摘要:焊接缺陷对钢焊接结构的工作运行会造成严重损伤。为了研究弯曲载荷下焊接缺陷对Q245R钢损伤演化的影响，分别对无缺陷和含夹渣缺陷的Q245R钢试件进行弯曲实验，并利用声发射技术和数字图像相关方法进行实时监测。结果表明：与无缺陷试件相比，含夹渣缺陷试件的声发射信号幅度、累计撞击数和能量等特征参数都有大幅度增高，含夹渣缺陷试件的幅度和能量分别高达80.5 dB和231.2 mV·ms。在3.3 kN载荷下，含夹渣缺陷试件的最大位移比无缺陷试件提高约21.093 mm。实验结果可以为钢焊接结构健康监测提供参考。

摘要:针对实际工程项目需要，为一种创新型多功能接触网作业车设计一套状态监控系统，实现对钢筋探测、钻孔打锚、拉拔测试、吊柱安装、维修保养等作业过程的实时监控和运动姿态的模型跟踪。系统基于LabVIEW和CAN总线设计实现，系统中传感器等下位机设备挂载在5条CAN总线上，经控制器将信息整合后，通过CAN盒传递给上位机软件进行展示，并利用双机械臂和支腿的姿态运动数据驱动三维模型同步运动。此外，软件将所有数据存于Access创建的本地数据库，重要数据存于基地中心数据库。最后，现场测试界面显示和模型姿态跟踪功能，并利用姿态数据进行倾覆性验算。结果表明，系统程序运行稳定、各界面显示功能正常、模型运动同步性较好；AB倾覆线最小和力矩约210000，远大于0。说明系统能够完成实时监控和姿态跟踪任务，且测试工况下没有倾覆危险。

摘要:为了研究高压输电线对机场终端全向信标和DME测距仪信号的影响，选取某机场附近的高压输电线对其产生的电磁辐射进行了实际测试。通过控制和改变计算模型中参数的方法，研究了输电线路对VOR/DME信号的电磁干扰影响规律，得出飞机接收信号受高压线电磁干扰最大位置，依据电波传播的原理和国标有关规定，对在此位置的VOR/DME信号进行电磁干扰影响分析。结果表明，此处飞机能够接收到的VOR信号信噪比为42.7dB，符合国标规定的最低20dB的要求；DME信号的信噪比为97.3db，符合国家标准。在此基础上计算出高压输电线对机场VOR/DME台站的防护距离，提出了高压输电线路与机场范围VOR/DME台站的有源干扰防护距离建议。本文研究成果能够为机场附近高压输电线和机场区域通信导航监视等无线电设备的电磁兼容性设计提供依据。

摘要:针对模拟电路故障特征提取困难问题，提出一种基于小波包能量谱与独立成分分析相结合的模拟电路故障特征提取方法。首先通过仿真获取电路的故障输出信号，采用小波包分析对输出信号进行分解与重构，通过重构系数求取各频带的能量作为故障特征值。再利用独立成分分析算法对故障特征值进行优化，以此构造反映电路故障的特征向量。最后构造支持向量机，输入故障特征向量进行训练和测试，得出电路故障诊断准确率。仿真结果表明，该方法可以有效提取能够表征电路故障的特征参数，诊断准确率可达95.7%。

摘要:针对虚拟现实运动中产生的晕动症，研究较少且多为主观评价的问题现状，本实验探究了基于眼动数据的虚拟现实晕动症评估方法。利用眼动追踪技术，设计了受试者的自我评价问卷分数和移动参数建立场景评价模型，分析虚拟环境移动机制对虚拟现实晕动症状的影响与晕动症级别与眨眼频率变化的关系。结果显示不同主观晕动症程度下，眨眼频率明显不同，柱状图分析结果显示其增长率绝对值可以描述虚拟移动机制引起受试者晕动症的程度。结果证明眨眼频率数据可作为一种客观评估指标，以客观数学量化了主观晕动。另外根据数据的线性跟随变化与评价模型的显著性分析结果，还可推到出眨眼数据可作为一种实时指标，作为反馈信息指导虚拟场景运动参数变化，为今后的虚拟系统设计提供参考。

