摘要:由于工业过程早期微小故障存在数据振幅小，特征强耦合的特点，导致传统自编码器模型对此类故障的检测效果不佳，对此，提出一种基于对抗二次自编码器和集成学习的工业过程早期故障检测方法。首先引入一种二次型神经元嵌入普通自编码器模型的隐藏层中，增加模型的表达能力，其次提出一种对抗性的二次自编码器，在训练过程中引入GAN网络，使自编码器的特征学习遵循特定的概率分布。然后利用集成学习思想对正常工况数据进行采样，给每个采样的子集训练一个对抗二次自编码器，利用每个子模型的SPE和T2统计量分别生成两个矩阵，接着在生成的矩阵上使用单步滑动窗口内奇异值分解的融合策略，将每个窗口内的最大奇异值作为检测统计量。使用一个数值例子和TE过程对所提方法进行验证。实验结果表明所提方法具有良好的早期微小故障检测性能。

摘要:新一代无线通信、物联网和虚拟现实等领域对大带宽信号测试需求与日俱增，信号分析仪是用于研究信号频谱组成的主要工具。为提升信号分析仪的大带宽信号测试能力，本文首先研究设计了一种基于数字带宽交织的宽带信号采集系统；然后针对采集系统各通道增益不平衡及频带拼接导致带内频响恶化问题，提出了一种基于多载波测试联合最小二乘法设计补偿滤波器校正带内频响误差的方法。实测实验结果表明，设计的采集系统能有效提升信号分析仪分析带宽，带宽1.8 GHz的采集系统带内平坦度为±0.97 dB，相位线性度为±0.11 rad，带内频响误差校正效果优于主流方法频率采样法。

摘要:孤岛式直流微电网系统需要配置多组DESUs，以应对不同的负荷需求和能源波动。考虑DESUs具有不同容量时，由于线路中阻抗不匹配，SOC均衡效果受到严重影响，为此，提出一种考虑不同容量的多储能SOC均衡控制策略。首先，通过含加速因子的指数函数建立SOC与下垂系数之间的关系，提升下垂系数对SOC均衡后期变化的灵敏性，实现下垂系数的自适应调节。各DESU仅通过稀疏通信网络与邻居节点交换状态信息，并采用动态一致性算法获取全局平均状态信息。设计一种多目标控制器，其能够在补偿母线电压跌落的同时实现负荷功率的准确分配，消除不匹配线阻的影响，减少控制流程，减轻系统通信负担。最后，基于MATLAB/Simulink软件搭建了仿真模型，并在各种复杂工况下证实了所提控制策略的有效性。

摘要:在智能驾驶技术中，路面不平度识别的结果直接影响着后续驾驶的决策过程。然而，现有的路面不平度识别算法存在准确率低、识别速度慢的问题。针对这一现状，提出了一种基于改进多尺度特征提取网络的隐马尔科夫路面不平度识别方法。该方法在识别准确率和识别速度上均取得了显著提升。首先，改进的多尺度卷积神经网络被用于从原始数据中自动学习并提取多层次的特征。然后，利用tSNE技术对提取的特征进行可视化处理，以便更好地理解和分析特征分布。最后，利用隐马尔科夫模型对提取的特征进行识别。实验结果表明，对于仿真数据和实际采集数据识别准确率分别达到了99.6%和98.6%，适用于路面不平度识别。

摘要:针对咸潮等海水低电导率环境的测量，本文提出了一种基于磁谐振和电涡流技术的单线圈测量模型。建立了适用于单线圈磁谐振的海水涡流等效耦合电路模型，从理论上分析了涡流损耗对电路参数的具体影响，采用理论与仿真对比的方式，分析了串联、并联两种谐振方式对海水电导率测量效果的影响，证明了并联负载电压虚部变化较串联时更加稳定。搭建单线圈海水电导率测量系统进行了实验室试验，试验结果表明，回路谐振对海水涡流具有明显的增强效应，谐振时负载电压随电导率增长而呈线性变化，且并联谐振方式在测量中效果优于串联谐振方式。磁谐振式单线圈模型具备海水电导率测量的可行性，在低电导率、非接触式传感器方向具有良好的发展前景。

