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2025,48(18):1-12, DOI:
Abstract:
本文基于YOLOv8n模型提出了一种改进的电力杆塔部件隐患检测模型CML-YOLO，旨在解决复杂背景下多尺度电力杆塔部件隐患检测模型精度低、参数量多、计算量高、模型权重大的问题，主要应用于破损绝缘子、锈蚀防震锤和鸟巢等隐患目标的检测。首先，设计了C2f-HEFE模块，通过对检测目标边缘信息增强，提升了背景与目标的区分能力。其次，设计了MSFFPN模块，通过多尺度特征融合，增强了模型对多尺度目标的适应性。最后，设计了轻量化LSBDH模块，降低了模型的参数量和计算量。实验结果表明，CML-YOLO相比基线模型YOLOv8n，平均精度提升了4.4%，参数量、计算量和模型权重分别降低了33.9%、20.9%和26.4%。该模型在提升了检测性能的同时，实现了轻量化，在模型检测精度和模型权重方面实现了较好的平衡。
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2025,48(18):13-19, DOI:
Abstract:
针对传统人工势场法在多车协同编队避障中易陷入局部最优、路径振荡及目标不可达等问题，本文提出一种改进型人工势场法。通过限定引力势场的最小势能、在斥力势场中引入欧氏距离、构建道路边界斥力势场及非线性编队稳定力势场，优化了引力和斥力的动态平衡机制，提升了编队的避障能力和行驶稳定性。数值仿真结果表明，针对三角形编队避障场景，改进算法将到达时间缩短至22.3 s（较传统方法减少37.7%），路径总长度缩短23.2%（55.7 m），编队恢复时间降低至2.5 s（缩短61.5%），且避免了局部最优问题，目标不可达率从25%降至2%。实物模型实验进一步验证了算法在动态环境中的鲁棒性，编队在避障后能快速恢复三角形队形。本文方法为多车协同避障提供了高效、稳定的解决方案，对智能交通系统具有重要应用价值。
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2025,48(18):20-28, DOI:
Abstract:
针对在线监测设备在输电线路巡检中的续航不足、维护成本高以及巡检频次不足等问题，本文设计使用一种U型三线圈无线供电系统同时提出一种基于遗传算法的参数设计优化方法，以实现110 kV中远距离输电杆塔在线监测设备无线供电。在此基础上首先构建U型三线圈无线电能传输系统的电路模型，推导出输出功率、传输效率与负载阻抗、线圈互感、耦合系数之间的关系式，然后通过遗传算法对相关参数进行优化并得到最优解及其对应的参数值。最后根据仿真数据参数搭建实验平台，实验结果表明U型三线圈输电杆塔在线监测设备无线供电系统在380 kHz的工作频率及1.2 m传输距离下，系统输出功率达到81.19 W，验证了其能够满足在线监测设备的供能需求。
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2025,48(18):29-40, DOI:
Abstract:
针对自然环境中番茄叶病害检测识别精度低、效果差的问题，提出了一种基于优化YOLOv8的番茄叶病害检测模型——GDDL-YOLOv8n。该模型通过采用GhostHGNetV2改进原有的主干网络，C2f-DWR-DRB改进颈部网络特征融合，并创新性地引入LSCG检测头，成功实现了模型的轻量化与高精度的检测效果。实验结果表明，GDDL-YOLOv8n模型在参数数量上下降了49.13%，计算量减少了37.04%，模型内存占用量降低了46.67%，同时保持了高精度的检测性能，mAP@0.5达到了98.4%，mAP@0.5-0.95达到了92.3%。此外本研究还开发了一个基于PyQt5的用户友好界面系统，支持图片、视频检测以及摄像头实时跟踪识别功能，农业智能化管理和番茄叶部病害识别技术得到了显著增强，模型更为轻量化极大地促进了这些技术在实际生产中的应用。
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2025,48(18):41-52, DOI:
Abstract:
流式细胞术是一种广泛应用于生命科学研究和临床诊断的高通量检测技术，然而传统流式细胞仪在面对复杂的数据维度和噪声干扰严重的情况下表现不佳，为了提高流式细胞术处理多参数，高维数据的能力，同时保证数据的及时性和准确性，提出了一套智能流式细胞分析系统。该系统涵盖流式细胞系统硬件设备设计、流式细胞系统软件设计和智能流式细胞分析系统算法设计。硬件层面设计了一个基于FPGA和ARM协同工作的实时数据采集系统，软件层面构建了一个嵌入式Linux架构，提出了一套预处理、解析、和批次归一化方法，在流式数据智能分析层面中，引入自组织映射算法进行数据降维，结合深度学习领域的改进残差网络，构建了一种SE-ResNet-50深度卷积神经网络模型。实验表明，SE-ResNet-50模型与原模型ResNet-50相比，总体准确率提升了4%，精确率提升了3.8%。通过SOM与SE-ResNet-50的协同工作流程，有效地处理流式细胞仪采集的大量高维数据。实验结果证明了该方法的优越性。