摘要:为解决传统模型预测电流控制(Model Predictive Control, MPC)迭代计算次数多的问题，提高双三相永磁同步电机电压矢量合成中方向和幅值两自由度的灵活性，减少输出转矩脉动和电流脉动，提出一种基于电流环优化的双二阶模型预测控制算法。相比常规速度环采用PI和电流环采用传统MPC的控制算法，该算法速度环采用了二阶MPC控制方式，减少了速度调节时间，增加了电机抗扰性；电流环采用了二阶MPC控制方式，并将传统迭代计算方法改进为通过解析函数一次算出应输出电压矢量的方向和幅值，并增加了输出电压矢量的灵活性。运用四矢量SVPWM对电压矢量进行调制，以便减少谐波子空间的电流幅值。仿真结果表明该算法显著减少了转矩脉动和电流脉动，增加了电机的暂态性能。

摘要:太阳能设备应用中对太阳运动位置的跟踪和定位，决定了太阳能量的利用率。为了能够最大限度的获得太阳能量，设计并实现了精确跟踪太阳实时运动位置的跟踪定位控制系统。本系统设计方法是依托太阳位置算法，通过采集时间、空间信息计算后获得当前太阳高度角和方位角。将角度信息送入嵌入式控制器驱动两轴伺服电机进行运动控制，实现太阳位置的实时跟踪定位。通过将理论计算值与光强度传感器采集光斑最大强度数据对比，验证嵌入式太阳跟踪定位控制系统的准确性。通过太阳位置算法理论值与系统实测值对比表明：高度角误差±1°、方位角误差±3°，满足实时跟踪太阳运动位置的精度要求。

摘要:针对珍稀濒危植物迁地保护中存在的环境差异和植物适应性难题，本文提出一种利用北斗高精准时空技术构建的植物迁地保护框架。该框架以精准农业技术和平行系统理论为依据，以珍稀濒危植物生态环境及其自身状态变化等信息的动态监测与数据采集为基础，通过构建人工生态系统和平行种植，解决迁地保护与自然生态环境的差异性问题，以及植物自然回归的适应性问题。本文提出的框架有利于提高迁地保护成功率，从而提升珍稀濒危植物迁地保护的效益。

摘要:针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题，提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res)，然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进行参数优化，最后将各分量预测值组合得到最终的预测结果。以比利时蒙斯大学和中国河南省某地区两组真实数据为例进行预测分析，将预测结果与LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM模型预测值对比,得出本文方法的两组数据MAPE值分别为1.5016%、4.765%，远低于其他模型。结果表明本文组合预测模型在预测精度上具有一定的优越性。

摘要:针对现有阵列式电流传感器测量偏心、倾斜导线时仍存在较大电流测量误差，本文设计了一种三轴隧道磁阻阵列电流传感器实现了导线偏心、倾斜时电流的准确测量，对单轴、双轴和三轴隧道磁阻阵列传感器的电流测量误差进行仿真比较，最大电流测量误差结果为25%、20.5%和1.39%，结果表明三轴隧道磁阻阵列电流传感器显著提高了导线偏心、倾斜时的电流测量精度，克服了导线偏心、倾斜对电流测量误差的影响，三轴隧道磁阻阵列电流传感器在电流测量领域中具有巨大优势。

摘要:针对可调谐波长红外光源输出波长与实际波长存在偏差，本文设计了基于光声光谱技术的红外波长校准仪。首先，使用待校准的激光器照射装有气体小分子的光声腔，获得所装载分子的振转精细吸收光谱。然后利用这些简单气体小分子已知且精确的振转光谱峰位置与所得的光声光谱进行对比，最后，通过对比对红外激光器输出激光波长进行校准。本文利用装有甲烷和氨气气体的光声腔获得了本实验室光学参量震荡器（OPO/OPA）相应的波长校正拟合曲线,并成功对其在 2800-3600 cm-1 的范围内输出波长进行了校准。本红外光校准仪具有测量范围广,对现有的激光校准仪器有着互补的作用。

摘要:本文针对自然光照以及阴雨天气等复杂环境导致识别精度、响应时间降低问题,提出一种将LSTM理论和算法融于复杂环境下的车牌识别算法。通过将采集的车牌图像进行腐蚀算法、灰度化、二值化等预处理，增强车牌区域对比度，减少定位难度；其次，利用图像识别处理算法进行车牌定位、字符分割、字符识别等操作。将车牌分割后所得的字符归一化处理，统一的合适大小，作为长短时记忆网络（LSTM）的输入，对应汉字字符、数字和字母字符作为输出，通过训练所得LSTM网络实现车牌识别系统模型。经大量数据采集以及训练验证，与现有车牌识别系统相比，本文提出的算法汉字字符识别准确率达98.90%，字母以及数字字符识别准确率达99.40%，单图识别速度达2.65ms。

