摘要:燃料电池、光伏电池、蓄电池等可再生能源电池模块的电压较低，变化范围较宽，且工作效率和寿命与其输出电流纹波大小有关，因此需要接口变换器具有极强的升压能力且输入电流连续，才能满足前级的电流纹波和后级负载设备的供电电压等性能要求。针对现有非隔离型高增益变换器普遍存在的升压能力不足的问题，提出了一种结合了二次型、开关电感和电荷泵升压技术的三电感单管高增益Boost变换器，并通过一台200W/50kHz的原理样机进行了实验验证。实验结果表明，所提变换器的电压增益为2/(1-D)2，远高于现有方案，且具有输入电流连续，输入、输出端共地，器件数量少，控制简单等优点。

摘要:针对基于检测的两步多目标跟踪算法模型结构复杂、实时性差的问题，提出一种基于改进YOLOv4-Tiny和DeepSORT的实时多目标跟踪算法。在YOLOv4-Tiny算法中引入深度可分离卷积，压缩模型计算量；将检测分支增加至3个，并使用多尺度特征融合结构以降低对小目标的漏检率；利用改进的GC注意力模块，加强网络对全局上下文特征的提取能力。跟踪部分使用DeepSORT算法，使用匀加速卡尔曼滤波优化其行人运动模型，利用浅层分类网络重构其外观模型，最后在MOT16测试序列中实验。结果表明，改进算法的总参数量为4.2M，较原算法减少52%且MOTA增加5.2%，GPU下处理时间加快，单CPU时能达到平均每秒11帧的跟踪速度，能满足低算力设备对跟踪任务精度和速度的要求。

摘要:微带天线由于体积小、易共形、适用于金属环境等优点而被广泛地应用于旋转件遥测系统中。针对传统微带遥测天线带宽较窄的问题，本文提出了一种通过在天线贴片和地板上开槽来扩展带宽的设计方法，并进行了仿真和测试验证，二者结果吻合良好。高频电磁结构仿真软件HFSS的仿真结果表明，通过在适当位置开槽，可使得天线的相对阻抗带宽(S11<-10dB)达到5.6%(2.409~2.545GHz)，基本覆盖ISM频段，最高增益可达4dBi。测试结果表明其相对阻抗带宽为6%(2.41~2.56GHz)，在收发天线间距10毫米的情况下，传输系数S21达到-22dB，可以满足遥测系统的需求。

摘要:实时荧光定量聚合酶链式反应是新型冠状病毒COVID-19快速检测的重要手段，病毒样本经过一系列复杂的化学反应处理后通过RT-qPCR温控系统得到检测结果，RT-qPCR温控仪实际就是一台精准的测温、控温仪和光谱检测设备。本文采用ARM处理器+H桥驱动器+帕尔贴的设计架构，通过归一化PID算法解决温度的快速升降问题，从而构建低成本、小型化的温控系统。该系统可以根据不同的温度设定和荧光剂选择适用其它病毒的核酸检测，整体控温指标可以达到升温速度不小于15℃/s、降温速度不小于8℃/s、温度精度0.1℃以内、升降温过冲小于4℃，稳定时间3s。

摘要:变形镜是自适应光学系统中最主要的波前矫正器，它可以通过高频地改变镜面的面形来实时补偿波前像差。由压电陶瓷驱动的变形镜在自由状态下并非理想的平坦表面。由这种初始面形误差所产生的光学畸变将严重削弱变形镜闭环控制的性能。在使用变形镜进行光学像差矫正之前，需要首先对变形镜进行镜面展平。本文拟设计一种基于嵌入式平台的变形镜控制系统来实现面形展平和镜面变形。嵌入式平台选用英伟达公司的Jetson Nano开发平台。面形展平的关键环节是需要精确地获得变形镜对每个促动器行程（电压）的光学响应（影响函数），进而计算出响应矩阵。我们设计了基于Arm多核处理器的多线程算法显著提高了响应矩阵的计算速率。受压电材料的迟滞效应影响，变形镜的展平过程需要进行迭代收敛。经过数次迭代后，变形镜的面形误差RMS值由初始时的0.92λ降低到0.03λ，变形镜获得了比较好的展平效果。该系统的设计不但有利于变形镜系统的商用化，且较大程度地提高了变形镜闭环控制的能力，消除了自适应光学系统中变形镜自身的初始像差。

