摘要:高精度的永磁同步电机对调速系统的动态性能以及速度的稳定性都有极高的要求。针对传统电机控制方式动态性能较差，受不确定负载干扰大等问题，采用模型预测的方法设计速度-电流非级联直接速度控制器，取代了传统的比例-积分（PI）调节器，消除了双环级联结构。预测模型对速度进行长距离预测，利用约束力更强的代价函数优化控制系统动静态性能。最后，通过simulink仿真实验表明：与传统PI矢量控制相比转速超调降为零，突加负载时速度最大跌落量下降了45，恢复时间加快了0.055s，同时对转速和电流的波动抑制效果显著，系统动态性能和抗干扰能力更优。

摘要:峰值-谷值电流控制Buck变换器在自身参数变化时对系统稳定性的影响具有对称性。本文以Buck变换器为例，建立了峰值-谷值电流控制的对称分段线性模型，推导了对应的Jacobi矩阵，基于此，推导了系统由稳定工作状态过渡到不稳定工作状态时输出电容时间常数的对称临界值。最后通过在PSIM软件中搭建仿真电路进行实验验证，研究结果表明，峰值-谷值电流控制Buck变换器在参数变化时，系统的工作状态存在对称性，同时本文提出的输出电容时间常数临界值对于系统参数设计及其器件选择具有十分重要的指导作用。

摘要:针对传统水温调节多采用人工经验以及半电气自动化等方式，以及这些方式存在结构单一、水温波动较大以及稳定性差等问题，设计一种基于增量式PID矫正控制系统。控制系统基于增量式PID矫正控制系统采用热电阻作为温度敏感元件，为减少热电阻本身导线电阻引起的测量误差，采用基于三线制的热电阻温度数据采集电桥电路。由于热电阻存在一定的非线性区间，根据实验温度数据与其热电阻本身电阻比较，计算出其矫正系数，以此减少数据输出误差。最后设计并制作实验样机，结果表明根据样机获得的数据验证理论分析的正确性。

摘要:时间交替模数转换器（Time-interleaved Analog-to-digital Converter，TIADC）是一种有效的提高模数转换器采样频率的方法，但是通道间的采样时间相对误差严重影响了系统性能。基于光学时钟技术的高速ADC技术主要是利用光脉冲信号的高重频、窄脉宽和低时间抖动特性。提出了一种基于光学时钟技术的时间交替模数转换（TIADC）系统的设计方案，利用不同的光纤长度产生精准时间间隔的采样信号，并通过搭建一个四通道TIADC来验证方案的可行性。实验结果表明，该光时钟分配系统可以提供小于16ps的四通道时钟信号，能够很好的实现四通道高速ADC系统。

摘要:针对海洋地震拖缆采集装备水下拖缆长距离供电问题，设计了一种用于分析该供电系统的方法。基于水下拖缆工作特点，通过分析其供电结构系统，建立电路模型及递推方程组，结合设备功耗、拖缆长度、电源线电阻等实际参数，构建数值模型并形成分析方法。基于本方法成功完成海洋地震拖缆采集装备供电系统研发设计并实际应用于海洋油气地震勘探生产作业，通过作业过程中对水下拖缆供电单元的电压、电流等实际数据测试，结果表明实际数据与模型分析结果总体一致，验证了本方法的有效性。

摘要:物理不可克隆功能是一种新型的信息安全硬件，在物联网、消费电子等领域得到了越来越广泛的应用。 基于SRAM的PUF是工业上应用最广泛的一种类型。 基于华宏0.11μm CMOS工艺的SRAM PUF，通过引入BCH算法解决了SRAM的不稳定性造成的误码率问题。 通过设计单片机测试电路和PUF芯片测试板，对PUF芯片的片内汉明距离、片间汉明距离和稳定性等关键指标进行了详细的测试和分析。 测试结果表明，PUF的片间汉明距离达到42.2%，片内汉明距离达到20.0%，并且具有很好地电压稳定性与温度稳定性。在BCH算法纠错机制运行的情况下芯片片内汉明距离降为0，很好地解决了PUF实现过程中的误码率问题。基于本项研究可知，通过BCH算法与SRAM单元相结合的方式可以很好地解决PUF常出现的不稳定性的问题。BCH算法与SRAM单元相结合的PUF芯片可以很好地满足识别、电子标签等应用的需要。

