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一种新型趋近律的PMSM模糊自适应终端滑模控制
1
作者
冯
琪
茗
董秀成
刘元
《电气工程学报》
CSCD
2023年第4期74-83,共10页
针对传统永磁同步电机滑模控制方法产生抖振现象和外界干扰带来的一些不确定的影响,提出了一种新的模糊滑模控制器设计方法。首先,基于滑模控制和模糊控制两大理论,在转速环引入全局快速终端滑模控制,并设计一种新型复合趋近律,在削弱...
针对传统永磁同步电机滑模控制方法产生抖振现象和外界干扰带来的一些不确定的影响,提出了一种新的模糊滑模控制器设计方法。首先,基于滑模控制和模糊控制两大理论,在转速环引入全局快速终端滑模控制,并设计一种新型复合趋近律,在削弱抖振的同时,又能使系统在有限时间内快速达到稳态;然后以Lyapunov函数导数的绝对值为补偿构建了自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而设计了全局快速终端模糊滑模控制器,通过仿真对比试验,验证该控制器能快速收敛到稳定状态,而且能够有效地抑制传统滑模控制器的抖振情况,验证了所提方法的有效性。
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关键词
永磁同步电机
滑模控制
模糊控制
新型复合趋近律
全局快速终端滑模控制器
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职称材料
基于参考的Transformer纹理迁移深度图像超分辨率重建
2
作者
杨陈成
董秀成
+3 位作者
侯兵
张党成
向贤明
冯
琪
茗
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期861-867,共7页
深度图像包含场景深度信息,对颜色和光照的变化具有较强的鲁棒性,使得深度图像在立体视觉等领域广泛应用。由于深度传感器性能的局限性以及深度图像成像环境相对复杂,很难直接获取高质量、高分辨率的深度图像。针对重建出现的边缘细节...
深度图像包含场景深度信息,对颜色和光照的变化具有较强的鲁棒性,使得深度图像在立体视觉等领域广泛应用。由于深度传感器性能的局限性以及深度图像成像环境相对复杂,很难直接获取高质量、高分辨率的深度图像。针对重建出现的边缘细节特征不清晰问题,提出一种基于参考的Transformer纹理迁移深度图像超分辨率重建方法。对预处理后的低分辨率深度图像(LR_D)以及参考图像(Ref)特征块,利用归一化内积进行相似度计算,融合Transformer计算相似位置置信度,并结合注意力机制进行纹理迁移,最后与低分辨率深度图像特征结合,提高图像细节清晰度,进一步精确重建结果。实验结果表明,相较于其他方法,该方法结构相似性(SSIM)值更高,主观视觉效果和客观评价指标均得到了明显的改善,重建效果良好。
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关键词
深度学习
超分辨率重建
深度图像
TRANSFORMER
注意力机制
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职称材料
题名
一种新型趋近律的PMSM模糊自适应终端滑模控制
1
作者
冯
琪
茗
董秀成
刘元
机构
西华大学电气与电子信息学院
四川大学锦江学院电气与电子信息工程学院
出处
《电气工程学报》
CSCD
2023年第4期74-83,共10页
基金
国家自然科学基金(11872096)
四川省中央引导地方科技发展专项(2021ZYD0034)
四威高科-西华大学产学研联合实验室(2016-YF04-00044-JH)资助项目。
文摘
针对传统永磁同步电机滑模控制方法产生抖振现象和外界干扰带来的一些不确定的影响,提出了一种新的模糊滑模控制器设计方法。首先,基于滑模控制和模糊控制两大理论,在转速环引入全局快速终端滑模控制,并设计一种新型复合趋近律,在削弱抖振的同时,又能使系统在有限时间内快速达到稳态;然后以Lyapunov函数导数的绝对值为补偿构建了自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而设计了全局快速终端模糊滑模控制器,通过仿真对比试验,验证该控制器能快速收敛到稳定状态,而且能够有效地抑制传统滑模控制器的抖振情况,验证了所提方法的有效性。
关键词
永磁同步电机
滑模控制
模糊控制
新型复合趋近律
全局快速终端滑模控制器
Keywords
Permanent magnet synchronous motor
sliding mode control
fuzzy control
new compound reaching law
global fast terminal sliding mode controller circuit breaker
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于参考的Transformer纹理迁移深度图像超分辨率重建
2
作者
杨陈成
董秀成
侯兵
张党成
向贤明
冯
琪
茗
机构
西华大学电气与电子信息学院
四川大学锦江学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期861-867,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11872069)
四川省中央引导地方科技发展专项(2021ZYD0034)
四威高科-西华大学产学研联合实验室项目(2016-YF04-00044-JH)。
文摘
深度图像包含场景深度信息,对颜色和光照的变化具有较强的鲁棒性,使得深度图像在立体视觉等领域广泛应用。由于深度传感器性能的局限性以及深度图像成像环境相对复杂,很难直接获取高质量、高分辨率的深度图像。针对重建出现的边缘细节特征不清晰问题,提出一种基于参考的Transformer纹理迁移深度图像超分辨率重建方法。对预处理后的低分辨率深度图像(LR_D)以及参考图像(Ref)特征块,利用归一化内积进行相似度计算,融合Transformer计算相似位置置信度,并结合注意力机制进行纹理迁移,最后与低分辨率深度图像特征结合,提高图像细节清晰度,进一步精确重建结果。实验结果表明,相较于其他方法,该方法结构相似性(SSIM)值更高,主观视觉效果和客观评价指标均得到了明显的改善,重建效果良好。
关键词
深度学习
超分辨率重建
深度图像
TRANSFORMER
注意力机制
Keywords
deep learning
super-resolution reconstruction
depth image
Transformer
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新型趋近律的PMSM模糊自适应终端滑模控制
冯
琪
茗
董秀成
刘元
《电气工程学报》
CSCD
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于参考的Transformer纹理迁移深度图像超分辨率重建
杨陈成
董秀成
侯兵
张党成
向贤明
冯
琪
茗
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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