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2025,48(18):53-72, DOI:
Abstract:
随着轨道交通的快速发展，轨道缺陷检测成为保障安全的关键。本文系统综述了常见轨道缺陷类型，如钢轨的疲劳裂纹、灼伤、扣件松动等。详细介绍了超声波、涡流、漏磁、机器视觉等检测技术及其原理、应用与进展，涵盖常规超声、相控阵超声、激光超声、超声导波等多种超声检测衍生方法，以及涡流检测在抑制趋肤效应、结合热成像等方面的创新，漏磁检测在信号处理和新型提离层等方面的改进，机器视觉检测中传统图像处理与深度学习方法的特点。同时阐述了多源信息融合技术在轨道缺陷检测中的应用成果，如利用多技术采集数据结合深度学习模型进行缺陷识别定位，最后分析了多源技术融合面临的挑战并对未来研究方向提出建议，为轨道缺陷检测技术发展提供全面参考。
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2025,48(18):73-81, DOI:
Abstract:
针对越障时机器人各关节频繁启停引起机械臂运动不平稳、易与线路金具发生碰撞的问题，本文提出融合七次非均匀B样条曲线的无碰撞抓线越障轨迹规划方法。首先，建立机器人越障模型，描述其行走轮组件位姿与关节空间坐标间的映射关系，结合越障原理求取其关节空间的无碰撞区域，制定无碰撞中间路径点选取原则；其次，采用七次非均匀B样条曲线拟合中间路径点，构造高阶连续、边界可控的无碰撞越障轨迹；最后，利用Adams/Matlab软件联合仿真，结合NSGA-II求取机械臂末端时间与冲击最优越障轨迹。结果表明，越障抓线过程中机器人能避免与线路金具发生碰撞，且各关节的加速度与急动度变化曲线没有尖点和突变，相对于直线 多项式曲线混合轨迹插值方法，其伸缩关节加速度、急动度与轨迹平均急动度分别减少了18.1%、83.01%与78.32%，机器人运动更为平稳，提升了其越障过程的安全性。
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2025,48(18):82-91, DOI:
Abstract:
本文针对井下复杂工况下油水两相的流量测量问题，开发了一种基于声速补偿的超声多普勒流量计。通过建立基于多普勒效应的一维流速剖面测量模型和基于脉冲回波强度的声速测量模型，并结合分层积分原理构建了声速补偿的流量测量模型,以实现流速剖面的自适应重构和流量的高精度测量。在此基础上，设计了适用于井下高温高压环境的超声波换能器及高速激励接收控制板，并利用数字信号处理技术实现了流量的在线解调。同时，为保障井下高温高压条件下的可靠工作，对测量管段进行了结构与密封设计。最终形成了井下流量测试样机。实验结果表明，该流量测量模块在实验室环境下的测量误差小于1%，且能够快速响应流体波动，能够在井下125℃和60 MPa的极端条件下稳定工作。该技术应用于渤海油田矿场油井，实测流量误差小于3%。未来智能油田井下测调场景，本技术可广泛接入智能化测控系统，为智能油田建设提供技术支持。
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2025,48(18):92-99, DOI:
Abstract:
由于光伏发电的波动性和随机性，传统模型难以对其进行准确预测。针对这一问题，在聚类的基础上建立一种自适应权重的CNN-LSTM网络模型。首先，对光伏电站历史数据进行预处理，并采用基于肘部法的K-means算法进行聚类；其次，根据同聚类簇的训练样本与对应测试样本的特征中心间的距离建立自适应权重；然后，根据聚类结果和自适应权重建立适用于不同聚类类别的AW-CNN-LSTM网络模型，其中，CNN用于捕获不同特征间的关系，LSTM用于捕获时序特征；最后对各模型预测结果进行整合得到最终预测结果。在澳大利亚沙漠太阳能研究中心的光伏电站数据集上进行试验，证明了本文所提方法的有效性。
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2025,48(18):100-110, DOI:
Abstract:
针对现代工业系统大多关注其预测性能而很少同时考虑设备维护决策问题，提出一种数据驱动的动态预测性维护方法，以避免系统因故障突然停机，确保系统安全运行。首先，通过对涡扇发动机的健康状态进行实时监控，获取运行数据，以此建立基于注意力机制结合卷积-双向门控循环单元的涡扇发动机剩余使用寿命模型，利用黑鹰优化算法对该模型的超参数进行调优；其次，将监测数据输入训练好的集成网络，并根据预测的剩余使用寿命，提出一种具有不确定系统任务周期的动态预测性维护策略；最后，以C-MAPSS数据集为例，验证本文所提方法能够提高设备预测性能，预测后维护效果良好。