摘要:在脑机接口技术中，针对运动想象脑电信号（MI-EEG）由于其自身的高度非平稳性导致传统的手工提取特征困难和分类准确率低的问题，本文在特征提取和分类这方面进行了研究和探索，设计了一种基于短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform, STFT）的浅层卷积神经网络（SCNN）。通过对网络模型的超参数进行调优实验，该网络模型在2008年BCI竞赛的公开数据集2b上进行测试得到了较好的分类结果，分类准确率达到80.23%，远高于没有进行STFT处理的CNN方法61.04%的准确率。在相同的测试指标下优于传统的机器学习分类方法（CSP+SVM）73.52%的分类准确率，同时也比同类型的深度学习方法（CNN-SAE, 77.60%）更具有优势。

摘要:针对矿用电动机PD信号中含有大量的高斯白噪声信号这一问题，提出了一种基于VMD和SVD的去噪方法。首先利用VMD算法对含噪声的信号进行分解；然后由峭度准则挑选出符合要求的IMF分量，进行信号重构；最后再通过奇异值算法对VMD重构信号进行去噪处理，得到较为纯净的PD信号。由实验数据表明，通过以上方法对PD信号进行去噪处理后，所得PD信号的信噪比和均方误差效果更好，能更有效地去除矿用电动机PD信号中的高斯白噪声，达到了预期效果，具有一定的工程价值。

摘要:针对现有的Wi-Fi模块在接入无线网络时会出现连接失败的现象，提出“智能配网”+“Soft-AP”的联合配网方案，首先进入智能配网，利用Wi-Fi模块侦听模式抓取配网数据进行连接;如果智能配网失败，Wi-Fi模块进入Soft-AP配网模式,用户发送Wi-Fi的SSID和密码进行配网。配网成功后，系统采用MQTT传输协议进行后台绑定及注册。在此基础上，针对产品在配网时出现配网时间过长的问题，对发包频率进行测试，得到配网时间最短的发包频率范围。测试结果表明，该配网方法配网时间在4058ms内，且提升了配网成功率，可为物联网工程师的设计工作提供参考。

摘要:工业加热炉中，受高温环境的影响一般探测器无法测量工件的真实温度。针对工业加热炉温度检测问题，设计了多晶硅红外探测器实时测温系统。通过黑体炉对探测器的输出与环境温度的关系、以及光电转换性能进行测试；结果为工作环境温度超过30℃时输出急剧减小，且随着目标温度升高，动态范围减小。设计在探测器前端增加衰减片和一种具有夹层结构的防护罩，结果表明该系统有效拓展了多晶硅红外探测器的动态范围，保障探测器的环境温度在30℃范围内，测量精度达到0.85℃，满足工业要求，解决了多晶硅红外探测器在工业加热炉上的应用。

摘要:为了解决白带镜检下的玻片样本中白细胞，滴虫，上皮细胞等不同有形成分具有流动性且处于多个焦面以至难以获取到感兴趣焦面的问题，提出了一种基于视觉跟踪的自动对焦清晰度判定算法。算法分为粗粒度和细粒度两个对焦过程，粗粒度对焦主要用于将焦面固定于真正需要的焦面附近，细粒度对焦从粗粒度对焦结束位置附近开始，逐渐往回移动镜头，并同时进行病理判断依据物体包括白细胞，念珠菌等的提取并对其进行清晰度识别判定，最终得出病理判断依据物体所在的最清晰的焦面，通过实验室1556份自动对焦过程的实际测试，算法可以有效提升自动对焦成功率，实现了自动化对焦，节省了实验室人力成本。

