摘要:电子测量技术作为装备发展、科技创新的基础性和引领性技术，其发展水平对提升国家科技水平、增强国防科技力量有着重大影响。在数字化、智能化、网络化高新技术快速发展背景下，测试需求和测试任务不断演化，对测试指标和测试功能提出更高要求，传统测试技术急需与先进技术融合创新发展，打破原有技术瓶颈，为国家战略科技力量贡献积极作用。该文在概述测量仪器发展现状和驱动因素基础上，讨论了人工智能技术对于测量仪器具有较大价值的特性，对人工智能技术为测量仪器赋能的几种方式进行了分析。展望了人工智能技术与测量仪器相结合的趋势，探讨了人工智能背景下测量仪器研发和规划方向。为人工智能高速发展背景下，如何实现测试仪器智能化，如何实现我国高端仪器仪表自主创新、自立自强发展提供参考。

摘要:多端口能量互补设备在多工况下的稳定运行以及工况间的平滑切换是保证电网平滑运行的重要支撑。针对设备内分布式发电的波动性，基于分层控制策略，文中先提出了一种并离网模式下多工况划分方法，通过本地控制层与中央管理层两层间端口参数和控制指令的协调配合来维持设备在所提多个工况下的功率平衡。其次，又提出了一种改进的并离网平滑切换方法，并在此基础上加入电压监测来避免电压正常波动所引起的工况频繁切换。最后，在MATLAB中搭建3种典型运行场景的仿真模型以验证其可行性。仿真结果表明，直流母线电压在典型场景的工况切换过程中能够迅速恢复到稳定状态，且波动在05%以内；同时改进的并离网平滑切换方法能够在30 ms内实现预同步，能够满足稳定、快速的运行要求。

摘要:在对室内环境进行定位的过程中，基于粒子滤波的地图匹配算法能够实现室内定位结果与地图数据的有效融合。目前此类方法主要存在地图匹配时穿墙检测算法计算量大以及定位结果位于不可达区域的问题。针对穿墙检测算法计算量大的问题，在栅格地图的基础上建立地图信息矩阵，提出了一种基于地图信息矩阵的穿墙检测算法，在保证正确检测出穿墙粒子的同时，降低计算量；针对定位结果位于不可达区域的问题，提出了一种基于粒子滤波多重权重更新的地图匹配算法进行改进。理论分析和实测结果均验证了改进算法的合理性和有效性。

摘要:电驱复用型车载充电(EDROC)系统通过复用电驱系统推进电机绕组、大定额逆变器装置与控制电路，能够分时执行电驱与充电两种变流功能，在成本、功率等级以及功率密度等方面具有显著优势。本文针对电网波动情况下三相交流接口不稳定的问题，引入了虚拟同步电机(VSM)控制，确保EDROC系统安全稳定运行。首先，介绍了六相EDROC的电路拓扑与基本工作原理；其次，利用六相电机多控制自由度的优势，将基波平面的转矩产生分量映射到x-y谐波子平面，从而实现在充电过程中无电磁转矩产生；然后，建立了三相AC/DC接口的VSM控制数学模型，使变换器模拟同步电动机运行；最后，搭建了试验样机进行实验，结果为电流总谐波失真度(THD)为2.91%，满足国标，并且系统能够及时响应频率变化，结果表明所提方法具有理想的功率调节以及零电磁转矩性能。

摘要:为满足精密测量测试设备对电源高精度、高效率和高稳定的要求，设计了输出电压0~80 V、输出电流0~100 A、输出功率6 kW的开关电源。电源前级采用单相桥式半控整流滤波电路调节直流母线电压以改善电源在轻载时的输出表现，后级采用移相全桥电路实现大功率的电能变换。介绍了电源的组成结构和工作原理，详细描述了电源主电路中关键元器件的计算与选型。研制了一台样机，并进行了实验验证，实验结果表明：电源实际输出电压能够跟随设定电压，且在负载变化时仍能满足0.5%的精度要求，最高效率可达87.4%。

