摘要:无线射频识别技术是目前推动物联网发展的重要技术之一，具有不易涂抹，成本低廉等优势。由于无线射频信号在传输过程中易收到攻击，RFID系统需要建立完善的完全保障机制。本文基于RFID系统的安全要求和技术现状，提出了一种轻量级RFID安全认证协议，该协议基于LED密码技术和物理不可克隆函数，利用PUF的挑战-响应信号对进行身份验证，LED算法对PUF的响应信号进行加密传输保证认证信息安全，每次认证结束后都会更新服务器内的标签信息。本文使用Verilog语言对认证过程进行电路实现与仿真，并基于40nm平台的标准单元库对电路进行综合分析。仿真和综合结果表明该轻量级RFID安全认证协议可有效抵御常见攻击，并且标签存储、计算的硬件开销都较低，适用于资源受限的场景。

摘要:虽然目前作为服务器管理核心的IPMC的设计日趋成熟，但是IPMC仍然是以直接焊接在服务器主板之上的“一体化”形式设计，在硬件更新维护方面具有极高的复杂度。在此背景之下，本文提出“硬件插件化”思想，将IPMC以金手指的硬件接口形式制作成可插入式的板卡，该板卡不仅可以解决上述所提到的问题，还具备千兆以太交换功能。板卡硬件主要由Cortex-M4内核的单片机MSP432E401Y和二层以太交换芯片KSZ9897R构成，为解决板卡间以太网通信的硬件冗余问题，本设计采用了无变压器以太网电路互连。经HFSS软件对过孔参数的仿真优化及板卡间高速信号的眼图以及S参数测试，结果表明本文所设计的插件化板卡硬件在传输千兆速率信号时，最大电压损耗为3.5dB，回波损耗皆大于10dB，完全满足IEEE802.3标准对于以太网信号的损耗要求。

摘要:针对阀控电液回转系统在围岩钻进过程中, 由于的参数不确定、未知负载以及外部扰动等非线性因素影响难以精确控制输出轴转速的问题, 设计了基于RBFNN扰动观测器的MFA-SM控制方案. 首先, 通过改进的动态线性化方法将电液系统等价线性化为仅与系统I/O数据相关的增量模型, 而未知负载及外部扰动则被合并为一个未知非线性时变项; 然后, 设计了RBFNN扰动观测器对该非线性项进行在线实时估计, 并根据系统的I/O数据来估计系统时变伪梯度参数;最后, 给出了相应的控制器设计。 仿真实验结果表明, 所设计的MFA-SM控制器能够对未知负载及外部干扰进行有效补偿, 相较于其他方法,该方案使得系统调节时间缩短了约10至15s, 最大超调量降低了7.4%左右, 且转速跟踪误差能够收敛到零。

摘要:针对传统控制器在燃料电池功率较大且负载电流动态变化时，存在燃料电池温度控制的灵敏度和精确度较低等问题，提出一种变论域模糊PID控制策略，变论域部分通过伸缩因子来实时变化模糊PID控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的收缩与膨胀来提高控制的稳定性。搭建55KW燃料电池模型并验证模型的可行性。设置传统PID及模糊PID控制器为对照实验组，研究结果显示：变论域模糊PID控制器超调量减小，稳态误差减小，调节时间缩短，对PEMFC热管理系统具有更好的抗干扰性能。

摘要:反激变换器存在电感电流连续模式（CCM）和断续模式（DCM）两种工作状态。通常选取处于CCM与DCM的临界状态作为工作点，设计反激开关电源的补偿回路。该折衷方案虽能兼顾两种工作模式，但存在带宽较小、动态响应差的问题，且在轻载情况下尤为突出。针对该问题设计了一种可切换工作模式的反激开关电源，对CCM和DCM模式分别设计环路补偿网络，通过变压器原边电流判断负载情况，进而切换补偿网络，实现电源工作模式的切换。设计了输出功率120 W的反激开关电源样机，进行仿真和样机性能测试，试验结果表明，电源不仅能根据负载情况切换工作模式，而且轻载时具有很好的动态响应，验证了该方案的有效性，与预期设计结果相符。