摘要:椭圆球面波（PSWFs）时域正交调制信号脉冲间正交性易受到信道特性影响，信道补偿方法中线性均衡方法补偿精度有限、现有判决反馈均衡方法对并行信号训练复杂度大。针对上述问题，提出了一种基于参数传递的并行自适应判决反馈均衡方法。采用初始化参数传递方式，实现多个并行均衡器的快速初始化，并运用输出加权平均模式转换机制，快速准确判断判决引导模式的切换时机。仿真结果表明，在FIR信道模型下，该方法具有较快的收敛速度和低复杂度，稳态误差较线性均衡方法和传统判决反馈均衡方法分别改善了4 dB和0.5 dB。

摘要:优化阵列天线方向图时，最优粒子初值的有效估计能极大改善粒子群优化算法（PSO）的收敛性，得到更好的全局最优解。本文提出了基于Taylor权的最优粒子初值估计法，即利用阵列Taylor权作为最优粒子初值的有效估计量来改善PSO算法的收敛特性。仿真实验评估随机权、Taylor权和解析权三种最优粒子初值估计法对PSO算法收敛特性的影响，结果表明，相对于随机权，Taylor权和解析权都能够有效的改善PSO算法收敛特性，且两种方法的性能比较接近。由于解析权必须对大型矩阵求广义逆，这种运算不但非常消耗计算资源，且对超大型矩阵甚至无法实现，而Taylor权初值估计法相对简单高效，因而在阵列天线方向图非线性优化时， Taylor权最优粒子初值估计法具有更好的算法实用性。

摘要:测试速度是制约现有射频器件行为级模型走向实用化的重要因素之一。针对该问题，本文提出了一种新颖的基于回波注入的方法提取非线性贝叶斯推理行为级模型。该方法在测试过程中改变负载端口入射波的幅值和相位，获得不具备相关性的大量训练数据集。通过该方法，无需进行完整的负载牵引测试，就可以获得准确的器件非线性行为级模型。本文对实际氮化镓器件在2GHz进行了测试，在不影响模型提取精度的前提下，在极短时间内即可获得模型训练数据集，极大的提高了提取速度，具备很强的实用性。

摘要:为了提高燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的燃料经济性并优化燃料电池的耐久性，提出了一种燃料电池混合动力汽车能量管理策略(EMS)的多目标优化方法。根据FCHEV混合动力系统的功率流和关键部件的效率特性，提出了驱动系统的等效氢气消耗模型。此外，还考虑了负载变化对燃料电池寿命的影响。提出了一种智能功率分配方法来实现能量管理，即基于模糊逻辑控制(FLC)的控制策略。在进一步的研究中，为了改进提出的能量管理策略，采用遗传算法对模糊控制器的参数进行优化了。提出了以等效氢气消耗量和燃料电池寿命为优化目标的多目标优化问题，并采用改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解多目标优化问题，优化控制参数。最后，对上述算法的优化结果进行了分析，并利用高级车辆仿真平台ADVISOR对优化策略和其它策略进行了典型工况下的仿真和比较。结果表明，与未优化的FLC策略相比，等效氢耗普遍降低了5.8%左右，燃料电池的寿命衰减普遍降低约59%，验证了优化后的控制策略具有一定的优越性。

摘要:随着道路机动车数量的不断增多，交通事故已成为危害社会公共安全的主要因素之一，道路交通事故的预测也成为了研究热点。考虑到事故影响因素的错综复杂性和事故发生具有动态的时空变化性与数据稀疏性等问题，通过对多源数据的融合并按照时变和时不变数据进行特征提取，特别加入事故的文本描述特征提取上下文信息，同时采用负采样法平衡正负样本比例，最终提出了一种多特征组件组合训练的区域交通事故预测网络模型。在美国的三个具有不同事故稀疏性的城市数据集上进行了模型验证，实验结果表明该预测模型在各项评价指标上都优于对比的基础模型，各项指标提升约2%3%，可以看出该模型在一定程度上提升了预测性能，同时通过多特征组件的不同组合实验结果说明各项因素对事故发生具有影响性。

