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深度学习视域下课堂评价的实践反思与路径优化
1
作者 刘志军 陈雪纯 《天津师范大学学报(基础教育版)》 北大核心 2026年第2期9-14,共6页
如何改进课堂评价以更好地发挥其对学生深度学习的促进作用,是新时代素质教育背景下的重要议题。深度学习向学生提出与知识、与自我及与环境间不断建构的学习要求,为课堂评价改革提供了新方向。课堂评价可以呈现激发对话冲动、为学生搭... 如何改进课堂评价以更好地发挥其对学生深度学习的促进作用,是新时代素质教育背景下的重要议题。深度学习向学生提出与知识、与自我及与环境间不断建构的学习要求,为课堂评价改革提供了新方向。课堂评价可以呈现激发对话冲动、为学生搭建认识阶梯以及指明学生前进方向等实践样态以助力学生学习深化。而由于当前课堂评价存在互动结构封闭、评价任务设计浅显、评价反馈信息笼统等问题,影响着课堂评价促学实效发挥。为解决该问题,可以通过提升评价中的协商对话质量,以延展学生互动时空;以学科大概念串联评价任务,帮助学生形成结构化认知体系;注重反馈结果中前馈式表达,助力学生积极构建内部反馈等实践改进举措,着力提升课堂评价促学实效发挥。 展开更多
关键词 深度学习 课堂评价 协商式评价 学科大概念 前馈
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基于高阶空间交互的盲超分辨率图像重建算法
2
作者 王晓峰 谭文雅 +1 位作者 沈紫璇 黄俊俊 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第2期309-315,共7页
为了克服盲超分辨率领域中生成对抗网络模型在生成细节和抑制伪影方面的局限性,提出了一种新型的具有高阶交互能力的Real-GSRGAN模型。该模型包括3个关键组成部分:高阶退化模型、基于残差门控注意力模块的Transformer生成器和U-Net鉴别... 为了克服盲超分辨率领域中生成对抗网络模型在生成细节和抑制伪影方面的局限性,提出了一种新型的具有高阶交互能力的Real-GSRGAN模型。该模型包括3个关键组成部分:高阶退化模型、基于残差门控注意力模块的Transformer生成器和U-Net鉴别器。在生成器中,采用了通道空间自注意力模块来捕捉多维特征,并通过递归门控卷积实现全局依赖和局部细节的高阶交互。前馈网络引入门控机制添加空间建模信息。为抑制伪影和图像过于平滑的现象,添加了去伪影损失函数。实验结果表明,该方法在多个数据集上表现出更优的视觉重建效果,还通过高阶交互机制显著提升了整体性能,优于现有方法。 展开更多
关键词 生成对抗网络 盲超分辨率 注意力机制 前馈网络 递归门控卷积 高阶空间交互 高阶特征
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VIFusion:低光场景下可见光与红外图像的互补融合模型
3
作者 张晓滨 牛燕皓 陈金广 《西安工程大学学报》 2026年第1期126-135,共10页
针对低光场景下可见光与红外图像融合算法存在时序信息丢失、特征图通道冗余、细节模糊等问题,本文基于Vision Transformer框架,提出了一种低光场景下可见光与红外图像的互补融合模型VIFusion。该模型通过包含的双时态特征聚合(dual tem... 针对低光场景下可见光与红外图像融合算法存在时序信息丢失、特征图通道冗余、细节模糊等问题,本文基于Vision Transformer框架,提出了一种低光场景下可见光与红外图像的互补融合模型VIFusion。该模型通过包含的双时态特征聚合(dual temporal feature aggregation,DTFA)模块、特征细化前馈网络(feature refinement feedforward network,FRFN)模块和空间通道注意力机制(spatial channel attention,SCA)模块提升了融合图像的质量和信息表达能力。其中,DTFA模块使用分组卷积保持特征空间完整性,然后进行时序对齐与融合,以增强时序一致性并减少信息损失。FRFN模块对提取的特征进行逐层优化,减少通道冗余。SCA模块通过自适应建模图像空间和通道关系,突出关键特征,提高信息表达能力、增强边缘、纹理等细节信息。实验结果表明:在LLVIP数据集上,VIFusion模型在客观指标(AG、CC、EN、SF、SSIM、VIF、MI)上优于传统方法和深度学习模型(如GTF、TarDAL、DenseFuse等)。在数据集TNO上的泛化实验中,生成的融合图像在细节保留和目标突出上也表现更佳。VIFusion模型为低光场景下的多模态图像融合提供了一种高效实用的解决方案。 展开更多
