性对维持电力系统频率稳定构成的挑战,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的快速频率调节方法,该方法无须依赖特定的机理模型,适用于解决与光伏发电相关的强不确定性问题。首先,构建了一个简化的光伏发电系统模型;其次,基于双延迟深度确定性策略梯度算法设计了一种新型频率控制器;最后,将所提控制策略与传统下垂控制、滑模控制及基于深度确定性策略梯度算法的控制策略进行了比较。结果表明:在分别施加负荷单次阶跃扰动和负荷连续阶跃扰动的两种场景中,基于所提控制策略的频率偏差均明显低于其他3种控制算法,时间乘绝对误差积分准则比性能最差的下垂控制分别减小了41.7%和31.8%,充分验证了所提控制策略在调频过程动态性能和稳态性能方面的优越性。

基于组合深度学习的风电功率区间预测

2025年05月13 00:00

为了提高风电功率区间预测的精度,提出了一种基于组合深度学习的风电功率区间预测模型。首先,针对传统蜣螂优化算法(DBO)存在全局寻优能力和局部探索能力不均衡的问题,提出了一种改进的蜣螂优化算法(POTDBO)。该算法通过增强全局寻优能力并改进局部探索策略,优化变分模态分解(VMD)中的分解个数K和惩罚因子β,从而提高VMD的分解效果。其次,基于优化后的VMD分解结果,构建了组合深度学习模型POTDBOVMD-CNN-BiLSTM。该模型利用卷积神经网络(CNN)提取风电功率的空间特征,并结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分捕捉数据中的历史信号特征和未来信号特征,对各分量分别预测并叠加重构,从而实现了风电功率的准确预测。再次,引入了非参数核密度估计法(KDE)对组合模型的预测误差进行拟合,从而得到不同置信区间下的风电功率区间预测结果。最后,运用新疆某风电场的实际运行数据对所提模型进行了验证。仿真结果表明:在置信水平为95%时,与高斯分布、T分布相比,所提方法在预测区间覆盖宽度CWC上分别降低了0.103 6, 0.171 4,在区间预测精度上有所提升。

基于BWO和WOA的VMD-LSTM短期风速预测

2025年05月13 00:00

针对风电机组组网运行存在的功率波动性和随机性,为提高风速预测的精度和风电机组运行的稳定性,提出了一种基于白鲸优化算法和鲸鱼优化算法的VMD-LSTM短期风速预测模型。首先,利用白鲸优化算法对VMD中的模态数及惩罚因子进行优化,得到分解的子序列;其次,对于LSTM中的隐含层节点数、最大训练次数和初始学习率等参数,使用鲸鱼优化算法进行确定;最后,利用LSTM的非线性拟合能力对数据进行预测。结果表明:所提预测模型在测试集上的RMSE、MAE、MAPE分别为0.223 4,0.172 7,0.083 7,均低于其他对比模型,验证了所提模型在短期风速预测问题上的有效性。

地铁出入线反射型声屏障降噪效果影响因素分析

2025年05月13 00:00

为了改善地铁出入线沿线居民的生活环境,以郑州某线地铁出入线为工程实例,基于快速多极边界元方法,采用Virtual Lab声学仿真软件构建声屏障模型,将低速地铁列车行驶的轮轨噪声简化为双点声源,引入声压级插入损失来表征声屏障的降噪效果,分析了声源声压级、声屏障高度、声屏障与声源距离、声屏障顶端结构和受声点位置等因素对声屏障降噪效果的影响。根据仿真模拟结果,在地铁出入线靠近居民建筑一侧设置了高4 m、与双声源中心距离3 m的直立Y型反射声屏障,现场实测了声屏障设置后的噪声信号,获得了噪声特征参数,仿真结果与测试结果具有较好的吻合性,验证了仿真计算的合理性。地铁出入线沿线建筑与轨道中心的最近距离为30 m,实测的设置声屏障后沿线居民建筑的噪声满足相关规范要求,Y型反射声屏障具有较好的降噪效果。相关成果可为地铁出入线的声屏障设计和降噪效果评价提供参考。

基于数据优化多属性决策的山区公路线路优选方法

2025年05月13 00:00

山区公路线路优选存在评价指标复杂、定性指标难量化、主观设定的指标常权权重与工程实际不完全相符等问题。针对此,基于技术性、经济性和安全性的原则,参考霍尔三维结构对山区线路的影响因素进行分析,并构建了评价指标体系,引入云模型理论量化定性评价指标,考虑评价指标实际状态对评价结果的影响,采用变权理论修正评价指标常权权重,实现了对数据的优化,并基于多属性决策模型(TOPSIS)提出了一种山区公路线路优选方法。将理论研究成果应用于玻利维亚艾尔西亚公路项目四号风险点的线路方案比选中,结果表明:云模型能有效解决定性指标的不确定性导致其难以量化的问题;3个路线方案的贴近度分别为0.833,0.606,0.684,变权理论与传统常权权重相比在评估过程中更突出了极值指标对评价结果的影响,结果更贴合实际。