摘要:针对煤矿井下定位复杂度高, 定位精度要求高等特点。为提升煤矿井下精确定位的精度与效率，保证人员安全等需要，提出了基于改进TDOA的超宽带定位算法。根据井下巷道条件不同, 采用不同训练与滤波的方法, 最大程度保证了井下定位的精度与效率。实验表明, 联合算法在视距与非视距情况下，定位均值精度均能够保持在10cm以下，且与基础TDOA算法相比，在视距与非视距条件下，均值精度分别提高了20cm与35cm；而在视距情况下，运用训练完成的神经网络进行高速定位，提升了定位效率。因此，联合算法能够实现在不同环境下定位精度与定位效率的兼顾, 可满足井下高精度定位的要求，适用于矿山井下人员定位。

摘要:KITTI数据集是自动驾驶场景下融合多个传感器的大型数据集，它的数据采集平台包括两个灰度摄像头、两个彩色摄像头、一个velodyne 64线激光雷达、四个光学镜头和一个GPS导航系统。KITTI 3D Object Detection Evaluation可为各种3D目标检测算法验证准确性和有效性，是自动驾驶领域最重要的数据集。此文的重点是KITTI数据集的数据重构和数据清洗：首先对KITTI数据集中的每一帧激光雷达数据使用RANSAC算法进行地面去除，并用DBSCAN算法对地面上的目标进行聚类，然后根据标签文件对聚类后的目标使用最近邻搜索赋予每个目标类别标签以完成数据重构，基于此，再对数据进行重采样以均衡类别完成数据清洗。针对重构和清洗后的KITTI数据使用PointNet算法完成分类任务，准确率高达95.13%，最后完成了KITTI数据集上3D目标检测与评估的总体框架。结果表明重构和清洗后的新数据集质量高，分类算法鲁棒性强，3D目标检测过程清晰完整。

摘要:针对电网内逐渐增加的插电式电动汽车充电桩负荷模糊负荷模型问题，设计了基于线性重投影算法的数据模糊化过程，利用多列深度卷积模糊神经网络对数据进行分析，利用线性重投影算法的逆函数对数据进行解模糊，最终利用24h时序下的输入数据前推24h进行高精度预测估计。结果为该算法在大时序前推幅度的数据预测估计计算需求下，大幅度提升了传统曲线估计算法的精度。结果表明，该模型有效提升了电动汽车充电电网的管理效率，适用于插电式汽车充电桩的负荷管理。

摘要:新型骨外固定架是一种可以用于治疗骨折，矫正骨骼畸形等病症的外固定器，在使用时需要使用处方软件对新型骨外固定架进行标定并制定治疗处方。本文基于双目立体视觉，为新型骨外固定架设计了一种系统标定方法。该方法首先对骨外固定架双目图像进行标定，求得相机内外参数，并对图像做矫正处理，之后利用双目立体视觉原理求解处理后图像中关键点坐标，利用关键点坐标计算固定架连杆长度。经实验验证，本方法可以将把误差控制在05.mm以内，之后处方软件在设计治疗方案时可直接使用本方法计算出的数据，对优化新型骨外固定架使用流程具有重要意义。

摘要:三维医学图像配准算法被广泛应用于科学研究和随访等医学场景，提高其配准精度具有重要的意义。针对医学图像配准问题，提出一种基于V-Net的V形网络（简称VV-Net），该配准模型可以通过堆叠V-Net进行端到端的训练。具体的说，移动图像经过两个V-Net依次进行扭曲，使用额外的V-Net为前两个V-Net提供补充信息，共同构成V形网络，使移动图像与固定图像更好的对齐。同时，对提出的模型增加深度监督辅助分支防止过拟合。采用上述渐进配准与信息补充提高配准对之间的配准精度。通过ADNI、ABIDE、ADHD200和OASIS四个数据集评估模型性能。以ADNI数据集为例，所提出的配准方法与仿射变换（Affine）、对称归一化（SyN）以及体素变形（VoxelMorph）比较分别获得24.7%、13.2%以及1.3%的精度提升。实验结果表明，VV-Net在医学图像配准领域取得了良好效果。