关键词 双时态特征聚合 特征细化前馈网络 空间通道注意力 图像融合
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一种基于神经网络的发送端均衡调优方法
4
作者 申慧毅 李晋文 +1 位作者 曹继军 赖明澈 《计算机工程与科学》 北大核心 2026年第1期1-10,共10页
随着数据中心和高性能计算机系统日益增长的数据传输带宽需求,高速互连网络数据传输的速率越来越快,而信号传输的链路也越来越复杂,对于高速串行通信SerDes信号的均衡技术也提出了更高的要求。目前接收端的均衡可以做到自适应,但是发送... 随着数据中心和高性能计算机系统日益增长的数据传输带宽需求,高速互连网络数据传输的速率越来越快,而信号传输的链路也越来越复杂,对于高速串行通信SerDes信号的均衡技术也提出了更高的要求。目前接收端的均衡可以做到自适应,但是发送端前馈均衡FFE难以做到自适应,需要手动配置。针对这个问题,提出了一种基于神经网络的发送端前馈均衡系数的多目标调优方法,首先通过采集模拟仿真数据,利用神经网络对FFE的抽头系数与眼高和眼宽建模,再使用多目标优化算法对训练好的神经网络模型求解,能够快速得到最优的FFE电路抽头系数。与传统基于逐位模拟的FFE系数单目标优化方法相比,所提出的方法最高可以在眼图面积上实现约25%的提升,并且大大减少时间开销,提高优化效率。 展开更多
关键词 发送端 前馈均衡 抽头系数 眼图 神经网络 多目标优化算法
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基于多尺度混合注意力的遥感图像超分辨率重建
5
作者 邓峰良 钱育蓉 +3 位作者 范迎迎 白璐 王元旭 孔维泉 《微电子学与计算机》 2026年第3期98-110,共13页
现有基于Transformer的方法在处理复杂遥感场景时表现不佳,容易出现伪影和细节丢失,特别是在局部信息捕捉和空间关系建模方面存在明显局限。为解决上述问题,提出了一种多尺度混合注意力网络(Multi-scale Hybrid Attention Network,MsHAN... 现有基于Transformer的方法在处理复杂遥感场景时表现不佳,容易出现伪影和细节丢失,特别是在局部信息捕捉和空间关系建模方面存在明显局限。为解决上述问题,提出了一种多尺度混合注意力网络(Multi-scale Hybrid Attention Network,MsHAN)。该网络设计了大核多尺度注意力机制(Large Kernel Multi-scale Attention Mechanism,LKMSA)、多尺度动态窗口空洞注意力模块(Multi-scale Dynamic Window Hole Attention Module,MSDWDA)和空间前馈模块(Spatial Feedforward Module,SFM),全面提升了遥感图像超分辨率重建的性能。LKMSA结合大核卷积和多尺度机制,显著提高了对长距离依赖的建模能力和细节恢复效果。MSDWDA通过动态窗口划分和多尺度空洞卷积,有效增强了局部细节捕捉和全局一致性,并抑制了伪影累积。SFM通过优化前馈网络(Feed-Forward Network,FFN)结构,提升空间信息的建模能力,同时降低了计算复杂度。在AID、UCMerced与NWPU-RESISC45数据集上,MsHAN与现有常用、最新超分辨率重建方法(如EDSR、RCAN、MAN等)进行对比实验,结果显示:在各项评价指标上均取得了优异的表现。以PSNR指标为例,MsHAN相较最新的MAN方法在AID、UCMerced数据集上分别提升了0.05 dB与0.11 dB。这些结果表明,所提方法在细节恢复和整体图像质量方面具有显著优势。 展开更多