摘要:针对标准灰狼算法（GWO）收敛速度慢，易陷入局部最优等缺点，提出一种引入改进迭代局部搜索的灰狼算法(IGWO)。首先，通过佳点集策略增强初始种群的均匀性与多样性；其次，采用双收敛因子，收敛因子基于种群位置非线性自适应更新，在种群寻优全期平衡全局勘探与局部开发能力；再次，在种群位置更新公式引入欧氏动态权重与莱维飞行策略，提升寻优精度，并帮助种群跳出局部最优值；最后，引入改进迭代局部搜索，使算法的搜索能力更加灵活，帮助算法加速收敛。通过10个基准测试函数的仿真分析及种群寻优平衡性对比，证明了IGWO具有更优的寻优精度、稳定性及收敛速度，随后将IGWO应用于工程优化问题中，相比GWO、GJO、WOA、HSSAHHO、SCHOA、NCPGWO、DSFGWO 7种算法，适应度分别优化了3.25%、27.2%、28.9%、3.15%、3.04%、0.23%、0.07%，证实了在工程应用中的可行性和有效性。

摘要:为解决路径规划领域中原始RRT所具有规划时间长、路径不平滑、路径代价大的缺点，本文先在原始RRT算法的基础上加入了动态步长策略以及嵌入了Dijkstra算法对效率进行改进，然后在得到的路径上分别加入下样本平滑、上样本平滑和关键点平滑对路径平滑度和路径代价进行改进。MATLAB实验表明，本文算法在规划时间上较传统RRT提升45%左右，较Astar、RRTstar、GA算法有着分别30%~70%不等的领先；在路径长度方面，本文算法较传统RRT有着近40%的提升，相较其他算法也有着不同程度的领先。由此可以得出，本文所提方法，可以较好地应用于路径规划。

摘要:基于深度哈希的图像检索方法往往利用卷积和池化技术去提取图像局部信息，并且需要不断加深网络层次来获得全局长依赖关系，这些方法一般具有较高的复杂度和计算量。本文提出了一种注意力增强的视觉Transformer图像检索算法，算法使用预训练的视觉Transformer作为基准模型，提升模型收敛速度，通过对骨干网络的改进和哈希函数的设计，实现了高效的图像检索。一方面，本文设计了一个注意力增强模块，来捕获输入特征图的局部显著信息和视觉细节，学习相应的权重以突出重要特征，并增强输入到Transformer编码器的图像特征的表征力。另一方面，为了提高图像检索的效率，设计了一种对比哈希损失函数，生成具有判别力的二进制哈希码，从而降低了内存需求与计算复杂度。在CIFAR-10和NUS-WIDE数据集上的实验结果表明，本文提出的方法，在两个不同数据集上使用不同哈希码长度的平均精度均值达到了96.8%和86.8%，性能超过多种经典的深度哈希算法和其他两种基于Transformer架构的图像检索算法。

摘要:针对一次电压波动下高维随机矩阵评估方法无法可靠评估电压互感器误差状态的问题，提出一种基于同相测量一致性的电压互感器误差状态评估方法。该方法结合核主成分分析及其重构算法，构造灵敏度更高的评价指标，并计及一次电压波动下多台电压互感器评价指标变化的相似性，构造基于测量同相的多台电压互感器差异性评估指标，削弱一次电压波动对状态评估准确度的影响，并根据差异性评价指标的正负此判断误差极性。仿真实验及现场应用结果表明：改进后的高维随机矩阵评估方法能够可靠地评估电压互感器0.2%的误差异常状态。

摘要:航空发动机作为一种高精密机械部件，对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本，减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系，忽略了传感器之间的空间关系。本文提出了一种时空特征融合的网络模型，利用图卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取空间特征和时间特征，运用并行结构将时间特征与空间特征融合。在CMAPSS数据集上进行验证，子数据集FD001的RMSE为12.81，Score为252.04，实验结果表明，该方法相对于其他预测方法，预测精度更高。

摘要:准确估算锂离子电池的健康状态可以有效保障锂离子电池的安全使用，但现有锂离子电池SOH评估方法存在评估精度不理想等问题。为此，本文提出了一种基于TCN和BiGRU相结合的电池SOH评估方法。首先，从电池充电数据中提取构建健康因子，并验证其与电池容量之间的相关关系；然后，利用TCN模型处理长序列依赖数据并开展特征提取，同时在该模型中添加Dropout层以防止过拟合，提升了模型的泛化性；最后，通过BiGRU模型进行历史数据特征建模并对数据退化趋势进行估计，最终实现对锂离子电池SOH的精确评估。利用实验室搭建的电池退化试验台获取的四组电池退化数据进行方法验证，结果表明所提模型所估计的SOH在决定系数、绝对平均误差以及均方根误差3个指标上的均值分别为0.990 4、0.017 1、0.022 3，明显优于其他对比方法。

