Underground personnel detection and tracking based on improved YOLOv5s and DeepSORT

The real-time monitoring and tracking system of mine moving targets is an essential part of the construction of smart mines. The appearance of downhole inspection robots can realize the real-time monitoring of operators, but the existence of uneven lighting, coal dust interference and other factors lead to the traditional image detection algorithm can not accurately detect operators. Based on this, this paper proposes an improved YOLOv5s and DeepSORT algorithm for downhole personnel detection and tracking that can be deployed in downhole inspection robots. Firstly, the data set was made by using the video recorded by the surveillance camera and inspection robot, and then the improved YOLOv5s network was used to identify the underground personnel: Considering that the detection and tracking algorithm for downhole personnel contains complex network structure and huge parameter volume, which limits the response speed of the detection model, this paper uses an improved lightweight network ShuffleNetV2 to replace the original YOLOv5s backbone network CSP-Darknet53. Meanwhile, in order to reduce the interference of complex image background and improve the attention of operators, Transformer self-attention module is integrated into the ShuffleNetV2. Secondly, the FPN+PAN structure in Neck is replaced by BiFPN structure in order to effectively fuse multi-scale features and effectively transmit inference information. Then, improved DeepSORT was used to encode and track personnel: considering that the underground environment was dark, with low illumination and no texture, it was difficult for DeepSORT to effectively extract personnel's appearance information, so DeepSORT's small and medium residual network was replaced by deeper convolution to enhance DeepSORT's appearance information extraction ability. Finally, the improved algorithm is verified by open pedestrian data set and self-built underground personnel detection and tracking data set. The results show that compared with the original YOLOv5s model, the average detection accuracy of the improved detection model is increased by 5.2%, the number of parameters is reduced by 41%, and the speed is increased by 21%. The improved YOLOv5s-DeepSORT downhole personnel tracking method has a precision of 89.17% and a speed of 67FPS, which can be effectively deployed in downhole inspection robots to realize real-time detection and tracking of operators

Butterfly Optimization Algorithm for Chaotic Feedback Sharing and Group Synergy

A butterfly optimization algorithm (BOA) based on chaotic feedback sharing and group synergy (CFSBOA) is proposed to solve the shortcomings of low precision and easy to fall into local optimum. Firstly, using Hénon chaos to initialize the population can make the population cover the search blind area as much as possible, increase the diversity of the population, and improve the ability of optimizing the algorithm. Secondly, using the ideas of positive and negative feedback mechanism in feedback control circuit, it builds butterfly feedback shared communication network, allowing individuals to receive information from multiple directions to help populations of positioning the location of the optimal solution and perform careful search, enhance the ability to escape from local optimum and accelerate the algorithm convergence speed. Finally, the collective synergistic effect mechanism is used to improve and balance the global and local search ability and enhance the global and local optimization ability of the algorithm. The performance of the improved butterfly optimization algorithm is verified by using different dimension benchmark test functions, statistical test, Wilcoxon test and multiple types of CEC2014 partial functions. Compared with the new improved butterfly algorithm and other swarm intelligence algorithms, the experimental results show that the proposed algorithm has obvious advantages