关键词 遥感图像 超分辨率重建 混合注意力 多尺度特征提取融合 空间前馈 深度学习
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CSWin-Transformer与可形变卷积相结合的图像修复技术研究与实现
6
作者 刘海洋 胡永 《软件导刊》 2026年第1期119-126,共8页
针对现有图像修复模型修复大面积不规则缺损图像效果不佳、计算资源消耗大的问题,提出了一种CSWinTransformer与可形变卷积残差密集网络相结合的图像修复方法。首先,构建一个由全局层网络和局部层网络组成的生成模型,利用全局层CSWin-Tr... 针对现有图像修复模型修复大面积不规则缺损图像效果不佳、计算资源消耗大的问题,提出了一种CSWinTransformer与可形变卷积残差密集网络相结合的图像修复方法。首先,构建一个由全局层网络和局部层网络组成的生成模型,利用全局层CSWin-Transformer模块的条纹窗口在较低的计算复杂度下获取更大的感受野,增强其图像特征提取能力;其次,在CSWin-Transformer中加入一种新的门控深度卷积前馈网络,其能够进行有选择性的特征转换,即过滤掉信息量不足的特征,仅保留有价值的信息继续在网络的层级结构中流动;再次,通过并行局部层的可形变卷积残差密集块灵活对图像进行采样,增强结构纹理修复的精确度,同时,在上述并行生成模型之间,构建共享的注意力机制来促进全局和局部特征之间的信息交流;最终,采用谱归一化的马尔科夫判别模型进行对抗性训练。实验结果表明,提出的方法相较于其他方法在PSNR和SSIM指标上分别提升了2.47dB和0.075 2,在LPIPS指标上下降了0.092 4。 展开更多
关键词 深度学习 CSWin-Transformer 门控深度卷积前馈网络 可形变卷积残差密集网络
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前馈控制护理联合临床路径护理对乙型病毒性肝炎患者肝功能、生活质量的影响
7
作者 陈小兰 钟明敏 郑秀静 《中外医学研究》 2026年第4期144-146,151,共4页
目的:探讨前馈控制护理联合临床路径护理对乙型病毒性肝炎(HBV)患者肝功能、生活质量的影响。方法:选取2024年1月—2025年4月廉江市人民医院收治的82例HBV患者为研究对象,按随机数表法分为对照组和研究组,每组各41例;对照组实施常规护理... 目的:探讨前馈控制护理联合临床路径护理对乙型病毒性肝炎(HBV)患者肝功能、生活质量的影响。方法:选取2024年1月—2025年4月廉江市人民医院收治的82例HBV患者为研究对象,按随机数表法分为对照组和研究组,每组各41例;对照组实施常规护理,研究组实施前馈控制护理联合临床路径护理。比较两组肝功能指标、自我管理能力、生活质量及满意度。结果:护理1个月,研究组丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)及总胆红素(TBIL)水平较对照组低,肝病自我管理量表、慢性肝病问卷(CLDQ)评分较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05);研究组总满意度较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:HBV患者采用前馈控制护理联合临床路径护理可改善肝功能,提高自我管理能力与生活质量,提升满意度。 展开更多
关键词 乙型病毒性肝炎 前馈控制 临床路径护理 肝功能 生活质量
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基于改进前馈自抗扰的SIDO Boost变换器复合控制 被引量：2
8
作者 皇金锋 李聪林 陈旭 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期48-55,共8页