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2025,48(18):111-121, DOI:
Abstract:
针对无人机航拍图像检测任务中，存在目标尺寸微小且背景环境复杂，往往会导致漏检和误检的问题，本文提出了一种基于YOLOv11的航拍图像小目标检测算法WT-YOLO。首先，考虑到无人机航拍图像普遍为小目标的问题，调整了YOLOv11颈部网络的结构，改变了输出特征图的尺寸，提高了算法对小目标的检测能力。其次，结合WTConv，重新设计了Bottleneck和C3k2模块的结构，命名为C3k2-WT，来实现特征的高效提取。再次，引入Focal-Modulation来替换SPPF，通过在不同的空间尺度上聚焦和调制特征，使得模型在处理复杂场景时更具鲁棒性；最后，设计了共享卷积检测头，通过卷积共享机制，减少了模型的参数量，同时增强了特征图之间的全局信息融合能力。改进后的算法在VisDrone2019数据集上的实验表明，相较于基础YOLOv11s模型，准确率（P）、召回率（R）和检测精度(mAP50）分别提升了5.6%，5.9%和7.5%，并且参数量下降了约1/4，对比其他算法表现出了良好的性能。
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2025,48(18):122-129, DOI:
Abstract:
针对细粒度图像背景信息对目标区域干扰以及目标最具判别区域特征难以辨识的问题，本文提出了一种基于改进的CVT细粒度图像识别算法研究。首先，在CVT模型中引入目标区域定位模块，该模块通过多层次的特征聚合方法提取目标区域的特征，并通过阈值判定方式进行目标区域的确定，之后对原始图像进行等比例裁剪，以减少背景信息的干扰。其次，提出了MDCSAIA机制，采用维度转换的方法，促进通道位置相邻的空间信息和空间位置相邻的通道信息间的有效交互，从而增强网络对目标局部细节区域的感知能力。实验结果表明，与基线算法相比，该方法在CUB-200-2011、Stanford Cars和Stanford Dogs三个数据集上的识别准确率分别提高了2.1%、1.7%和1.5%。此结果验证了所提方法的有效性。
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2025,48(18):130-141, DOI:
Abstract:
在绿色柔性作业车间(GFJSP)中，生产过程复杂导致生产效率低下，有效调度自动导引车(AGV)运输可以确保生产效率，又能保证成本控制。本文提出了多步深度多Q网络算法(multi-step D4QN)用于处理绿色车间与AGV调度。该方法首先通过马尔科夫决策过程(MDP)设计一个可以提供AGV与车间进行交互的数学框架，通过状态特征、动作空间、奖励函数实时调整决策从而实现作业与AGV调度。其次设计针对训练决策的算法进行优化改进，通过改进Q值的计算方式以及深度网络的训练得到合适解。最后进行两种验证算法学习性能的实验。第1种实验为单目标柔性作业车间调度，以最小化完工时间为目标，通过算法对Brandimarte算例和Kacem算例训练并将实验结果进行多算法对比，结果表明算法的平均时间比其他深度学习算法缩短了5.1~17.2 s，平均最优差比率减少了7.5%~21%，证明了算法的优越性和稳定性。第2种实验为多目标车间中AGV调度实验，以最小化完工时间和AGV能耗为目标，在MK01算例上计算AGV最优数量，实验表明4台AGV相较于其他数量标准化指数提升了3%~31.8%，证明其能够更好的实现车间降本增效的效果。
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2025,48(18):142-149, DOI:
Abstract:
目前数控机床轴承座缺陷检测主要依赖人工目检，无法满足工业生产高精度、高效率和低错误率的要求。针对以上问题，提出基于改进YOLOv5s的数控机床轴承座缺陷检测算法。首先以HardSwish激活函数替换ConvNeXtv2中的GELU，并结合CSC模块提出全新CSCConvNeXtv2-HS结构，用以替换backbone网络C3模块，在降低计算复杂度的同时提升关键信息的特征提取能力；在Neck网络中引入尺度序列特征融合模块，提升模型对多通道信息的提取能力；最后采用Focal-Inner Loss损失函数，在提高训练收敛速度的同时，降低了类别分布不平衡带来的影响。实验表明，改进模型的准确率为91.09%，召回率为81.97%，平均精度均值为84.40%，处理速度为61.73 fps，各项评估指标较原始模型YOLOv5s分别提升2.52%、4.47%、6.7%和1.12 fps，能满足工业生产需求。