基于韧性理论的地铁线路局部中断事件应急策略

2025年05月13 00:00

在地铁延误与中断事件频发的背景下,针对常见应急策略的缺点,提出了一种基于韧性理论的地铁线路局部中断事件应急策略。首先,从理论上分析了突发事件下的地铁线路性能演化过程;其次,利用线路连通率、抗延误指数与客流保有率等指标构建了地铁线路韧性评估模型;最后,针对常见的地铁线路单侧轨道局部中断事件,以提升地铁线路韧性为目标提出了一种多区间单轨双向运行应急策略。该策略将事故路段相反方向的可运行轨道划分为若干区间,每个区间内有一辆列车以单轨双向运行模式运行。对工作日早高峰长沙地铁4号线进行实例分析,评价所提策略的有效性,结果表明:在面临突发事件时,大部分乘客的等待时间集中于5~7 min,乘客等待率在10 min内会下降至50%以下;与传统的小交路运行方案和单轨双向运行方案相比,多区间单轨双向运行方案的客流保有率分别提升了42.4%与12.7%,线路韧性分别提升145%和50%。

自密实混凝土内掺淤泥的生态护坡材料

2025年05月13 00:00

针对预制生态砖护坡现场人工拼装劳动力需求大、转运损耗高等难题,同时考虑淤泥废弃物的资源化利用,提出了一种利用淤泥取代水泥胶凝材料制备自密实混凝土(SCC)作为非结构生态护坡替代预制生态砖护坡,从而起到降本增效的作用。首先,分析了淤泥的物理化学性质;其次,研究了淤泥掺量对工作性能、力学性能和孔隙结构的影响规律。结果表明:单掺淤泥使SCC工作性能下降,为满足SCC规范和施工要求,需相应增加减水剂用量。力学性能与淤泥掺量呈反相关,28 d抗压强度、劈拉强度和弹性模量均降低;淤泥的掺入影响SCC的孔结构,导致累积孔体积和孔隙率的增加。研究结果表明:内掺10%淤泥的SCC在坍落扩展度为700 mm的情况下,强度可达到C30,验证了其作为生态护坡材料的可行性。

监测信息对城市雨水管网模型校核的影响分析

2025年05月13 00:00

城市雨水管网模型参数复杂,模型校核面临较大挑战,而现有研究多集中于校核方法,忽略了监测点数量和布局对校核效果的影响,导致模型泛化能力差。以丹麦贝灵厄镇的雨水管网为案例,采用智能优化方法确定不同监测点数量下模型性能最优的监测布局方案,并分析监测点数量和布局对模型校核效果的影响。结果表明:增加监测点数量并优化其空间布局能显著提高模型的准确性和鲁棒性,如5个水位监测点的优化布局方案相比于空间均匀布局方案校核模型对内涝节点处平均预测精度提升约53%;模型校核存在显著“异参同效”问题,难以准确率定参数,但当监测信息充足时,模型仍能达到满足应用需求的预测性能,如监测点数量由1个增加至5个以上时校核模型的整体预测性能可提升38%以上。

基于状态估计的车辆横摆稳定性分析方法研究

寇发荣, 常航涛, 王倩磊, 方　博 — 2025年05月13 00:00

针对车辆横摆稳定性分析过程中状态参数难以获取、分析结果单一等问题,建立了二自由度车辆模型作为横摆稳定性分析和状态估计的参考模型;采用质心侧偏角及其角速度构建相平面,以分析车辆横摆稳定性,设计了基于多层感知机的工况自适应相平面稳定域,根据车辆实时状态及相平面稳定域构建横摆稳定性评价指标———横摆稳定度;设计了一种基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计算法,提出了一种基于状态估计的车辆横摆稳定性分析方法;在双移线工况下进行100 km/h仿真试验与30 km/h实车试验,验证所提出的横摆稳定性分析方法的有效性与实用性。结果表明:基于状态估计的横摆稳定性分析方法的质心侧偏角估计平均误差小于0.1°,纵向速度估计平均误差小于0.03 m/s,该方法能够根据估计的车辆状态参数输入将横摆稳定性量化到0~1上,体现车辆横摆稳定性的动态变化。

一种压电换能器的动态阻抗匹配方法与频率跟踪

2025年05月13 00:00

动态阻抗匹配技术能够提高压电换能器的输出功率和能量转换效率。现有动态阻抗匹配方法多采用智能数值寻优算法,但智能算法建模复杂、迭代时间长、计算量大,针对这一问题,提出了一种基于数据拟合的动态阻抗匹配方法,并设计了相应的可无级调节的T型阻抗匹配网络。所提方法通过工作频率微调,获取对应频率下换能器电阻、电抗分量的观测值,以最小残差平方和为判断依据,得到一组拟合程度最高的换能器等效电路参数,结合相关公式计算出匹配网络元件参数和换能器串联谐振频率,在实现换能器动态阻抗匹配的基础上,进一步实现了频率追踪功能。在Python中对动态阻抗匹配方法进行仿真,在MATLAB/Simulink中搭建仿真电路对阻抗匹配与频率追踪的效果进行仿真,结果表明:所提方法能够较为准确地得到换能器等效电路参数,匹配后的T型阻抗匹配网络两端的电压、电流信号基本同相,有功功率有了明显提升,匹配效果良好,并且相较于遗传算法匹配速度也有了显著提升。