摘要:科学技术的快速发展使得基于深度学习的人机交互已经得到广泛的应用。手势识别作为人机交互领域的重要组成部分，同样具有重要的研究意义和应用价值。通过对传统的手势识别方法进行研究，发现主要是利用肤色检测算法实现手势识别和分类，但是传统方法在针对具有复杂背景的手势图像时会出现识别效果差等问题。为解决这一问题，提出一种基于卷积神经网络的肤色特征和边缘特征结合的手势识别方法。首先，在YCrCb颜色空间采用椭圆肤色模型和Otsu阈值肤色识别算法获取手势肤色特征，经算法判断后，对手势肤色图像采用改进Canny边缘检测算法获得手势边缘特征。其次，提出一种边缘填充方法对手势边缘图像处理，得到手势轮廓完整的手势边缘图像。最终，采用逻辑运算和形态学运算得到手势分割图像，并输入卷积神经网络进行训练和识别。实验结果表明，该方法在复杂背景下具有较好的手势识别效果，在NUS-II数据集上的平均识别率为98.83%。

摘要:用于辅助和自动驾驶系统的各种传感器中，相机和激光雷达的感知性能受天气影响较大，而车载毫米波雷达是一种低成本且几乎不受天气影响的全天候工作器件，对于运动的物体，可提取丰富的多普勒信息。随着雷达技术和开源标注数据集的发展，基于底层雷达数据的目标检测已经成为一个非常有前景的领域。为解决车载毫米波雷达数据的角度分辨率低导致的目标检测和定位不准确的问题，并提升毫米波雷达目标检测的性能，提出了一种基于先验框距离约束的3D卷积毫米波雷达目标检测方法，以实现多种动态目标的检测及分类。在本文方法中，通过设计3D ResNet的特征提取器来表征距离-角度-多普勒张量中的目标信息，解决现有的模型因忽略来自原始3D雷达信号的多普勒信息而表征不足的问题；其次，添加了绝对距离损失函数来训练模型，克服距离对目标呈现的影响，提高目标检测的准确性和鲁棒性；此外，还提出了分距离单元区间重新设置先验框的方法，解决现有方法中先验框设计不合理的问题。所提出的模型在RADDet数据集上进行训练以及测试，实验结果表明：与目前的最先进的方法相比，本文模型在IoU阈值为0.1、0.3、0.5、0.7时均达到最优，其中IoU为0.1和0.3时提升最为显著方法，分别提升了6.6％和5.1％。

摘要:红火蚁是近年来侵害我国南方的主要外来入侵物种之一，精确识别红火蚁巢穴是防控红火蚁的关键所在。为解决传统红火蚁防控依赖人工巡视、高危险、效率低的问题，降本增效实现红火蚁巢穴的智能检视，提出了一种基于ResNet34改进的红火蚁巢穴判别模型。该模型借助采集于不同地貌特征下的红火蚁巢穴图像，结合数据增强技术进行训练，通过在ResNet34的第1层卷积层之后和全连接层之前加入SE注意力机制模块，提升网络的自适应选择和通道权值调整能力，以提取红火蚁巢穴表面局部非线性的纹理特征。经过K折交叉验证试验和超参数探究消融试验，将SEResNet34与AlexNet、VGG-16、ResNet18、ResNet34、ResNet50进行对比，分析得出SE-ResNet34的峰值准确率达到了98.76%，比ResNet34的准确率提高了2.17%，较其他测试模型有训练时间短、识别精度高的特点，同时展现出较强的鲁棒性和稳定性。该方法在减少人工成本的同时可降低杀虫剂的使用，为红火蚁巢穴判别提供了一种便捷高效的解决方案。

摘要:条纹图的去噪处理可以恢复条纹图的边界信息，从而提高条纹图三维测量结果的准确性。为了进一步恢复条纹图的边界信息，提出了一种改进SwinIR神经网络的条纹图去噪方法。首先，引入Inception模块，对网络中的RSTB模块进行结构优化，以提高网络的局部特征提取能力。其次，引入多个残差块到网络整体结构中，缓解网络过深带来的梯度消失的问题。实验采用高密度区域条纹进行去噪性能测试，当噪声水平σ为50时，改进SwinIR算法的PSNR值可达31.96、SSIM值为0.995 5、去噪时间为4.035 s。并且，本文改进SwinIR算法与其他7种代表性算法进行实验对比，结果显示本文方法在不同噪声水平下，去噪性能均为最优。

