摘要:三维扫描技术具有准确性强、精度高等优势，在工件尺寸测量、体积测量等方面得到了初步的应用。然而，针对输电线路基础这类大尺寸、低纹理特征的对象，其获得的三维点云较为稀疏，匹配精度还存在一定问题，测量精度无法达到特高压电网建设的要求，应用还存在一定难度。为了解决上述问题，论文建立双目摄像系统的数学模型，通过改进的Census变换和高斯加权操作提高图像匹配代价计算的精度，结合基于纹理信息的图像边缘保留滤波方法,计算得到目标表面的稠密点云，实现了三维表面重建。通过对220千伏电网基建工程进行三维测量实验，实验结果表明论文提出的三维测量方法和系统，测量误差低于1mm，满足输电线路工程基础质量设计和验收规范要求，能够广泛应用于电网基建工程基础验收等环节，提高验收精确度。

摘要:针对现有光伏阵列的故障检测方法精度和效率不足且难以定位故障光伏组件等问题，设计了一种基于STM32的光伏阵列无线传感节点及故障诊断系统。该无线传感节点硬件以STM32F103为核心控制器，主要包括主控模块、电源模块、数据采集模块、数据通讯模块；软件端通过自定义通信协议，将测量结果通过ZigBee无线模块对数据帧可靠传输，上位机可监测到逆变器扫描光伏阵列电流-电压(I-V)特性过程中各光伏组件的电压数据。实验中人工模拟了光伏组件常见的阴影、旁路二极管短路故障，通过无线传感节点测得的电压波形，可实现光伏阵列中故障诊断与定位。实测结果表明，该系统可获取逆变器扫描光伏阵列I-V特性过程中组件电压波形，便于运维人员及时准确地定位光伏组件故障。

摘要:针对目前隧道台车行走以人工操作为主要方式，为了提高其智能化程度和施工效率，提出了一种基于模糊纯追踪的台车路径跟踪控制方法，将纯追踪算法和模糊控制相结合，改变了传统台车以轮轨式或轮胎式手动操作行走的方式。建立了台车抽象数学模型，以此确定台车跟踪路径过程中的转向半径，进行了跟踪直线和变道曲线的仿真实验，并搭建试验小车对纯追踪模型和模糊纯追踪模型进行实验，将实验结果进行了对比。结果表明本文提出控制系统在直线路径追踪过程中最大横向误差不超过5cm，且在跟踪路径x=7.3m处达到收敛，趋于稳定后的平均绝对误差为0.004m。仿真和实验结果均验证了本文所提控制系统在提高收敛速度和稳定性方面是有效的。

摘要:针对传统的信号源只能产生单一的信号、不可调等缺点，及本次某型遥测装置的测试需求，提出了一种基于上位机控制输出并且可以手动调节的检测工作台设计方案。本文对检测工作台结构、工作原理进行了详细的设计和分析，以及上位机的简单介绍，该检测工作台以FPGA、数字量板、继电器为核心，具有集成度高、多路复用、结构简单、操作便捷等特点。检测工作台包含2路数字量、13路可调的模拟信号和1路-230V~0V模拟电压，13路模拟信号通过上位机实现0~30V模拟电压调节，1路-230V~0V模拟电压由220V逆变器得到。试验表明该检测工作台的数字量输出完全正确，模拟量的输出误差小于1%，完全满足此次测试的要求，并且抗干扰能力强，具有很好的复用性和实用价值。

摘要:利用毫米波传感器测量较远人体目标的呼吸信号时，容易受到环境杂波的干扰，导致信号中含有较多噪声。因此提出了一种新的GA-VMD-WT去噪方法。方法针对呼吸信号的特点，借助排列熵设计适应度函数，采用GA算法优化VMD参数，以获得最优模态分量个数K和惩罚因子α，再用优化得到的VMD参数对噪声信号分解，然后对分解结果小波阈值去噪，最后重建得到去噪信号。该方法不仅避免了VMD分解时出现的过分解问题，并且仿真实验显示，与各传统的去噪算法相比较，信噪比分别提高了8.5025dB，7.6642dB，3.3637dB。实测信号实验结果表明，所提方法去噪效果好，可以保留更多有用信号的信息。

