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2023,46(24):1-5, DOI:
Abstract:
随着通讯技术和云计算技术发展，前端获取数据后上传至云端分析，然后再将云端分析结果回传至前端进行显示的APP设计和影音模式逐渐在生活中普及。借鉴其思路，提出一种JS+Python的测试信号分析云平台设计技术；其中网页型的JS前端页面程序负责信号获取和分析结果显示，而运行在云服务器上的Python程序则负责上传数据的云计算和分析。运行测试实验平台，数据和脚本上传后，服务器端能成功接收并调用脚本中对应的测试技术和控制理论算法对数据进行处理，并返回浏览器实现结果可视化。这样可最大限度降低前端设备的软硬件要求，便于实现由前端测量装置+后端测试信号分析云平台构成的设备运行故障监测与诊断网络。
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2023,46(24):6-13, DOI:
Abstract:
针对F-P滤波器解调法容易产生漂移与校正成本较高的问题，本文采用FPGA和光开关搭建了F-P滤波器多通道共振解调系统，该系统利用DDS信号生成特定的三角波驱动电压，通过串联多维参考FBG实现基于插值法对波长-时间的动态标定，设定了3种动态标定模式，包含线性关系和二次关系的标定。利用FPGA控制光开关实现快速切换模式与参考波长、待测波长信号的分步采集，3种模式100 Hz平均偏差分别为0.028 02 nm、0.018 14 nm、0.010 9 nm。研究结果表明，在单位电压（1 V）下，相对于静态标定，误差降低45%以上，提高解调精度并且降低校正成本，同时解决参考与待测波长数值过近时容易导致的误判问题。
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2023,46(24):14-20, DOI:
Abstract:
轴向磁通永磁同步电机具有轴向长度短、结构紧凑、体积小、转矩密度高等特点。然而其磁场为三维磁场，模型过于复杂，难以直接运用经典解析法进行快速求解与计算。为快速完成轴向磁通永磁同步电机的前期估算，文中提出一种简化等效磁路模型来快速计算轴向磁通永磁同步电机的基本性能。该磁路模型通过合理的等效，将三维轴向磁通永磁同步电机模型转化为多层二维等效模型，进而运用等效磁路法和叠加法实现电机性能的计算。最后，以10极12槽双定子单转子轴向磁通永磁同步电机为例，运用文中所述模型计算其气隙磁密，永磁磁链和空载反电动势并对不同分层数的电机模型进行了有限元的仿真。结果表明，本文等效磁路模型的计算精度与三维有限元法相近，且耗时极短，更有利于该类电机的工程初算。
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2023,46(24):21-30, DOI:
Abstract:
针对串联锂离子电池组在均衡过程中出现均衡时间长、能量损耗大的问题，设计了一种两级均衡拓扑，并针对该拓扑设计了一种基于电池荷电状态的变论域模糊逻辑控制策略。所提拓扑在电池组内采用改进型Buck-Boost电路，优化了均衡路径；电池组间采用集中式的单电感均衡电路，可以实现任意电池组间的均衡。所提策略在模糊逻辑控制的基础上引入伸缩因子对输入论域灵活调节，通过对均衡电流的精准调整进一步提高均衡速度和能量利用率。最后搭建均衡系统进行验证，结果表明，本文拓扑比分组Buck-Boost拓扑减少了约12.53%的均衡时间。在相同的静置和充放电条件下，与FLC算法相比，本文策略不仅减少了约20.98%的均衡时间，且提高了约7%的能量利用率。验证了本文均衡方案的可行性。
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2023,46(24):31-40, DOI:
Abstract:
深度学习方法可提高AOI的速度和精度，但因实际工业生产中AOI场景多变，模型需不断更新以保证性能，耗时长，人力成本高。为了提高实际AOI中深度学习模型的迭代效率，研发了一套面向PCBA贴片电子元器件的缺陷检测模型自动训练系统，对常见的四类电子元器件(Chip、IC、SOT、排插)所需的缺陷检测模型实现了自动训练，自动训练过程分为自动数据增强、自动调参与自动部署3个部分。实验结果表明，该系统自动训练得到的模型性能总体优于人工手动训练的模型，相较人工手动训练，训练耗时缩短36%~42%，整体准确率提升1.3%~4.1%。目前该系统已经完成测试，自动训练出的模型能满足实际AOI的检测要求，有效提高了模型迭代速度，减少了人力成本，具有较好的应用前景。
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2023,46(24):41-46, DOI:
Abstract:
由于卫星平台的限制，卫星转发器的功率和带宽资源都是有限的，资源利用率的提升就显得尤为重要。针对多波束卫星通信系统中的带宽功率联合分配问题，本文提出了一种基于改进粒子群算法的带宽功率联合分配方案。该方案以最小系统总二阶业务拒绝量为优化目标，通过引入了惯性权重、局部抑制机制和罚函数的改进的粒子群算法求其最优解，最终在系统的总容量和用户获取容量的公平性之间取得平衡。仿真结果表明，与传统算法进行对比，本文所提出的基于改进粒子群算法的方法能够显著提高多波束卫星通信系统的带宽功率联合分配的效果。
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2023,46(24):47-53, DOI:
Abstract:
针对D2D通信复用蜂窝用户频谱可以提高系统吞吐量和频谱利用率但会产生严重的同频干扰的问题，设计了一种联合资源分配方案，该方案在保证系统用户通信质量的条件下最大化系统吞吐量，首先设计一种基于吞吐量最优化的模式选择方案，然后采用混合遗传算法对D2D用户分配信道，最后在已知信道分配向量的前提下通过混合灰狼优化算法对D2D用户进行功率优化。仿真结果表明，所提方案相对其他方案能够有效提高20%系统总吞吐量和降低90%蜂窝用户受到的干扰，还能提高收敛效果和运行速度。
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2023,46(24):54-60, DOI:
Abstract:
近年来，应用于航空航天领域极端测温场合的温度传感器响应速度已达到微秒量级，然而，如何实现对其进行微秒级的动态校准仍是一个亟待解决的挑战。激波管法和激光法是两种解决该问题的潜在技术途径，二者均可提供微秒级的温度阶跃响应，但也具有不同的特点。激波管法适用于高温高压环境，但其阶跃信号的上升过程和幅值存在不稳定性。激光法则具备非接触性和高精度的特点，但目前尚未建立统一的评估体系，无法直接比较不同温度传感器的动态响应特性。最后，总结出3个关键研究方向：改进现有校准方法、探索新的校准方法，以及构建新的评估理论，以促进微秒级温度传感器动态校准研究和相关技术应用的发展。
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2023,46(24):61-67, DOI:
Abstract:
针对检测设备的限制导致不能使用不同频率的大电流对大量程霍尔电流传感器的带宽进行测试的问题，设计一种带宽检测电路并探究大量程霍尔电流传感器的带宽与测试电流大小的关系。通过带宽检测电路将直流大电流斩波可以得到不同频率的大量程脉冲测试电流，该测试电流流经霍尔电流传感器和康铜丝阵列。根据-3 dB原则比较霍尔电流传感器输出信号幅值相对康铜丝阵列的失真程度，确定霍尔电流传感器的带宽。使用30～100 A不同大小测试电流对霍尔电流传感器的带宽进行测试，结果表明测试电流大小不同，大量程霍尔电流传感器的带宽不同，且随着测试电流的增大，带宽逐渐减小。
