摘要:脑-机接口技术旨在大脑与外部环境之间建立一种全新的不依赖于外周神经和肌肉的交流与控制通道。基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口是目前信息传输率最高的无创脑机接口范式，但是仍低于传统的交互方式。提出一种结合表面肌电与稳态视觉诱发电位的混合脑机接口，以进一步提高系统的信息传输率。通过不同频率的高频稳态视觉诱发电位结合sEMG编码，实现二者混合脑机接口系统。利用典型相关分析方法对SSVEP信号进行频率识别，sEMG的检测则采用频域分析方法。来自8名健康受试者的离线结果表明该系统能够获得8428% 的平均准确率，平均信息传输率为7263 bits/min。这些结果为结合表面肌电与稳态视觉诱发电位的混合脑机接口研究奠定了基础。

摘要:本研究旨在解决管道振动实时测量数据庞大、传输时延长以及计算资源浪费等问题。通过采用边缘计算理论，将数据计算步骤前置至设备附近，以加速状态监测感知速度，同时优化计算资源的利用。详细介绍了边缘计算感知系统的总体功能框架、设备硬件设计方法和振动信号转化算法。该系统包括边缘计算设备和数据集中设备两部分，前者布置在机械振源位置，实时分析处理大量冗余数据；后者通过无线信号与多台边缘计算设备通信，将汇总信息投影至运维终端。以调相机管道振动实验为例，本研究发现，基于边缘计算的结构振动感知技术能够准确识别管道在64、115和279 Hz时的异常振动现象。通过指导减振器的使用，最终将管道的最高振动幅值由068 m·s-1降低至00016 m·s-1，取得了显著的减振效果，充分展示了其工程实用价值。

摘要:低PUE、低WUE和低CUE成为数据中心建设的关键审批指标和经济指标，全球诸多科研机构和企业都在探索相关的实现技术和方案。提出了一种以海上风电场的升压平台为承载，通过AI技术将海上风电、海洋循环水和液冷服务器进行联合优化，探索出一种PUE<11、WUE≈0和CUE≈0的新型数据中心实现技术。经试点项目分析，该技术PUE可达1067，通过联合设计将新能源与新基建的基础设施充分复用，经济效益突出，具备在我国东南沿海大规模复制推广，可解决双碳目标下的东部地区就近算力提供问题。

摘要:配电网对地电容的准确测量有助于保证消弧线圈的补偿效果，降低故障对配电网的损害。提出一种基于信号注入法与快速傅里叶变换的谐振接地系统对地电容与消弧线圈电感统一测量方法。首先建立中性点电压与系统对地电容、消弧线圈电感关系。其次向中性点接入非工频电流源，利用快速傅里叶变换得到中性点电压关于电流源频率分量，消除工频误差。然后根据等效电路实现系统对地电容与消弧线圈电感的统一测量。最后通过Simulink搭建仿真模型进行分析。结果表明，该方法适用于消弧线圈直接接地、消弧线圈并联电阻接地和串联电阻接地运行方式。三相不对称条件下，对地电容与消弧线圈电感最大误差分别为011%和01%；三相对称条件下，最大误差分别为13%和18%。

摘要:采用西林瓶灌装的液态药剂在各医院、药房中广泛使用和存储。为了实现对此类药剂的实时监管，设计了采用光电传感器、STM32主控芯片和UDP通信协议的在线监测仪。根据点光源直射照度距离平方反比定律计算出该监测仪所用光电传感器的光照强度参数，并使用COMSOL仿真平台进行验证。该监测仪利用光电传感器实时监测药品数量，同时实现药品信息同步。所设计的PC端药品监测软件利用UDP协议连接多个药剂监测仪，实现一对多在线监测的功能。该监测仪可以采用多种供电方式，能实时监测环境温度，满足各类西林瓶灌装液态药剂多场景、多环境的使用需求。测试结果显示，该监测仪在空载、半载和满载时的功耗分别为3.08、3.20和3.34 W，西林瓶剩余数量的监测准确率为100%。结合低成本特性，该监测仪值得在医院药房、零售药店等场所推广使用。