摘要:工况的变化会引起功率变换器电路健康表征参数随之变化，导致无法判断健康表征参数是因电路性能的退化还是因工况的变化引起的。针对该关键问题，以航空逆变器为研究对象，首先采用多评价指标优选模型优选出相关敏感的健康表征参数；然后基于极限学习机建立工况-无故障情况下健康表征参数映射模型；最后基于当前健康表征参数与映射模型输出的健康表征参数之间的相对变化量构建考虑工况条件的电路健康指标，实现不同工况下航空逆变器的健康评估。实验结果表明，该评估方法可以有效减小工况变化对健康指标的影响。在变工况情况下，相比于直接基于欧氏距离构建健康指标的评估方法，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE）分别降低了64.4%、66.8%。

摘要:针对当前某小型高速风洞信息化程度不高、流场须要通过手动调节方式实现稳定的情况，文中根据风洞流场控制流程，设计基于LabWindows/CVI的上位机监控系统，并在某小型高速风洞实现部署；系统通信采用基于DataSocket的OPC通信协议，上位机通过接收NI OPC服务器的数据，高效且可靠得实现与下位机PLC的信息交互；上位机软件运用多线程、异步定时器等技术，实现数据的实时显示、历史数据记录及数据存储等功能，并通过可视化界面进行人机交互，方便操作人员使用。经大量试验分析，新的流场控制系统调节速度快、精度高、稳定可靠，满足某型高速风洞流场控制系统的设计要求，对于降低能源能耗、提高风洞信息化和自动化水平，具有有一定的参考价值。

摘要:钻孔雷达有效解决了探地雷达探测深度和精度相矛盾的问题。为实现钻孔雷达对异常体的精细化、定向探测，文中对超深定向钻孔雷达的数据采集与控制系统进行设计。首先设计了钻孔雷达定向探测功能模块，由陀螺仪、单片机和步进电机组成闭环控制单元，PID控制算法依据实时角度与设定角度偏差确定电机控制参数，再由电机驱动“双套管”机械结构完成定向；接着围绕STM32F407主控设计了雷达收发脉冲控制电路、雷达反射波信号采集电路等；最后测试分析了系统收发机触发脉冲等关键信号，并利用定向钻孔雷达开展了实地模型和煤矿掌子面探测。结果表明：系统满足定向钻孔雷达功能需求，关键信号实测评价指标与理论值最大偏差仅9.8%；定向钻孔雷达可精确测得目标体的方位、深度等信息，可准确定位煤岩分界面。

摘要:针对小水电高渗透率地区网供负荷预测准确率较低的问题，提出一种基于人工智能和残差修正的网供负荷预测模型，对蕴含在网供负荷中的周期分量和随机分量进行预测和结果修正。采用集合经验模态分解(EEMD)提取网供负荷中不同频段的分量，构建基于模态分量的多层次门控循环单元(GRU)网络模型，通过提升网络模型的复杂程度提高测试集上预测结果的准确率。此外，引入费歇值表征降雨对小水电出力的累积效应影响，在预测结果输出环节加入费歇信息加权的马尔科夫(FI-WMC)残差修正步骤，降低小水电出力不确定性导致的预测结果偏差。仿真验证的结果表明，多层级EEMD-GRU-FIWMC模型可以更好地适用于小水电高渗透率地区的网供负荷预测，在小水电渗透率为20%以上的地区，相对于传统的GRU模型和无残差修正模型，其预测准确率分别提升7.61%、3.85%。