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2025,48(18):150-158, DOI:
Abstract:
针对航拍图像中小目标检测存在的精度不足和检测困难等问题，提出了YOLOv8s的改进型小目标检测方法，即YOLOv8-ERD。首先，利用Efficient Neck方法对YOLOv8s的Neck部分进行改进，有效整合了高层语义特征与低层空间信息；接着，引入感受野注意力卷积RFAConv，通过增强感受野中关键特征的权重，进一步提升特征提取能力；随后，采用经过动态卷积DynamicConv改进的DyC2f模块替换C2f，不仅能减少计算量，还能提升模型性能；最后，增设一个小目标检测层，有效增强了模型对小目标的检测能力。实验结果表明，在Visdrone2019公开数据集上，与基准模型YOLOv8s相比，YOLOv8-ERD的mAP@0.5提高了5.0%，准确率P提高了4.0%，并且在与其他主流目标检测方法的比较中表现优异。
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2025,48(18):159-167, DOI:
Abstract:
针对现有PCB缺陷检测方法存在漏检率高、泛化性差且难以兼顾检测精度和速度的平衡问题，本文提出了一种基于改进YOLOv8n模型的PCB缺陷检测算法YOLOv8-CSM。首先，在主干网络末尾添加一个CoordAtt注意力模块，抑制复杂背景对PCB缺陷区域的影响以提高模型的检测精度;其次，在检测头中引入3个SEAM模块扩大模型感受野，提高模型对微小缺陷的识别的能力以降低漏检率;最后，使用MPDIoU替代传统的CIoU损失，优化边界框的回归效果并提高模型的收敛速度。实验数据表明，YOLOv8-CSM能更好的兼顾检测精度与速度的平衡且泛化性更强，与基础模型相比Recall、Precision、mAP50、FPS分别提高了4.3%、1.8%、2.7%、42.76，显著提高了模型在PCB缺陷检测任务中的性能。
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2025,48(18):168-176, DOI:
Abstract:
在卷烟生产质量控制中，四类烟丝（叶丝、梗丝、膨胀烟丝、再造烟丝）掺配比例的精准检测已成为关键环节。针对烟丝因微小形态差异和普遍存在的重叠分布导致的检测难题，本研究提出基于改进YOLOv8的快速重叠烟丝分割算法。通过重构主干网络为Res2Net架构增强微小复杂特征提取能力，并在颈部网络嵌入ContextGuidedBlock（CGB）模块以提升重叠区域边界识别精度。实验表明，改进模型在保持67 fps实时处理速度下，取得mAP50(86.5%)、mAP50-95(67.8%)和召回率(81.9%)的显著提升，并通过消融实验与主流分割网络对比充分验证了模型改进的有效性和性能优势。该算法在提高分割精度的同时提高了模型的分割帧率，能更好适用于实际生产线中。
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2025,48(18):177-188, DOI:
Abstract:
血细胞检测是临床诊断中的重要任务，尤其在面对细胞类型多样、尺寸差异显著、目标重叠频繁以及复杂背景时，现有检测模型的精度和鲁棒性仍面临挑战。为解决这些问题，本文提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型——YOLO-BioFusion。该模型通过引入ACFN模块，提高了对细小目标和重叠目标的检测能力；应用C2f-DPE和SPPF-LSK模块增强了多尺度特征的融合与提取，提升了模型的鲁棒性和泛化能力；同时，采用Inner-CIoU损失函数加速了模型收敛并提高了定位精度。实验结果表明，在BCCD数据集上，YOLO-BioFusion的mAP@0.5为94.0%，mAP@0.5:0.95为65.2%，分别较YOLOv8-n提高了1.9%和3.2%。与此同时，计算成本仅为6.8 GFLOPs，展示了其在资源受限环境中的应用潜力。该研究为复杂背景下的血细胞检测提供了一种高效且精确的解决方案。
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2025,48(18):189-196, DOI:
Abstract:
精密测量技术在生物医学阻抗分析、电化学、电力传输、射频天线分析等诸多分析仪器领域，一直作为核心技术而存在。现代的精密测量仪器中，阻容的数量动辄成百上千，并且对其阻抗参数要求极为严苛，所使用的阻容质量以及其自身阻抗值的稳定度是影响电子系统性能的一个重要因素，因此精密阻容测量成为诸多电子系统设计中重要的一环。在这一背景下，本文提出一种以硬件正交锁相结构为核心的高精度阻容分析仪。该设计以硬件正交鉴相为核心，围绕该部分设计了正交频率发生器、I-V转换调节模块、Sallen-Key滤波器等硬件结构，同时设计了用于模块控制与驱动、任务分配与调度以及数据采集与处理的单片机系统。最后对系统关键部件及实物整机进行性能测试，实现了对阻容的判断以及阻抗值的测量。经过系统实际测试并与标准电桥测试进行比对，该系统对于电阻测量误差的均值为0.032 4%，对于电容测量误差的均值为0.054 7%。并且在实现较低的测量误差的同时，保证了整体系统的小体积以及便携性，最终使设计达到预期目标。
2025年第48卷第18期
研究与设计
智能化仪器及其应用
理论与算法
信息技术及图像处理
理论与算法
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2024,47(6):1-7, DOI:
Abstract:
城市交叉路口是交通事故多发路段，对于智能网联汽车来说，在行驶过程中进行风险检测与碰撞预警，从而保障驾驶的安全性至关重要。本文针对有信号灯的城市交叉路口提出一种考虑信号灯约束的行车风险场模型，并基于此模型设计三级碰撞预警方法。首先针对城市交叉路口的潜在冲突风险点构建功能场景，并将信号灯的约束作用考虑进行车风险场模型。为了解决碰撞预警问题，提出以TTC为指标划分三级冲突区域，通过计算主车行驶过程中周围对应的场强值，并根据干扰车在主车周围势能场的位置来衡量主车所受碰撞风险。实验结果表明，所设计的模型能够准确对进入主车势能场范围的干扰车进行预警，预警成功率可达100%，误报率仅为3.4%，证明所提方法的可靠性和有效性。
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2024,47(6):8-13, DOI:
Abstract:
为了解决现有单天线超高频RFID技术在室内静态目标定位中精度不高的问题，本文提出了一种基于天线视轴信号传播模型的RFID定位新方法。该方法首先通过天线纵向扫描确定目标的高度位置；其次，调整天线高度与目标高度一致，然后步进旋转扫描以识别目标的方向角；进一步的，利用麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络建立路径损耗模型并用于测距；最后，综合高度、方向角和距离数据完成目标的定位。实验结果表明，在室内环境测试中，所提出的方法平均定位误差为7.2 cm，能够满足一般室内场景下物品的定位需求。
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2024,47(6):100-108, DOI:
Abstract:
在基于机器视觉的锯链缺陷实时检测过程中，油污、粉尘等因素影响图像亮度和质量，导致目标检测网络的特征提取能力下降。为保证复杂环境下锯链缺陷检测的准确率，本文设计了一种结合弱光增强和YOLOv3算法的锯链自动化缺陷检测方法。首先使用RRDNet网络自适应增强锯链图像亮度，恢复图像暗区的细节特征；然后采用改进YOLOv3算法对锯链零件进行缺陷检测，增加FPN结构特征输出图层，利用K means聚类算法对先验框参数重新聚类，并引入GIoU损失函数来提高小目标的缺陷检测精度。最后搭建一套锯链缺陷在线检测系统，对所提方法进行验证。实验结果表明，该方法能够显著提高弱光环境下的锯链图像照度、恢复图像细节，改进YOLOv3算法的mAP值为92.88%，相比原始YOLOv3提高14%，最终系统整体的漏检率降低到3.2%，过检率也降低到9.1%。所提出的方法可实现弱光场景下锯链缺陷的在线检测，并且对多种缺陷有着较高的检测精度。
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2024,47(6):86-93, DOI:
Abstract:
针对大场景SAR图像近岸场景舰船目标检测中遇到的陆地目标虚警和岸边目标漏检等问题，基于YOLOX设计了一种轻量化的改进模型CAM YOLOX。首先，在骨干部分嵌入CAM，增强舰船特征提取以保持较高的检测性能；其次，在特征金字塔网络结构中增加一个浅层分支，以增强对小目标特征的提取能力；最后，在特征融合网络中用Shuffle unit替换CSPLayer中的CBS和堆叠的Bottleneck结构，实现了模型压缩。在LS-SSDD-v1.0遥感数据集上进行实验，实验结果表明，本文改进算法相较于原始算法在近岸场景舰船检测的精确率P提高了5.51%，召回率R提高了3.68%，模型参数量减小了16.33%。本文算法能在不增加模型参数量的情况下，有效抑制近岸场景中陆地上的虚警和减少岸边舰船漏检率。
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2024,47(6):123-130, DOI:
Abstract:
针对低速增压风洞测力试验，分析气动特性曲线的原始数据源，以天平信号、流场状态和模型姿态为主要对象，结合试验控制流程，从单点数据向量、单车次数据矩阵和同期多车次数据集等维度，研究试验数据的异常检测方法策略，并以此为核心知识库，完成异常数据检测专家系统设计开发。试验过程中系统推理机自动在线执行，经过数据识别、规则推理、逻辑推理和知识迭代，实现原始数据的预检测和预诊断。试验应用结果表明，专家系统对天平桥压异常、线性段跳点和零点检测等异常类型检测敏感度高，为异常数据分析指引方向，提升问题数据排查效率。
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2024,47(6):64-70, DOI:
Abstract:
为满足复杂车辆任务在时延、能耗和计算性能方面的要求，同时减少网络资源的竞争和消耗，设计了一种基于车载边缘计算(VEC)的任务卸载策略，以最小化任务处理延迟和能源消耗之间平衡的长期成本为目标，将车联网中的任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，提出了在传统双延时深度确定性策略梯度(TD3)的基础上，利用长短期记忆网络(LSTM)来逼近策略函数和价值函数，将系统状态进行归一化处理以加速网络收敛并增强训练稳定性的改进算法(LN-TD3)。仿真结果表明，LN-TD3性能与全部本地计算和全部卸载计算相比提高了两倍以上；收敛速度上与深度确定性策略梯度DDPG、TD3相比提高了约20%。
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2024,47(6):109-115, DOI:
Abstract:
为了解决传统SPD寿命告警的表征方式与SPD真正的寿命状态不能明确的一一对应，以及单一劣化相关参数表征的剩余寿命模型预测性差等问题，设计了一款基于STM32多参数SPD剩余寿命远程监测系统。以STM32为主控，实时采集SPD的浪涌电流、泄漏电流、表面温度以及脱扣状态等重要参数，通过BC20无线通讯模块将状态信息上传到One NET云平台。One NET云平台实时显示和存储SPD的多参数数据，并提供数据管理和分析，采用SVM分类模型判断SPD是否损坏和BO-LSTM预测模型预测SPD剩余寿命。基于BC20的定位功能，在上位机查看SPD的实时地理位置。结果表明:BO-LSTM剩余寿命预测模型的均方根误差为0.001 3，平均绝对误差为0.001 8，该系统可以实时监测SPD状态，能够有效预测SPD剩余寿命值，并且及时预警。
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2024,47(6):79-85, DOI:
Abstract:
针对标准蜜獾算法(HBA)易陷入局部最优、搜索精度低、收敛速度较慢等问题，提出基于精英差分变异的蜜獾算法(EDVHBA)。将标准HBA中的两种寻优策略所搜寻到的精英解，进行组合差分变异以产生新的精英解，利用3个精英解协同指导种群下一轮迭代，可以增加算法解的多样性，防止算法陷入过早收敛；同时改进非线性密度因子和引入新的位置更新策略，提升算法的收敛速度和寻优精度。为验证算法的改进效果和性能，对8个经典测试函数进行仿真实验，实验结果表明：与其他群智能算法和改进的HBA相比，EDVHBA在单峰函数中都能搜寻到最优值0，在多峰函数中迭代50次左右就可以收敛到理想最优值，验证了EDVHBA具有更好的寻优性能。
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2024,47(6):182-189, DOI:
Abstract:
针对无人机领域中的监管问题，基于YOLOv5-Lite的改进模型，提出了一种随着训练过程为模型动态地分配损失权重的指数移动样本加权函数。通过模型运算，控制二自由度云台对无人机实时跟踪，且视频采集、模型计算和二轴云台控制均在树莓派4B本地进行。优化过的模型在保持原模型参数量的同时，在mAP@.5:.95指标中达到了70.2%，相较于原模型提高了1.5%。在树莓派上的实时推理平均速度为2.1 FPS，处理效率更高。树莓派在模型推理的同时，通过I2C协议控制舵机平台对无人机目标进行追踪，保持对无人机的实时动态监测，提高了系统的可靠性，具有更好的实用价值。
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2024,47(6):14-19, DOI:
Abstract:
为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题，提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速，并辅以积分分离式PID控制器，以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4 370 m、大气压59 kPa的环境中，系统性能测试表明，相较于单环PID控制，双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%，最大误差为4.1%，优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案，也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。