摘要:为了提高立体视觉的深度估计准确性和运行效率，提出了基于二元视差分割和3D卷积的立体匹配方法。首先，从立体图像中提取特征，并将特征馈入到分割模块；然后，针对每个视差平面单独运行3D卷积模块，检测目标是否比给定距离更近，或根据某个粗略量级进行深度估计；最后，利用3D卷积层估计二元分割模块的输出，通过精细化处理后，得到最终的视差图。实验结果表明，所提方法在SceneFlow数据集的3-px误差为4.37%，EPE误差为1.06像素；在KITTI2015数据集上的小额误差接近深度引导聚合网络（GA-Net）方法。且所提方法在不同深度量化级别的运行效率最高。

摘要:目前基于无线技术的智能家居系统给人们带来了舒适和便利，但系统容易遭受攻击，有较多的隐私数据需要保护。针对无线通信中数据安全问题，设计了一种智能家居系统及其安全通信方法，即设计了系统的组网结构，规划了外网和内网。内网的家居设备节点采集信息并采用ZigBee通信方式，其它设备采用WiFi通信方式。路由器部署为MQTT服务器，手机等控制设备为MQTT客户端，并在服务器上进行SSL通信相关的配置、设计客户端程序。每次外部网络的MQTT客户端访问服务器时，先采用安全的内网穿透方案ZeroTier连接到内部网络，再通过SSL协议产生公钥和证书，进行安全通信。提出基于L-P混沌系统交叉扩散方法产生AES初始轮密钥，并用于ZigBee安全通信。实验结果为外网MQTT客户端和服务器可以连接到一个ZeroTier网络，并通过SSL协议安全通信；ZigBee通信方式达到了加密效果，相对标准AES算法，加密时间短、平均端到端通信延迟小，分别降低了3.77%和28.5%，且能量消耗少，节点平均剩余能量提高了30.22%。因此，实验结果表明，本文提出的通信方法安全,且具有应用性。

摘要:使用机器学习算法对未来AQI进行预测，有助于从宏观角度分析未来空气质量变化趋势。在传统上使用单一的机器学习模型对空气质量进行预测时，很难在不同AQI波动趋势下都能获得较好的预测效果。为有效解决该问题，在预测方式上进行改进，针对使用随机森林模型和基于卷积神经网络和注意力机制的长短期记忆模型对成都市的AQI数据进行预测时，在不同的AQI波动趋势下两者的预测准确度不同的特点，设计了一种差异融合分析模型。实验结果表明，提出的差异融合分析模型的MSE误差较随机森林模型降低了5.8%，较基于卷积神经网络和注意力机制的长短期记忆模型降低了6.3%。

摘要:针对日益广泛的高精度授时系统应用需求，提出了一种用于北斗三号卫星导航系统(BDS-3)接收机的高精度授时方法。该授时方法运行于本单位自研某BDS-3导航型芯片，采用一种类似于数字载波环闭合回路授时方法，其中位置速度时间（PVT）解算模块等效于鉴相鉴频器，秒脉冲（PPS）输出控制模块等效于数控振荡器(NCO)，环路滤波器采用二阶锁频辅助三阶锁相结构。对模拟源测试一小时和一天内授时精度分别为2.64ns和3.83ns，结果表明该方法不增加硬件资源的前提下提升了导航接收机的授时精度。

摘要:围绕六相感应电机（IM）的高性能无速度传感器驱动控制问题，设计了一种二阶滑模（SOSM）模型参考自适应系统（MRAS）估计器，实现了六相IM的无速度传感器优化直接转矩控制（DTC）。新型控制方案中使用了超扭曲算法（STA）提出了一种补偿磁链观测器，本质上属于SOSM策略，并将观测器用作MRAS转速估计参考模型。此外，针对DTC策略中的转速外环设计了基于STA的SOSM控制器，以提高对外部负载扰动的鲁棒性。最后，测试结果验证了二阶滑模MRAS无速度传感器DTC控制策略可以克服经典滑模控制固有的抖振问题，并对参数不确定性和直流偏置具有较强的鲁棒性。

摘要:针对基于卫星外辐射定位的单站二维测向时差、三站时差定位模型存在定位精度低、系统设备复杂的问题。本文设计了一种限定约束条件双站时差定位模型，利用目标平台先验信息，将目标高度信息引入地球位置方程，代替定位模型中时差方程，将三站时差定位方程降维处理，解决双站受测量条件制约无法建立有效的定位方程问题，利用牛顿迭代处理方法完成目标位置解算，得到限定条件下高精度目标位置。试验结果表明时差、定位站间距和卫星轨道误差等参数对定位精度影响较小，各个参数相对定位精度均优于0.2%R，该定位方法具有较好的工程推广价值。