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2023,46(24):68-76, DOI:
Abstract:
为解决数值模拟方法计算不同工况下电力舱整体温度时算力需求大、适应性差等问题，本文提出了一种基于POD RBF代理模型和特征点KNN校正的电力舱温度反演方法。该方法基于仿真计算得到的不同工况下电力舱温度场数据，利用本征正交分解和径向基函数方法构建电力舱的温度反演代理模型，以避免重复计算，从而快速得到仿真模型的近似解。同时，使用K最近邻算法将特征温度点引入反演模型中，以此校正温度反演误差，提高反演的准确性和适应能力。以实际电力舱为例，对指定工况下的电力舱进行了温度反演。结果表明，该方法可以在电力舱内电缆通流情况以及特征温度点温度已知的情况下实现电力舱的实时温度反演，其反演温度与仿真计算温度的最大相对误差为0.96%，满足工程运用标准。
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2023,46(24):77-83, DOI:
Abstract:
在质子交换膜燃料电池（PEMFC）寿命预测中，针对燃料电池中的特征对其寿命的影响程度未知问题，使预测燃料电池的剩余寿命问题变得相对复杂，为了更加准确的预测燃料电池的剩余使用寿命。本文首先通过小波分析对原始堆栈电压进行去噪处理，滤除噪声数据，利用皮尔逊相关系数（PCC）对影响因素进行降维，提取关键影响因素，简化模型结构；然后利用改进的麻雀优化算法（ISSA）优化BP神经网络，找到网络最优的权值和阈值，并建立ISSA-BP模型；最后将处理好的数据输入ISSA-BP模型，实现PEMFC的剩余寿命预测。实验结果表明，PCC-ISSA-BP的平均绝对误差百分比、平均绝对误差、均方根误差分别为0.125%、0.003 97、0.005 68，优于其它模型，能够更有效地预测燃料电池的剩余寿命。
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2023,46(24):84-92, DOI:
Abstract:
潮流计算是电力系统运行与控制的基础。为解决配电网可再生能源渗透率不断增加带来的负荷点电压波动的不确定性,以及传统电力系统潮流数据收集能力不足导致潮流计算不准确等问题。本文提出了一种基于数据驱动的潮流分析模型，构建了一种基于 BPNN结合GA-ADAM优化算法模型来分析随机性下配电网的潮流计算方法。首先，引入潮流初值信息、拓扑结构特征以及功率因数指标构建训练集，通过对回归模型的训练，充分挖掘节点电压与功率之间的映射关系。其次，使用GA-ADAM算法优化模型初值和权重参数。最后，基于IEEE-33节点配电网模型进行验证，本文模型潮流计算的最大误差3.93×10-3，平均绝对误差1.46×10-3，均方根误差1.81×10-3，优化后的BPNN潮流计算电压误差值降低37.66％。实际算例仿真结果表明，与其他方法比较，本文构建的模型各误差指标小、准确度高，提高了潮流计算的效率和准确性。
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2023,46(24):93-102, DOI:
Abstract:
针对卷绕系统工作时卷料张力波动较大问题，提出了一种基于神经网络区间观测器的反演非奇异快速终端滑模张力控制方法。构建卷绕系统数学模型，利用神经网络逼近卷绕系统中卷料半径、惯量等参数变化部分所引起的随机响应，设计区间状态观测器估计系统转速、卷料张力的上下界。根据估计出的状态值，构建反演非奇异终端滑模控制器，使张力跟踪误差在有限时间内快速收敛到零，有效增强了系统鲁棒性能。仿真实验结果表明，所设计的控制方法使卷料上的张力在 1.6 s 后达到给定值并保持恒定，相较于常规的滑模控制器和已发表文献中的滑模控制器，其调节时间分别减少了57%和33%，证明了所提出控制方法的有效性和可靠性，满足卷绕设备收卷工艺的要求。
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2023,46(24):103-111, DOI:
Abstract:
动态路径规划是保障无人机在复杂干扰环境下飞行安全的关键要素。针对动态路径规划中存在的迭代次数高、收敛速度慢以及动态障碍物避障问题，提出了一种基于障碍物运动预测与改进APF的无人机动态路径规划方法。首先，针对动态障碍物，设计了基于激光雷达的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的运动预测算法估计动态障碍物信息，并提出速度方向相似性检测方法进行局部位置脱离决策。其次，针对静态障碍物，引入模拟退火法扰动当前状态，并结合基于目标点的邻域优化函数进行动态路径规划。仿真结果表明，本文算法在应对静态障碍物时可缩短69%动态避障时间，应对动态障碍物时可缩短了19.7%的避障距离与23.6%的任务耗时，提高了无人机任务执行的安全性和效率。
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2023,46(24):112-118, DOI:
Abstract:
局部线性嵌入算法LLE的降维性能与挖掘的流形结构密切相关，但LLE挖掘的流形结构单一，并且对邻域参数选取敏感，无法提取全面的流形局部结构，限制了LLE的降维性能。为此，本文提出基于多信息融合的自适应局部线性嵌入算法MIF-ALLE。MIF-ALLE首先利用切空间近似判据自适应选择邻域参数，获取更准确的局部邻域；然后，将局部邻域中蕴含的切空间角度信息与局部线性信息相融合，挖掘更全面的流形局部结构，降低局部低维嵌入的偏差；最后，在公开轴承数据集以及实验室提取的轴承数据集上进行实验验证。实验结果表明：MIF-ALLE可以挖掘更全面的流形结构，提取更显著的特征,轴承故障诊断准确率最高可达100%。
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2023,46(24):119-126, DOI:
Abstract:
在指纹室内定位中，构建高质量的指纹库是实现高精度定位的前提。针对建库阶段需要在每个参考点上收集足够多的信号样本，耗费大量人力与时间成本的问题，提出一种基于改进的条件深度卷积生成对抗网络的指纹库扩充方法。网络模型将参考点序号作为条件信息，得到对应参考点上的生成样本，利用最小二乘损失函数代替交叉熵损失函数，避免训练过程中容易出现的梯度消失问题。实验验证，该方法能有效增加每个参考点的样本数量，提升了卷积神经网络的训练效果，提高了小样本情况下的定位精度，均方根误差降为0.44 m，定位误差在1 m内的占比为86.98%，误差在2 m内的占比为92.72%。
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2023,46(24):127-132, DOI:
Abstract:
为了进一步加强对高校电动自行车充电过程的监测，方便电动自行车用户和电池研究者获取充电数据，设计了基于物联网的电动自行车充电过程监测系统。系统主要依靠ZigBee模块局域组网，STM32通过网络向各IM1281B模块下达控制指令，实现对多台电动自行车充电数据的采集与汇总，通过WiFi模块将汇总数据上传到云服务器，微信小程序获取云服务器实时信息实现用户交互，数据公开网站存储长期充电数据为电池研究者提供大量数据。实验结果表明：ZigBee模块组网范围为150 m，满足高校内电动自行车充电点的组网距离要求，采集到的充电数据通过标准的电工数字钳形表VC866A校准，相对误差小于3%。系统成功实现对多台电动自行车充电数据的采集、传输、存储以及显示。