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2024,47(6):137-142, DOI:
Abstract:
针对烟草行业，目前尚未存在检测加热卷烟烟具加热温度及温度均匀性的检测装置和方法，为了解决在狭隘空间内对微型棒状加热片的测温需求，本文研制了一种卷烟加热棒测温仪，并设计了一种适用于卷烟加热棒测温的新型结构。为了验证卷烟加热棒测温仪测量结果的准确性与可靠性，对测温仪进行不确定度分析。分析结果依据《GB/T 13283-2008工业过程测量和控制用检测仪表和显示仪表精确度等级》标准，在量程为100 ℃~400 ℃，满足0.1级要求。最后实验验证可以有效测量不同烟支的加热温度场情况。
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2024,47(6):20-27, DOI:
Abstract:
井下振动信号的高频测量信息能记录有关钻具动态响应的更具体细节，有益于分析诊断井下的异常振动，但是高频测量会产生大量的测量数据，导致井下振动测量设备的数据存储压力非常大。本文提出了一种基于压缩感知技术的井下振动信号的高频测量方法。通过选择性稀疏采集和存储井下振动数据，并利用信号重构算法，恢复高频测量结果。在该方法实现的过程中，提出一种分层抗频谱泄露的傅里叶字典构建和改进的分层追踪OMP信号重构算法，显著降低了信号重构时间。仿真和实验测试结果表明：该方法对振动信号的压缩感知采集效果较好，系统压缩比为18.9，重构分贝误差为52.1 dB。该方法有效减轻了井下振动测量设备的数据存储压力，为获取井下振动的高频测量数据提供了一种新途径。
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2024,47(6):34-40, DOI:
Abstract:
星载扩频应答机的数据比特与扩频码是异步的，由于传输系统噪声及多普勒频移的影响，会引起接收扩频码与发送扩频码相关峰值的衰减，导致捕获性能下降。传统的捕获技术通常存在算法复杂度高，捕获速度慢，难以适应上百千赫兹大频偏的要求等问题。本文提出了一种将扩频序列截成两段分别作相关运算的扩频序列搜索法，并结合信号平方和FFT环进行大频偏锁频的捕获方案，有效抑制了相关峰的衰减，提高了伪码捕获性能。MATLAB仿真及FPGA板级测试表明，本文所提出的扩频信号捕获方案能够对抗高达±300 kHz的多普勒频移，平均捕获时间约为95 ms。另外，该算法的FPGA实现与传统结构相比节省了约47%的LUT、43%的Register以及一半以上的DSP和BRAM资源，在资源受限的实时通信系统中具有很大的应用价值。
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2024,47(6):50-57, DOI:
Abstract:
在面向一些大型商超、医院、教学楼等大规模室内多层结构定位中，针对多层WSN结构的非测距定位问题，提出一种基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法IAODV HOP算法。首先，为节点划分3类通信半径以细化跳数，同时利用最小均方差和权重因子修正节点的平均跳距。其次，用IAO算法对未知节点坐标进行寻优，通过佳点集策略对种群初始化，解决天鹰算法因初始种群随机分布而导致的种群的质量和多样性难以保证的问题，并且在局部搜索中加入黄金正弦的搜索策略完善种群的位置更新方式，增强了算法的局部搜索能力。通过仿真实验，本文所提算法IAODV HOP相较于传统3D DV Hop、PSO 3DDV Hop、N3 3DDV Hop以及N3 ACO 3DDV Hop算法，归一化平均定位误差分别下降7033%、6267%、64%、5367%，表现出更优的性能，具有更好的稳定性和更高的定位精度。
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2024,47(6):94-99, DOI:
Abstract:
本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少，从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少，进而导致系统崩溃的问题，提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取，之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿，完成特征点选取。实验结果表明，与原算法相比，改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下，匹配对的数量提升了17.6%，SLAM轨迹精度提升了49.8%，有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。
