摘要:针对传统稀土永磁电机的稀土永磁材料用量高的问题，本文提出一种由钕铁硼和铁氧体混合永磁的交替极加局部Halbach结构的少稀土永磁同步电机，分析了该复合结构混合永磁电机的结构特点。比较分析了该电机与传统一字型钕铁硼稀土永磁电机的电磁性能，并依据退磁特性建立了该电机的局部退磁有限元模型，通过磁路耦合联合仿真对电机多运行工况进行了仿真，针对高速弱磁和变载运行工况下电机局部退磁的性能损耗，以提高永磁体工作点和降低退磁率为优化目标，给出了该电机的抗退磁优化设计方案。仿真结果验证了所提电机结构的合理性，电机抗退磁性能较优化前提升了10.3%。

摘要:关键零件完整性是燃气表重要检定要求之一，经典图像特征匹配方法实现其完整性检测，存在通用性、泛化能力较低问题。本文提出一种改进Faster R-CNN多视角燃气表关键零件识别定位方法，该方法首先采用Vision Transformer(ViT)替代Faster R-CNN卷积神经网络，其自注意力机制促进学习图像块特征之间相关性，强化表征能力；其次研究ViT优化结构参数，在Transformer层数L=14、自注意头数m=12下，模型可达到相对较优准确率。实验表明，最优模型mAP达86.71%，较ResNet50提高2.48%，与ResNet101检测准确率相当，能有效降低模型复杂性，检测效率提高5.8%；燃气表关键零件单次检测耗时1.13 s，可满足燃气表外观关键零件检测的准确性、实时性要求。

摘要:在面对坡度工况时，如何开发同时兼顾车辆间协同控制与能耗经济性的控制策略是提高交通效率与发挥车辆节能潜力的关键技术之一。以燃料电池混合动力汽车队列为研究对象，以安全行驶及优化能耗为目标，提出了一种基于改进粒子群优化算法与Q学习的燃料电池混合动力汽车队列分层优化控制策略。该策略中上层控制器在保证满足与前车距离或速度限制等安全约束的前提下，利用改进的粒子群优化算法获取节能速度轨迹，并使用模型预测控制框架实时调整主车速度遵循节能速度轨迹行驶。下层控制器根据上层求解的车速和需求功率等信息建立Q学习控制器，实现燃料电池混合动力汽车动力电池与燃料电池之间的最优能量分配。仿真结果表明，本文所提出的分层控制策略在坡度工况下，表现出良好的跟踪性能和安全性能，且优化结果与动态规划策略相似，表明该策略的能耗经济性及可行性。

摘要:电磁脉冲信号的详细衍变过程，特别是其陡峭前沿的变化信息，有助于深入理解电磁脉冲信号产生及传播过程，它对于我国国防和自然科学的发展都有着极其重要的科学和实践意义。本文提出一种基于三路并行低速模数转换器(TPL)的模拟信号压缩感知技术，通过对传感器输出的电磁脉冲信号进行欠采样（信号的采样频率低于奈奎斯特采样定理的要求），得到并恢复被测电磁脉冲信号的高速采集波形。基于TPL压缩感知技术的应用，可以降低被测电磁脉冲信号陡峭前沿对后端电子ADC采样速率的要求。本文针对TPL实现过程中稀疏字典、观测矩阵的建立方法，以及信号的重构方法进行了深入地研究，创新性地提出基于KSVD的原子数自适应字典构建方法。在此基础上，通过仿真和实验测试了TPL系统对电磁脉冲信号的压缩感知采集效果，以此验证了该方法的可行性。

摘要:超声导波检测效率高、距离远, 逐渐成为焊缝缺陷检测的有效方法之一。目前国内的超声导波检测信号激励源通常将信号发生器和功率放大器组合使用, 操作不方便且功率放大器价格昂贵, 不能满足远距检测。为了克服其缺点, 设计了一款基于FPGA的超声导波检测宽带激励源。该激励源的激励频率、脉冲周期数、脉冲检测均可根据不同的检测对象灵活可调。在50 Ω负载上,激励源的功率放大器在250 kHz~4.5 MHz的激励频率范围内能够实现100 Vpp的输出幅值, 可直接驱动压电换能器。软件部分使用Verilog语言设计了各硬件的驱动程序及与上位机的串口通信协议。经试验验证, 搭配接收采集模块, 激励源可实现500 mm长焊缝缺陷检测。模块体积小, 性能可靠, 具有一定的实用价值。