摘要:对国产器件的雷达伺服多通道通信平台进行研究，针对雷达伺服系统硬件自主可控和多通道通信复杂的问题，提出一种基于MCU+FPGA架构的国产雷达伺服多通道通信系统，以此来提升伺服控制的可靠性、冗余性和通用性，设计了6路RS422融合结构，完成和各分系统组件之间的通信，并在Altium Designer上完成了器件原理图设计和印制电路板的布局布线，实现了印制板电路6层堆叠设计和实物静态测试。测试结果表明本设计的通信系统满足设计需求，能够实现国产替代。

摘要:车载电子测量设备由于电磁干扰会产生误动作或失灵现象，传统混沌扩频可以从源头上降低车载LLC谐振变换器的电磁干扰，但随着扩频宽度的增加会造成输出电压纹波增大、效率降低问题。基于此，首先通过网格多涡卷蔡氏系统生成混沌序列，以向左扩频的方式实现了混沌扩频。其次提出以电磁干扰抑制量变化率以及扩频宽度变化率为判据的分段遍历寻优算法，结合带高频寄生参数的传导干扰预测模型，对国标规定不同频段进行扩频宽度的寻优，根据寻优结果提出了差、共模干扰的分段最优扩频宽度调制策略。最后仿真与实验结果能验证所提出的策略能实现最大707 dB电磁干扰降低，减少最大615%输出电压纹波，并实现电路效率的提升。

摘要:通信系统中通道材料和环境会对射频信号的相位产生影响，针对传统相位校准方法存在校准频率低、误差大的问题，提出了一种基于软件无线电技术的相位差校准方法。利用快速傅里叶变换和坐标旋转数字计算机求解频谱最大谱线处的相位值，结合数字正交技术完成信号的相位校准。以亿门级FPGA为核心搭建实验平台对该方法进行了实验测试，利用Xilinx Artix7产生参考和待校准信号，设计亿门级FPGA的DDR3存储、相位差测量、校准等逻辑电路完成相位差校准。测试结果表明，对于相位差为-90°~90°范围内频率为1 GHz的射频信号，经系统校准后相位差的相对误差小于03%，均方根误差仅为007°。

摘要:由于热连轧带钢卷取温度控制过程存在强非线性和时变性等因素影响，导致卷取温度控制精度和卷取命中率低。提出一种基于改进鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的方法，加入自适应参数优化和混合变异策略并融合小生境技术得到小生境技术混合变异策略的改进鲸鱼优化算法，建立改进鲸鱼算法优化LSTM的卷取温度预测模型，并与其他模型进行对比。仿真实验表明，在10个测试函数中，同其他先进算法相比，NMWOA算法具有更好的搜索能力和寻优精度；在卷取温度模型预测中，NMWOALSTM模型同其他4种模型相比，卷取温度高精度命中率达到9750%，提高了卷取温度的预测精度。

摘要:为了改善车辆在行驶过程中产生的垂向、俯仰以及侧倾运动的影响，提出了一种主动悬架多目标切换控制策略。以扩展零力矩点理论为基础，建立车辆在复杂地形下的俯仰和侧倾评价指标；在ADAMS/Car环境下建立整车模型，并基于随机路面进行实车试验，验证模型准确性；根据图形化评价指标及方向盘转角值作为状态切换的逻辑判断条件，在MATLAB/Stateflow上建立多目标切换控制策略，以此控制策略为基础建立多目标切换模糊PID控制器；选取某型号直线电机作为主动悬架的力源，通过ADAMS/Car和MATLAB/Simulink分别进行了C级路面匀速行驶、双移线和加减速上下坡3种不同工况下的联合仿真。仿真结果表明：所提主动悬架多目标切换控制策略有效的降低了车辆垂向、俯仰以及侧倾运动的发生，从整体上提升了车辆的乘坐舒适性与行驶安全性。