为提升SIDO Boost变换器的暂态性能和稳定性,提出了一种基于改进前馈自抗扰控制器的复合控制策略.首先,针对该变换器存在非最小相位影响,结合该变换器可降压的特性,利用输出重定义法,设计了a支路双环控制降压输出,b支路单环控制升压输... 为提升SIDO Boost变换器的暂态性能和稳定性,提出了一种基于改进前馈自抗扰控制器的复合控制策略.首先,针对该变换器存在非最小相位影响,结合该变换器可降压的特性,利用输出重定义法,设计了a支路双环控制降压输出,b支路单环控制升压输出的总体控制策略;然后,针对交叉耦合影响和扰动问题提出了改进前馈自抗扰控制器,引入了负载前馈误差信号,增加系统抗扰性,加快响应速度;同时设计了改进扩张状态观测器,来提高观测精度和响应速度,并改进自适应超螺旋滑模反馈控制律的不连续函数来进一步抑制系统抖振;接着,利用李雅普洛夫理论证明了反馈控制律的稳定性;最后,利用实验平台进行了实验,实验结果验证了所提控制策略的有效性和优越性. 展开更多
关键词 SIDO Boost变换器 非最小相位特性 交叉耦合影响 前馈自抗扰控制 李雅普洛夫理论
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基于玄府理论探究麻黄附子甘草汤及其辛味单药成分干预原发性足细胞病TRPC5-RAC1前馈循环的机制
9
作者 贾蒙 王怡 韩世盛 《中国实验方剂学杂志》 北大核心 2025年第21期205-214,共10页
目的:基于玄府学说,以足细胞骨架瞬时受体电位通道蛋白5(TRPC5)-Ras相关C3肉毒菌毒素底物1(RAC1)前馈循环为研究靶点,分析麻黄附子甘草汤及其辛味单药麻黄、附子修复足细胞损伤作用的分子机制。方法:通过嘌呤霉素氨基核苷(PAN)构建TRPC... 目的:基于玄府学说,以足细胞骨架瞬时受体电位通道蛋白5(TRPC5)-Ras相关C3肉毒菌毒素底物1(RAC1)前馈循环为研究靶点,分析麻黄附子甘草汤及其辛味单药麻黄、附子修复足细胞损伤作用的分子机制。方法:通过嘌呤霉素氨基核苷(PAN)构建TRPC5高表达动物模型,以麻黄附子甘草汤(2.468 g·kg^(-1))及麻黄单药(1.851 g·kg^(-1))、附子单药(1.234 g·kg^(-1))为干预,分析血尿生化学、组织病理学、足突超微结构;蛋白免疫印迹法检测肾脏组织中骨架蛋白突触足蛋白(Synaptopodin)和机制蛋白TRPC5、RAC1-GTP、RAC1的表达。提取并培养原代足细胞,分析足突三维成像及细胞骨架荧光,检测TRPC5、RAC1免疫荧光共染表达。结果:与模型组比较,麻黄附子甘草汤组、麻黄组、附子组大鼠的血清白蛋白(ALB)明显增加(P<0.05,P<0.01)、尿蛋白肌酐比明显降低(P<0.05);肾脏组织中足突融合率明显降低(P<0.05)、骨架蛋白Synaptopodin表达明显增加、机制蛋白TRPC5、RAC1-GTP、RAC1表达明显降低(P<0.05);原代足细胞中鬼笔环肽荧光面积/视野面积占比显著增加(P<0.01),平均荧光强度明显增加(P<0.05),TRPC5-RAC1免疫荧光共染双阳细胞数/视野总细胞数占比显著降低(P<0.01)。结论:麻黄附子甘草汤及其辛味单药成分麻黄、附子均能够改善PAN诱导的TRPC5高表达足细胞损伤肾病综合征模型,减少蛋白尿,抑制足细胞骨架TRPC5-RAC1前馈循环损伤。 展开更多
关键词 玄府理论 辛味中药 足细胞损伤 足细胞骨架瞬时受体电位通道蛋白5-Ras相关C3肉毒菌毒素底物1(TRPC5-RAC1)前馈循环
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弱电网下谐振前馈策略的自适应研究
10
作者 焦岳超 焦健航 +3 位作者 朱永胜 巫付专 刘萍 马彦霞 《电子设计工程》 2025年第17期1-6,共6页
弱电网环境下,电网阻抗的存在会导致正反馈通道与并网电流的内环控制耦合,这种耦合效应不仅削弱了并网电流的质量,还可能影响电网的稳定性。针对这一问题,该文引入一种谐振前馈控制策略,确保正反馈通道仅对主要背景谐波进行响应,提高逆... 弱电网环境下,电网阻抗的存在会导致正反馈通道与并网电流的内环控制耦合,这种耦合效应不仅削弱了并网电流的质量,还可能影响电网的稳定性。针对这一问题,该文引入一种谐振前馈控制策略,确保正反馈通道仅对主要背景谐波进行响应,提高逆变器在弱电网下输出的并网电流质量,增强系统的稳定性。此外,针对电流控制器参数固定而难以适应电网阻抗变化范围较大的问题,该文采用了一种基于灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)的电网阻抗估测方法,利用系统自身的信息预估参数,优化电流控制器的设计,从而实现自适应控制,进一步增强谐振前馈控制策略的鲁棒性。通过Matlab/Simulink平台搭建仿真模型,验证了策略的有效性。 展开更多