摘要:超宽带(Ultra-Wide Band，UWB)测距的室内定位在商场、住户、医院等地应用十分广泛，提高室内定位竞争力的是定位精度。为了实现实际测量过程中在各种干扰条件下较为准确的测距，采用了卡尔曼滤波算法，尽可能的减少外界干扰对测距的影响，以减少测量误差。针对UWB测距精度提高问题，设计了以卡尔曼滤波为处理算法的对比实验，结果为测距精度有较大提高，在实验环境下误差从5.8%减少到了2.44%，在精度提高最明显的距离通过绘图分析表明数据的可靠性提高，测距精度提高了58%。实验表明，卡尔曼滤波方法有效地提高了UWB的测距精度。

摘要:序列时域反射法（STDR）是常用的电缆故障检测方法，但传统的STDR方法只能识别基本的短路与开路故障，而不能识别诸如高阻、低阻等其它类型的故障，在精确的电缆故障诊断应用中受限。本文提出一种电缆故障识别的归一化STDR分析方法，该方法根据入射信号（m序列）的自相关峰值及入射信号与反射信号的互相关峰值之间的时间差来确定故障点的位置，并建立基于互相关峰值归一化的电缆负载阻抗估算方法，通过精确计算故障点处的负载阻抗从而实现故障类型的精确识别。电缆故障实验研究表明，电缆故障定位误差≤0.25%，电缆负载阻抗的估算值与真实值的相关度≥98.80%，验证了该方法的有效性。电缆故障识别的归一化STDR分析方法既保证了故障定位精度，也实现了对故障点负载阻抗的精确估算，从而实现对短路、开路、高阻、低阻等多种故障类型的精确识别，突破了传统STDR方法只能识别短路与开路故障的局限。

摘要:利用电力变压器故障时产生的气体（DGA）来对变压器进行故障诊断已经成为国内外重要的诊断方法。本文选择采用卷积神经网络（CNN）作为变压器故障的诊断模型，对电力变压器进行故障诊断。但CNN的诊断性能很大程度取决于它的结构，存在着模型超参数难以人工选择的问题。针对该问题，为了提高模型的诊断准确率，设计了利用改进粒子群算法（IPSO）来对CNN的超参数进行自动寻优。通过对PSO算法中的惯性权重W以及学习因子C1、C2进行改进，提高粒子的寻优能力，从而构建出性能更好的诊断模型，达到提高诊断准确率的目的。实验结果表明，IPSO算法具有比PSO更好的全局寻优能力和局部寻优能力，且基于IPSO算法搭建的CNN比人工经验搭建的CNN具有更高的诊断准确率，准确率提高了5.84%。

摘要:覆盖控制是很多无线传感器网络应用中基础且关键的问题。针对传感器节点部署的高维优化问题和覆盖区域的复杂性，提出了一种基于主成分布谷鸟搜索算法的无线传感器网络覆盖优化方法。该算法在标准布谷鸟算法（Cuckoo Search，CS）的基础上，加入主成分分析法，减少了布谷鸟个体位置信息之间的相关性，提升了算法的全局搜索能力。仿真实验表明：当贡献率大于0.5时，主成分布谷鸟搜索算法不仅在6个基准测试函数上的性能优于标准CS算法，而且能有效提高无线传感器网络中节点的覆盖范围。

摘要:芯片引脚的尺寸测量及缺陷检测在智能制造生产中具有重要意义，笔者为了实现对芯片引脚宽度、间距和长度以及引脚缺陷的高质量、高精度检测，利用HALCON视觉软件平台、采用形状匹配和一维测量算法进行检测实验。首先，通过上位机控制相机采集图片，采用基于形状的模板匹配方法并结合金字塔搜索算法对芯片进行匹配定位，其次，应用仿射变换获取芯片引脚的区域，最后，将提取的引脚区域运用一维测量算法实现对芯片的引脚尺寸测量和缺陷检测。实验结果表明单张图片检测时间为56ms，测量误差为±0.01mm，缺陷检测正确率为100%。因此，利用机器视觉在线检测，不仅保证了测量的精度，同时保证了准确率，检测行业高精度、实时性的要求得到了充分的满足。