摘要:针对温差发电系统非均匀温度场条件下，功率电压曲线呈现多峰特性，传统粒子群算法易陷入到局部最优，布谷鸟算法收敛时间慢等问题，提出了改进布谷鸟算法与粒子群算法相混合的最大功率点跟踪控制算法。引入自适应发现概率，扩大种群搜索范围，以最小收敛时间为约束函数，通过参数寻优确定最佳功率区间划分临界点参数，将寻优过程划分为粒子群快速粗寻优与改进布谷鸟稳态精寻优两个阶段，以提升算法的收敛速度和发电效率。仿真结果表明，本算法在均匀温度场条件下，收敛时间024 s，发电效率9989%，在非均匀温度场条件下，收敛时间013 s，发电效率9992%，均优于其他算法，该算法收敛迅速，跟踪精度高，并通过了基准测试函数测试，验证了该算法的有效性和通用性。

摘要:为了解决当前射频识别室内定位算法中存在的定位误差较大问题，把智能算法应用到室内定位算法中，提出了一种基于改进灰狼优化算法的射频识别室内定位算法。针对传统的灰狼优化算法中存在的收敛精度低、收敛速度慢和容易得到全局最优解问题，在算法中引入基于幂函数的非线性收敛因子提高算法的寻优能力；采用基于指数因子的位置更新策略提高算法的收敛精度；加入多次位置更新策略使得算法容易跳出局部最优解。实验结果表明：三边定位算法的定位误差为0887 m，基于改进的灰狼优化算法的室内定位算法能够有效实现目标定位，定位平均误差为0276 m，定位精度明显提高。

摘要:以往基于深度学习的输电线路故障诊断，依赖数字信号处理技术提取故障特征。为了改进前述方法，引入了图深度学习理论，提出了一种基于图注意力网络(GAT)的智能故障诊断方法。将原始三相电流电压信号转化为图数据，利用多个图注意力层自动提取特征信息，从而建立了数据从输入端到输出端之间的映射关系，实现输电线路端到端的故障诊断。在400 kV三相输电线路和IEEE13总线电网系统上验证该方法的准确性和有效性，分别对五种短路故障和无故障情况设置不同初始相角、过渡电阻和故障位置进行仿真分析。结果表明，该方法故障诊断准确率达到9975%以上，与现有几种智能故障诊断算法对比其性能最优。同时，该方法在不同白噪声下依然保持较高的故障识别率，具有良好的鲁棒性和泛化能力，为电力输电线路诊断技术提供了一定的研究思路。

摘要:针对传统蚁群算法在AGV路径规划中存在拐点数目较多，运行能耗较高等问题，提出一种改进的自适应蚁群算法。首先采用自适应参数调整方法，在迭代过程中不断调整信息素浓度和启发式信息的相对重要性，以增强蚂蚁搜索的目的性；其次引入多目标路径性能评价指标，在路径长度的单一指标基础上引入路径风险指标和拐点数目，以实现AGV路径规划的全局综合优化；然后提出一种奖惩机制更新信息素增量，针对不同程度评价指标的路径提供不同的信息素更新规则，避免算法陷入早熟；最后引入准均匀三次B样条平滑策略，进一步优化最优解。在20×20和30×30不同复杂程度的环境下进行仿真实验，本文改进算法相比传统蚁群算法在转弯次数上减少了113%～382%，在收敛速度上提升了798%～879%，验证了本文改进算法的有效性、可行性和优越性。

摘要:为提高光学三维测量系统的条纹投影效率和测量精度，提出使用二值离焦方法快速投影编码条纹并结合双目立体匹配算法得到视差信息。首先采用Bayer抖动技术将投射的灰度条纹转化为二值条纹，降低投影仪离焦造成对比度、景深下降的影响。然后借助多频外差方法将包裹相位展开为绝对相位，利用视差约束关系和平均误差平方和代价计算来获取最佳相位匹配点。最后经三角测量原理和双目标定获取被测物体的深度信息和三维信息。通过实验对精密小球和雕像进行测量，表明本文提出的方法测量精度和传统十二步相移测量精度接近，比传统三步相移提高了52.8%。

摘要:虽然多尺度感受野特征融合能显著提升目标检测模型的精度，但同时也大大增加了模型的运算成本。针对这一问题，本文提出了基于结构重参数化的目标检测模型。首先，使用深度卷积代替SPP中的最大池化，并利用结构重参数化降低模块运算量，提出了新的感受野特征融合模块CspRepSPP。接着，基于结构重参数化技术，提出了新的特征提取模块RepBottleNeck。实验结果表明，在VOC 2012数据集上，相比原模型YOLOv5s，本文模型在mAP05:095指标上提升了322%，单张图片的推理速度提升了05 ms，GFLOPs降低了10。与其他YOLOv5s改进算法相比，本文算法检测精度更高，推理速度更快，参数量更低。