摘要:目前国内外报道了几种矢量原子磁力仪的技术方案，其中基于磁场旋转调制法的矢量原子磁力仪可实现对矢量磁场的连续测量。本文对磁场旋转调制法矢量原子磁力仪的工作原理进行了阐述，对“旋转磁场”的设计、产生以及标定方法进行了介绍，在此基础上基于抽运-检测型原子磁力仪对旋转磁场和矢量磁场的叠加磁场进行了实验测量，验证了实测磁场的平均值、峰峰值与理论计算结果的符合情况，分析了实测磁场的平均值与理论平均值的偏差起源，并通过实验验证了矢量原子磁力仪的连续测量能力。本文研究内容为连续测量型矢量原子磁力仪的研制奠定了技术基础。

摘要:本文针对车用锂离子动力电池容量估算方法精度不高的问题，提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的锂离子电池剩余容量估算方法。首先在整理NASA锂离子电池数据集后，得到不同健康状态下电池的容量增量曲线峰值。其次将健康因子进行主成分分析对其降维处理，利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值，对锂离子电池容量进行预测。最后在NASA不同型号的电池上应用模型进行了验证。结果表明，所提出的方法可以在不同训练量的情况下准确估算4种锂离子电池的容量，其估算的方均根误差小于2%，且与未使用遗传算法优化的预测结果相比，该方法具有较高的预测精度。

摘要:针对现有谐波电流检测算法难以准确检测次同步谐波和超同步谐波电流的问题，提出了一种改进的ip-iq谐波电流检测算法。首先明确了低通滤波器平缓衰减性和动态调节能力不足是谐波电流检测精度不高的根本原因，然后采用在基频附近具有陡峭衰减特性的自调谐滤波器取代低通滤波器，实现了在不降低整数次谐波电流滤除效果的同时加强了次同步谐波和超同步谐波电流的检测效果；通过基于改进双曲正弦函数的自适应滤波算法改善ip-iq算法的动态特性，建立步长参数与谐波补偿电流的函数关系，实现步长参数的动态调整，克服了次同步谐波和超同步谐波电流的时变准稳态特性对谐波检测的不利影响，并通过电流畸变率、谐波含有率指标来评价改进算法的检测效果，仿真实验验证了改进算法的有效性。相较于传统ip-iq谐波电流检测法，本文方法可将谐波电流检测精度提高了23.59%，实现了次同步谐波和超同步谐波环境下对谐波电流的准确检测。

摘要:基于图卷积神经网络的协同过滤推荐算法框架是目前最先进的推荐算法框架，该框架在用户-项目交互嵌入向量的特征学习中并未关注交互发生的时序性，但实际情况中，用户-项目交互普遍具有明显的时序特征，且是影响推荐性能的重要因素。因此，本文提出一种基于时序特征的图卷积协同过滤推荐算法，重做多个数据集，保留数据集时序特征等原始信息，总结归纳数据集中用户-项目交互的历史时序信息，并对其进行参数化处理，作为重要特征输入到图卷积网络模型训练的高阶协同信号传递中。在三个公开的官方数据集Gowalla,Yelp和Amazon-book上设置多组消融性实验，采用公认的评价指标ndcg和recall对推荐算法性能进行评价，实验结果证明，在同样参数设置下，基于时序特征的图卷积协同过滤推荐算法性能超越了现有同类型图卷积协同过滤推荐算法，验证了时序特征对提升推荐效果的积极作用，提高了模型训练效率和预测命中率，更加高效地解决网络信息过载问题，满足了更高的应用需求。

摘要:配电网中分布式电源的大量接入加剧了电网功率波动，为稳定电网功率及消纳新能源发电功率，需在电网中合理配置储能。本文基于双层规划模型将储能配置划分为规划层与运行层，并提出了基于趋向移动的全局和声搜索算法和二阶锥松弛理论相结合的储能优化配置混合算法。规划层采用以储能年投资成本与配电网年运行成本之和最小为目标函数，研究了储能配置位置、功率、容量等方面的经济效益；运行层以电网有功网损以及电压偏移之和最小为目标函数，研究了储能各时段最优充放电功率。基于某地实际数据，以33节点配电网为例进行了仿真分析，研究了不同场景下储能的配置方式以及探讨了本文混合算法的优异性。结果表明本文提出的混合算法可以顺利求解该场景下的储能配置问题，证明了本文混合算法有效性。同时，探讨了多场景下的储能配置方式，证明采用双层规划模型对储能进行配置有利于降低配电网综合成本。最后，将本文混合算法与传统智能优化算法求解此类问题进行了比较分析，证明了本文混合算法在求解此类问题上的快速性与准确性。