摘要:针对高旋制导弹药高转速难以精确测量问题，设计了一种基于地磁传感器的转速测量装置，测量装置主要采用了HMC1053三轴地磁传感器和STM32H753 ARM芯片来完成转速测量功能。根据地磁传感器输出信号特性，利用过零点检测方法对转速信号的时域特性进行了仿真和分析，分别采用短时傅里叶变换和连续小波变换方法对转速信息的时频特性进行了仿真分析和对比，结果表明采用连续小波变换方法得到的频率分辨率更高，求解的转速精度更高。最后通过机床转速试验及弹载飞行试验进行验证，机床转速试验解算的转速最大误差为0.011 3 r/s，试验结果表明了转速测量方法的可行性，为高旋制导弹药的导航和制导技术提供相关的支持，具有一定的工程应用价值。

摘要:超声波电机的转速控制模型是其运动控制研究的基础。为研究以驱动频率为调节变量的超声波电机转速控制模型，根据超声波电机驱动频率与转速之间关系特性的实测数据，建立超声波电机转速控制的二阶线性时不变模型。给出迭代学习辨识策略对电机转速控制模型的参数进行辨识。针对超声波电机的每组实测数据中数据量不同导致的参数收敛性减弱的情况，通过双范数最优理论来设计迭代学习辨识的参数学习律。将迭代学习辨识所得结果与Hammerstein模型比较。仿真和实验结果表明，二阶线性时不变模型下的迭代学习辨识可以有效地辨识超声波电机的模型参数，参数收敛速度快、收敛性较好，所建模型精度较高，建模方法有效。

摘要:精确模拟海上风电机雷达回波并提取其微多普勒特征，是解决海上风电场对邻近雷达台站无源干扰的关键问题。由于现有算法将风电机所处的海面背景直接以平面良导体等效而过于简单，且传统的等间距散射点模型无法表征风电机叶片的三维异形曲面特征。为此，在回波求解时引入粗糙海面前向复反射系数，同时结合风电机的三维散射点等效模型，提出了基于时域回波电场的海上风电机雷达回波数值模拟算法。根据矩量法中RWG函数离散电场方程的思想，建立风电机三维散射点等效模型。考虑到电磁波作用在海面时的畸变效应，利用粗糙海面前向复反射系数推导出了时域回波电场求解公式，并获取了海上风电机雷达回波的模拟结果。最后，将风电机海面背景下的回波微多普勒特征与自由空间下的进行对比，证明海面背景不可忽略。进一步采用控制单一变量的方法分析了微多普勒频移的海况响应特性，即浪高的均方根与多普勒频移呈负相关。这也为后续海上风电机回波的识别与滤除提供理论参考。

摘要:锂电池荷电状态(SOC)的准确估计对提高电池的动态性能和能量利用率至关重要。针对现有神经网络SOC估计方法在复杂工况下存在精度低，稳定性差等问题，本文提出一种改进GRU模型算法对SOC进行估计。首先将1DCNN和Bi-GRU相结合并添加注意力机制，构建1DCNN-Bi-GRU-ATT模型。其次，为解决ReLU激活函数易出现死神经元现象，将其改进为PReLU激活函数。同时，为解决MSE-Loss易受复杂工况中电池异常数据影响和MAE-Loss收敛速度较慢等问题，改用Huber-Loss作为网络损失函数。最后，将Adam算法使用Nesterov加速梯度改进为Nadam算法。锂电池SOC估计实验结果表明，在12种复杂工况下该模型算法的均方根误差和平均绝对误差的平均值分别为1.181 7%和0.924 1%，与改进前及其他模型相比，本文模型在12种情况中综合表现更为稳定和准确，有更高的泛化性。

摘要:本文提出了一种针对于高速高精度TIADC时间失配误差的改进级联泰勒补偿算法。利用线性近似原理来估计时间失配误差，再采用一种经过改进的级联泰勒补偿结构进行误差补偿。其中，误差补偿模块与误差估计模块一起构成反馈式校准结构，以便于能够对时间失配误差实时估计与校准。在MATLAB建立一个位数为16 bit，时钟采样频率为500 MHz的4通道TIADC系统时间失配误差校准模型进行仿真验证。实验结果表明，当输入信号频率在整个奈奎斯特频段内，经过3阶校准后，TIADC系统的SFDR平均提高56.2 dB，SNR平均提高55.6 dB。相比于传统的级联泰勒补偿结构，进一步缩小了硬件实现规模。