摘要:为了进一步减小光伏阵列并网的功率波动，本文提出了一种基于可变边界最速跟踪微分器的光伏并网功率平滑方法，并采用模拟退火粒子群算法优化边界参数。首先，根据可变边界理论构造广义可变边界最速跟踪微分器。随后，针对边界参数优化问题，本文提出基于短时间尺度波动率的适应度函数进行实时优化，提高了算法的平滑跟踪能力。以华东某地区光伏阵列为例，实验验证该策略比传统策略平滑效果更优越，功率的最大波动和平均波动分别降低了64%和16%，储能充放电能量减少了5%。

摘要:现代战争中，红外制导导弹的地位不断提高，世界各国均高度重视对红外制导导弹的研制，导引头位标器作为导弹制导控制的关键部件，其性能对导弹作战能力具有决定性的影响。本文针对某型导引头位标器陀螺跟踪系统中的悬浮、起旋、稳速控制问题进行了分析研究，提出了一种新的控制方法，实现了位标器陀螺的高可靠快速起旋控制，并完成了试验验证。试验结果表明，本文的快速起旋控制设计能够确保高可靠的同时大幅缩短位标器的启动时间，能够有效提升导弹的作战性能。

摘要:随着综合地下管廊的快速发展，管道的安全对于保证管廊电力、燃气等运输的安全越来越重要，由于管廊环境恶劣，采用人工巡检效率低且安全隐患大。为了实现地下管廊全方位无盲区检测，设计了一种基于机械臂的管道检测全向机器人，将移动机器人、机械臂、检测探头融于一体，具有路径自主规划、循迹、避障等功能，并通过漏磁技术检测管道泄露、通过机械臂实现复杂环境下的检测。实验证明此集成机器人可以进行全方位检测且缺陷识别精度良好。

摘要:地下管廊中管道的泄漏检测是管廊安全运行的重要保障之一，为了实现管廊的自动化运行，并针对传统检测方法的灵活性不足、信息交互性差的缺点，本文基于STM32F103设计了一种挂轨式管道泄漏检测机器人。机器人搭载MIC声音传感器作为泄漏检测装置，将采集到的信号利用神经网络进行音频特征的识别，监控主机对判断结果做出报警或其他措施。经过管道泄漏检测系统实验平台测试，机器人系统运行稳定，对于管道泄漏的检出率达到93%，满足实际应用需求。

摘要:针对测距式射频识别室内定位算法定位误差较大的问题，提出了一种基于烟花优化粒子群的室内定位算法。该算法分为测距和定位两个阶段，在测距阶段使用到达相位差进行测距并构建待优化的目标函数。在定位阶段对粒子群优化算法进行改进。为了改进粒子群优化算法在迭代过程中容易落入局部极值的问题，引入了烟花优化算法的爆炸、变异、选择操作，并对选择规则进行改进；算法还根据烟花爆炸算子和变异算子对粒子群算法的速度更新公式进行改进。实验结果表明，该算法能够有效实现对目标的定位，定位平均误差为0.2773m，与基于标准粒子群优化算法的室内定位算法相比具有39.61%的性能提升。

摘要:为研究多个光伏电厂出力存在相关性下的概率潮流计算，提出一种基于BOX-COX变换法与改进的非参数核密度估计的多光伏发电厂联合概率潮流的计算方法。首先，为描述多光伏电厂出力的相关性及强度，结合Gumbel Copula函数和Gini系数建立联合密度函数；然后，基于Box-Cox正态变换法和改进LDU三角分解法分别将光伏出力正态化和独立化处理并对光伏出力进行综合建模，根据半不变量法与Cornish-Fisher级数展开计算节点电压、支路潮流的概率分布，并将该计算结果分别与传统非参数核密度估计和蒙特卡洛方法进行对比。实际算例仿真结果表明，该方法计算精度高、时间短，仅用时3.17s，有一定的实用性且解决传统蒙特卡洛方法效率较低问题。

摘要:电力负荷预测对电网的经济运行至关重要，为提高短期负荷预测精度并降低混合神经网络模型的训练时间，提出了一种基于多层感知器（MLP）的基础子网、简单循环单元（SRU）与主成分分析（PCA）的短期电力负荷预测模型。首先，考虑影响电力负荷变化的各种因素，建立负荷预测输入特征集；其次，利用PCA对输入网络的部分特征进行变换并降维；最后，将经过PCA处理后得到的全新数据信息作为模型的输入，并结合Adam梯度下降算法进行训练，输出负荷预测的结果。通过仿真实验结果表明，包含SRU的混合模型在全部测试集样本上的MAPE为2.126%，远低于仅有子网的单一模型与包含DNN的混合模型，而与包含LSTM的混合模型相比，训练时间却降低了22.74%，同时PCA的应用也使得模型的收敛速度加快，极大地减小了训练轮数。