摘要:提出了时间序列复杂性自动度量的弹簧测试的一种提速方法。弹簧测试包括5阈值压缩空间中的弹簧图，以及该弹簧图的自相似性刻画数值CC。针对其速度较慢的问题，应用峰谷值映射简化弹簧图，提速自相似性度量。测试方程使用小波映射混沌、统一方程、Rossler超混沌方程。以分岔图为基本的对比判别几何特征，以基于FFT的谱熵复杂度为自动度量金标准，对比改进前后弹簧自相似性度量CC值的结果，给出各测试例的稳定性分析及计算时间比较。结果表明：改进后的弹簧测试能明显区别周期与混沌，增加了超混沌与混沌的辨识度，时间上提升2-20倍。本工作为周期、混沌、随机三分类识别的自动选参的信号复杂性度量贡献了改良的弹簧测试方法，本质是快速提取三维相图（弹簧图）的非对称非线性统计不变量。

摘要:某固定指向多波束天线由主反射体和馈源系统组成，天线主反射体固定且主波束指向唯一，馈源系统可以沿倾斜轨道运动以匹配不同的卫星。与全动或限动式天线相比，固定指向多波束天线结构指标在追求主反射面具有高精度的表面精度的同时，要保证其主波束指向精度，并实现馈源系统的精确定位。本文提出一种综合运用静态GPS测量系统、全站仪测量系统、激光跟踪仪测量系统、数字工业摄影测量系统等多种空间测量技术的方案。在该多波束天线安装过程中采用此测量方案，主反射面表面精度优于±0.15㎜，主波束指向精度优于±0.0122°，馈源系统定位精度优于±1.5㎜，满足结构安装指标要求。通过多波束天线系统测试电性能指标满足要求，充分验证了该方案的可行性、可靠性、高效率和高精度的特点。

摘要:针对医学CT图像对比度和可见度较低导致不利于人眼观察及后期图像处理的问题，本文提出一种基于多尺度曝光融合框架的医学CT图像对比度增强算法，对医学CT图像实现增强。首先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解、重构，降低图像噪声对其的干扰，同时对图像细节增强。然后通过曝光合算法计算重构之后的图像的权重估计矩阵、曝光率以及图像的亮度转换函数，以此来对图像进行增强，使用该算法可以在图像对比度增强的同时，也提高了图像的可见度。实验表明，相比其他传统图像增强算法，该方法对图像的增强效果明显更优，对于医学CT图像的增强有着显著的增强效果。

摘要:现阶段工业生产线，多类型电路板焊接无法采用自动化器械。针对贴片元器件人工焊接存在缺焊的现象，为了减少工厂因返工而造成的人力和物力损失，提出通过机器视觉技术对贴片元器件焊接情况进行自动检测。使用改进的ResNet-FPN结构，将浅层特征信息进行多尺度通道融合，从而增加了微小目标和遮挡目标特征信息的丰富性，减少了训练参数，加快了网络训练的前向速度；通过引入焦点损失（Focal loss），平衡了分类样本数量，减小了损失值。实验结果表明，改进的Cascade RCNN算法训练速度稍快于原始模型，召回率小幅度提高，平均精度均值（mAP）达到90.9%，比原始模型提高了2.2个百分点，取得了更好的检测效果。