关键词 弱电网 谐振前馈 电网阻抗估测 灰狼优化算法
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光伏多逆变器并联系统全局谐振抑制策略
11
作者 蒋云昊 李若萱 侯天豪 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期493-500,共8页
【目的】随着可再生能源发电的快速发展,光伏发电因其安全可靠、调节灵活和清洁环保等优势,已得到广泛应用。在大规模光伏发电的需求背景下,光伏电站通常采用多台逆变器并联并网的方式以提高发电效率。然而,随着并网规模的扩大,弱电网... 【目的】随着可再生能源发电的快速发展,光伏发电因其安全可靠、调节灵活和清洁环保等优势,已得到广泛应用。在大规模光伏发电的需求背景下,光伏电站通常采用多台逆变器并联并网的方式以提高发电效率。然而,随着并网规模的扩大,弱电网中的感性阻抗对电网的稳定性和可靠性带来了挑战,表现为全局谐振抑制效果不佳及系统稳定性失控的风险。【方法】首先,构建光伏多逆变器并联系统的诺顿等效模型,并基于该模型深入分析弱电网条件下多逆变器系统的谐振特性,发现耦合谐振频率与逆变器台数呈负相关关系。其次,基于控制理论,提出结合电容电流反馈和电网电压前馈的优化控制策略,以有效解决多逆变器系统中的全局耦合谐振问题。同时,在公共耦合点(PCC)设计并联虚拟导纳的全局谐振抑制策略,从系统层面实现对全局谐振的有效抑制。最后,通过对2台和4台逆变器并联系统进行策略实施前后的仿真实验,以及与其他文献方法的对比仿真实验,验证本文策略的正确性和有效性。【结果】理论分析与仿真结果表明,全局谐振抑制策略能够显著提高系统的稳定性。通过Nyquist判据验证优化控制策略及参数的合理性。仿真实验结果显示,应用本文策略后,系统的谐波含量从17.32%显著降低至1.71%。这一结果表明,本文策略能够有效抑制全局谐振,并增强系统的稳定运行能力。【结论】本文构建了光伏多逆变器并联系统的诺顿等效模型,并创新性地分析了弱电网条件下的谐振特性。在此基础上,提出了一种结合电容电流反馈与电网电压前馈优化控制,在PCC处并联虚拟导纳的全局谐振抑制策略。该策略有效解决了多逆变器并联系统中因逆变器数量多、电网感抗大而引发的稳定性问题。通过对比仿真实验进一步证明了该策略在全局谐振抑制方面的优越性,为光伏发电并网系统的高效运行提供了重要参考。 展开更多
关键词 弱电网 并联逆变器 谐振特性 前馈优化 虚拟导纳 全局抑制 感性阻抗
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基于CRNet的可读DGA恶意域名检测模型
12
作者 赵宏 丁艳娇 王伟杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第22期278-287,共10页
针对现有域名检测模型对部分可读DGA(domain generation algorithm)恶意域名检测性能不佳的问题,提出一种基于卷积保留网络(convolutional retentive network,CRNet)的可读DGA恶意域名检测模型。首先提出轻量级保留网络(lightweight ret... 针对现有域名检测模型对部分可读DGA(domain generation algorithm)恶意域名检测性能不佳的问题,提出一种基于卷积保留网络(convolutional retentive network,CRNet)的可读DGA恶意域名检测模型。首先提出轻量级保留网络(lightweight retentive network,LRN)捕获域名字符串的全局语义特征,充分挖掘可读DGA域名与合法域名之间的上下文特征差异。