摘要:机器人轮椅人机交互研究表明长时间采用单一模式交互容易导致用户操作意图误判且稳定性会变差，完全自主模式亦会因用户缺乏控制体验而产生沮丧情绪。针对当前基于人机协作的机器人轮椅交互存在模式间硬切换与缺乏对环境变化的动态调整能力的问题，本文以手势交互控制轮椅为基础，提出一种基于用户行为与自主导航相结合的机器人轮椅动态共享控制方法。首先基于Leap Motion传感器追踪用户掌心坐标，生成用户手势速度指令；其次，基于RPLIDAR A1激光雷达传感器并结合自主导航算法，生成自主导航控制指令；最后基于距离、疲劳及误差等多种约束条件实时更新人-机控制指令权重，实现对机器人轮椅的动态共享控制。实验结果表明，本文所提动态共享控制方法能根据轮椅运行环境与用户操作性能动态调整不同模式间的角色分配，避免了不同模式间的直接硬切换，具有较好的用户体验。

摘要:为了提高文本分类的准确性，扩展分类任务的多样性，提出一种结合一维卷积神经网络（1D-CNN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的文本分类方法。首先，为了解决近义词、多义词的表征困难，采用GloVe模型表示词特征，充分利用全局信息和共现窗口的优势。然后，利用1D-CNN进行特征提取，以降低分类器或预测模型的输入特征维数。最后，对分类模块Bi-LSTM进行优化，其隐藏层由两个残差块组成，并引入注意力机制进一步改善预测的准确度。在多个公开数据集中进行二元分类和多元主题分类实验。实验结果表明，与其他优秀方法相比，所提方法在准确率、召回率和F1得分方面的性能更优，最高准确度达92.5%，最高F1得分为91.3%。

摘要:针对电机轴承振动信号受噪声干扰影响特征提取和传统贝叶斯网络故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进贝叶斯网络的电机轴承故障诊断方法。采用自适应噪声集合模态分解的方法对数据进行降噪处理,增加了模型的鲁棒性;采用差分进化和模拟退火算法对蝗虫算法进行优化,增强蝗虫算法的全局和局部搜索能力;将优化后的蝗虫算法应用于贝叶斯网络结构学习构建轴承故障诊断模型;通过实验对比证明,该方法对轴承的多故障分类具有更强的学习能力和更高的准确率,实验对部分样本的故障诊断率达到97.15%,平均准确率达到98.73%。

摘要:碳纤维复合材料的结构安全健康检测至关重要。电阻抗层析成像技术利用碳纤维复合材料的导电特性，可实现对其结构损伤检测。此技术具有成本低、非侵入和操作简便等优点，近年来成为广大学者的研究热点。在EIT的图像重构过程中存在着严重的病态性问题，本文提出了一种改进L1/2正则化算子的电阻抗层析成像算法。该方法采用L1/2范数构建稀疏正则化罚函数，通过布雷格曼交替方向乘子法的迭代算法对新目标函数进行求解，提高算法的性能。为验证算法有效性，使用COMSOL软件设计四种典型CFRP层合板损伤类型并搭建16电极EIT测试系统验证。仿真与实际实验结果表明，与其它算法相比，采用BADMM迭代算法求解L1/2正则化方法提高了图像相关系数，降低了图像误差，有效改善了重建图像的精度，且该方法对噪声具有较强的鲁棒性。

摘要:针对室内空气质量调节不及时和新风能耗高的问题，设计并实现了一种基于模糊PID的室内空气质量测控系统。首先，以STM32微处理器为核心，结合多种空气质量传感器、通信模块与控制模块，分别实现了数据采集、数据通信与新风控制功能。基于Java Web技术，设计了空气质量软件展示平台。然后，选取室内具有代表性的CO2、TVOC作为污染物控制指标，设计了一种模糊PID控制算法。通过将室内空气质量系统简化为一阶纯滞后惯性环节，仿真验证了模糊PID控制器的有效性。最后，实验结果表明该系统调节速度较快，稳定性高，与使用传统控制方式相比新风能耗减少约22.2%，具有一定的应用价值。