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2023,46(24):133-138, DOI:
Abstract:
针对牛脸检测时，存在的检测精度不高、牛脸较小被漏检或误检等问题，提出一种改进的Mask R CNN+MResNet模型。首先，在ResNet101网络的基础上提出一种MResNet网络，通过对ResNet101网络的改进，提高了模型检测精度。其次，对模型的RPN网络的锚框尺寸进行调整，提高了模型对较小目标的牛脸检测能力。实验结果表明，MResNet网络对牛脸检测精度相比较原始的网络模型，提高了12.6%；改进后的模型对于小目标检测能力平均精度较原始模型提高了2.4%。说明该模型能有效的实现小目标牛脸的检测，具有实际应用价值。
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2023,46(24):139-148, DOI:
Abstract:
榫齿作为航空发动机叶片的重要组件之一，其轮廓尺寸的精密性决定了叶片安装的牢固性以及发动机工作的安全性。然而，当前工业生产中仍然采用传统的人工投影方式作为测量手段，存在测量效率低、精度不稳定等问题。基于机器视觉技术，提出了针对航空发动机叶片榫齿轮廓尺寸的测量方法并开发了相应测量系统。其采用工业相机实时采集榫齿轮廓图像，通过 HALCON机器视觉软件对榫齿轮廓图像依次进行预处理、边缘提取、几何量特征提取、几何尺寸变换等操作，以此准确获得榫齿轮廓的尺寸信息，并联合Visual Studio 2019设计了相关信息交互的可视化图形软件。测试结果表明，所开发系统在直线和角度上的平均测量精度误差可分别控制在0.023 6 mm和0.270 1°以内，且单次测量耗时不超过2 s。相比于传统的人工投影测量方法，显著提升了测量的精度和速度，且降低了人工成本，拥有更友好的现场部署潜力。
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2023,46(24):149-156, DOI:
Abstract:
针对复杂环境中烟火检测困难，检测精度低的问题，提出一种改进YOLOv5s的烟火检测方法。首先，针对Neck层烟火特征融合不准确、效果差的问题，提出一种通道注意力机制—Scoring module，对每个通道的特征打分，选择分数高的特征进行特征融合，过滤分数低的特征，避免引入过多冗余特征，在增加少量的可训练参数情况下提高特征融合能力和检测精度；然后，为了提高Head层的预测能力，使用α-EIOU替换GIOU损失函数，提高预测框的定位和检测性能；最后，为了改善数据集数据量少、数据形式单一的问题，使用改进的Mosaic数据增强法扩充样本数据，提高模型泛化能力。实验结果表明，改进后的方法比原YOLOv5s平均精度均值高4.7%，检测速度为212 fps，同时在与其他改进型YOLOv5s的对比实验中表现较好。在环境复杂的图像中取得了较好的检测效果，可以满足复杂环境下的烟火检测任务。
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2023,46(24):157-163, DOI:
Abstract:
为了解决复杂驾驶场景下目标检测精度较低而难以满足自动驾驶需求的问题，提出一种基于YOLOP的高效网络模型MEPNet。MEPNet可同时处理车辆检测、可行驶区域分割和车道线检测三项任务。首先，采用YOLOv7作为主体结构平衡精度与实时性；其次，设计了FRFB模块增大感受野，以增强网络的特征提取能力；并且提出在检测网络的头部添加小目标检测层，有效减轻车辆遮挡和重叠现象对识别结果的干扰；最后使用CARAFE作为上采样算子，精准定位的轮廓的同时更好地保留图片的语义信息。实验表明，该算法推理速度达到42.5 fps，对比基线YOLOP，车辆检测的mAP50和Recall分别提升了6.8%和6.3%，车道线检测的准确率和IoU分别提升了6%和1%，可行驶区域分割的mIoU达到92.5%，大幅度提升了性能，并且进一步设计了MEPNet-s，实现了四任务目标检测，亦满足自动驾驶所需的准确性和实时性。
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2023,46(24):164-171, DOI:
Abstract:
路面裂缝是道路最为常见的缺陷，随着深度学习技术的发展，利用深度学习的方法对路面图像中的裂缝信息提取的方法愈来愈多。针对现有深度学习路面裂缝检测方法提取裂缝特征不完整导致精度低以及实时性不足的问题，提出一种融合注意力机制与GhostUNet的路面裂缝检测方法。本方法由编码器和解码器组成，将U-Net中的常规卷积改进为Ghost卷积，减少模型参数量；在编码和解码部分，为了提高对裂缝特征的提取能力，引入ECA注意力机制和残差连接，ECA注意力模块可以过滤不相关的特征信息，利用残差连接可以避免网络退化现象。为评估本方法在裂缝检测方面的有效性，使用两个公开裂缝数据集，并进行消融实验和对比实验，实验结果F1_score、P和R分别比U-Net平均提高了14.48%、14.35%和14.45%；该模型相比U-Net参数量下降了14.2 MB。该模型与同类模型比较，分割的准确率更高，参数量更少。
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2023,46(24):172-178, DOI:
Abstract:
针对目标检测器检测跌倒时过于依赖卷积网络分类效果、无法利用运动信息的问题，本文设计了一种基于YOLOv5s和改进质心跟踪的跌倒检测模型。为解决耗费资源问题，用MobileNetV3网络和Slim Neck模块对YOLOv5s进行轻量化，同时将MobileNetV3网络中的SE模块替换为更高效的ECA模块，降低网络复杂度的同时保持较高的精度。引入哈希感知算法改进质心跟踪，增加目标关联的依据，提高跌倒检测的准确性。实验结果显示改进YOLOv5s模型大小下降52.2%，计算量下降51.8%，精度高达90.3%。改进质心跟踪的跌倒检测模型准确率提高了4.3%。结果表明了本文提出模型的有效性和优越性。
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2023,46(24):179-187, DOI:
Abstract:
针对现有多聚焦图像融合算法存在的伪影和信息残留问题，提出了一种依据图像聚焦特性，最大程度保留各区域信息和清晰度的算法。首先，通过区域检测得到聚焦区域决策图，利用该决策图进行初始融合和边界提取，得到边界区域决策图；其次，利用ACS网络学习多聚焦图像的融合规则，生成网络融合图；最后，根据边界区域决策图对初始融合图和网络融合图进行加权求和，得到最终的融合图像。实验结果表明：该算法在聚焦区域和边界区域都优于其它比较算法，各项评估指标分别提高4.8%和1.5%以上；同时主观效果更符合HVS。实验证明了在保留源图像的细节信息和避免各个区域的视觉伪影上，该算法都能取得很好的效果。
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2023,46(24):188-196, DOI:
Abstract:
针对目前工件尺寸测量在工件关键测量点的准确提取阶段存在的问题，因此本文提出一种基于偏振特征与强度信息融合的工件目标检测方法。在工件强度图像的基础上引入偏振特征，建立强度信息与偏振特征差异化式高效交互的双流网络模型，以实现更高效的偏振特征和强度信息融合。为验证算法的效果，本文建立了偏振图像工件目标显著性检测数据集。在此数据集上，本文提出的算法在精确度Precision、max-F和相似性值S-measure三个指标上和视觉结果均在对比算法中达到了最优结果，充分表明了本文算法出色的工件目标检测性能，具有极佳的工件目标检测效果。
2023年第46卷第24期
研究与设计
理论与算法
信息技术及图像处理
2023年第46卷第24期
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结合帧间差异检测的固定场景视频压缩与重建
Abstract:
近年来，高清和超高清监控摄像头的广泛部署促使了各类监控等固定场景类视频数据量的急剧增加。对视频的存储和传输造成了巨大压力。为了进一步去除固定场景类视频中的冗余数据，本文提出了一种新颖的压缩与重建方法。通过背景提取和结合帧间前景差异检测的前景提取与压缩方法，大量去除视频中的数据冗余。实验结果表明，本文方法与MPEG-4相比，在更高的压缩率上实现了更高的视频重建性能，与H.264、H.265和DCVC-DC相比，本文所提方法在压缩性能上依次分别提升了82.75%、76.19%和59.56%，并且保持了较高的视频重建水平，从而有效地缓解了固定场景类视频的存储和传输压力。
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基于AUTBUS总线的机载无线柔性分布式测试系统数据同步采集技术
Abstract:
本研究致力于机载无线柔性分布式测试系统的研制，以解决在飞行试验中测试系统占地空间大、线缆使用量大、走线复杂、测试通道数量多等问题。分布式系统的节点分布在不同的位置，其内部时钟可能因多种因素而出现不同步的情况，从而影响数据采集的精度。通过灵活的时隙资源分配机制实现AUTBUS总线的动态调整，确保系统通信的高效稳定。采用1PPS、TOD及AUTBUS总线对表算法，系统能够有效地实现全网节点设备的时间同步，确保各个节点在相同的时间基准上进行协同操作。测试数据同步采集基于外部触发的模数转换模块，在全网协同事件的时刻实现各节点数据的同步采集。测试结果表明系统的同步数据采集精度最低为822.5 ns，满足飞行试验中机载测试的数据采集需求。
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精密机械同轴扫描开关研制
Abstract:
在计量测试领域，鲜有面向精密交流测试系统的专用同轴扫描开关。针对于此，设计了一种4线制-15通道全同轴扫描开关装置。该装置以步进电机精密运动控制为基础，拖动快插式同轴线组件做X-Y双向定位运动，实现同轴测量通道的可靠自动切换。通过自主设计柔性对接机构，消除因运动失准导致的通道对接误差及不可逆物理损伤风险。重点从提高通道泄漏阻抗，降低通道热电势、寄生电容、感性耦合电势等角度对扫描开关的电气特性进行优化设计，并通过物理实验客观评价扫描开关的使用对精密测量系统的潜在影响。测试结果表明，扫描开关通道内热电势小于±50 nV，通道对地泄漏阻抗达到1014 Ω量级，通道间寄生电容小于1×10-5 pF，通道间的感性耦合系数小于1.2×10-10 H。
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基于感兴趣区域的螺栓位姿及尺寸检测研究
Abstract:
为了提高工业生产中螺栓定位抓取的效率和准确性，提出基于感兴趣区域的螺栓位姿及尺寸检测方法。首先利用YOLOv5目标识别算法对螺栓目标进行识别，将识别出的目标区域截取为感兴趣区域。再利用中值滤波和二值化方法对ROI进行预处理，采用Canny改进算法检测目标轮廓。通过最优拟合直线算法获取螺栓的倾斜角度，并用矩特征算法求解出螺栓重心位置。最后采用霍夫两直线段最短距离算法检测螺栓直径。经过实验验证采用YOLOv5目标识别算法的识别准确率达到92.7%，螺栓倾斜角度的检查误差为±1.2°，螺栓直径的检测误差率为±5.5%，实现了对螺栓位姿和尺寸的识别。
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基于温度传感阵列的TSV内部缺陷检测技术研究
Abstract:
在硅通孔(Through-Silicon Via, TSV)三维集成领域,由于TSV内部缺陷的微小化和检测的不可接触性,寻找一个无损、灵敏且高效的内部缺陷检测方法尤为重要。针对这一挑战,提出了一种基于温度传感阵列的TSV内部缺陷检测方法。内部缺陷对TSV三维封装芯片的外部温度分布产生了影响,这些温度分布呈现出有规律的变化,每一种缺陷类型都会导致外部温度分布产生不同的偏差。利用温度传感阵列测量这些分布变化对缺陷进行有效的识别与分类。根据工作状态下的芯片产生的热信号以揭示其内部的缺陷信息,设计了基于温度传感阵列的检测系统。通过理论分析与仿真模拟,构建了模拟芯片工作状态下的温度分布和热变化的模型。实验中,以芯片样品的样本制备和测试平台搭建为基础,同时利用分类识别模型成功实现了对内部缺陷的有效分类,准确率高达99.17%。这种检测方法为高密度和微型化芯片的可靠性分析和故障诊断提供了一个经济高效的新途径。
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基于改进YOLOX-tiny算法的交警手势识别
Abstract:
为了在城市中实现无人驾驶,需要能够高效检测交警的现场指挥手势。针对现有手势识别算法识别精度低、检测速度慢、难以应对复杂道路环境等问题,提出一种改进的YOLOX-tiny交警手势识别算法。首先,使用改进后的GhostNet网络替换原主干网络,并且插入坐标注意力机制(Coordinate attention, CA),全面提取输入图像特征,提高了网络的检测精度,同时提升了对中小型目标的检测效果；其次,改进解耦头部分,设计了SCDE Head(Spatial and Channel reconstruction decoupling head,SCDE Head)结构,在减少计算量的同时过滤冗余信息,使得解耦头更有效率,并且解耦头融合了多尺度的特征,提升了目标检测准确率；最后,将SIoU应用到定位损失中,加快网络收敛的速度,提升回归精度。在自制的交警指挥手势数据集上进行测试,实验结果表明,与YOLOX-tiny模型对比,改进后算法参数量减少了27.97%,模型计算量减少了33.31%,且平均检测精度提高了2.31%,检测速度提升了45%,更适合汽车无人驾驶以及硬件部署方面的实际需求。
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太阳能电池片图像校正与表面缺陷检测
Abstract:
针对太阳能电池片图像的透视失真与表面缺陷检测问题,提出一种基于虚拟相机的太阳能电池片图像的透视校正方法和改进YOLOv5s的神经网络模型。首先,根据相机外参构建水平姿态的虚拟相机,建立原图与虚拟相机的透视映射关系,以实现原图的透视校正。然后,采用动态头部来提高YOLOv5s头部的表示能力,并在C3模块的瓶颈处加入感受野增强模块RFI来提高小目标感受野。最后,将YOLOv5s的定位loss与NWD loss进行融合来弥补小目标位置偏差。实验结果表明,基于虚拟相机的透视校正,其效果明显优于传统方法且运行时间更短；同时改进后的YOLOv5s模型对比YOLOv5s、YOLOv7、YOLOv8平均精度分别提高6.1%、27.7%、1.1%,对太阳能电池片表面质量检测具有实际应用价值。
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碳纤维拉索缺陷的电磁层析成像有限元仿真
Abstract:
碳纤维复合材料具有高比强度、高比刚度、耐腐蚀和抗疲劳等优点,是大跨度结构拉索的理想型材料。本文基于电磁层析成像技术采用有限元方法对碳纤维拉索的断股和脱粘缺陷进行仿真研究,设计了一种8线圈圆周型传感器阵列,探究了传感器尺寸、激励电流大小与磁感应强度的关系,根据仿真电磁信号研究了LBP算法、Tikhonov算法和Landweber算法三种重建算法对不同拉索缺陷重建图像质量的影响。结果表明,在研究范围内随着传感器线圈直径的减小和激励电流的增大,磁感应强度逐渐增大,并在线圈直径为5mm和激励电流为1A时达到最大值；与其他图像重建方法相比,Tikhonov算法能够更好的平衡图像重建效果和成像质量,更适用于碳纤维拉索缺陷检测图像的重建过程。此外,在传感器阵列固定的情况下将拉索缺陷旋转,分析了不同投影角度对缺陷成像效果的影响。本研究旨在为实验条件下碳纤维拉索的传感器阵列设计和缺陷检测成像提供参考依据。
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基于Zynq的光电跟踪系统在线辨识方法设计
Abstract:
本文提出一种基于Zynq平台的光电跟踪系统在线辨识方法，解决了传统辨识方法繁琐低效的问题。通过设计A/D与D/A模块的数据采集与驱动程序，实现了实时采集与控制，并在Zynq上运行VxWorks操作系统。利用FFT技术实现了频率特性在线测量，并采用带自然选择的混合改进的量子行为粒子群优化算法进行系统辨识。实验结果表明，该方法具有高精度的频率特性测量和准确的系统辨识能力，为光电跟踪系统提供了有效的实时控制与优化手段。
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基于SSPPs传感器的金属凹槽填充工件检测
Abstract:
提出了一种基于液体开关控制的人工表面等离激元（spoof surface plasmon polaritons，SSPPs）传感器，用于检测金属凹槽填充密度。该传感器由液体开关控制器和功分结构组成。液体开关由塑料管和带水的注射器组成，固定在SSPPs传感器的分支结构上。塑料管内充满水时，支路不能传输信号，这称为“OFF”状态。相反，塑料管内无水时称为“ON”状态。通过切换传感器支路的“ON”或“OFF”状态，可以控制SSPPs传感器的传感区域。该检测方法是基于凹槽填充质量变化引起的SSPPs传感器反射系数的变化，通过切换支路状态，可以检测各支路下方是否存在填充质量问题。实验结果表明，SSPPs传感器可以有效检测10mg填充变化，可用于实现批量生产工件的快速筛选。
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基于自注意力机制TCN-BiGRU的交通流预测
Abstract:
为更精准地预测道路交通流，本文提出了基于自注意力机制TCN-BiGRU的交通流预测模型。该预测模型首先利用时间卷积网络(TCN)的卷积特性跨时间步的提取交通流数据中的时间相关性；其次，利用BiGRU双向捕捉交通流的时间相关特性，经过更新门和复位门后更全面的提取交通流的时间特性；考虑到双向门控循环单元在双向计算过程中存在有并行性较低和部分特征无法捕捉的情况，引入自注意力机制能够让模型能够注意到全局中不同输入之间的相关性，让模型能够不受序列长度限制的特征捕捉的难题，最大限度的保留特征进而提高模型的鲁棒性，最终得到交通流的预测值。为验证模型的适用性，本文选取真实的交通数据进行多组预测对比实验，在单一路段将预测结果与基准模型和多路段的经典模型以及消融进行对比，结果表明基于自注意力机制TCN-BIGRU对于多特征的单一路段或多路段的预测结果表现为：单一路段的MAE,MAPE(%),R2平均值分别为15.91，10.89，0.976；多路段的MAE,MAPE(%),R2分别为19.62，13.53，0.982，具有较好的预测效果，所建立的组合预测模型在预测精度上表现出更好的水平，为交通流的预测提供了良好的参考价值。
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基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法研究
Abstract:
为了解决零均值归一化互相关（Zero-mean Normalized cross correlation，ZNCC）模板匹配算法计算量大、定位精度低等问题，本文提出了一种基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法。首先，通过曲面拟合法提高基于ZNCC位移提取算法的亚像素精度。然后利用滤波处理后的Sobel算子边缘检测算法提取视频每一帧中的重要信息特征，创建新的模板，并进行ZNCC相关值计算。为减少匹配点和运算量，根据信息点数设定不同的步长。最后，采用基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法提取实验视频中运动对象的位移波形图进行分析验证。实验结果显示，测量速度上提高了77.46%，测量误差为0.2344%，证明了基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法不仅保留了原算法的搜寻精度与稳定性优势，并在速度上取得了显著提高。
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室内障碍物点云分割的可变阈值联合聚类算法研究
Abstract:
激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色。由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况，导致出现点云分割不准确的现象。针对上述问题，提出了一种可变阈值联合聚类算法（Self-adaption DBSCAN with Euclidean）。该方法首先对点云数据进行预处理，使用直通滤波、体素滤波和立方体滤波对点云进行提取、稀疏和降噪，再联合自适应DBSCAN算法和改进后的可变阈值欧式聚类算法对点云进行聚类分割。采集真实场景数据进行测试，结果显示，在C-H系数、轮廓系数、D-B系数及轮廓系数等评价指标上均有所提高。这表明，可变阈值联合聚类算法显著提高了点云分割的准确性，有效的提高了聚类结果的类内一致性和类间差异性，为目标检测和识别提供了更可靠的基础。
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基于Stacking集成学习的无缝钢管连轧电耗预测
Abstract:
无缝钢管生产作为高能耗行业的典型代表，其节能降耗一直都备受关注。通过预测电耗，企业可以找到节能降耗的有效途径，从而减少生产过程中的电能消耗，提升生产效率。为提高无缝钢管连轧电耗预测精度，采用一种改进的Stacking集成学习模型对电耗进行预测。首先，对采集到的电耗数据进行预处理，并基于嵌入法采用XGBoost和LightGBM进行特征选择；然后，采用随机搜索和贝叶斯优化结合的方法对基学习器开展超参数优化，在Stacking集成模型的首层中，选择LightGBM、ET和MLP作为基学习器；最后，根据基学习器在数据上的预测表现来赋予它们相应的权重，同时将原数据集也加入元学习器训练。结果表明：改进的Stacking集成学习模型具有最好的预测效果,其R2为0.9756，预测精度比单一基学习器和传统的Stacking集成学习模型都要高，证明了所提方法的有效性。
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手机端多模态低头族危险感知与预警
Abstract:
随着智能手机产品的发展与畅销，不分场合随时玩手机的低头族大量涌现；针对低头族依赖手机导致道路交通事故频发问题，提出一种基于手机端多模态低头族危险感知与预警系统。首先，利用手机端的重力加速度基于模糊控制规则实时监测行为，包括：走路看手机、上下楼梯看手机、静止看手机、手持手机走路、手机揣兜走路；然后，使用手机后视摄像机图像基于分组快速空间金字塔池化的轻量化YOLO网络实时描述用户周围环境，包括：楼梯、斑马线、低照明环境、积水坑、正常路面。最后，面向安卓系统构建状态-环境多模态低头族危险判定模型；并根据判定结果利用声音、画面、震动信号给予低头族听觉、视觉、触觉立体式预警信号；减少低头族跌伤、碰撞等潜在危险。在线实验表明，本文提出的手机端多模态低头族危险感知模型准确性高、鲁棒性强、实时性好，能够针对低头族常见的危险状态实现有效的主动预警。
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一种基于特征位移的手势识别方法
Abstract:
针对卷积操作受到遍历规则的限制，只能提取单个骨骼节点的特征信息，不能对相邻节点之间的有效特征信息进行融合，导致表达能力有限的问题，提出了一种基于特征位移模块的手势识别神经网络。该网络采用常规时空图卷积神经网络的架构，并将常规时空卷积模块替换为特征位移模块，实现相邻节点特征信息之间的融合。利用特征位移模块对位移信道进行重新排序，实现提取骨骼节点的全局化特征信息，进一步完成对手势信息的高效准确分类。并在公开数据集DHG-14/28和FPHA上验证该特征位移模块，在14类、28类和FPHA手势数据集的分类准确度分别达到了95.11%、93.01%和92.67%。实验结果表明，该网络模型能够更好更有效的挖掘全局特征信息，在常见的手势识别数据集上达到了优秀的性能。
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指针式仪表读数识别的研究现状与发展
Abstract:
在高温高压强磁场等恶劣环境下，指针式仪表有着优于数显式仪表的良好性能表现，对指针式仪表读数识别进行研究具有重要的现实意义。近年来，深度学习与计算机视觉紧密结合，基于深度学习的指针式仪表读数识别技术是前沿研究的重点方向。文中首先概述指针式仪表读数识别的过程，然后从三个方面论述指针式仪表读数识别技术的研究现状与进展：仪表图像的预处理、仪表表盘区域的检测和仪表的读数识别，论述过程中分别阐述基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。最后介绍公开的仪表数据集和应用场景,并从深度学习算法、巡检机器人工作特点和公共数据集的建立三个方面对未来的研究进行展望与建议。
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基于风险场景搜索的自动驾驶测试方法
Abstract:
自动驾驶测试方法是自动驾驶研究体系中重要的组成部分，也是当前研究的热点之一。本文提出了基于风险场景搜索的自动驾驶测试方法，通过NGSIM(Next Generation Simulation)数据集提取出换道场景并，确定场景参数空间范围和特征，通过基于遗传算法的场景搜索方法构建自动驾驶测试场景。为了提高场景生成效率，改进了场景参数的搜索过程，对前车换道场景设置了约束，对单个场景的仿真时间进行优化，增加了记忆模块以防止相同场景进行复测试。基于PreScan/Simulink平台构建了三车道前车换道场景，生成并完成了439个场景的测试，其中有266个场景发生了车辆碰撞。分析发现，碰撞失效是由于被测算法制动不及时和未触发紧急制动所导致。
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基于特征融合的微电阻率成像测井空白带无监督填充方法
Abstract:
针对微电阻率电成像测井仪器的特点导致测井成像呈现规律性空白带的问题,本文提出一种融合多尺度多层级特征的无监督填充模型及全井段填充框架用于填充空白带。填充模型采用UNet架构,利用非空白带区域电阻率数据自身的统计先验基于MAE损失进行无监督训练填充,主要通过以下2个措施对传统UNet进行改进：(1)在编码器中引入多尺度残差卷积,提升单层网络的多尺度表征能力；(2)在编解码特征连接环节引入多层级编码特征融合模块与信息引导模块,丰富上采样的特征尺度,减少解码过程中的信息丢失。实验结果表明：相较UNet,本文所提模型在自然场景数据集上的视觉效果与客观指标均有明显提升,其中平均像素值误差减少了19.03%,SSIM提升了2.9%,PSNR提升了4.66%。全井段填充框架应用填充模型分段训练填充空白带电阻率数据后再合并,实现端到端填充单口井的微电阻率成像测井空白带,填充结果具有一定的鲁棒性,贴合实际生产场景。
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基于ResCSP-34的集成电路供电网络静态电压降预测研究
Abstract:
随着超大规模集成电路的不断发展,片上供电网络的设计日益重要,需要通过计算供电网络的静态电压降来反映设计的性能。然而传统的计算方法需要耗费大量的时间,导致芯片设计周期延长。为了缩短芯片设计的周期和提高芯片设计的效率,本文提出了一个基于卷积神经网络—ResCSP-34的快速静态电压降预测模型。模型采用编码器-解码器结构,首先对残差网络ResNet34进行修改作为编码器的主体结构,然后在解码器中引入特征融合模块CSP(Cross Stage Partial),并且在编码器和解码器的连接处引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块,最后提出了一个同时结合了均方误差(Mean Squared Error,MSE),皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient,PCC)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)的损失函数对模型进行训练。实验结果表明,在CircuitNet数据集上,模型预测结果的平均MAE为0.7mv,小于1mv,皮尔逊相关系数的平均值大于0.93,接近于1,对一个片上供电网络设计进行静态电压降预测的平均总时间为7.36s,其中卷积神经网络的平均推理时间为0.015s。实验结果表明,ResCSP-34模型能够快速且精准地预测静态电压降。
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2016,39(11):183-186, DOI:
Abstract:
针对矿井胶带运输系统中温度传感器运行情况不能进行实时现场检测的问题，设计了一种基于Smith预估补偿控制的便携式井下运输机温度传感器检测装置。详细介绍了该装置的工作原理，阐述了恒温箱、本安电源电路的硬件设计及基于Smith预估控制的驱动系统的设计，并给出了装置的软件主程序流程图。实验结果和现场运行结果表明该装置具有携带方便、测量准确、实时现场检测等特点。
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2019,42(10):1-5, DOI:
Abstract:
野外基线是测绘科学技术领域中特殊的长度实物标准，可用来检定全站仪等光电测距仪的加、乘常数，为确保检定结果的真实、准确、可靠，定期进行野外基线的溯源是必不可少的。目前我国主要采用24 m因瓦尺或高精度光电测距仪2种方法实现野外基线的溯源，已有大量实验事实表明，我国野外基线的量值传递与国外仍存在着不一致的问题。随着我国制造业的快速发展和“中国制造2025”的提出，传统的野外基线溯源技术很难满足越来越高的精度要求，迫切地需要实现野外基线精密测距。结合国内外研究现状，对光干涉法、24 m因瓦尺法和高精度光电测距法进行总结，深入分析了3种野外基线溯源方式的优缺点。最后，对我国未来的基线场建设提出了一些思考与建议。