其中多尺度保留(multi-scale retention,MSR)机制捕获域名字符串的浅层语义信息;为深入挖掘深层语义信息,设计了一种轻量级卷积前馈网络(lightweight convolutional feed forward network,LCFFN),通过在前馈网络(feed forward network,FFN)的两个线性层间引入深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSC)优化特征信息,并采用Delight变换模块降低域名特征表示维度,缓解FFN中相邻层之间语义信息高度冗余的问题。其次采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)捕获域名字符串中不同字符间的组合特征。最后将LRN与CNN相结合,充分利用域名的全局语义特征和字符组合特征,以提升可读DGA域名检测的效果。在Majestic Million合法域名数据集和360 DGA恶意域名数据集上进行实验,结果表明,相较于当前先进的DGA域名检测模型,CRNet在提升检测效率的同时,对于可读DGA域名检测的F1分数提升了0.59%~3.48%,随机域名检测的F1分数提升了0.32%~1.42%。 展开更多
关键词 可读DGA域名 轻量级保留网络 轻量级卷积前馈网络 多尺度保留 全局语义特征
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基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪 被引量：2
13
作者 伊力夏提·伊力哈木江 孟宇 +5 位作者 白国星 顾青 王国栋 常鑫睿 黄建秀 郑燕 《工程科学学报》 EI 北大核心 2025年第1期101-112,共12页
类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误... 类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内. 展开更多
关键词 类车机器人 路径跟踪 前馈信息 模型预测控制 平顺性
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汽车横摆前馈调节LQR设计及双移线换道分析
14
作者 郭杏莉 《机械管理开发》 2025年第9期145-146,216,共3页
汽车运行过程中转向控制一直是自动驾驶的难点,传统线性二次型调节器(LQR)控制存在收敛效率低的问题,为此设计了一种面向前馈调节的汽车横向摆动LQR控制方法。根据线性二次型原理,构造一种横向调节器,并进行指标参数确定。研究结果表明... 汽车运行过程中转向控制一直是自动驾驶的难点,传统线性二次型调节器(LQR)控制存在收敛效率低的问题,为此设计了一种面向前馈调节的汽车横向摆动LQR控制方法。根据线性二次型原理,构造一种横向调节器,并进行指标参数确定。研究结果表明,选择前馈LQR最优控制加工时,所得距离误差低于0.3 m,航向偏差不超过0.1 rad,可以获得较小的航迹偏差控制效果。与LQR控制方式相比,在输入前馈控制后,轨迹的追踪精度有显著提高,形成了更小的偏差,获得更优的控制性能。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 横向摆动 线性最优控制 前馈控制器 连续换道
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电压不平衡下并网逆变器的模型预测功率解耦控制 被引量：1
15
作者 舒涛 董学育 朱建忠 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第4期150-158,共9页