摘要:为降低个体特征差异对无创血压预测模型精度的影响，提高预测准确率，提出建立贝叶斯优化（BO）XGBoost的无创血压预测方法。该方法首先通过脉搏波传导时间（PTT）和身体质量指数（BMI）建立多元线性模型获得初步血压预测值；进一步结合人体特征参数作为XGBoost血压预测模型的输入；再运用贝叶斯优化对XGBoost超参数自动寻优，最终建立BO-XGBoost模型进行血压预测，并与其他方法对比。实验结果表明，BO-XGBoost血压预测模型舒张压和收缩压测量值的平均误差满足美国医疗仪器促进协会（AAMI）制定的小于5mmHg的标准，与水银血压计具有更好的一致性。

摘要:光伏系统受部分遮影作用，使其P-V特性曲线呈现多峰特性，导致传统最大功率点跟踪算法的跟踪效率降低。为此，本文提出含双层结构的最大功率点跟踪算法，将差分进化算法和灰狼优化算法分别置于附属层和主层，运用更替和反哺方式促使两组算法协同搜索使光伏系统输出功率最大化的占空比。首先，将占空比拟物为各算法的个体和灰狼；然后，采用差分进化算法快速搜索多组群体，将各组群体内最佳占空比更替为主层狼群的位置；最后，应用灰狼优化算法对狼群的位置寻优，并将α狼反哺回附属层，指导附属层群体更新。在Matlab2017a/Simulink环境下，应用本文算法对不同遮影程度的四组案例进行仿真，结果表明，本文算法在四组案例中跟踪效率分别为:99.63%、99.91%、99.41%和99.95%，均高于其余三类算法，可较好提升光伏系统发电量。

摘要:针对DDS芯片因存储空间开销大导致功耗增加，可靠性降低的问题，设计了一种对直接数字频率合成（DDS）波形发生器在现场可编程门阵列（FPGA）上的ROM存储空间压缩优化算法。在不改变波形精度的前提下，通过存储幅度序列的相对增量来减少波形数据位宽的方式对ROM进行压缩，再利用幅度累加器就可以还原出真实的幅度序列。在Quartus II 13.0开发环境下搭建工程，并在FPGA开发板上测试通过。经过测试，该DDS信号发生器可产生五种不同的波形，共占据存储空间9240bit。结果表明，这种DDS优化算法比传统DDS波形发生器节省资源96%以上，能够减少系统功耗，提高系统运行速度。

摘要:设计了一种应用于低压系统的过压欠压保护电路，通过类似带隙基准的电路结构提高了输出电压阈值精度，通过减少二极管使用实现了低压条件适用，并在电路的欠压保护阈值门限电压中设计了一定迟滞量，防止系统在阈值附近反复关断，其电路的功能正确性在低压电源管理系统应用仿真中进行了验证。基于SMIC 0.18 um 标准CMOS工艺，使用Cadence软件对电路进行了设计以及仿真。结果表明，在-40～85 ℃的温度变化区间内，电源电压上升时，系统开始正常工作电压阈值为2.423～2.50 V，阈值精度为3.2%；过压保护阈值为4.931～5.22 V，精度为5.7%；电源电压下降时，欠压检测阈值为1.58～1.663 V，精度为4.9%。系统应用仿真结果表明，在电源电压超出系统正常工作电压阈值时，过压欠压保护电路将控制系统进入关断模式，体现出了正确的保护功能。

摘要:为实现光学合成孔径成像系统的高分辨率成像，必须校正子孔径间的的相位失调误差。采用单色光照明，建立双孔径成像系统模型，分析相位失调误差中平移误差和倾斜误差对光学系统的影响，以系统调制传递函数积分值作为评价函数，采用模拟退火算法对相位失调误差进行在线校正仿真，对校正完成的光学系统进行系统性能评价。仿真结果表明给定特定的相位失调误差时，模拟退火算法能够很好地校正光学系统的相位失调误差。由于算法具有随机性，采用50组随机误差进行校正仿真，结果表明校正后的系统调制传递函数积分值指标均能收敛，校正后的斯特列尔比大于0.8，波前峰谷值小于0.57λ，波前均方差值小于0.10λ。