摘要:针对现有单目视觉测量技术不易实现结构三维振动同步测量及转动测量的问题，提出一系列新型视觉位感条纹作为振动位移或旋转角位移传感器，以单台高速相机作为探测器，实现非旋转结构三维振动位移、转轴三维振动位移、旋转角位移及转速等多维度、多参数的同步测量，形成了一系列视觉位感条纹动态测量新方法。对不同功能视觉位感条纹的由来及其测量原理进行了详细阐述，并通过一系列实验结果验证了各类视觉位感条纹在非旋转结构三维振动、转轴三维振动与转动多参数同步测量的可行性与准确性，相关方法可为多类结构的状态监测和故障诊断提供新的测量方案。

摘要:为解决无线传感网部署过程中存在的覆盖均衡性能较低、节点生存质量不高及网络传输性能波动严重等不足，提出了一种基于权值-阈值自由化机制的WSN均衡覆盖算法。首先，引入感染机制并将网络节点视作感染粒子，设计了基于冗余覆盖策略的权值优化方法，根据各粒子的权值系数计算冗余覆盖系数，将冗余覆盖系数升高的节点进行移位处理，以提升网络对节点冗余覆盖程度的评估能力。随后，结合节点初始坐标、最大覆盖半径、冗余覆盖权值等系数构建裁决模型，设计了基于阈值裁决机制的节点移动覆盖方法，利用时移后的坐标校验节点方差，并通过节点方差来构建裁决阈值，对裁决阈值不高于1的节点将不予进行移动操作，降低了因移动失败而导致网络覆盖能力降低的现象。仿真实验表明：与基于全局-局部搜索机制的WSN覆盖优化算法和基于改进滤波机制的WSN机器人覆盖算法相比，所提算法具有更高的节点生存率和网络传输带宽，在高斯信道条件下，二者分别达到了90%和3780Mbps。

摘要:在传统的多点分布式测温系统中，存在布线复杂、成本增加和数据处理实时性要求等问题，因此本文设计了一种采用蓝牙Mesh组网技术实现多点无线测温的系统。该系统以ARM为核心开发板，PT100作为测温传感头，采用16位高精度的模数转换器ADS1110将PT100温度传感器输出的温度信号进行采集，通过蓝牙螺旋天线实现温度信号的无线传输，利用LabVIEW界面实时显示温度变化的曲线，同时可以进行温度报警和温度数据的保存。将一种最小二乘法和数字滤波相结合的方法应用于温度数据的标定，以消除系统误差和干扰信号的影响，得到高精度的温度值。实验测试结果表明：本测温系统具有低成本、低功耗、高精度、操作方便等优点，同时测温精度可达±0.1℃，可广泛应用于温度信号的实时采集与处理，在生产生活中具备一定的实用价值。

摘要:本文研制了一种基于GNSS卫星共视的标准时间复现终端，终端所用技术对传统卫星共视进行了改进，使其共视周期根据用户所使用的时钟源类型不同可进行灵活配置，不局限于传统共视的16分钟。另外，利用该技术搭建了一套远程复现系统，系统由基准站与用户站组成，两地均放置一台标准时间复现终端，终端主要由卫星卡、时间间隔计数器、时钟源组成，具备体积小、成本低、组成灵活等特点。通过利用基准站与用户站的共视比对结果，调整用户站的时钟源输出信号，最终可在用户本地实时复现出与基准站同步的时间频率信号，同步的绝对偏差可保持在10ns以内（95%）。对于用户来说，不需要深入了解其中的实现原理，只需要一台复现终端，就可以得到与基准站时间高精度同步的时间频率信号，从而满足了各行各业用户对时频信号的需求。根据测试试验，得出双频版复现终端异地恢复的时频信号与国家标准时间UTC(NTSC)频率信号偏差最大为7.19ns，标准差为1.49ns，频率准确度为4.25e-14；单频版复现终端异地恢复的时频信号与国家标准时间UTC(NTSC)频率信号偏差最大为10.9ns，标准差为4.23ns，频率准确度为3.79e-14。