摘要:为解决印刷电路板缺陷检测中缺陷类别易混淆，缺陷目标微小难以检测的问题，提出了一种改进的YOLOv5检测模型。在骨干网络引入SwinTransformer架构，获取局部和全局信息的多尺度特征。增加一个针对小目标的预测特征层，新的多尺度特征融合和检测结构使模型学习更加全面的特征信息。使用ECIoU_Loss作为损失函数，实现电路板缺陷检测速度和准确率协同优化。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型在PCB Defect数据集上的平均准确率为98.7%，达到了99.7%的预测精确率和97.4%的召回率，比当前主流的检测模型性能更优越，改进后的YOLOv5模型能更有效的对电路板缺陷进行分类和定位。

摘要:针对不同的视觉激励调制方式导致某些被试分类准确率较低的问题，本文设计了4种频率的4种波形激励诱发范式，并首次提出倒锯齿波激励范式。实验采集了8名被试的脑电信号并通过提取频率能量特征及分类发现不同激励对被试的准确率产生不同的影响。在此基础上，选择诱发被试最高能量的波形组成定制范式，并与各被试的其余范式进行平均分类准确率对比。结果表明，首次提出的倒锯齿波的激励效果要好于传统激励范式，同时，定制范式相比于单一波形激励的平均准确率提高了3%~12%。因此，倒锯齿波及定制视觉激励范式可以提高SSVEP-BCI系统的性能。

摘要:针对绝缘子目标尺寸小导致检测精度低、误检漏检率高的问题，提出一种基于YOLOv7改进的输电线路绝缘子检测模型。首先，将双支路融合通道注意力机制与主干部分的ELAN模块进行融合，强调重要的通道信息，抑制噪声等无用信息的干扰；其次，在特征融合部分加入局部自注意力机制，使得局部微小区域局部关注度增强；同时，在Neck部分融入BiFPN跨层连接，在增加部分计算量的同时，使得边缘信息得到更好的保留，更利于小目标的检测；最后，以精确度、召回率、平均精度均值等作为评价指标，对采集的数据集进行了消融实验和对比实验。实验结果表明，改进后的网络模型对输电线路绝缘子检测精度为92.1%，相比于传统的YOLOv7网络模型提高3%，并且其平均检测均值、召回率分别提高3.1%、3.6%；同时，改进的模型在各个评估指标上相比YOLOv5-ECA和Faster-R-CNN等均有显著优势，针对输电线路绝缘子检测具有良好效果。

摘要:当数控伺服压力机压装定位螺母时，需要依据采集的数据信号对其进行质量判定，而数据信号极易受复合噪声的影响从而导致螺母误判。针对在复合噪声干扰下信号包络特征难以提取且VMD中参数难确定问题，提出一种结合卷尾猴搜索算法优化VMD参数，有效重构数据信号的方法。首先，选取MCCI为目标优化函数。其次，对复合信号进行自适应模态分解，借助排列熵算法和相关系数筛选出含噪低的分量进行信号重构。然后，以模拟和实测信号为样本，借助RMSE、SNR的具体数值做客观对比，分别经EMD、CEEMDAN、CapSA-VMD方法的重构信号做直观对比。结果表明，CapSA-VMD分解后不含虚假分量，去噪效果显著优于另外二者，螺母质量检测的准确率高达97.8%，研究结果可为压装定位螺母的复合信号去噪，提高包络线阈值判定准确率提供有益的参考。

摘要:目前针对人体活动识别的数据采集硬件系统研究有限，且存在可参考的数据集单一和泛化性能较低的问题。本文设计一个低功耗、支持数据实时传输、模块化的数据采集系统，并提出一种具有随机性和交叉性的数据采集方法。首先搭建低功耗采集平台进行数据的采集、无线收发和预处理；其次制定全面且精确的采集方案，提高数据集的丰富度；最后用2D-CNN神经网络对不同模式下采集到的数据集进行模型训练。实验结果表明,该采集系统结构合理，具备低功耗特性，能够确保数据传输具备实时性能；该采集系统的应用极大地提高了数据集的质量；获得的数据集在深度学习模型上的准确率可达92.54％；相较于传统数据集，新数据集在人体活动识别任务中表现出更为显著的效果，该采集系统和数据集的开发为神经网络应用提供便利。