针对不平衡电网电压条件下并网逆变器的模型预测直接功率控制的功率耦合问题,提出一种基于动态前馈功率补偿的功率解耦策略。首先采用新定义的无功功率搭建并网逆变器模型预测直接功率控制的数学模型,不需要进行不平衡电压的正负序提取... 针对不平衡电网电压条件下并网逆变器的模型预测直接功率控制的功率耦合问题,提出一种基于动态前馈功率补偿的功率解耦策略。首先采用新定义的无功功率搭建并网逆变器模型预测直接功率控制的数学模型,不需要进行不平衡电压的正负序提取,在代价函数中使用新定义无功功率,得到正弦的并网电流,并有效消除由不平衡电网电压产生的输出功率2倍基频振荡;然后根据功率误差和电流偏差的关系设计补偿功率,将补偿功率前馈到逆变器功率控制回路,实现良好的解耦性能。最后搭建基于MATLAB/Simulink平台的仿真模型,验证所提策略的有效性。 展开更多
关键词 不平衡电网电压 模型预测直接功率控制 前馈功率补偿 功率解耦
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自适应振荡模态变化的三相并网逆变器宽频振荡抑制方法
16
作者 见文号 高湛军 +3 位作者 刘瑛琳 秦川 张广韬 雷蕾 《电网技术》 北大核心 2025年第10期4028-4037,I0010-I0018,共19页
目前提出的基于阻抗重塑的宽频振荡抑制方法一般只适用于某个频段,当电网阻抗改变时,振荡模态即振荡的主导频率和幅值发生变化,无法再有效地抑制振荡,且在抑制目标频段振荡的同时,会影响其他频段的阻抗特性,进而增加其他频段的振荡风险... 目前提出的基于阻抗重塑的宽频振荡抑制方法一般只适用于某个频段,当电网阻抗改变时,振荡模态即振荡的主导频率和幅值发生变化,无法再有效地抑制振荡,且在抑制目标频段振荡的同时,会影响其他频段的阻抗特性,进而增加其他频段的振荡风险。为了解决上述问题,首先在三相并网逆变器的电流内环增加并网电压前馈,设计通道传递函数,实现较宽频段的逆变器阻抗重塑以适用多频段振荡。然后设计无相位偏移的FIR带通数字滤波器,并基于相位矫正消除滤波器离散采样频率对系统稳定性的影响。由FIR数字滤波器和电压前馈通道组成的振荡抑制通道可根据振荡模态来调整重塑序阻抗的频段,且不改变其他频段的阻抗特性。最后通过仿真验证了该方法的有效性、适用性。 展开更多
关键词 宽频振荡 动态抑制 电压前馈 阻抗重塑 阻抗建模 相位矫正
原文传递
基于ANN的机器人运动学误差标定方法
17
作者 高超 潘博 +1 位作者 牛国君 付宜利 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期36-41,共6页
为提高基于前馈人工神经网络(ANN)的机器人运动学标定的收敛速度和校准精度,提出一种基于ANN的机器人运动学误差模型标定算法.首先,将旋转关节的角度信息进行正余弦编码,同时进行两两乘法组合,将周期性信息融入其中;然后,分别基于体坐... 为提高基于前馈人工神经网络(ANN)的机器人运动学标定的收敛速度和校准精度,提出一种基于ANN的机器人运动学误差模型标定算法.首先,将旋转关节的角度信息进行正余弦编码,同时进行两两乘法组合,将周期性信息融入其中;然后,分别基于体坐标系和基坐标系建立运动学误差模型.网络模型的输出为位姿矩阵,在经过简单的乘法运算后便可将误差模型的雅可比矩阵与理论模型雅可比矩阵进行融合在一起.该融合方式便于逆解进行,无须将正运动学和逆运动学分开学习.实验结果表明:经过正余弦编码和乘法组合后,模型的收敛速度提高了约2倍,同时误差损失降低了66.7%;相比全局黑箱模型,并联型误差模型的位置标定误差由0.516 mm降低至0.325 mm,下降了37.02%. 展开更多
关键词 机器人 运动学误差标定 微分运动学 前馈人工神经网络 正余弦旋转编码
原文传递
融合多特征与全局-局部Transformer的图像修复算法 被引量：2
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作者 滕诗宇 何丽君 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期121-129,共9页