摘要:针对大坝安全监测的读数仪表测量类型单一的问题，研究设计了一种新型安全监测读数仪，可高效地实现对振弦和差阻这两类传感器信号的复用测量；文章采用了STM32F407VET6作为微处理器，通过设计振弦信号测量、差阻信号测量、通道复用、蓝牙通讯、电源控制、人机交互等单元模块，实现传感器信号测量、模式切换、测值展示等功能；测量实验数据和结果表明，文章设计的读数仪可实现对振弦和差阻传感器的复用测量，其绝对误差参数均满足现行标准要求。

摘要:为了精准测量电子材料在特定微波工作频率的介电损耗，提出一种基于微波光子晶体缺陷模特性的材料介电损耗测量方法。利用缺陷微波光子晶体结构的微波局域特性，将被测材料设计为微波光子晶体的缺陷层结构；采用传输矩阵方法计算和模拟了缺陷透射峰值与被测材料介电损耗之间的关系。结果表明，被测材料的介电损耗因数与缺陷透射峰值呈显著的单值函数关系，当介电损耗因数从0增加到1.0时，缺陷透射峰值从1.0降低到0.21。因此，通过实验检测到被测材料缺陷透射峰值后，利用所建立的材料损耗因数与透射峰值之间的关系，可以非常灵敏地反演出被测材料的介电损耗。

摘要:针对声级计人工检定存在工作效率低、数据处理繁琐、人为误差干扰等问题，提出一种声级计电性能自动检定系统。该系统以多串口工控机为控制核心，利用LabVIEW操作者框架，应用面向对象技术，构建硬件虚拟层、测试虚拟层完成对检定过程、检定指标、标准仪器设备和被检声级计的封装，通过封装完成的“类”搭建各功能模块，实现在声级计检定工作中仪器的自动控制、数据采集、数据分析处理、原始数据记录报告生成等自动化检定工作。经过多次试验，系统工作稳定，能够自动完成声级计全部检定项目，与传统人工作业检定结果比对一致，检定消耗时间缩短为原来的一半，可检定声级计频率范围1 Hz～200 kHz，声压级动态范围110 dB。

摘要:水下机器人（Remote Operated Vehicle，以下简称ROV）的水下悬停是一种非常重要的运动形式，为了实现水下悬停控制，设计了一种基于多传感器信息融合的悬停控制方法。ROV采用加速度计、陀螺仪和深度计分别获取机体的各轴的加速度、姿态角以及深度等信号，采用四元数对陀螺仪数据进行解算，得到机体实时姿态角，通过加权滑动滤波对陀螺仪和加速度计的数据进行预处理，之后采用卡尔曼滤对加速度计和陀螺仪的数据进行融合，得到实时的加速度，最后通过BP神经网络对深度和姿态角进行预测，并把预测的深度和姿态角带入PID控制器作为控制策略。该融合方法可以有效完成悬停控制，并且实验表明，该方法可以实现较高的稳定性和实时性，在悬停控制中具有广阔的前景。

摘要:设计了一种基于Stacking集成学习的室内污染气体感知与评价系统。用户可以使用手机APP扫描检测终端的二维码，查看当前环境污染气体的实时数据及评价结果。该系统利用Stacking将评价算法与分类算法集成学习，解决评价算法主观性强的问题。首先选用模糊数学综合评价法、决策树和KNN作为基础模型分别进行训练，然后将三个基础模型的输出结果作为特征值，利用逻辑回归作为元模型对三个基础模型进行异质集成。该方法在保证系统实时性的同时有效的提高了评价结果的准确性和客观性。