摘要:滑坡区输电铁塔基础发生位移时，会导致铁塔的最大位移及杆件所受最大应力发生变化，建立铁塔状态预测模型可得到铁塔的最大位移及杆件所受最大应力变化趋势，进而预防灾害事故的发生。提出一种改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的预测模型，首先利用Sin混沌序列与步长因子动态调整策略对麻雀搜索算法进行优化，其次用优化后的模型对BP神经网络的权值及阈值进行参数寻优，得到预测模型。将铁塔基础在XYZ方向的位移值作为预测模型的输入量，得到铁塔最大位移值及铁塔杆件最大应力的预测值。本预测模型较BP神经网络模型相比，方根误差RSME值最高下降了63.4%，平均相对误差MAPE值最高下降了60.4%，绝对值平均绝对误差MAE值最高下降了62.6%，同时本文预测模型预测值符合真实值的变化趋势，综上本预测模型能较准确地预测输电铁塔运行状态，为其安全运行提供有力保障。

摘要:为了准确识别老人跌倒姿态，及时进行医疗干预，提出一种基于多模态时序图像的人体跌倒姿态鉴别方法。首先将合加速度进行小波包分解、重构出3个子序列，利用3种时序图像算法将之转化，得到3种三通道时序图像；然后通过ResNet-18提取其高维特征，运用多模态特征融合；最后将融合结果结合改进随机森林算法，完成人体跌倒姿态的鉴别。在UMAFall和SisFall两个公开数据集进行验证，得到98.7%和99.3%的精准率。结果表明，该方法在人体跌倒鉴别中具有较高准确性，可为跌倒的老人及时提供帮助。

摘要:在工程振动测量领域，近年基于机器视觉的振动测量方法是最常用的技术手段。针对微小幅度振动测量问题，依赖于传统图像处理算法的视觉测量方法难以测准测精，对此，基于机器视觉的运动放大方法是很好的解决方案。这种方法将人眼难以察觉的微小运动进行放大，再结合图像运动信息提取方法，实现了更准确的运动信息测量。本文总结了目前常用的基于机器视觉的振动测量方法，重点围绕基于机器视觉的运动放大技术展开详细介绍。运动放大技术主要分为拉格朗日放大方法及欧拉放大方法，本文介绍了拉格朗日放大技术和欧拉放大技术方法的起源发展，对两类方法的核心进行了对比分析，阐述了欧拉运动放大技术的优越性，进一步详细介绍了多种欧拉放大技术的改进方法，分析了各类改进方法的特点和局限性。最后，总结了基于欧拉运动放大的微小振动测量技术的发展前景。

摘要:外界光照的变化容易干扰机车司机室视频的图像质量，出现图像亮度异常现象，导致司机行为识别系统检测精度下降。针对此问题，提出了一种基于侧窗滤波的自适应非线性彩色增强算法，并设计了一种新型司机行为识别系统。首先利用主聚类推定算法，建立图像照度分类模型，将司机室视频图像分类为低光照、正常光照和曝光3种场景。然后采用本文所提算法对低光照图像进行增强，有效提高了图像亮度、对比度和加强了暗区细节信息。最后利用深度学习方法，建立了基于YOLOv3的司机行为检测模型。为证明可行性，选取某铁路局机务段的6A视频在NVIDIA视频分析服务器上进行试验，结果表明本文提出的低光照图像增强算法能够更好地改善图像质量，利用YOLOv3对增强后的低光照场景图像进行目标检测，项点的检测精度达到了97.20%，与优化前相比提高了6.33%，满足机务段视频智能分析的实际需求。