摘要:火箭发动机壳体内部螺纹连接处缝隙的检测精度是衡量其质量的重要指标，由于发动机壳体内表面形貌复杂，因此内缝质量仅靠人工检测不仅效率低而且可靠性差。提出一种基于FNN网络的内缝视觉检测方法，以灰度共生矩阵和PCA算法构造图像的特征参数，训练FNN网络，将火箭发动机壳体内缝的粗加工面与精加工面进行分类，分类识别率98.8%；然后，对两类情况做不同的图像处理，用Sobel算子找到缝隙边缘；最后，通过标定进行包括采集原始图像误差、直线拟合误差的系统误差修正，完成内缝宽度精确测量。实验表明，该方法稳定可靠，能够实现 0.1mm-0.6mm范围内±0.02mm的识别精度。该方法实现了火箭发动机壳体内部螺纹连接处的高精度测量，为实现产品高效自动生产和质量检测提供了技术保障。

摘要:实际生活中的人脸图像大部分带有遮挡，常常导致待检测人脸的关键信息丢失。针对人脸识别过程中由于遮挡所导致的人脸特征难以提取的问题，本文设计了一种基于VGGNet和多特征点融合的遮挡人脸检测算法。该方法以VGG-16框架为特征提取的骨干网络，在传统VGG网络的全连接层输入前增加遮挡处理单元OCC-Net（Occlusion-Net）。在该层中首先采用多特征融合的方法，增强网络对人脸特征的提取；然后利用尺度不变特征转换（SIFT）算法，扩大网络中小尺度特征图，得到更为丰富的互补信息，改善了传统VGG网络由于多次卷积、池化操作后所导致的小尺度特征损失严重的问题；最后改进回归框参数以降低损失函数对遮挡区域的敏感度，通过边框回归得到遮挡区域的位置信息，提升了有遮挡情况下的人脸检测精度。实验结果表明，相较于PCANet、Faster RCNN及未添加OCCNet的传统VGGNet等常用算法，本文算法在常用的FDDB以及RMFD等遮挡数据集上，均能更精确地定位被遮挡的人脸，证实了该算法的有效性和鲁棒性。

摘要:针对移动自组网拓扑高动态变化和节点的繁忙程度导致数据包传输时延和丢包率增加的问题，本文提出了一种改进的AOMDV协议，基于分散路由的思想，减少了主路径切换到备份路径导致的时延抖动以及路由重传导致的丢包,同时加入延时算法，避免了主路径选到繁忙节点导致路径断裂的情况，通过设置不同的节点移动速率进行仿真，对比了AOMDV协议与改进协议的平均时延和丢包率，仿真结果表明改进的路由协议在端到端时延和丢包率指标上都优于AOMDV协议，尤其在节点移动速度超过30m/s时，明显提高了网络传输的性能。

摘要:随着5G、WiFi通信技术的不断发展以及超宽带信号（UWB）高精度定位系统的广泛应用，在室内空间下正交频分复用信号（OFDM）与UWB信号的共存互干扰不可忽视。本文采用等效载噪比的分析方法，结合两者物理特性，使用MATLAB搭建两系统物理层模型，根据谱分离系数来计算干扰信号随接收信号进入接收机而引起的噪声量，进而通过受干扰情况下接收机的等效信噪比获得OFDM通信系统的误码率和UWB系统的定位精度。仿真结果表明，OFDM信号与UWB信号间存在同频信号干扰，干扰中心处UWB信号定位误差放大12倍以上，OFDM通信信号误码率上升至10-3左右，即信号同频互干扰会造成5G、WiFi等通信系统性能下降的同时严重影响UWB系统的定位精度。通过提出基于分布式低功率微基站的系统部署优化方案，实现了实验区域内通信性能几乎不变情况下定位性能的显著提高，整个实验区域均可保证分米级的定位精度。研究结果可为5G通信系统与UWB定位系统的一体化设计与设备部署提供参考。

摘要:由于城市监控中存在大量相似的车辆，造成了车辆重识别匹配率低。车头、车窗、车顶等局部特征是相似车辆细微差异性的所在。根据车辆检测算法卷积特征热力图注意力分布特性，提出了针对车辆局部特征区域检测的MCRF-SSD算法，并与GMM-EM聚类算法相结合，检测性能在公开的数据集上均优于目前主流算法。同时为了增大类间距离、缩小类内距离将arcface损失函数引入到了特征提取阶段。为了提高车辆重识别匹配性能，在全局特征与局部特征融合阶段提出了一种保留特征图空间分布的焦点融合（Ffs）方法，并引入了一个可学习参数，提高了特征融合效率。实验结果表明，所提出的算法在公开的VehicleID和VeRi数据集中性能表现优于目前性能最优的方案。