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张伟: 作品数：83 被引量：333H指数：10; 供职机构：上海理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划教育部科学技术研究重点项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信一般工业技术经济管理更多>>

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时变扰动下PID控制回路性能评估的研究被引量：1: 2019年; 时变扰动在工业环节中广泛存在,时不变的最小方差控制既无法很好地评估针对鲁棒性设计的控制系统,同时也不是PID控制器下性能上限的标准。结合在时变扰动下,提出了针对PID控制回路的性能评估算法。算法考虑了时变系统中的一部分严重扰动的响应性能为约束,最优化一般PID控制过程扰动可达最小方差,将优化下的时不变PID控制器作为时变扰动下控制回路的性能基准上限。通过仿真对比了SISO系统中较为常用的算法,验证了提出算法的可实现性和有效性。; 陶峰张伟王亚刚; 关键词：时变系统最小方差 PID

基于图书借阅的人类行为标度律分析被引量：15: 2010年; 通过研究两所大学图书馆数据库中的真实资料,从群体和个体两个层面分析一次借阅过程中图书的借阅时间和用户连续两次借阅或还回图书的时间间隔等统计特征。结果表明,群体行为与个体行为表现出不同的统计特征,除群体行为的借阅时间表现为指数分布外,其它统计量都服从指数范围为1至3的幂律分布。研究说明,人类行为在群体和个体层面上具有不同的多重标度特性。; 樊超郭进利纪雅莉高蕾张伟; 关键词：图书借阅幂律分布

非致冷高功率半导体泵浦激光器封装关键技术及应用: 李毅庄松林倪争技黄新跃武斌胡双双蒋群杰王海方俞晓静黄毅泽张虎张伟; 半导体激光器具有效率高、体积小、重量轻、结构简单、能将电能直接转换为激光能、功率转换效率高、便于直接调制、省电等优点，因此应用领域日益扩大。半导体激光技术已成为一种具有巨大吸引力的新兴技术并在工业中得到了广泛的应用。高功...; 关键词：; 关键词：半导体泵浦激光器封装技术光电器件

机械合金化的研究和发展被引量：22: 2003年; 机械合金化是70 年代末发展起来的一种合成材料的新工艺，并由此制备出了一系列的新材料，同时还提出了一系列的理论问题，在材料和机械化学界引起了广泛关注。本文主要介绍了机械合金化的发展简史、特点、影响因素以及研究现状，并提出了一些新的看法。; 张伟王树林; 关键词：机械合金化固相反应延性脆性

用MA法制备Ti50Al50合金粉末: 本文在室温下应用自制振动球磨机对等原子配比的Ti,Al元素粉末进行了机械合金化试验.试验条件如下:反应器的容积为2.5 L,磨球直径为20 mm,氩气气氛保护,球磨温度为室温.X射线衍射分析表明:球磨300 h后,绝大部...; 张伟邓彬王树林; 关键词：机械合金化 TI-AL合金合金粉末; 文献传递

混沌映射的禁忌同步随机学习因子粒子群算法被引量：1: 2022年; 针对粒子群算法初始化个体质量参差不齐,算法后期容易早熟,陷入局部最优值以及后期搜索精度不高、收敛速度缓慢的缺点,本文提出一种基于混沌映射的禁忌同步随机学习因子粒子群算法.利用Logistic映射对算法的粒子种群进行初始化,提高种群个体质量;在算法进入后期搜索寻优时,引入禁忌搜索策略,利用其良好突跳能力,跳出局部最优值,提高算法的全局搜索能力;最后将传统的学习因子通过几个测试函数进行迭代寻优,选取寻优能力突出的区间构建同步随机学习因子,平衡粒子的个体经验和群体经验.将改进的粒子群算法与另外几个智能算法在测试函数上寻优对比验证,仿真实验证明,改进的粒子群算法在寻优能力、收敛速度、搜索精度以及算法的稳定性等性能上,与另外3个智能算法相比都有显著提升.; 苏攀张伟; 关键词：粒子群算法禁忌搜索算法测试函数

改进粒子群算法的啤酒灌装机液位控制PID参数整定被引量：10: 2020年; 目的整定最优的PID控制参数,对啤酒灌装机中贮液罐液位进行控制,以保证PID控制器能满足啤酒生产中的控制要求。方法结合Rosenbrock搜索法和个体扰动策略来改进粒子群算法,并利用改进算法整定PID参数,最后将整定好参数的PID控制器用于控制液位对象;基于Matlab进行仿真实验,利用粒子群算法与文中方法做比较。结果通过Matlab仿真验证,改进了粒子群算法整定的PID参数,其跟踪特性的调节时间为16.18 s,超调量为10.20%,IAE性能指标约为6.09;粒子群算法整定结果表明,跟踪特性的调节时间为27.72 s,超调量为26.90%,IAE性能指标约为7.23。结论与原始粒子群算法相比,文中算法整定的3个PID参数在控制液位对象时综合性能评价指标更好,且能使系统平稳过渡,超调较小,响应速度快,调节时间快,其控制器性能能满足啤酒灌装机的生产要求。; 黄卓超张伟王亚刚; 关键词：液位控制 PID控制改进粒子群算法

基于YOLO神经网络的垃圾检测与分类被引量：2: 2022年; 针对人工分拣垃圾效率低、任务重和环境恶劣等问题,文中提出了基于YOLO的目标检测方法来实现垃圾检测与分类。通过制作特定数据集,使用K-means聚类算法以及Mish激活函数对模型进行调整。根据卷积神经网络的特性,通过在YOLO模型的每个检测头前嵌入CBAM注意力模块,结合PANet增强特征集成能力来提升小目标检测的精度。实验结果表明,文中提出的垃圾检测与分类方法能够准确快速地识别垃圾。相较于YOLOv4,文中所提模型在垃圾数据集上的map值提升了2.81%,其中Cans的识别精度可达94.56%,PlasticBottle的精度提升了6.36%。; 张伟刘娜江洋李清都; 关键词：神经网络数据集目标检测

基于粒子群算法的PID控制器参数优化被引量：24: 2019年; 粒子群算法是一种智能算法,在PID控制器参数整定的应用中可取得更优的效果。为解决传统的粒子群算法早熟收敛和收敛速度慢的缺点,文中采用了一种基于相似度动态调整惯性权重的方法,即越靠近目前最优粒子的个体被赋予越小的惯性权重值。最后用MATLAB对等温连续搅拌釜反应器仿真。与标准的PSO算法整定方法相比,改进的粒子群算法稳定时间为230.1s,比传统粒子群算法524.7s的稳定时间缩小了一半,表明改进的算法对PID控制器的参数优化有着较优的收敛效果。; 杜美君张伟谢亚莲; 关键词：改进PSO算法 PID控制器参数整定惯性权重