摘要:目前，光纤传感技术在桥梁、隧道、大坝等监测领域推广应用并取得了较好的效果，而基于弱反射光栅的FBG传感技术应用还处于起步阶段。针对BORDR和FBG技术应用于地质灾害监测中的限制，本文在介绍弱光纤光栅传感阵列监测技术原理的基础上，利用弱反射光栅传感阵列具有大容量、高精度的特点，设计了一款外定点式弱反射光栅传感光缆，并结合弱反射光栅传感阵列监测技术、物联网技术构建了基于弱反射光栅传感阵列的滑坡实时监测系统，开展了弱反射光栅传感光缆的室内实验并将弱反射光栅实时监测系统应用于滑坡监测实验中。监测系统测得158#-161#区域的连续4个弱反射光栅变形累加达到61.91mm，表明系统能准确定位滑坡发生位移变化的位置及监测滑坡位移的大小，实现了对滑坡地质灾害体的高密度的自动化准分布式监测。

摘要:针对传统数字仪表识别方法计算量大、实时性不够和精度较低的问题，研究了一种深度学习与图像处理相结合的识别方法。为减少计算量，在YOLOv4网络中引入GhostNet作为基础网络，同时在YOLOv4非主干网络中引入深度可分离卷积以及Ghost模块来减少参数，并使用h-swish激活函数提高精度。为了凸显二值化过程中彩色仪表的色彩信息，在数字提取过程，研究了一种基于彩色模型多阈值分割的数字二值化方法，对RGB图像的色彩主色进行增强，然后转化为HSI图像，并且通过多阈值处理将满足条件的像素点保留，从而得到二值化图像，相比于传统图像预处理算法可以更好的提取数字信息。实验结果表明改进的识别方法在测试集上准确率达到87.98mAP, 检测速度提高到37.2FPS，在数字仪表定位识别中效果显著。

摘要:在工业生产和交通工程中，安全帽和反光衣都是员工重要的生命安全保障。针对传统安全帽反光衣识别方法只能检测单一颜色反光衣、检测效率低的问题，提出一种基于改进YOLOX-S网络模型的安全帽反光衣检测方法。使用简化BiFPN模块替换原加强特征提取网络，提高网络对不同尺度的特征提取能力；使用Mosaic方法进行训练，提高网络在复杂场景下的检测能力；使用GIoU损失函数，进一步提高模型的识别准确率。在扩充后的安全帽反光衣数据集上实验表明，本文所提算法在保持较高推理速度的情况下，mAP达83.74%，与原YOLOX-S相比，对戴安全帽、穿反光衣和行人的检测AP值有1%~3%不等的提高，对反光衣颜色无依赖性，有效实现了快速准确的安全帽反光衣检测。

摘要:传统的图像复原问题主要采用分治法，即将图像复原问题分为不同的子问题，通过对子问题处理得到最优解。由于不同处理环节之间的衔接和损失问题，子问题的最优解并不能得到全局最优解。针对此问题，提出一种端到端的双重控制网络，采用控制模块通过参数分别控制退化分支和处理分支。该网络通过特殊的编解码器结构处理特征问题——在固定尺度因子子网下，采用循环跳跃连接结构消除卷积层的堆叠块，增强输出端的特征显示。实验证明，提出方法与对比方法复原的图像峰值信噪比(PSNR)数值在30以上，结构相似度(SSIM)指标在0.90以上，且有效的改善了视觉效果。

摘要:为保证雷达的指向精度，舰载雷达多通过螺接的方式固定在舰壁上，这种连接方式将使雷达在水下爆炸等冲击环境中受到剧烈冲击，严重影响雷达设备的安全。为此，文中首先提出了一种由截止激励缓冲器组成的阵面缓冲系统，该缓冲系统具有低冲击下保持刚性和强冲击下呈现柔性的特点，有效解决了雷达在低冲击下保精度和强冲击下保强度的矛盾。然后，再以该阵面缓冲系统为研究对象，通过弹性元件的刚度试验、缓冲器动态特性试验、阵面缓冲系统冲击试验和颠振试验等重要试验为技术手段对新研缓冲系统的力学性能进行了系统分析，为后续新研缓冲系统的试验研究提供借鉴。