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2019,42(10):6-11, DOI:
Abstract:
电磁超声换能器（EMAT）由于不需要耦合剂、可应用于高温环境而获得广泛关注，但是存在换能效率低、超声回波信号幅值小、容易受到噪声干扰的问题，需要对其进一步研究。根据EMAT的工作机理，通过分析超声兰姆波回波信号的特点确定了接收电路的指标，设计并优化了阻抗匹配电路、前置放大电路以及低通滤波电路，同时设计了数字带通滤波器对信号进一步处理。首先对前置放大电路进行仿真，使其具备小信号接收能力。然后采用的三级负反馈电路结构的低通滤波电路，消除空间耦合噪声。最后搭建了铝板的EMAT探伤测试系统，结果表明设计的接收电路很好地实现了兰姆波的检出，为探伤系统的研制提供了基础。
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2019,42(10):43-47, DOI:
Abstract:
以工作电压为70V、输出电流为9A的高压大功率芯片TO-3封装结构为例，首先基于热分析软件Flo THERM建立三维封装模型，并对该封装模型的热特性进行了仿真分析。其次，针对不同基板材料、不同封装外壳材料等情况开展对比分析研究。最后研究封装体的温度随粘结层厚度、功率以及基板厚度的变化，得到一个散热较优的封装方案。仿真验证结果表明，基板材料和封装外壳的热导率越高，其散热效果越好，随着粘结层厚度以及芯片功率的增加，芯片的温度逐渐升高，随着基板厚度的增加，芯片温度降低，当基板材料为铜、封装外壳为BeO，粘结层为AuSn20时，散热效果最佳。
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2016,39(11):126-130, DOI:
Abstract:
针对车内空气质量远程实时监测，设计了一种基于卡尔曼滤波的车内空气远程实时监测系统。系统以Exynos 4412微处理器为控制与信号处理核心，通过多个气体传感器采集PM2.5、PM10、甲醛浓度以及温度、湿度数据，在均值滤波消除数据的脉冲噪声后，利用卡尔曼滤波递归估计出气体最优数值，降低车辆不同状态下对传感器采集数值的精度影响，提高车辆空气质量监测的精度。监测数据在安卓开发板上绘图显示，并发送至移动终端，实现远程实时监测。当超过空气正常阈值，移动端可反向对车内进行声光报警与通风控制。实验表明，该系统能够有效提高污染气体监测的准确性与移动性。
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2019,42(10):16-21, DOI:
Abstract:
为了解决多余力矩对电动负载模拟器强干扰，影响加载指令跟踪精度的问题，将基于粒子群优化的模糊PID控制方法用于加载电机控制器的设计。首先在分析加载电机结构以及工作原理的基础上建立了电动加载系统的数学模型，并利用结构不变性原理进行前馈补偿推导；其次针对常规PID控制器无法通过变参数来应对复杂的非线性环境，以及模糊PID量化因子、比例因子难以依靠经验调整问题，提出了一种基于模糊PID和粒子群优化算法的复合控制策略；最后通过仿真验证了该控制策略在对多余力矩消除上要优于常规的模糊PID控制。
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2019,42(10):12-15, DOI:
Abstract:
新疆输电线路在线监测装置在极寒环境下无法正常工作，为输电线路运维带来了一定的困难。为些提出了OPGW感应取能的实施方案，基于EMTP仿真平台建立了500 kV交流输电线路模型，仿真计算了地线感应电压和感应电流，并提出了双重保温方式。研究表明：地线感应电压和感应电流与档距、负荷功率正相关，基本不受土壤电阻率的影响；在档距为300 m，负荷功率为500 MW，地线取能装置的输出功率为137.8 W，完全满足输电线路在线监测装置的供电需求;在-45 ℃的长期极寒温度条件下，采用硅质纳米多孔保温层和红外线辐射膜加热的双重保温方式，仍能保证不低于-30 ℃的理想温度条件;供电电源采用保温措施后，在线监测装置平均无故障率由85.9%提高至99.6%，可靠性明显增加。研究结果为极寒地区输电线路在线监测装置提供了稳定供电的设计思路。
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2019,42(10):38-42, DOI:
Abstract:
无线电能传输技术是特种机器人实现轻量化可持续工作的关键技术。通过磁耦合谐振式无线充电时，须考虑金属障碍物对无线电能传输系统影响。将金属涡流效应等效互感耦合电路，通过耦合电路理论对传输系统建模。推导出电压增益系数传输方程，以及金属障碍物对传输系统的能量损耗表达式。随着耦合系数的变化传输系统依然存在频率分裂，临界耦合、过耦合和欠耦合情况。在给定传输系统参数下，临界耦合系数Kc=1.54×10-4，当存在存在金属障碍物时，K′c=1.09×10-2。金属障碍物导致无线传输系统电压增益减少，谐振频率偏移，耦合系数增大，耦合性能下降。通过仿真得到该系统存在金属障碍情况下输出电压的变化。
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2019,42(10):48-51, DOI:
Abstract:
发动机悬置系统是汽车发动机的重要组成部分，在车辆行驶过程中发挥着支承发动机、阻隔振动、提高乘坐舒适等作用。通过对汽车发动机的建模和仿真，研究悬置元件刚度与悬置系统固有特性的关系。在Adams软件中建立发动机悬置系统的三维模型，进行仿真分析，并在Vibration振动模块中得到悬置系统的固有频率和振动模态能量解耦分布，分析得出隔振效果不佳，以悬置橡胶垫的刚度为优化参数，得到新的能量解耦分布，在主振方向的解耦率到达了80%以上。对比初始数据，解耦程度有很大的提高，说明优化后的数据对发动机的隔振有明显的效果，验证了优化设计方法的可行性。
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2019,42(10):33-37, DOI:
Abstract:
为了提高双足机器人的实时控制能力，提出一种基于强化学习的双足机器人的实时避障位置控制方法。以机器人的双足步行稳定性为控制目标函数，构建双足机器人的实时路径动力学模型，以机器人质心运动的加速度和惯性力矩为被控对象，采用等效碰撞子模型进行双足机器人的实时避障路径规划，采用碰撞子模型和摆动子模型相结合的方法，进行双足机器人行走路径的纠偏参量反馈调节，采用模糊强化学习跟踪方法，进行双足机器人的误差增益控制，实现双足机器人的实时避障位置控制。仿真结果表明，采用该方法进行双足机器人控制的实时避障性能较好，纠偏能力较强，提高了机器人的自适应控制能力。
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2019,42(10):82-85, DOI:
Abstract:
研制的随钻近钻头工具能够有效地克服常规随钻测量系统测点远的不足，非常适合于在复杂地层或薄油层的情况下使用，具有现场组装方便、作业成本低的优势。其中近钻头方位伽马测量系统是其实现地质导向控制的核心。详细介绍了近钻头方位伽马测量系统的两大重要模块：扇区测量模块及伽马计数处理模块。现场实验证明该系统能够快速指示出工具穿越层位时的方向，满足现场作业要求，具有一定的市场价值。