摘要:实现对飞行器飞行姿态的快速精准估测是成功执行任务的重要保障。为提高飞行器飞行姿态估测的精准性和快速性，考虑到多重信号分类(multiple signal classific-ation algorithm，MUSIC)算法在谱峰搜索的时候计算量大且速度慢的特点，提出了在谱峰搜索中应用改进的粒子群算法。首先依靠飞行器机身上的各电磁矢量传感器的姿态位置与来自地面基站上所传送的信号信息之间的变化规律，形成MUSIC算法中所需要的导向矢量，建立由电磁矢量传感器组成的信号接收阵列的电磁波信号数学模型表达式，求出协方差矩阵，将矩阵的特征值进行分解得到噪声子空间，构造出姿态空间谱函数来完成信号空间谱的建立和谱峰搜索，从而得到表征姿态的唯一谱峰。最后通过仿真实验验证表明，在谱峰搜索应用改进粒子群算法能够有效的提高飞行姿态的估测精度和搜索速度。

摘要:在传统波达角估计(DOA)算法中，子空间拟合类算法由于具有分辨率高、测向精度高等特点而被广泛应用。但该类算法在测向时需要预知准确的信源数量，否则将严重影响算法性能。针对在信源数量未知条件下的高精度测向问题，提出了一种基于空间二次投影的测向算法。该算法首先通过向量到空间的投影关系构造一次投影空间谱，再利用空间完备基对空间内向量描述的唯一性进行第二次投影，排除可能出现的伪方位角谱峰，完成波达角估计。计算机仿真结果表明，基于空间二次投影的测向算法无需预知信源数量即可实现对相干信源方位角的准确测算，且该算法在小孔径、少快拍条件下仍然具有较高的空间分辨率及算法稳定性。

摘要:针对现有反针孔摄像装置的设备功能单一、识别精度较低、实时性较低等不足，设计了一套反针孔摄像装置实验系统。该系统采用四象限红外探测器，扩大了探测区域，基于自主划分的区域显示探测结果，通过STM32单片机将数据传输到配套APP，方便用户实地实时查看结果。同时利用ESP8266 WiFi模块攻击摄像头连接的网络，阻断数据传输，保证用户隐私安全。通过该实验，学生加深了对检测技术等相关理论的理解，熟悉利用单片机进行开发的流程，提高了解决实际问题的学习和实践能力。

摘要:粉末状食品添加剂超标的违法行为严重威胁人民群众的身体健康。本研究利用自行搭建的拉曼高光谱检测系统，开发了利用拉曼高光谱图像定性定量预测面粉中偶氮甲酰胺掺杂的方法。该方法利用激光线光源获得偶氮甲酰胺掺杂样品785nm附近的拉曼高光谱图像，预处理后通过选取感兴趣区域、数据降维并设置合适的阈值实现对面粉与偶氮甲酰胺信号的有效区分。研究通过分析图像的方法检测梯度浓度的偶氮甲酰胺掺杂样品并建立了相关的定量分析模型。最后通过一定数量的预测集验证了定量分析模型的可靠性，相关系数大于0.988。本研究为利用拉曼高光谱技术检测粉末状食品提供了一种新方法。

摘要:为提高动态工况模拟下动力电池等效电路模型参数辨识准确性、稳定性，本文提出一种动态工况模拟下动力锂电池建模与参数辨识方法，采用准确度较高、辨识难度适中Thevenin二阶等效电路模型对动力电池进行状态空间描述；设计动力锂电池模型参数辨识算法总体流程，开展OCV-SOC曲线的工况测试获取曲线的拟合系数；提出含噪声干扰动力锂电池等效电路模型参数的DEKF+GA算法辨识方法，增加GA算法，在DEKF求解初始值处进行最优解搜索，提升DEKF算法准确性、鲁棒性。实验表明，应用DEKF+GA算法比DEKF算法，URMSE、UMAX分别平均减少29mV、27.73mV。