摘要:针对绝缘斗臂车空间机械臂中的双目视觉系统，文章研究了视觉系统中两个全景相机参数的最优设计和标定问题，构造了对系统中摄像机位置、方向和镜面形状等因素进行优化配置后的模型，以获得更高的三维数据测量精度。为了构造最佳视觉系统配置，根据数据计算过程中的误差传播分析、图像像素量化精度和角度分辨率变化，推导了三维测量误差模型的解析公式。然后，将该公式用于框架优化中，能够针对不同形状的系统设置环境找到最佳系统配置。对于具有长方体三维测量区域和相机放置区域的常规情况，利用所提出的解析公式推导其系统配置的次优解，并证明了该次优解的精度趋近于其最优解。最后，仿真和实际应用案例的实验结果表明了所提出方法可有效提高双目测距的准确性与鲁棒性，且运行速度较快。

摘要:为应对高效准确的气溶胶质量浓度测量问题，本文使用光散射法测量气溶胶质量浓度原理开发了一套气溶胶光度计。设计了恒流量控制模块，利用待测气溶胶在激光照射下产生的前向散射光与质量浓度成正比原理，使用光电倍增管将光信号转换成电信号，根据相同测量条件下高精度对比仪器结果进行线性系数计算。经实验证明，本文开发气溶胶光度计系统示值误差在能在±5%以内，重复性偏差在3%以内，符合气溶胶光度计校准规范的要求，实现了气溶胶质量浓度测量，具有较好的应用价值。

摘要:本文介绍了交叉电容原理的起源和发展历程。讲述交叉电容用于电容基准的研究现状以及对1pF电容量的测量不确定度逐步降低到10-8。综述了交叉电容器用于传感器制作的方法和原理以及典型应用，对比传统电容传感器对交叉电容式传感器进行了如下分类：变介质型、变面积型和变极板间距型，并对它的优缺点进行了分析；最后讲述了微小电容检测的方法。在分析现有交叉电容传感器的研究基础上，探讨了如何进一步优化交叉电容式传感以及发展方向。通过对现有的交叉电容式传感器进行综述归纳，使得电容传感器体系更加完善同时为后续的交叉电容器研究提供参考。

摘要:基于深度学习技术的缺陷检测算法往往因为网络参数较多而需要大量的图像样本去训练模型，但是在工业生产过程中缺陷产品数量极少，采集大量缺陷数据图像费时又费力。针对这一难题，本文提出了一种基于多模型级联的轻量级缺陷检测算法，它采用监督学习的训练方式，通过少量缺陷样本就可以获得较好的检测效果。首先，使用CBAM注意力残差模块代替常规卷积层进行特征提取，以聚焦缺陷特征，强化网络对缺陷的表征能力；其次，设计了SE-FPN模块，促进各级特征之间有效融合，提高网络对缺陷的分割效果，尤其是对小缺陷的分割效果；最后，在训练阶段，采用监督学习方式对本文所提的多模型算法网络进行训练。实验结果表明，本文所提算法在KolektorSDD数据集上的检测准确率高达99.28%，每张图像的平均检测时间仅需10.5ms，不但充分满足了工业检测行业高精度、实时性的要求，同时，还能实现对缺陷区域精准定位。因此，本文的研究内容非常适合应用在工业产品表面质量在线检测领域。

摘要:输送带撕裂检测是煤矿安全生产中非常重要的部分。本文提出了一种新的输送带纵向撕裂检测方法—视听融合检测方法。视听融合方法使用可见光CCD和麦克风阵列采集输送带在不同运行状态下的图像和声音。通过对采集到的图像和声音进行处理和分析，分别提取出正常、撕裂和划伤的图像和声音特征。然后利用机器学习算法对提取的图像和声音特征进行融合和分类。实验结果表明:视听融合检测方法对输送带纵向撕裂的准确率为96.23%，对于输送带划伤的准确率为93.66%，与现有方法相比，该方法克服了传统机器视觉检测条件的局限性，对于输送带撕裂检测更加准确可靠。

摘要:针对现有传统算法在光照不均匀、背景复杂的情况下对交通信号灯的识别精度低、漏检率高的问题，本文提出了一种基于图像增强的交通信号灯识别方法。首先采用改进的迭代法对原图像进行处理；接着在HSV颜色空间中增强原图像的V通道亮度信息，利用自调节的颜色阈值范围筛选出交通信号灯的颜色候选区域；最后，分别提取原图像经过双处理后获取到的图像轮廓，结合两张图像中的轮廓信息筛选出信息相同的候选区域，并通过计算候选区域的面积、宽高比判断出交通信号灯的区域，从而完成交通信号灯的识别。实验结果表明，在光照不均匀和复杂背景条件下，该算法比现有其他传统算法的识别准确率提升了1.05％，并具有良好的实时性。