摘要:传统3-5-3多项式插值轨迹规划算法速度和加速度规划过于保守，与机械臂运动极限条件相差较远，没有充分发挥其运动性能，从而导致机械臂完成任务的时间增长。针对上述问题，本文提出一种基于改进PSO-GSA算法的3-5-3多项式插值轨迹规划算法。首先引入自适应惯性权重与动态学习因子对PSO-GSA算法进行改进，然后使用改进算法对3-5-3多项式插值算法进行时间优化。在优化过程中，关节速度超速时的粒子组使用了与不超速时不同的适应度函数，引导粒子组朝关节速度减小的方向靠拢，加快了算法收敛速度。仿真结果表明，改进的PSO-GSA算法相比原算法及一些同类算法收敛速度更快、搜索精度更高、不易陷入局部最优。对3-5-3多项式插值轨迹规划法进行时间优化后相比优化前运行时间缩短了22.9%，得到的轨迹满足速度限制且平滑稳定，运行更加安全高效。

摘要:介绍了雷达吸波材料表面波衰减率的重要性以及测量方法，从雷达方程入手分析出近场条件下测量雷达散射截面（RCS）的各影响因素，通过分析得出发射天线和接收天线的波束宽度和间距成为近场测量RCS的重要误差来源。提出了增大方向图1 dB波束宽度并减小发射天线和接收天线间距来减小测量误差的方案，设计制作了8~12 GHz圆锥喇叭天线，具有良好的圆对称性，1 dB波束宽度达到22°。组建了近场RCS测试系统，以金属立方体作为目标开展了测试系统验证试验，与理论值相比RCS曲线峰值之差小于0.5 dB，平均值之差小于0.2 dB，具有较高的测量精度。使用组建的近场RCS测试系统开展表面波衰减率测量试验，与紧缩场测量结果之差为0.38 dB，实现了近场条件下表面波衰减率的准确测量。

摘要:针对最小二乘投影双支持向量聚类(LSPTSVC)算法未充分利用样本邻域之间的潜在信息、实用性不强等问题，本文提出了一种高效的邻域信息加权的最小二乘投影双支持向量聚类算法。首先引入相对密度概念充分提取数据集中同类数据点之间的局部相似性信息，然后计算该点的相对权重，最后利用该权重获得数据点的加权平均值，来更好的反映同类样本的几何结构。实验结果验证了所提算法的有效性，结果表明本文算法在相似的计算复杂度下，相比现有方法取得了更好的聚类准确性，且在真实世界的医学数据集的实际应用中表现出良好的聚类性能。

摘要:针对SOP芯片缺陷检测中因缺陷特征相似、缺陷目标小、缺陷尺度差异大造成的检测精度低的问题，本文提出基于改进YOLOv8的缺陷检测方法。通过使用SPD-Conv模块解决卷积池化过程中的信息丢失问题，并引入SimAM注意力机制，使模型学习三维通道中的信息，提高模型对缺陷特征的感知能力；同时使用BiFPN代替原特征提取网络，使用双向传递的多尺度特征融合，使模型能更好的区分拥有相似特征和尺度差异大的缺陷；最后增加一个小目标检测头，传递更多的低阶特征信息给高维检测网络，提高对小目标缺陷的检测效果。实验数据表明，该模型相比原模型mAP@0.5提高了5.4%，mAP@0.95提高了4.3%，召回率提高了3%，和其他模型相比有着显著优势。泛化实验中改进算法的mAP@0.5相比原模型也提升了2.7%，并设计了相关系统验证了算法的有效性。