直线导轨平行度误差对工作台运动误差的影响规律

李海涛, 耿瑞霖, 王雅雯, 陈敬林 — 2025年05月13 00:00

现有研究多以线性工作台整体为研究对象,只能获得不同误差对一维线性工作台的局部影响规律,无法完全揭示不同类型误差之间的耦合机制,以及对工作台整体运动误差的影响规律。针对这一不足,以双导轨四滑块线性工作台为研究对象,通过动结合面刚度等效,求解滑块约束刚度矩阵,进而联合滑块在导轨和工作台双重约束下工作台协调变形以后的位姿状态,建立了一维线性工作台的误差耦合模型。基于误差耦合模型,通过齐次变换将多项平行度误差映射到滑块初始误差上,最终建立导轨安装平行度误差到工作台运动误差的映射模型。基于映射模型,模拟分析了平行度误差对工作台运动误差的影响规律,并通过有限元模拟及实验验证了结果的一致性。实验结果表明:平行度误差映射模型与有限元模型之间的最大误差不超过9.8%,不同类型平行度误差对线性工作台影响程度差异较大,通过降低偏摆和俯仰平行度误差,可以大幅度降低工作台整体误差。所提方法为线性工作台误差补偿和精度设计提供了理论支撑。

面向关键词预测的动态对比表示增强方法

2025年05月13 00:00

关键词预测通常难以充分利用文本结构中的复杂层次和语义信息,针对该问题,提出了一种新型语义表示增强的关键词预测方法(ACL-KP),即利用动态对比学习增强关键词预测。该方法首先通过引入自适应权重机制,动态调整样本权重,解决在对比学习过程中难以区分真实样本与噪声样本的问题,减少误识别噪声样本的影响,优化空间表示。此外,为了提高训练数据的多样性,引入高斯白噪声,自动生成一些具有挑战性的虚拟样本,从而增强文档和关键词的语义表示。在关键词预测领域的多个公开数据集上进行的实验结果表明:模型在F1@5和F1@M指标上相较于当前先进模型提升了2%~17%,与序列到序列模型和统一模型相比,展现出了更显著的性能优势。

基于少数类加权和异常连通性的不平衡节点分类

王军锋, 杨佳悦, 李　钝 — 2025年05月13 00:00

基于GNN的机器人检测方法在处理类不平衡问题时,忽略了少数类节点的重要性,同时未考虑图结构特有的链接性问题,使得节点分类效果不理想。针对现有方案的不足,提出了一种基于少数类加权和异常连通性裕度损失的类不平衡节点分类算法,将传统机器学习领域的不平衡分类思想扩展到图结构数据,在GraphSMOTE的基础上进行少数类加权聚合处理,以增强少数节点的特征聚合;在过采样阶段,利用SMOTE算法对不平衡数据进行处理,并考虑了节点表示和拓扑结构。同时,训练一个边缘生成器来建模关系信息,并引入异常连通性裕度损失,以提高GNN对链接异常性的感知,增强模型对连通性信息的学习。最后在公开的微博、Twitter虚假账户和BlogCatalog数据集上进行实验,与SMOTE、Re-weight、GraphSMOTE、DR-GCN和mGNN这5种方法的对比结果表明:所提算法平均ACC达到84.3%;在Kaggle数据集上,所提算法比mGNN模型准确度提升1.3%。

基于三维模型的航空电连接器插孔视觉识别方法

2025年05月13 00:00

基于增强现实或机械臂的航空电连接器智能插接辅助技术依赖于精准的插孔位置和排序等先验信息,而当前先验信息的获取完全依赖人工采集,精度和完整度不高。针对这些问题,提出了一种基于三维模型的航空电连接器插孔视觉识别方法。该方法将基于深度学习和基于图像处理的方法耦合,通过融合深度学习的两步插孔精确定位方法实现了针对航空电连接器三维模型插孔的精准检测和定位信息获取,然后基于环状分层思想对已定位的插孔进行补全和排序,最终实现了对复杂航空电连接器三维模型插孔的全自动智能化精准视觉识别,得到了精准的插孔位置及排序信息。实验结果表明:所提方法在识别率和定位精度上均优于单一深度学习方法,其中融合YOLOv7的效果最佳,平均识别率为97.85%,平均定位误差为0.025 mm,平均定位时间为69 ms,漏识别插孔补全率为100%,排序正确率为100%,能够为基于增强现实或机械臂的航空电连接器智能插接辅助提供精准有效的先验信息。