摘要:深度学习算法被广泛应用于网络流量分类领域并取得较好效果。然而，对抗攻击的出现给其安全性带来了严重威胁，使得当前主流的基于卷积神经网络模型的分类算法的精度严重下降。针对此，本文提出了一种抗流量分类中灰度图对抗攻击的加密流量分类方法。所提方法通过提取数据包负载长度、包序列、方向、簇等流量交互信息构建拓扑图，将加密流量分类问题转化为图分类问题。接着，本文使用基于图卷积神经网络的分类方法进行特征的学习分类，图卷积神经网络模型可以自动从输入的拓扑图中提取特征，将特征映射到嵌入空间中的不同表示来区分不同的图结构。实验结果表明，本文所提方法不仅能够避免对抗攻击，且在公开数据集上的分类性能也较现有典型方法提高了5%以上。

摘要:针对射线检测图像中缺陷识别率低的问题，利用背景估计和差分运算来增强缺陷、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用Otsu分割获得的掩模图像提取焊缝区域；其次通过改进的中值滤波对焊缝区域进行背景估计，反背景差分获得含有缺陷的差分图像；随后根据缺陷与误检边缘处梯度方向的差异性，利用多方向多级梯度有效解决背景残余问题；最后通过自适应阈值分割将含有缺陷的差分图像二值化。实验结果表明，该方法具有较高的缺陷识别率，召回率和准确率分别达91.90%和 90.95%，在实际中具有较好的应用价值。

摘要:针对YOLOv4主干网络庞大、参数量多，应用于绝缘子缺陷检测中无法满足实时性要求的问题，提出一种轻量化的YOLOv4检测模型。首先，引入含ECA集成组件的GhostNet作为特征提取网络，保证特征提取能力的同时大幅减少模型参数，加快模型推理速度。其次，使用K-means++聚类算法确定出初始锚框尺寸，以适应绝缘子缺陷大小，提升缺陷定位精度。最后，在交叉熵损失函数的基础上引入Quality Focal Loss改进损失函数，进一步提升模型检测性能。实验结果表明，改进后的轻量化YOLOv4与原始YOLOv4相比，模型大小压缩至原来的62.47%，每秒帧率提升了68.83%，绝缘子缺陷检测的准确率提升了1.07%，在显著提升检测速度的同时保证了算法检测精度，且在小目标和复杂背景下表现突出。

摘要:针对深度学习诊断糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy, DR）面临数据集小、类别不均衡及诊断效果不佳等问题，本文提出基于平行图像和Swin Transformer的DR分级模型。首先基于StyleGAN2-ada构建平行图像生成模型，解决训练图像过少和类别失衡问题。经FID、KID和目视评估，构建的平行图像符合后续工作要求。然后，基于注意力与窗口滑动机制构建DR诊断模型改善诊断效果。最后，使用平行图像训练诊断模型。经验证，本文提出的诊断模型准确率为93.5%、特异性最高为99%、F1分数最高为0.96。与原始图像相比，使用平行图像训练模型后其准确率提升20%、精确率最高提升70%。与其他三种深度学习模型对比，本文所提方法各项指标均达到最优。以上结果表明，本文构建的模型可在小样本数据集下实现较好的诊断效果。

摘要:科氏流量计信号处理的关键在于频率和相位差的准确估计，频率估计主要存在长时间持续跟踪精度不高的问题，相位差估计主要存在精度不够和实时性较差的问题。首先，通过引入负反馈控制，可有效解决自适应陷波器长时间持续跟踪问题，提高频率估计精度。然后，利用频率估计结果，对自适应陷波器滤波后的增强信号进行整周期数据处理。接着，对整周期数据处理后的信号进行希尔伯特变换。最后，对希尔伯特变换前后的信号进行相关运算，利用正弦公式即可求得相位差，进而求得质量流量。仿真结果表明，本文所提方法具有较高的频率和相位差估计精度，可用于科氏流量计的实时信号处理。