针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上... 针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上的有效融合,在扩大感受野的同时减少关键信息丢失情况。其次提出用于全局推理的全局-局部协同Transformer模块,它通过集成矩形窗口注意力机制和局部前馈神经网络,在降低计算复杂度的同时,提高模型对全局上下文信息的宏观理解和对局部细节特征的微观捕捉能力,增强图像的整体一致性。实验在CelebA-HQ和Places2数据集上进行了验证,在处理40%~50%掩码时,所提方法与常用的修复方法对比,PSNR平均提高了0.26~6.25 dB,SSIM平均提升了1.4%~19%,L1平均下降了0.2%~5.66%。实验证明,所提方法修复后的图像在视觉上具有更加真实和自然的效果,进一步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 图像修复 多尺度分层特征融合 全局-局部协同Transformer 矩形窗口注意力机制 局部前馈神经网络
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基于AGC闭环控制的谐振压力传感器自激系统设计与优化
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作者 黄晶 向路 +1 位作者 陈孟 余华 《压电与声光》 北大核心 2025年第3期590-596,共7页
谐振式压力传感器具有精度高、抗冲击能力强等优点,但其稳定性及快速响应外部压力变化的能力仍面临挑战。针对静电激励/压阻检测式谐振压力传感器,基于自动增益控制(AGC)技术建立了非线性闭环自激系统模型,得到了环路的开环传递函数,系... 谐振式压力传感器具有精度高、抗冲击能力强等优点,但其稳定性及快速响应外部压力变化的能力仍面临挑战。针对静电激励/压阻检测式谐振压力传感器,基于自动增益控制(AGC)技术建立了非线性闭环自激系统模型,得到了环路的开环传递函数,系统主极点由谐振器参数决定,次极点由AGC环路低通滤波器参数决定。为了平衡AGC环路低通滤波器、环路稳定性和系统起振速度对次极点不同的要求,提出了多路径前馈补偿技术,使系统稳定时间缩短至150 ms,且系统起振时的激励波形和移相器的输出波形无过冲出现,显著增强了系统的稳定性,测试结果表明传感器的测量精度优于0.03%FS。 展开更多
关键词 谐振式压力传感器 自动增益控制 线性模型 多路径前馈补偿 闭环驱动电路
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基于查找表均衡的高速SerDes发送端设计 被引量：1
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作者 陶保明 张春茗 +1 位作者 任一凡 戢小亮 《半导体技术》 北大核心 2025年第5期488-496,共9页
为使高速串行器/解串器(SerDes)发送端具有更大的均衡灵活性,采用UMC 28nm CMOS工艺设计了一种基于数字信号处理(DSP)-数模转换器(DAC)结构的高速SerDes发送端。通过将发送端中前馈均衡功能以查找表(LUT)形式集成至DSP中,灵活解决了信... 为使高速串行器/解串器(SerDes)发送端具有更大的均衡灵活性,采用UMC 28nm CMOS工艺设计了一种基于数字信号处理(DSP)-数模转换器(DAC)结构的高速SerDes发送端。通过将发送端中前馈均衡功能以查找表(LUT)形式集成至DSP中,灵活解决了信道高频损耗严重和信号完整性问题,并简化了全定制电路设计的复杂度;其主体结构包括DSP、温度编码器、重定时器、32:4多路复用器(MUX)、1 UI脉冲发生器+4:1 MUX、源串联端接(SST)型DAC驱动器。仿真结果显示:在1.05 V工作电压且信道衰减为12 dB@16 GHz条件下,发送端输出32 Gbit/s NRZ信号眼高为258 mV,眼宽为0.75UI;输出64 Gbit/s PAM4信号眼高为64 mV,眼宽为0.40 UI;版图面积为0.116 mm^(2),电路功耗为57.42 mW,获得了良好的均衡性能。 展开更多
关键词 数字信号处理(DSP) 前馈均衡 串行器/解串器(SerDes) 源串联端接(SST)驱动器 数模转换器(DAC)
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