摘要:针对图片中小目标携带信息少、尺度变化大等检测难点，本文以YOLOv5s为框架，提出一种特征融合的小目标动态实时检测模型（HCD-YOLOv5s）。针对模型下采样易造成小目标信息丢失、深层网络位置信息表达不足等问题，从浅层中新增检测小目标的检测头；本文针对特征融合造成的特征混淆等问题，设计一种特征融合方式CCAT，减少检测层位置信息与语义信息的丢失；针对检测任务与数据分布不同适应的激活函数不一致，设计DConv模块，分离回归任务与检测任务，实现模型的动态检测。本文在VisDrone数据集上对模型进行消融实验，3个模块相互促进。选取不同输入尺寸的图片对模型进行速度与精度测试。在YOLOv5s的基础上HCD-YOLOv5s的mAP50提高了10.2%，检测精度与参数量明显优于YOLOv5m，FPS达到90。最后在DOTA-v1.0上进行实验验证，mAP50、mAP分别提升了1.8%与2.0%,证明本文提出的HCD-YOLOv5s在小目标检测上有更佳的性能。

摘要:针对现有PCB表面缺陷检测方法精度低、召回率低以及实时性较差等问题，提出PPLCFaster-YOLOv5模型。该方法以改进后的PPLC-Net作为主干网络，将Focus结构作为网络第0层，提高特征图对位置信息的表达能力。在深度可分离卷积结构内引入通道混洗机制，使各分组卷积获取的特征对全局特征具有等贡献度；引入Dropout机制限制不平衡正则化因子。提出低参数量G4Head特征融合网络结构，将更为浅层的信息加入特征融合中，提高模型对缺陷的定位能力；在主干网络与特征融合之间增加残差连接，提高主干网络信息对特征融合的贡献度；采用SIOU损失函数，加速回归框收敛。将训练后的模型采用Flask服务器框架进行部署。实验表明，部署后的PPLCFaster-YOLOv5模型在DeepPCB以及北京大学PCB表面缺陷检测数据集上检测时间可达0.009 s，且准确率、召回率等相比于其他主流模型均获得提升。

摘要:数字壁画修复是计算机视觉在图像修复领域的一个重要应用。为解决修复过程中存在的模糊、结构紊乱、细节丢失等问题，提出了改进的双阶段生成对抗数字壁画修复模型。首先在第1阶段生成器中设计了特征优化融合策略，将编码器中不同尺度的特征进行优化并在解码器部分按比例融合，减少卷积过程中特征信息的丢失；然后在第2阶段生成器中用空洞残差模块代替空洞卷积，将小膨胀率的空洞卷积与残差模块结合，增大感受野的同时减少空洞的累积，有效缓解了修复产生的网格伪影现象。实验结果表明：与其他几种修复算法相比，该方法在敦煌壁画数据集上的视觉效果和客观指标均有明显优势，其中峰值信噪比平均提升了3~5 dB，结构相似度平均提升了2%~6%。

摘要:混频器是电子通信系统中必不可少的部件，是外差接收机和微波测量仪器的前端电路，在微波通信、雷达以及许多微波测量系统都有应用。随着光通信的发展，相干光通信中的光混频器件在相干接收终端以及光学测量系统中也发挥着重要作用。本文由电混频器着手，对光混频器、以及太赫兹频段的混频器的工作原理和发展现状进行阐述，并且对西安理工大学在光混频器领域的工作进行了简要介绍，最后对混频器未来的发展趋势和发展前景进行展望。

摘要:研究了宽带卫星通信系统中异步时分复用(ATDM)前向链路资源受限条件下的资源调度问题。以优先传输实时业务、兼顾用户优先级以及系统吞吐量为优化目标，以调制编码模式、复帧数量和优先级等为约束，建立了资源调度目标函数。提出了以初始解集构造、增强全局搜索为核心的改进蚁群优化算法(ACO)，求解该资源调度问题，避免了传统的蚁群优化算法存在初始阶段信息素匮乏导致的搜索速度过慢、局部搜索能力较弱以及易陷入局部最优等缺点，提高了算法在实时性、高效性需求较强的卫星调度过程中的应用。仿真实验表明，所提算法可以准确求得最优解，准确率高达99.8%，其收敛速度较传统算法提高了55.6%，与传统算法相比，所提算法已调度业务的目标函数f、综合权重y、系统吞吐量分别提高了8.4%、6.6%、12.1%，在资源调度方面具有良好的准确性、敛散性和优化性能，且与同类型优化算法相比具有更高的调度效率，适用于ATDM卫星通信系统资源调度。