摘要:针对TLD目标跟踪算法在实际跟踪过程中会受到遮挡、旋转、运动模糊等问题的影响，提出了一种改进的TLD算法，在跟踪模块中引入改进FAST角点算法，并在检测模块中建立随机切块的数据增强方法下的正样本库，引入旋转不变LBP算法，设计了一个旋转不变性的分类器。跟踪模块的改进不仅保证了算法的准确度，还提升了算法的实时性。检测模块的改进使得TLD算法即使在运动目标部分被遮挡或发生形态改变的情况下依旧有很好的跟踪效果。对数据集OTB2013进行实验验证发现，本文算法与其他5种算法相比，不仅跟踪精确度高、运行速度快，还能有效提高运动目标被遮挡时的跟踪效果。

摘要:针对遥感图像中小目标特征易丢失、易受背景噪声影响和定位难的问题，本文对YOLOX-S目标检测模型进行改进。使用二维离散余弦变换对CBAM注意力模块进行改进并加入到主干网络当中，提高网络对小目标的关注度；其次提出一种加权多重感受野空间金字塔池化模块，提升模型对多尺度目标尤其是小尺度目标的感知能力；采用跨层特征融合的思想，提出一种跨层注意力融合模块，使深层结构中尽可能保留更多的小目标特征；最后使用EIoU损失加强对小目标的定位能力。由大量实验分析可知，在RSOD数据集上，改进模型的APs值相对于基准模型提高了5.1%，在DIOR数据集上提高了2.4%，参数量仅增加了1.01 M，检测速度达到93.6 fps，满足实时性的检测要求。此外，相对于当前最新的目标检测模型，本文改进模型也具有一定优势。

摘要:不确定目标物自动识别是研发无人化智能起重装卸系统的关键，目前有效的技术是基于深度学习的实例分割。设计了一个融合CNN和Transformer的异构特征信息的模块，以解决当前实例分割主干网络存在的提取图像全局上下文特征信息的能力有限、卷积算子难以对感受野的长程相关性进行建模、以及识别纹理特征单一目标时缺乏足够的深度线索等问题。通过利用Transformer建模全局依赖关系，并与CNN提取局部信息的能力相融合；然后通过引入Dense RepPoints检测网络构建了针对不确定目标物的实例分割网络，实现准确分割且能分割其不同表面。应用实验结果表明本方法具有达到很好的实例分割效果，AP达到9882%、mIoU达到9189%，分别比目前同类的研究成果提升了495%和542%。

摘要:为解决临床上无法在术前预测泌尿系结石类型的问题，提出一种基于患者CT影像来术前预测结石类型的方法，并开发了基于改进残差网络的泌尿系结石类型术前预测辅助系统，实现了结石类型的术前预测。具体工作包括：首先，以Resnet34作为基础网络，改进了池化层、残差块结构和损失函数，并加入了密集连接结构，从而解决了结石误识别的问题；其次，设计了一种双分支多头自注意力模块，增加了结石区域的特征权重，大大提高了模型性能；最后，通过回顾式研究，建立了包含5 709张结石CT影像数据集，按照3∶1∶1的比例随机分为训练集、验证集和测试集，用以对模型进行训练和性能验证。经实验验证，提出的改进残差网络在测试集上准确度达到了72.90%，相对于原网络准确度提升了6.38%，F1分数提高了10%。结果表明，该模型能够有效提高泌尿系结石的术前预测精度并具有潜在的临床应用价值。