Advanced control strategies applied to power converters

Los convertidores de potencia basados en interruptores de potencia controlables son equipos indispensables en los sistemas de potencia modernos. Sirven como interfaces inteligentes entre la red pública, las fuentes de energía renovables (incluidos los sistemas eólicos y los sistemas fotovoltáicos), los sistemas de almacenamiento de energía, los accionamientos de motores y las microredes. Además, también pueden servir como filtros activos de potencia, que cancelan los armónicos de corriente en la red pública y, en consecuencia, proporcionan una red eléctrica de alta calidad. Estos convertidores tienen importantes ventajas como: flujo de potencia bidireccional, corrientes de red de alta calidad, potencia ajustable y la tensión controlable en el lado de continua. Las principales tareas de control de dichos convertidores son regular la tensión de continua al valor deseado y proporcionar potencia activa/reactiva a la red/carga. Los dos factores principales que afectan el rendimiento de control del convertidor de potencia son: (1) perturbación de carga en continua; (2) incertidumbres en los parámetros del convertidor. Por un lado, la perturbación de carga variable en el tiempo en continua puede causar fluctuaciones en dicha tensión. El valor de la carga es impredecible y puede variar en un amplio rango. La magnitud de la carga y la robustez del controlador determinar´an si la tensión de continua se puede restaurar al valor de referencia. Para reducir la influencia negativa de la carga en la estabilidad del sistema, un método efectivo es emplear un observador de perturbaciones, que estima el valor de la carga y proporciona esta información al controlador. Por otro lado, las incertidumbres paramétricas del sistema causan diferencias entre el modelo del sistema y la planta real, por lo tanto, el controlador diseñado basado en el modelo puede no lograr el rendimiento deseable. Para resolver estos dos problemas, esta tesis investiga estrategias de control avanzadas aplicadas a convertidores de potencia conectados a la red. Por un lado, para reducir la influencia causada por la perturbación de la carga de continua, se han propuesto estrategias de control basadas en observadores de la perturbación, es decir, se estima el valor de la perturbación externa en tiempo real y se proporciona dicha información al controlador. Por otro lado, para mejorar la robustez y la adaptabilidad a las incertidumbres del sistema, se han empleado métodos de control avanzados, que incluyen controladores en moto deslizante (SMC), control adaptativo y control robusto de H∞. El contenido específico de la investigación de esta tesis es el siguiente:En primer lugar, para comparar la capacidad de rechazo de perturbaciones de carga en el lado dc con diferentes tipos de observadores, se han diseñado cuatro tipos de observadores para el convertidor de potencia de dos niveles en el Capítulo 2. Esto son un observador lineal, un observador de moto deslizante (SM), un observador de estado extendido lineal y un observador de estado extendido no lineal. Los resultados revelan que el observador de SM, el observador lineal y el observador de estado extendido lineal logran una buena estimación de la perturbación. A partir del Capítulo 2, se diseña un observador lineal mejorado de perturbaciones, que tiene dos parámetros para ajustar su rendimiento. Uno es para mejorar la respuesta transitoria que no influye en el rendimiento en régimen permanente. El otro parámetro está diseñado específicamente para mantener el rendimiento en régimen permanente. Este observador, conjuntamente con un controlador PI, conforman el bucle de regulación de tensión, resultando en un sistema lineal puro, que puede analizarse con las teorías de control clásicas y es conveniente para el uso práctico. Para verificar la efectividad de esta estrategia, se han llevado a cabo una serie de experimentos empleando un convertidor de potencia de 5 kW de potencia conectado a la red. En el Capítulo 4, para mejorar a´un más el rendimiento del bucle de regulación de tensión, se ha diseñado un observador SM mejorado. Comparado con el observador de perturbación lineal anterior, este observador SM no lineal obtiene una convergencia más rápida y presenta una mayor robustez frente a las incertidumbres del sistema. En paralelo, se emplea un controlador de tipo SMC super torsión en el bucle continua de tensión, mejorando la velocidad de convergencia y su robustez. La condición de convergencia de la tensión de continua se obtiene a través del método Lyapunov, y la ventaja de esta estrategia se verifica mediante simulación y experimentos en el laboratorio con un convertidor de potencia conectado a la red. Para reducir el impacto de la incertidumbre paramétrica, en el Capítulo 5 se agrega una la ley de adaptación al controlador de tipo SMC super torsión, que ajusta los parámetros de control junto con la variación de parámetros del sistema. Con esta ley adaptativa, el límite superior derivado de la perturbación externa no necesita conocerse a priori. Además, se adopta un control de tipo H∞ en el bucle de tensión para atenuar la influencia del error de estimación de la perturbación a la tensión de continua controlada. Las condiciones de convergencia de la tensión de continua y la corriente de red se obtienen a través del método de Lyapunov. Por ´ultimo, pero no menos importante, para extender el objetivo de control y el modo de control, se investiga el convertidor de NPC de tres niveles tipo mediante métodos de tipo VOC y control de potencia directo (DPC), respectivamente. En primer lugar, la mejora de rendimiento usando el observador de estado extendido lineal se estudia en el modo de control tipo VOC. En segundo lugar, la estrategia de control DPC está diseñada con un observador de estado extendido lineal, control H∞, control tipo SMC s´uper torsi´on y control adaptativo. Se obtienen las condiciones de convergencia de la tensi´on de continua, la potencia instantánea activa / reactiva y la diferencia de tensión entre los condensadores. Debido a la ley adaptativa resonante, se elimina la perturbación del tercer armónico en el bucle de equilibrio de la tensión de los condensadores

天然气压力能发电-制冰利用及运行效益评估研究

天然气压力能是一种新兴清洁能源，对其进行高效利用是节约能源、降低碳排放的有效手段。目前，天然气压力能回收利用中存在用能模式单一、评估指标片面以及评估方法缺乏等问题，导致天然气压力能利用率低，运行效益和系统不足无法被准确评估，行业发展受阻。首先，提出了天然气压力能综合利用方案，使用透平膨胀机回收压力能发电，降压过程中产生的冷能用于制冰，并加入太阳能热水系统提高出站气温度，提高能源利用效率。其次，基于分析模型并考虑经济性和环保性构建了压力能利用系统运行效益评估指标体系，对系统的运行状态进行全面、综合的评估。然后，建立了层次分析法-反熵权法综合评价模型，解决了指标之间相互影响、含义交叉的问题，提高了指标权重的判断精度。最后，通过对案例调压站评估可得，该调压站在运行中主要存在装置故障率高、系统稳定性差以及经济效益不显著等问题，评估结果验证了评估方法的有效性，为压力能利用系统的运行优化提供了理论支撑

一种基于Gradient Boosting的公交车运行时长预测方法

目前,我国公交公司主要依靠经验丰富的工作人员估计车辆回场时间,进而进行车辆调度,此方式缺乏辅助的预测方法,常常造成较大的误差与错误的调度决策。从公交公司的实际需求出发,提出了一种基于动态特征选择的预测方法R-GBDT。R-GBDT利用特征选择组件和模型调参组件为预测组件提供符合线路特征的特征组合与参数,由融合组件对其他组件的结果进行融合,形成一个用于预测最终时间间隔的框架。结果表明,相对于其他算法,所提方法能大大提高公交运行时长预测的准确度。国家自然科学基金资助项目(No.61672441,No.61872154)深圳市基础研究计划基金资助项目(No.JCYJ20170818141325209)福建省自然科学基金资助项目(No.2018J01097)~