摘要:针对传统燃气表存在测量精度低、功能单一、安全性能差等问题，搭建了一种基于NB-IoT的燃气流量监测系统。该系统硬件方面采用STM32作为主控芯片，通过设计一款热式气体流量计，实现了气体流量的准确测量，并结合多传感器对燃气环境中温湿度、燃气浓度、压强等信息进行实时监测；软件方面使用FreeRTOS操作系统进行设计。借助NB-IoT技术将监测数据上传至OneNET云平台，用户可通过App实时查看燃气使用情况。实验结果表明，该系统可实现0.016~6 m3/h的气体流量测量，测量误差在±1%以内，重复性小于2%，且系统数据无线传输稳定，有效确保了燃气监测的精确性和安全性。

摘要:针对永磁同步电机交流伺服系统的非线性特征和不确定扰动等问题，以及传统PID控制器的线性局限性，提出基于鲸鱼优化算法的小波神经网络PID的转速控制策略。采用小波神经网络与PID控制器结合的方式，构成永磁同步电机的转速控制器，同时利用鲸鱼优化算法对学习速率和惯性系数进行优化，从而达到对神经网络权值的进一步优化。通过实验结果表明，本文所提控制策略得到的电机稳定时间是0.025 s，最大超调量是52 r/min，施加转矩之后的转速误差为0.002，因此本文控制策略的动态性能和抗干扰能力具有一定优势。

摘要:针对发酵液生产过程中发酵罐内液位检测的实际需求，提出一种基于模板匹配及粗糙度纹理指标的液位检测算法。首先，系统通过工业相机采集实时液位图像，并针对环境因素影响，进行图像预处理来提高采集图像质量；其次，对图像进行透视变换达到矫正目的；然后，对灰度化图像中的感兴趣区域进行模板匹配，粗范围寻找液位位置；最后，通过计算粗糙度纹理指标精确查找液位位置，从而得到准确的液位高度数据，并将数据滤波后输出。实验结果表明，基于模板匹配及粗糙度纹理指标的液位检测算法在实际应用中检测结果准确度达到98.2%以上，且具有抗干扰效果好、实时性强等优点。

摘要:针对无线磁感应通信系统中因接收端线圈姿态变化而导致通信不稳定的问题，提出接收端采用三个相互正交的线圈的方法，以弥补单个线圈通信波动性较大的缺点。首先建立了单个线圈和全向线圈的数学模型，对磁场大小和接收端感应电压进行规律分析，最后通过仿真和试验验证了接收线圈为三维正交线圈的方法可行性。仿真和试验结果表明，三维正交线圈作为接收线圈可以有效提高无线磁感应通信系统中的感应电压值，并提升通信信道稳定性，波动性减小了95%。

摘要:针对地下爆炸近场横纵波场混叠，造成P波震动场难以重建的问题，提出基于自适应极化滤波的横纵波分离解耦方法。首先，通过分数阶Hilbert变换获取波场中P/S波瞬时极化分布，提高混叠特征信息精细化分析的能力。其次，利用ACM提取出P/S波瞬时极化角度信息，并以极化度实现P波、P/S波识别；再次，设计利用角度信息构建空间极化滤波器。最后，进行仿真验证并讨论分析不同调制因子和不同特性组合的分离解耦效果。通过实验仿真结果表明：本方法能够有效实现波场分离解耦，在方向性调制因子为10时，振幅性调制因子为3时，分离准确度达到96.5%，分离解耦效果最佳。

摘要:定子复杂的内轮廓型面与狭长的空间，导致在全金属螺杆钻具定子加工与使用后对截面轮廓进行精密测量存在困难，对此研究了一种螺杆钻具定子内轮廓测量系统。其中机械系统采用了平行四边形机构实现定心功能，使用激光位移传感器和角度位移传感器获取定子截面径向位置坐标，通过ARM开发板采集数据并传给上位机进行数据处理，搭建了测量系统的软、硬件平台。实验结果显示设计的测量系统的测量精度为±0.03 mm，测量内轮廓一个截面的时间在60 s以内，能适应内径为98~180 mm的螺杆钻具定子内轮廓的测量精度要求。