摘要:针对光伏阵列在光照不均条件下呈现多峰突变，导致传统的最大功率点追踪失衡问题，提出了一种基于改进鹦鹉算法的MPPT控制。首先考量Halton序列进行种群初始化，使多样性变化显著；其次选取切线搜索算法中的切线飞行机制减少动态跳跃，克服早熟和局部极点问题；后期通过鹦鹉翻筋斗觅食策略进行二次更新，减小自适应范围，加速收敛。对比传统鹦鹉算法、金豺算法以及灰狼优化算法，测试结果显示，改进的鹦鹉算法的MPPT控制跟踪效率分别为98.23%、97.26%、96.91%和96.81%，跟踪时间分别为0.077 s、0.112 s、0.127 s、0.156 s，最后通过实验验证跟踪精度和速率均显著高于其余3种算法。

摘要:针对传统永磁同步电机模型预测电流控制策略中矢量作用方向、幅值局限导致控制系统稳态特性不佳的问题，提出一种改进的三矢量模型预测电流控制策略。首先，引入虚拟矢量来扩展电压矢量控制集为系统提供更灵活的控制选择。其次，根据无差拍控制原理获得参考电压矢量，并判断出参考电压矢量在扇区的具体位置。以电压矢量为价值函数的基础元素，并对参考电压矢量与有效电压矢量做差分析。根据设计出的筛规则获得最优有效电压矢量，简化了电压矢量筛选过程。通过实验结果表明，对比于传统的模型预测电流控制，本文所提出的控制策略显著地减少了电流与转矩脉动，另外在电机转速方面呈现出更加平滑的速度曲线与更小的超调量，提高了电机的动态响应性能与控制能力。

摘要:针对目前PCB表面缺陷检测方法存在复杂度过高、误检、漏检等问题，提出了一种改进YOLOv8的轻量型检测算法。由于YOLOv8主干网络下采样后的特征图存在一定冗余，设计轻量级的多尺度混合卷积(MSMC)，并结合C2f模块增强多尺度特征提取能力；在颈部网络中设计改进的双向特征金字塔结构(BiFPN)，使用两个跨层连接得到更加丰富的语义信息；使用C2f-Faster模块减少特征融合过程中的运算量；引入CA注意力机制与WIoUv2损失函数，增强对PCB小目标缺陷的定位能力。实验结果表明，相较于YOLOv8n，改进后的算法在PCB数据集上检测精度提高了2.2%，模型参数量和计算量降低了36.7%和18.5%，分别为1.9 M和6.6 G。最终模型大小仅为3.8 MB，为移动终端设备部署提供了新思路。

摘要:针对蜣螂优化算法全局探索能力差，容易陷入局部最优等问题，本文提出了一种基于正余弦算法和蜣螂优化算法的混合算法叫做SCDBO算法。该混合算法采用正余弦搜索算法代替蜣螂算法中滚球蜣螂的搜索机制，平衡了算法的全局搜索和局部开发能力。此外，在每次迭代过程中引入t分布扰动对蜣螂种群以一定概率进行更新的同时，引入Levy-柯西变异算子，对最优位置进行突变。不仅加快了算法的收敛速度，也减少陷入局部最优的可能。最后采用混沌映射对蜣螂种群进行初始化增强了算法的种群多样性。采用23个基准函数SCDBO算法的有效性进行了研究，实验结果表明，该算法相对于其他对比算法表现出了更好的寻优能力。为了进一步评估SCDBO算法的实际应用性能，将该算法成功应用于3个工程设计问题。通过与其他算法的比较，结果表明，SCDBO算法在解决实际工程问题方面具有很高的潜力。

摘要:针对传统估计方法估计精度低的问题，本文提出了一种基于时空卷积网络与金字塔分割注意力融合Transformer（TCT-PSA）模型框架的新型健康状态（SOH）估计方法。首先对NASA电池数据集进行预处理，然后从锂离子电池充电阶段提取健康因子（HF），采用Pearson相关系数和灰色关联分析法量化HF与锂离子电池SOH的相关性，并将相关性高的HF输入到TCT-PSA模型中，SOH为模型输出。为了验证模型的有效性，利用TCT-PSA模型估计各组电池容量衰减；使用不同模型估计各组电池的SOH并进行比较，并利用分位数估计，验证TCT-PSA模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明，通过对各组电池测试集和训练集容量衰减的平均绝对估计误差的验证，所提模型的误差均在2%以内；所提模型估计各组电池SOH的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均在0.035以内；在锂离子电池SOH分位数估计中最高精度达到99.82%。