摘要:目前微型扁平电机制造厂仍采用人工观察法对电机FPC板焊点的焊接质量进行检测，其检测准确率低、速度慢。针对这一问题，提出了一种基于改进Faster R-CNN的缺陷分类检测方法。首先通过多尺度特征融合网络对VGG16的最后两层网络进行融合后，代替原Faster R-CNN中区域候选网络的输入特征图，然后从三个不同深度的多尺度特征融合算法比较改进后网络的准确率、召回率和分数。试验结果表明：改进后的两层多尺度融合特征图代入模型，其缺陷分类检测准确率均值为91.89%，比传统模型增加了7.72%；与其他二种模型相比，改进后的模型分类检测准确率和精度是最高的。

摘要:人群计数在视频监控、公共安全、智能商业等许多领域都有广泛的应用，近年来，随着深度学习的不断发展，人群计数已经成为计算机视觉领域研究的热点之一。本文根据提取特征方式的不同，将人群计数分为两类一类是传统方法，另一类是基于深度学习的方法，对基于卷积神经网络的方法进行重点分析和介绍；进一步介绍了人群计数领域的基准数据集和其他代表性数据集，实验结果表明，在人群密集和尺度变化较大的场景，基于卷积神经网络的方法优于传统方法，在尺度变化较大、人群较复杂的场景中多列网络比单列网络计数更加准确，效果更好；最后讨论了算法的未来发展方向。

摘要:UAV由于具有高移动性、高视距通信概率等优点，在无线网络中发挥重要作用。然而在多UAV系统中，传统的用户关联策略无法满足UAV按需部署，存在着负载不均衡的问题。为此，首先构造了一个效用函数，综合考虑了用户的接收信干噪比、UAV负载以及由同一UAV服务的用户集合在空间上的离散程度三种因素。其次，通过求解效用最大化问题实现网络负载均衡。为了求解这个混合整数非线性的非凸问题，提出了一个基于效用函数的负载均衡算法，将原始问题分解为用户关联和UAV位置优化两个子问题进行迭代求解。在给定UAV位置的条件下，提出了一种基于效用最大的用户关联算法来获得最佳的用户关联方案。基于当前最佳的用户关联方案，提出了一种改进的分布式按序位置优化算法来获得最佳的UAV位置。最后，通过连续迭代求解用户关联和UAV位置优化子问题，可以得到最优的用户关联方案和UAV位置。仿真结果表明，提出的算法在负载均衡水平上比最大SINR关联方法和“最大SINR+UAV位置优化”方法分别提升了52.56%和7.63%，具有显著提升负载均衡效果的优势。

摘要:近年来，利用WiFi信道状态信息的无线信号在室内定位、跌倒检测、身份识别等场景都发挥了重要应用价值。然而，复杂环境下多径效应的影响使得指纹定位的精度仍有待提高。针对这一问题，本文在降噪时提出了一种基于密度的自适应聚类算法，并在定位阶段联合动态加权K邻近算法进行匹配。首先，使用Hampel算法去除幅值信息的离群点；然后，将改进的DBSCAN算法自动调节参数对数据聚类；最后，用动态加权K邻近算法进行指纹库与实时定位点的匹配。仿真实验表明：在约5×10m2的定位区域内，DBSCAN算法的平均定位精度达到1.579m，其中定位精度在2m内的占比相对于传统指纹法提高了42.9%。

摘要:三线式宽带短波天线是一种新型的短波通信天线，为充分发挥该天线在全向通信与定向通信中的性能，本文首先采用矩量法分析计算三线天线在不同工种频率的辐射阻抗与天线方向图，并得到了天线方向性系数随工作频率变化的曲线，从而有效指导天线在全向通信或定向通信中的频率选择；利用电磁仿真软件FEKO建立了三线天线与典型地物的仿真模型，得到了典型工作频率、不同地物影响下天线方向图的畸变规律，总结出高度参数对三线天线方向图的影响最为明显，为三线天线选址架设等工程实践提供参考。