摘要:随着FPGA设计复杂性的不断增加，物理设计需要大量的优化迭代才能实现，布线拥塞影响芯片的面积及时延等性能指标，因此需要准确快速的预测并提前解决。提出一个FPGA布线拥塞预测模型CBAM-CGAN，模型在布局阶段提取特征合成学习图像，引入注意力机制学习增强图像各个特征通道的重要程度，提高布线拥塞的预测性能。实验结果表明，方法在布局阶段的布线拥塞预测取得了较好效果。相比于条件对抗生成网络模型，结构相似度平均值提高了0.89%，峰值信噪比平均值提高了1.37%，归一化均方根像素差平均值降低了3.8%，像素精度差平均值降低了0.06%，单张图像的预测时间约为0.1 s。实验数据证明了模型在FPGA布线拥塞的准确性和快速性。

摘要:针对传统DV-Hop定位算法在无线传感器网络节点定位时精度偏低的问题，本文提出了一种基于测距修正和哈里斯鹰优化算法的DVHop改进算法。该算法采用多通信半径调整网络节点最小跳数，利用最小均方差和权重因子优化网络节点平均跳距，采用改进的哈里斯鹰算法替代最小二乘法进行位置计算，引入Tent混沌映射、精英群体制度和正余弦优化策略以避免算法过早陷入局部优化，通过最优解求解得到网络节点近似坐标值。仿真结果表明，在不同条件下，改进算法与传统DV-Hop算法和ABCDV-Hop算法相比能够具有更好的定位能力，节点定位误差平均下降20.13%和7.74%，定位精度较高。

摘要:随着卫星载荷相机的分辨率不断提升，其获取的图像数据量也迅速增加，如何将载荷数据高速且可靠地传输至后端设备处理是当前所需要解决的问题。本文在高速SERDES接口芯片TLK2711和三路同源时钟的工作原理上进行研究应用，针对星载TLK2711高速数传链路中出现的传输误码等问题做出了分析，提出了一种基于三路同源时钟的高速数传接口设计，并对该高速数传接口具体设计做了详细描述。首先分析原始方案，即无外部参考时钟的FPGA向TLK2711输出时钟信号的缺点，并在原方案基础提出改进方案，在原电路基础上加入三路同源时钟为FPGA和TLK2711提供参考时钟。深入分析了误码率产生的原因及影响，从而提出了最佳相位检测和RS编码，并对其在高速数传接口应用的可行性进行了验证。对接口设计进行验证，实验结果表明，采用TLK2711高速数传接口可实现高达2.5 Gbit/s的数据传输，相比较于原始方案，基于三路同源时钟的TLK2711高速数传接口设计数据时钟抖动下降59.5%，采用的RS编码纠错能力强，使得CRC错误数大幅度降低，显著降低了误码率，硬件实现简单，增强了接口的工作稳定性。

摘要:针对电机轴承监测系统中高频信号接收存储功能容易丢失数据的问题以及如何实现轴承故障精确诊断的问题，利用LabVIEW、Access和MATLAB混合编程，设计开发了一种电机轴承故障监测系统。本系统通过LabVIEW的生产者和消费者结构，以TCP/IP的通信方式实现振动信号的高速接收和实时保存；通过LabVIEW的UDL实现Access数据库的增、删、改、查操作；针对轴承状态模式识别问题，提出了一种基于变分模态分解结合排列熵与自组织特征映射神经网络的轴承故障诊断方法。经过实验验证，电机轴承故障监测系统的高频信号的接收速度达到了12.577 KSps，可以实现数据的实时存取，在信号分析功能中所提出的基于VMD-PE-SOM神经网络的轴承故障诊断方法的平均识别准备率达到了99.06%，本系统将振动信号采集功能与故障诊断功能整合在了一起，具有接收速度快、不丢包、交互性好、故障识别率高等优点。

摘要:为了对生产后的肠衣准确快速的分类，研究了一种基于ResNet50模型的迁移学习网络模型。通过构建神经网络模型，以及从合作工厂获得肠衣样本，并按实际质量制作成A，B，C，D四个等级的数据集总共2 000张。在ResNet50模型的基础上设计全新的全连接层。并按7∶1的比例分成训练集和测试集。实验可知，迁移学习的准确率为99%远好于普通深度学习模型的准确率94%，准确率有明显的提高。最后将训练好的模型利用Python图形工具pyqt制作成用户界面，便于实际应用。该研究建立的基于迁移学习的肠衣质量检测系统，可实现对肠衣质量快速准确的分类，减轻了人力成本，为以后肠衣质量检测提供了依据。