摘要:在复杂的农业环境下，水果采摘机器人系统感知端的识别与定位性能是提高水果采摘成功率的重要指标。本文以复杂外形的火龙果作为研究对象，针对采摘机器人的视觉系统提出了一种适用于火龙果图像自主检测的实时多任务卷积神经网络——SegYOLOv5。该网络基于YOLOv5s卷积神经网络的主体架构进行适应性改进，通过提取3层加强特征作为改进级联RFBNet语义分割网络层的输入，实现图像检测和语义分割的多任务目标识别检测，有效提升了模型的整体性能。改进的SegYOLOv5网络结构能够适应对边界敏感的图像语义分割农业场景，测试集的平均精度均值和平均交并比分别为9310%和8364%，与YOLOv5s+原始RFBNet和YOLOv5s+BaseNet模型相比，高出了前者123%和274%，高于后者238%和145%。SegYOLOv5平均检测速度达到7194 fps，相比EfficientDetD0提高4079 fps，平均精度均值高出58%。通过端到端输出SegYOLOv5检测结果并结合图像几何矩算子，能够实时准确定位火龙果质心作为理想采摘点。改进的算法具有较高的鲁棒性和通用性，为基于视觉感知的水果采摘机器人奠定了有效的实践基础。

摘要:实例分割对排除建筑工地不规则机械设备带来的安全隐患以及监测工人具有重要意义。然而当前主流的实例分割模型存在着边界检测精度不高的问题。结合实例分割的特点，提出了一种基于全局上下文通道注意力（GCCA）机制多阶段细化掩码的改进Mask R-CNN模型。首先，在Mask头部以多阶段的方式逐步融合细粒度特征，细化高质量掩码。其次，为了更好的融合细粒度特征，构建了GCCA注意力机制，其通过简化的全局上下文模块聚合全局特征，并利用一维卷积实现无降维的局部通道交互。实验结果表明，在COCO和MOCS数据集上均取得了较好的效果。其中，相较于Mask R-CNN模型，此算法在检测和分割的平均精度分别提高了2.4%和7.6%。

摘要:针对目前已有的可见光图像生成红外图像的算法不能感知图像的弱纹理区域而导致生成的图像细节信息不突出、图像质量低的问题，本文提出了一种适用于图像生成任务的改进循环生成对抗网络（CycleGAN）结构。首先，利用特征提取能力更强的残差网络构建CycleGAN的生成器网络结构，使图像特征可以充分被提取，解决图像因特征提取不充分导致图像质量低下的问题；其次，在生成器的网络结构中引入了通道注意力机制和空间注意力机制，利用注意力机制对图像感知能力较差的区域进行权重处理，解决图像纹理细节丢失的问题。在OSU数据集上，本文所提出的方法相较于CycleGAN方法在峰值信噪比(PSNR)以及结构相似性(SSIM)指标上分别提高了7.1%和10.9%，在Flir数据集上的PSNR和SSIM分别提高了4.0%和6.7%。经过多个数据集上的实验结果证明，本文改进的方法能够突出图像生成任务中的细节特征信息，并且能有效地提升图像生成的质量。

摘要:应答器是列车控制系统的基本信息传输设备，用于定位时精度高、可靠性强，但其核心部件射频识别（RFID）标签受国外厂商垄断，为此设计一种基于远距离无线电（LoRa）的应答器辅助定位系统。该系统以接收信号强度指示（RSSI）达到峰值作为列车查询器到达应答器位置的判断依据，并通过包络、插值的处理方法得到准确的RSSI值峰值时刻，将该时刻与里程计（ODO）的里程数据结合以实现精确定位。经实验验证，当查询器速度为15、30、60 km/h时，系统的定位精度分别为1.32、2.15、3.4 m，实验表明本文提出的定位方法可实现列车的辅助定位，为应答器国产化提供了一种可行的技术方案。

摘要:针对人体运动识别中数据特征提取不充分和识别准确率不高的问题，提出了一种改进长期循环卷积网络的人体运动识别模型。首先构建出一种由多层卷积神经网络和门控循环单元组成的LRCN模型。在此基础上构建内部和外部循环层，内部循环层作用是得到所选取时间窗内部时间特征和空间特征，外部循环层作用是从子序列数据中获取其所表征状态信息之间的特征相关性和时间相关性。提出的模型在3种公开数据集上验证，准确率均高于传统的LRCN模型，然后在自建数据集上进行测试验证，识别准确率为99.7%。实验结果表明该模型在识别准确率上高于原始模型，验证了该模型的可行性。