摘要:高速列车行驶中所产生的蛇行运动会严重影响到列车的行驶安全，所以对蛇行运动进行预测可以做到提前预警。目前对于蛇行运动的研究主要为对蛇行失稳的预测，但列车运行过程中会出现正常到蛇行失稳的小幅蛇行中间状态，对小幅蛇行状态进行预测可以提前对蛇行失稳进行预警。为此，以高速列车转向架横向加速度信号为标准，针对高速列车蛇行运动数据的极端不平衡情形，提出了一种基于1D-CNN和CGAN的非平衡数据的预测方法。该方法首先利用CGAN的对抗性学习机制，通过生成器和鉴别器之间的博弈来优化更新参数。然后，将训练完备的CGAN模型用于生成样本，将增强后的数据送入1D-CNN分类器，并输出预测结果。在高速列车实际运行数据上进行实验，结果表明CGAN可以拟合高速列车蛇行故障运动的数据分布并增强数据集，且基于提出的方法预测精度为97.5%，大幅优于对比方法。因此基于CGAN-1DCNN的小幅蛇行预测方法可以在数据不平衡下对小幅蛇行的预测，实现对蛇行失稳的提前预警。

摘要:将动态摄影测量方法应用到风电叶片动态监测中，对于优化风电系统设计、保证系统安全可靠运行具有重要意义。图像特征点自动匹配是动态摄影测量系统中的关键技术，匹配方法的优劣直接影响最终的测量精度。在实际风电叶片动态摄影测量中，叶片运行时的摆振会加剧叶片的非平面性，使得直接采用极线或单应性匹配技术匹配双目图像特征变得更加困难，因此提出一种基于预筛选和局部单应性的双目图像匹配方法，可用于风电叶片平缓连续曲面测量场。首先，通过双目摄影测量系统获取叶片像点图，对左相机采集到的像点图通过极线约束筛选出各个点在右像面中的候选匹配点集；其次对当前待匹配点及其候选匹配点集中的每个点分别抽取一个以该点为中心的局部近平面区域并做相应组合；之后针对每一组近平面区域分别采用改进的随机抽样一致算法估计相应的最佳单应性矩阵模型；最后通过局部单应性变换及合理的误差阈值在多个候选点中确定当前待匹配点的最终匹配点。该方法已成功应用于风电叶片的摆振测量实验，像点匹配率不低于96%且匹配准确率不低于97%，能够满足实际风电叶片图像匹配精度的要求。

摘要:为了提高基于计算机视觉的钢包运输车车号罐号检测定位的准确性，降低在污损情况下的检测误差，减少罐号面积较小导致的漏检问题以及提升检测速度，提出一种基于改进YOLOv5网络的车号罐号检测识别方法。通过在特征提取网络中加入注意力机制，增强模型的特征提取能力；通过将骨干网络升级为轻量级的GhostBottleNeck加快了模型的推理速度；通过对目标字符进行仿射变换，将扭曲变形字符转换为接近正面视角，进而利用改进的ResNet网络进行单字符识别。结果表明，改进后的网络在钢包车号定位的精度达到了90.3%，召回率为87.3%，最终号码识别准确率为97.7%，说明该方法可有效实现钢包运输车车号罐号的精确定位与识别，为智能化管理提供可靠的数据支持。

摘要:为了解决最大池化丢失信息和平均池化模糊特征的问题，同时提高模型时频图像识别效率，降低模型复杂度，提出一种采用深度可分离小卷积核进行降采样和CBAM的CNN网络模型对轴承进行故障诊断。首先，在除最后一层的池化层中，使用深度可分离小卷积层代替池化层，实现池化层的降采样功能。其次，在最后一层池化层引入CBAM，对时频图像所表征的故障特征给予更多的关注，以提高模型计算效率。再次，使用全局平均池化代替传统全连接层，进一步减少模型参数数量。最后，利用CWRU轴承振动数据和自制实验平台数据验证所提方法在滚动轴承故障诊断方面的有效性和可行性。实验结果表明，融合深度可分离小卷积核和CBAM改进的CNN模型有效减少了模型需要的训练参数和计算量，且在识别准确率方面取得了更优的性能。