摘要:目前YOLO目标检测算法在绝缘子缺陷检测领域任然是最主流的方法，然而现有的YOLO模型框架参数量庞大导致户外部署难度加大，同时户外拍摄的绝缘子图像背景复杂，其缺陷更是微小导致难以被检测。针对上述问题，本文提出了一种基于YOLOv8n目标检测框架而改进得到的绝缘子缺陷检测模型YOLOv8-GCS，以降低模型的参数量并提高模型的检测精度。首先将模型中的C2f模块换成更加轻量级的Ghost卷积模块，以降低模型的计算量和参数量。然后在主干网络末尾和第二个检测头处加入CoordAtt注意力模块，抑制复杂背景对绝缘子缺陷部位的影响从而提高模型的检测精度。最后再引入一个SPD-Conv模块，让网络模型在二倍下采样的过程中无重要信息的损失同时增强网络模型对重要特征的学习率，进一步提高模型的检测性能。分析实验结果可知，本文算法与基线模型相比mAP50提高了4%，召回率和查全率分别提高了4.7%和1.3%，参数量降低了26.7%，保存结果的权重文件大小降低了1.5 MB，绝缘子破损和闪络缺陷的AP50分别提高了4%和8.1%。

摘要:针对发音障碍患者发音不够清晰准确，导致病理语音识别率低的问题，提出一种基于LMD改进的Gammatone滤波器组图谱特征提取算法进行三路病理语音识别，首先，该算法采用LMD分解语音信号，对分解后的各语音分量做短时傅里叶变换后进行频率合成，提取滤波器组特征及其一阶、二阶差分特征，构成能获取病理语音有效局部特征的LMD-GFbank图谱特征；其次，为了进一步优化网络模型在训练过程中遗漏掉部分有效特征信息，提出一种三路病理语音识别模型；最后，结合语音特征信息进行病理语音识别模型训练和测试。实验结果表明，LMD-GFbank图谱特征在三路病理语音识别模型上的识别率达到了93.36%，优于传统MFCC、GFCC、Fbank特征的语音识别效果，验证了所提算法及识别模型能提升病理语音识别准确率。

摘要:高速在线视觉测量系统中，小景深相机难以从不同方位获取标定物清晰图像，从而导致张氏标定算法无解或计算误差较大，为此提出一种用于小景深相机的快速精确标定算法。获取位于待标定平面和与之平行平面上的一组标定物图像，线性求解得到相机镜头光心到待标定平面的高度，并根据相机姿态简化旋转矩阵，最后利用位于待标定平面的标定图像计算出相机内外参数。实验结果表明，标定图像组数最好取在13组左右，但仅采用一组标定图像也可以实现较高精度标定。在相机景深较小的情况下，该方法重投影均方根误差小于0.74 pixel，标定精度较张氏方法提高了约33%。

摘要:针对视觉传感器输液监测方式精度不足与传感器不便安装的问题，提出一种基于改进YOLOv8n网络的高精度输液监测方法。在原有网络基础上，使用PuzzleMix数据增强，提高网络泛化能力并避免关键特征被裁剪；引入层次筛选特征金字塔结构，降低参数量的同时增强对液滴特征的表达能力；添加混合局部通道注意力机制，加强液滴特征提取；提出一种Inner-PIoU损失函数，通过辅助回归框使回归效果更优，提升了精度。同时，提出一种使用检测框几何参数比值的方法精确测定输液速度与输液余量。实验结果表明，改进网络与YOLOv8n相比，mAP@0.5:0.95提升了2.674%，且模型大小仅3.87 M。在多种复杂输液环境中，所提方法能够实现高精度监测输液速度与输液余量。