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2019,42(10):22-27, DOI:
Abstract:
由于各种分布式能源的大量接入，电网需要加入储能单元以平抑潮流的波动。储能系统中，为了在宽输入、输出电压范围的情况下实现高效双向电能转换，探讨一种基于多模式控制的双向Buck-Boost DC/DC变换器。当输入电压显著高于输出电压时，变换器工作在Buck模式，采用谷值电流控制。当输入电压显著低于输出电压时，变换器工作在Boost模式，采用峰值电流控制。当输入电压接近输出电压时，变换器工作在Buck-Boost组合模式，采用移相控制来实现平滑过渡。为了实现高精度的输出和快速的动态响应，控制环路采用二型补偿器。通过Buck模式和Boost模式小部分重叠工作的方式，消除了传统Buck-Boost变换器在模式切换时存在的断续现象。制作的1 kW实验样机具有97.5%的峰值效率以及Buck模式与Boost模式平滑切换的特点。
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2019,42(10):110-114, DOI:
Abstract:
为了对电磁发射系统中枢轨接触界面的接触阻抗进行测量与研究，研制了在低频条件下针对低阻抗的测量系统。通过阻抗变换法分别测量待测阻抗和标准阻抗两端的矢量电压，并通过基于自由轴的相敏检波法将矢量电压的实部和虚部分离开，根据标准阻抗电压和待测阻抗电压的相互关系求解待测阻抗的大小。系统通过STM32控制器作为信号发生器和控制器，采用开尔文四线法减小引线电阻和接触电阻的影响，采用软件补偿方法减小测量误差。测量结果表明，测量系统在10 kHz以内可正常工作，并且在测量100 Ω以内电阻具有较高精度。
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2019,42(10):28-32, DOI:
Abstract:
磁耦合谐振式无线电能传输技术是现代电工技术领域研究与开发的热点，是目前最有可能为便携式电器及植入式医疗器械、智能可穿戴技术，实时无线供电的一种最佳的电能柔性接入与传输手段。为了摆脱传统电源线的束缚，解决供电方式在空间与距离上的限制。以强耦合理论为基础制作了一套高度为20 cm、直径为60 cm、匝数为5.25的空心铜线发射及接收线圈，据此理论谐振频率为7.65 MHz，与实际测量值8 MHz偏差4.5%。通过8 MHz方波信号控制E类功率放大器栅极，在功放的漏极考虑了非线性电容和线性并联电容的非理想因素影响，并对外接电容值进行了优化以获得E类功放的最大效率。对功放的输出端进行阻抗匹配，达到最大功率发射。最后实现了发射线圈几何尺寸直径为60 cm的最大传输距离为6 m。由实验分析可知，本系统在传输距离上有很大的提高。
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2019,42(10):120-125, DOI:
Abstract:
基于总线的分布式结构以其结构简单、易于扩展、可维护性强的优点已开始应用于无人机领域。以无人直升机为研究对象，在原有的集中式飞行控制系统的基础上进行技术升级改造，提出了一种基于CAN总线的分布式飞行控制系统设计方案。描述了基于CAN总线的分布式系统总体设计方案、硬件设计、通信机制、软件开发和实现，并进行了半物理仿真验证。测试结果表明，CAN总线实际占用带宽为10.5%，未出现丢帧现象，通信基准时钟同步精度小于150 μs，完全可以满足飞控系统的要求。通过进行全过程飞行半物理仿真，证明基于CAN总线的分布式飞控系统能够满足无人直升机飞控系统的实时性、可靠性等控制需求，设计达到了工程化的要求。
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2019,42(10):52-57, DOI:
Abstract:
针对传统黑白色选系统检测速度慢、集成度低等问题，设计了一种基于ZYNQ-7000系列全可编程SoC为核心的新型图像色选系统。采用软硬件协同设计的方法;首先在PL端实现了线阵CCD图像采集、图像预处理等功能，然后使用AXI接口，将补正后灰度值、气阀输出信号和设置参数缓存至DDR3 SDRAM存储器，最后在PS端移植嵌入式Linux操作系统，进行图像特征检测和人机交互。实验结果表明，该系统可有效对待筛选物料的特征值参数进行测量，并进行选别，运行稳定可靠，满足工业应用要求。
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2019,42(10):126-131, DOI:
Abstract:
近些年，卷积神经网络（CNN）出色地完成了许多机器视觉任务。但现有的软件实施方案无法很好地在便携式设备中实现，为此设计一种基于Xilinx 全可编程SoC的CNN系统，在固定资源的SoC平台下，只需较少资源即可实现快速的检测系统。系统实现多级流水线和输入数据复用的方法提高计算效率。系统硬件部分实现CNN计算，软件实现图片预处理及图片检测后处理，从而提高运行效率，系统可实现多种卷核的卷积操作，平均值池化，非极大值抑制抑制算法，实现图片中多人脸的准确定位。实验结果表明，在100 MHz的工作频率下，系统的平均计算速率为0.19 Gops/s，功耗仅为通用CPU的4.07%。
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2017,40(6):1-4, DOI:
Abstract:
为了避免人影地面作业发射的弹丸，在空中未爆而落地时造成地面人员或重要设施损伤，利用遥感、全球定位系统和地理信息技术，设计研发了分析人影高炮、火箭安全射界的技术系统。系统从Spot高分辨率遥感影像解译图上提取地物信息，通过系统数据库的高炮作业点经纬度信息和人影作业终端系统(手持终端)的GPS定位信息，获取作业点精确位置信息，结合不同类型火箭、高炮的弹道参数，分析了高炮、火箭安全射界，射界分析结果直观、可靠，操作方便快捷，为人影地面作业安全提供了科学依据。
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2019,42(10):58-62, DOI:
Abstract:
为了提高并联型H桥有源滤波器的工作效率，当电源电压失真时，更短的时间内计算出更精确的补偿电流，提出了一种自适应谐波检测算法和载波相移正弦脉冲宽度调制技术（CPS-SPWM）相结合的控制策略。首先通过自适应谐波检测算法快速准确地计算出参考补偿电流，为无差拍控制提供精确的补偿指令，然后采用外环电压PI控制实现桥臂电压稳定，并采用内环均压比例控制实现桥臂上子模块电容电压相同，最后通过CPS-SPWM为有源滤波器提供更准确的调制波信号。通过仿真结果，证明了改进的控制策略比传统方法具有更高的稳定性和准确率。
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2019,42(10):63-66, DOI:
Abstract:
大规模MIMO系统需要在有限的空间里采用多副天线，这将不可避免的引入耦合，耦合会影响MIMO系统性能。研究基于S参数的匹配网络MIMO系统注水容量。通过S参数网络模型，在传输端功率分配上引入注水定理，推导分析不同匹配条件下的容量闭合公式，通过Matlab对不同的接收端匹配条件下的容量进行仿真，包括：无耦合、自阻抗匹配和最优匹配几种情况。结果表明引入注水定理最大化传输端功率并且在接收端最佳共轭匹配的情况下，系统性能得到很大的改善和提高。
