李坤
- 作品数：6 被引量：52H指数：3
- 供职机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：一般工业技术医药卫生电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于ESMDO的级联双模型永磁同步电机鲁棒控制
- 2024年
- 考虑永磁同步电机调速控制系统中传统电流环数学模型的耦合非线性,结合无模型控制的优势,提出了一种基于扩展滑模观测器(extended sliding mode disturbance observer,ESMDO)的级联双模型永磁同步电机鲁棒控制方法,有效解决了传统PI控制器的鲁棒性差、动态响应慢的问题。首先,在转速环利用传统永磁同步电机数学模型设计了引入自校正开关增益的离散滑模转速控制器,通过离散的ESMDO观测综合扰动项并进行补偿。然后,在考虑电机参数的不确定性和外部扰动的情况下,建立了电流环超局部模型,设计了基于离散的ESMDO的无模型无差拍电流预测控制器。最后,以PI控制为对比方法进行仿真分析,仿真结果表明了所提方法的可行性与有效性。
- 侯利民李坤王巍尹玉萍王禹
- 关键词：永磁同步电机离散滑模控制无模型控制
- 基于小波近似熵的串联电弧故障识别方法被引量：41
- 2016年
- 根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不规则程度进行量化,得到电流信号的特征向量,并将其输入到支持向量机(SVM)。通过SVM对电流信号特征向量进行分类,完成电弧故障的检测识别。结果表明,通过小波近似熵算法得到的电弧故障特征向量能够作为诊断识别电弧故障的有效依据。
- 郭凤仪李坤陈昌垦刘艳丽王喜利王智勇
- 关键词：电弧故障近似熵特征向量小波分解支持向量机
- 电力架空线牵引用机器人被引量：3
- 2015年
- 为解决电力架空线牵引问题,研制电力架空线牵引用机器人.该机器人采用ATmega16控制芯片通过无线数据传输模块进行遥控,机械机构设计合理、巧妙,可以以架空线输电导线为行驶路径,按预期的速度拖动牵引线平稳爬行.在对架空线路更换输电导线时能代替人力在两个杆塔之间牵引导线,具有较高的使用价值.
- 朱连勇韩铁雷吕广占孙涛王喜利李坤郑龙飞张艳立王金龙
- 关键词：机器人架空线路数据传输ATMEGA16
- 红外对射的无线发射新型智能红外报警系统被引量：8
- 2015年
- 针对安防技术不断发展的现状,利用红外线隐蔽性高、保密性高、抗干扰能力强等特点,设计了一种红外报警系统,该系统利用声光报警器、红外线对射管、单片机等设计了报警器驱动电路、电压驱动电路等部分.通过红外对射管继电器的开闭情况经放大处理后传送给单片机,经过单片机的处理通过放大驱动电路智能控制红外报警器的状态;此外,通过无线发射模块可以将现场是否发生报警的情况传到上位机.试验结果表明:该红外报警系统可以快速有效地实现上述所有功能,达到保护生产生活安全的目的.
- 栗鹏辉王萧吟杨炳吉肖毅王喜利王金龙张艳立郑龙飞李坤
- 关键词：声光报警红外报警器
- 电阻抗断层成像技术的心肺信号降维集合经验模态分解方法研究
- 2024年
- 心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集。首先,根据屏息状态下胸部EIT数据中心脏活动信号的强弱对测量通道分类;随后,使用集合经验模态分解方法对自主呼吸状态下的EIT数据进行分解,并根据频谱特性对分解出的各分量归类,以得到肺通气EIT信号;然后,结合带通滤波方法,同时依据前述通道分类对心脏活动信号降维,得到心脏活动EIT信号;最后,重构得到通气相和心搏相EIT图像序列。结果表明,该方法可在通气相图像的肺区能够获得最高的肺通气功率谱峰(52.71±1.39)dB,在心搏相图像的心脏区域能够获得最高的心脏活动功率谱峰(43.05±3.26)dB,表明保留的通气信息和心脏活动信息非常丰富,同时在通气相图像心脏区域获得了最低心脏活动相关功率谱峰(10.02±2.65)dB,表明心脏活动的抑制效果更佳,相较于参考方法均有显著性差异(P<0.05)。研究表明,该方法可以有效分离肺通气与心脏活动相关信号,分别保留各自活动信息并抑制心脏对肺区成像的影响,同时实现对干扰信号的有效抑制,为临床上提供更加准确的治疗策略指导奠定基础。
- 李坤李蔚琛郭奕彤王伟策王煜闫孝姮闫孝姮
- 关键词：电阻抗断层成像肺通气
- 基于霜冰算法优化变分模态分解的电阻抗断层扫描中肺通气和肺灌注信号分离方法研究
- 2025年
- 胸部电阻抗断层扫描(EIT)测量中实时获取肺部通气和灌注信息具有重要的临床意义,故本研究提出了一种胸部EIT中基于霜冰(RIME)算法优化变分模态分解(VMD)的分离肺通气和肺灌注信号的新方法,能从EIT重建图像前的原始电压数据中直接分离肺通气和灌注的相关信号,并可分别进行成像。为验证该方法的有效性,本研究招募了16名健康志愿者,采集其正常呼吸以及吸气屏息两种状态下的EIT数据,同时基于RIME算法,以最小包络熵为适应度函数寻求VMD法的最优参数组合,利用优化后的VMD对EIT全部测量通道的原始数据进行分离,并通过频谱分析识别相关分量重构出新的肺通气与灌注信号。研究结果显示,将分离的正常呼吸状态肺灌注图像与吸气屏息状态的肺灌注图像进行相似性对比,16名志愿者的结构相似性系数(SSIM)平均达到84%左右,相较于传统频域滤波方法(FDFM),肺灌注成像的准确性得到显著提升。本研究提出的方法有望为实时肺部通气和灌注监测提供更精准的技术手段,对推动EIT在呼吸系统疾病诊疗中的临床应用具有重要价值。
- 高国斌李坤李俊瑶朱明旭王煜闫孝姮史学涛
- 关键词：电阻抗断层成像肺通气