摘要:舰船作为主要的海上交通作战工具，在遥感图像中高效准确识别舰船目标具有重要研究意义。光学遥感舰船图像包含丰富的信息，但因其具有复杂度高、图像大、受天气和昼夜变化影响等特点，导致识别率较低。针对这一问题，本文通过对ResNet18进行改进，提出一种更加高效的光学遥感舰船图像分类的方法。对ResNet18网络进行了简化，降低其参数量；使用并行池化实现特征图的空间降维，在保持特征丢失较少的情况下加快网络收敛；引入多尺度卷积进行不同尺度特征信息的提取，并使用ECA注意力机制改进多尺度卷积模块与残差模块，解决分支网络支路融合时存在特征不能很好的在通道间交互的问题。在FGSCR-42数据集上进行实验，实验结果表明改进后的算法收敛速度更快，且准确率与F1-score均高达95%左右，较ResNet18网络提高了7%左右，而参数量仅有改进前的20%左右；与其他网络在舰船目标识别中的性能相比，本文方法也更加出色。

摘要:在复杂的深海环境中提高图像的质量和可视化效果对水下科学研究和工程应用具有重要意义。针对深海特殊环境导致深海数据集稀缺，以及深海图像存在的色彩失真、对比度低等问题本文构建了一个成对的深海图像数据集DSIEB，并在此基础上提出了一种结合DC注意力和MSDR多尺度密集残差的生成对抗网络DM-GAN算法。首先，在网络跳跃连接部分构建DC双重通道注意力机制，用于加强通道间联系，提取图像细节纹理特征。其次，在生成器结构中嵌入MSDR多尺度密集残差块，提高对局部信息的关注和特征重用能力。最后，重构新的损失函数，引入平滑保真度SF损失，从多个角度引导网络学习原始图像到目标图像的映射。通过在自建数据集DSIEB上进行实验验证，并与7种先进水下图像增强算法进行对比实验，实验结果表明本文所提算法具有更强的泛化能力，适应于多样性的深海图像。

摘要:针对宫颈细胞中正常和异常细胞核大小形态各异、细胞图像中存在干扰物影响分割等问题，本文提出一种基于全局特征引导和注意力的分割网络来提高细胞核分割精度。首先以U型网络结构作为主体，引入全局特征引导模块，充分提取各个阶段的特征获得不同层次的全局上下文信息，克服了U型网络单阶段上下文信息提取能力不足的问题以更好地处理不同形状的细胞核，提高边缘分割精度；其次，引入改进的注意门结构抑制图像中干扰物的信息，突出细胞核的信息，提高模型对干扰信息的辨别能力。在Herlev数据集上的实验结果表明，本文的方法能够有效地提高细胞核分割精度，在定量分析中Dice系数为0.941 3，相较于其他方法具有一定的优势。

摘要:双向反射分布函数(BRDF)是对材料表面的散射和反射特性进行描述，鉴于目前BRDF测量系统具有结构复杂、不易拆卸、光路调试困难等特点，设计了一套便携式双向反射分布函数测量系统。该测量系统主要是由光源系统、探测系统以及转角装置3个部分组成，其中对转角装置和探测部分在机械结构上进行了优化。为了验证所设计的测量系统的综合性能，利用该测量系统对典型涂层材料表面进行实验测量，分析了入射角度对物体表面反射特性的影响。实验结果表明典型涂层材料石英、氧化铝及氧化锆的表面粗糙度越大，其镜反射所占比例越小，在0°~60°的入射角之间，随着入射角度的增加，表面BRDF值也不断增加。再利用改进的Torrance-Sparrow模型所预测得测量数据与实验数据进行拟合分析，拟合结果表明测量的实验数据与理论模型预测数据拟合程度较好，最小拟合度大于96%。