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2024,47(6):28-33, DOI:
Abstract:
随着卫星网络、车联网络、工业网络等业务仿真模拟需求的日益增长，针对传统专用信道损伤仪存在的模拟链路数量少、灵活性低、资源占用高等问题，本文提出一种基于时延量程策略的多会话时延损伤模拟方法，构建灵活的软件网络损伤模拟。该方法通过识别检测独立控制各会话流的时延损伤，并采用基于时延程策略的多队列合并架构以降低资源占用。实验结果表明，相较于传统专用设备与模拟软件NetEm，该方法支持百万级链路的独立时延配置，会话流数从十数条增加到百万条，且在各带宽下降低至少85%的内存占用，满足大规模和精度的同时极大的降低系统成本。
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2024,47(6):58-63, DOI:
Abstract:
针对高速列车自动驾驶系统，采用基于天牛须粒子群（BAS-PSO）优化自抗扰控制（ADRC）的算法，设计速度跟踪控制器。基于列车动力学模型设计自抗扰控制器，并以ITAE作为目标函数，利用BAS PSO实现参数整定。选用CRH380A型动车组参数，通过MATLAB进行仿真验证，对比BAS-PSO、PSO以及改进鲨鱼优化ADRC算法对列车目标速度曲线的追踪效果，其中基于BAS-PSO优化ADRC算法的列车目标速度曲线跟踪误差保持在±0.4 km/h的范围内，相比另外两种算法更加紧密地贴近目标速度曲线。结果表明，基于BAS-PSO优化ADRC具有跟踪误差小、抗干扰能力强的优点。
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2024,47(6):116-122, DOI:
Abstract:
滚动轴承在旋转机械中发挥着重要作用，若出现故障，轻则引起设备停机，重则危及现场人员生命安全，因此有必要对其进行故障诊断。针对滚动轴承故障特征难以提取，传统分类方法正确率不高的问题，本文提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）能量熵和金豺优化算法（GJO）优化核极限学习机（KELM）的故障诊断方法，实现了提取滚动轴承故障特征并正确分类的目标。通过实验数据进行验证，该方法能够提取到滚动轴承原始信号中隐含的故障信息特征，其诊断正确率高达98.47%。
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2024,47(6):157-163, DOI:
Abstract:
为了解决语音通信系统中音频信号处理的数据量大，杂散信号多，以及调频接收机在接收到的音频信号忽大忽小的问题，提出了一种轻量化音频信号处理算法，并基于此算法在现场可编程门阵列(FPGA)平台上实现了音频信号的接收与自动增益控制。该算法结合数字下变频技术、多级抽取滤波技术及自动增益控制技术(AGC)，应用于音频信号处理系统中，将从上级天线接收的射频模拟信号通过模数转换以及数字下变频转换为基带音频信号，经四级抽取滤波将基带信号中的杂散信号滤除，降低了系统的复杂性和功耗，同时AGC对基带音频信号进行控制调整，输出较为稳定的音频信号。经过实验证明:该算法能够有效地将信息速率从102.4 MHz降至32 kHz、减少计算负担、提高信号质量、降低了FPGA的资源利用率；并且实现音频信号的自动增益控制调整，其调整时间仅为12.8 μs，满足接收机的功率稳定时间。
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2024,47(6):190-196, DOI:
Abstract:
基于表面肌电信号和模式识别的手势识别方法在康复手领域中具有广阔的应用前景。提出一种基于表面肌电信号的手部姿势识别方法，以预测手部的52种动作。为解决表面肌电信号易受干扰的问题，提高对表面肌电信号的分类效果，提出了TiCNN DRSN网络，主要作用是在拥有噪声的情况下能够更好的识别率，减少滤除噪声的时间。TiCNN网络使用卷积核Dropout和极小批量训练，为卷积神经网络引入训练干扰并且增加了模型的泛化性；DRSN网络可以有效的剔除sEMG信号中的冗余信号，减少信号噪声干扰。TiCNN DRSN网络在不需要任何降噪预处理的前提下，取得了很高的抗噪与自适应性能。本模型在Ninapro数据库上的识别率达到97.43%±0.8%。