摘要:时延估计常被用在无线定位测距中，针对多径环境下定位精度下降和时延估计失真的问题，提出了一种基于正交频分复用（OFDM）频域子空间平滑的超分辨率（MUSIC）时延估计算法。首先使信号源经过OFDM调制，利用子载波形成数据流；随后在频域对数据流的协方差矩阵作双向平滑处理，使其最大程度的利用信号子空间的数据信息；最后利用MUSIC算法下信号/噪声子空间正交性逐一进行谱峰检测，并针对噪声情况对伪谱作归一化处理，从而获得更为准确的时延信息。计算机仿真表明，本文优化算法相对于特征空间MUSIC算法具有更高的谱峰和更窄的旁瓣，且无错误估计干扰。在测距信号间隔较近时能够有效解决估计失真问题，最小时延间隔可达6ns，分辨能力较强。估计性能层面，可在信噪比为-15dB复杂条件下估计精度达到3ns左右，验证了该算法的有效性和优越性。

摘要:为满足航天遥测系统中多路高速数据可靠传输的需求，文中提出了一种基于FPGA控制器和Serial RapidIO(SRIO)协议的四通路数据传输设计方案。设计使用Xilinx A7系列FPGA，并使用四个其内部集成的SRIO IP核，设计内部逻辑，实现四路SRIO高速数据传输；使用其内部集成的吉比特收发器（GTP）以满足SRIO传输协议物理层要求。硬件电路使用四个高速收发光模块完成光电转换；并使用高质量时钟芯片产生125MHz的差分时钟信号作为SRIO IP核的参考时钟。经测试验证四路数据传输速率可达440MB/s，且无丢帧、误码现象，该设计已成功运用于遥测系统某地面测试台项目，可实现四路高速数据稳定传输。

摘要:为提高海上风机安装时的稳定性和精准性，需要对浮式起重船进行升沉运动补偿。但由于惯性系统测量的船舶升沉运动信息存在随机漂移和相位超前问题，严重影响升沉补偿系统的实时性和精确性，故本文提出基于UKF多步和BP修正的船舶升沉运动测量方法。基于Stewart波浪运动实验平台模拟船舶升沉运动，采用加速度惯性测量系统采集升沉位移和加速度信息，建立运动的状态空间模型；由此模型建立UKF观测器，并用状态转移矩阵根据动态检测的升沉运动超前相位进行多步观测，消除升沉运动的随机漂移和相位超前；进而结合UKF多步观测值和观测残差训练BP预测模型，通过预测的残差来实时修正多步观测器的观测值，提高测量精度。Stewart平台试验表明，本文测量方法解决了实时检测中船舶升沉运动的漂移和相位超前问题，测量精度可达90%。

摘要:针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题，本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(Binary Convolution Logistic-Atom Search Algorithm,BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先，对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取，并采用欧氏距离对特征进行融合，建立含有芯片故障界定标准的故障特征模型。接着，利用双元卷积Logistic映射初始化原子搜索算法的种群规模和位置，提高收敛速度和精度。然后，通过BCL-ASA优化BP神经网络寻优过程，获得最优权值和阈值。最后，将芯片故障特征模型输入到BCL-ASA-BP神经网络中进行训练和测试，完成电路板芯片故障诊断。实验采用电源电路板进行可靠性分析，结果表明，BCL-ASA-BP对芯片故障综合诊断准确率可达98.35%，较传统BP算法提升13.9%。

摘要:不同时间影响下玻璃纤维增强复合材料(GFRP)的热老化效应亟待研究。本文采用声发射(AE)与数字图像相关技术(DIC)相结合的互补无损检测技术，分别对热老化0、4、8、16天后三点弯曲试样的损伤过程进行实时监测，并进一步分析预制缺陷对热老化后复合材料的纤维与基体界面间性能的影响。对AE信号进行k-means聚类分析同时通过DIC进行全局应变场测量，表征了预制缺陷和热老化时间对GFRP力学行为和变形损伤机理的影响。结果表明：声发射信号可以对各类损伤进行分类，通过分析脱粘信号发现，在层合板内部交联时，脱粘信号减少且分布在失效载荷后；随着热老化进展至水分挥发阶段，脱粘信号增多并均匀分布在断裂前期与后期。对于预制纤维断裂的层合板，交联现象会使层合板加载过程中纤维断裂信号数量减少且幅度降低，最大应变值减小，有效地提升了层合板承载能力。声发射聚类分析和数字图像相关技术结合可以较好地描述不同热老化条件下GFRP的损伤演化过程，有助于进一步揭示缺陷和热老化时间对GFRP内部损伤机理的影响规律。