摘要:新的国际单位制(SI)从2019年5月20日正式实施,具有划时代的意义。 综述从秒、米、千克、安培、开尔文、坎德拉、摩尔这7个基本物理单位到7个基本物理常数发展的过程,揭示他们之间的内在物理联系,对基本单位定义的含意进行深入剖析.在SI量纲表达中原7个基本单位仍然不可替代,但是已经不再作为量值溯源的源头,单位的定义也有所更新,而7个基本物理常数成为了量值溯源的根.展望了新的国际单位制对计量学发展的意义。

摘要:基于电池模型的荷电状态（SOC）估计方法，其估计精度主要取决于模型的精度。电池在动态工况下，输入电流变化激烈，传统的辨识方法因其收敛性差，导致模型精度降低。为了提高动态工况下电池模型精度，对传统带遗忘因子最小二乘法（FFRLS）进行改进，通过设置精度阈值，引入梯度矫正的方法，提出了改进带遗忘因子递推最小二乘法（IFFRLS）。利用改进算法进行在线参数辨识，建立二阶RC等效电路模型，与其他传统参数辨识建立的模型进行对比，验证IFFRLS对模型精度提高的有效性，模型平均误差为0003 8 V。最后，将不同辨识方法所建立的模型与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行联合估计SOC并对比其误差，结果表明通过IFFRLS辨识出来的高精度模型可有效提高SOC的估计精度，DST工况下，误差在151%以内。

摘要:针对太阳能电池板在生产过程中出现的裂缝问题，在太阳能电池板缺陷数据集有限的条件下，提出应用粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）优化支持向量机（support vector machines, SVM）的太阳能电池板裂缝缺陷检测算法。首先，为减少图像采集过程中由电致发光（electroluminescence, EL）检测产生的光照分布不均影响，对太阳能电池板组件图像进行Retinex增强处理；其次，在频域上利用Gabor变换对图像进行纹理特征提取，以获取裂缝特征；最后，将各个太阳能电池板组件的纹理特征经主成分分析法（principal component analysis, PCA）降维后输入到粒子群-支持向量机（Particle Swarm Optimization_Support Vector Machines, PSO_SVM系统中进行分类识别。应用该方法对600幅太阳能电池板EL图像进行实验，仅有1幅出现误检，分类识别准确率为9933%。将该算法与决策树分类、极限学习机、卷积神经网络及SVM算法进行对比实验，PSO_SVM获得最高识别准确率。

摘要:针对太阳能电池片缺陷数据量匮乏造成的网络过拟合和模型性能不达标的问题，提出基于深度卷积对抗生成网络和图像随机拼接的真假数据融合算法，将训练数据量提升了800倍；同时对网络模型进行轻量化优化，减少模型训练参数。实验结果表明，经过真假数据融合扩充数据集后训练的模型测试精度相比原始训练集和传统数据增强算法分别提升了近30%和17%；轻量化处理后的模型参数减少为之前的1/2，对每张图片的测试时间由57 ms缩短到22 ms。研究证明，真假数据融合算法能够有效的缓解训练数据不足造成网络过拟合问题；轻量化优化模型在保证精度的同时，压缩模型大小，加快测试速度。

摘要:针对粒子滤波循环寿命预测算法对磷酸铁锂动力电池长期预测效果较差问题, 通过神经网络对电池历史数据进行学习,将训练学习值作为观测值代入粒子滤波算法中, 修正粒子状态值; 针对磷酸铁锂电池动态方程中寿命没有直接与观测值建立联系的问题, 推导了关于电池寿命与容量观测值的后验概率关系, 得到蒙特卡洛方法下的后验概率密度关系, 给出了电池寿命预测不确定性表达。实验结果表明以神经网络训练值, 作为改进粒子滤波动态方程算法的观测值, 方法有效, 降低了预测误差。

摘要:光伏电池近红外图像中复杂异构背景使内部缺陷检测成为一项极具挑战性的问题，为此，提出了一种基于深度学习的目标检测框架残差通道注意力Faster RCNN(residualchannelattentionfaster RCNN, RCAFaster RCNN)，该网络通过卷积层池化层提取图像特征，再送入新颖的残差通道注意力RCA模块进行复杂背景特征抑制和缺陷特征突出，进而区域推荐网络推荐出更加精确的包含缺陷的候选框，最后利用分类与定位网络实现高精度的缺陷分类和位置估计。实验结果表明，RCAFaster RCNN的缺陷检测精度提升到了8329%，证明了所提方法的有效性。

摘要:电路模型；Thevenin模型；DP模型；模型评价

摘要:铜导线的疲劳性能是影响柔性电子设备使用寿命和可靠性的关键因素，因此提出对膜基结构疲劳性能定量测试方法。首先采用纳米动态力学分析技术，分析柔性基底上沉积厚度为25~400 nm铜导线的粘弹性参数变化规律，确定膜基结构的疲劳寿命。其次通过扫描电子显微镜（SEM）观察分析铜导线的微观晶粒结构，探究导线厚度影响膜基结构疲劳性能的机理。最后对不同厚度铜导线的测试结果进行分析总结，优化柔性电子器件长度尺度工艺设计参数。结果表明，沉积100 nm以上厚度铜导线疲劳寿命在数百万次，晶粒分布均匀，平均晶粒尺寸为50 nm，晶粒的稳定分布抑制位错运动，疲劳性能可靠。因此柔性基底上沉积100 nm厚度的铜导线在提高柔性电子器件使用寿命方面极具优势。

摘要:在无线片上网络中,无线节点拥塞以及不同子网和全局网络内的流量平衡情况对整个片上网络的通信效率有着重要的影响，为此提出了基于Edgefirst算法的全局流量平衡机制（GTB）。首先优化了划分有线无线数据包的机制，减少了无线节点处的拥塞；其次根据无线路由器（WR）的拥塞情况，提出Edgefirst路由算法平衡子网内的流量；最后在全局网络中提出了全局子网拥塞感知（GSCA）判断机制，使得长距离数据包优先从低拥塞子网通过，平衡了全局网络的流量。实验表明，该方案在可接受的硬件开销、功耗开销下，保证较低的网络延迟和较高的网络吞吐率，并且大幅的提升了网络的流量平衡性能。

摘要:针对航空发动机健康监测数据繁杂、性能退化特征不明显、缺乏有效的健康指数构建与剩余寿命预测难的问题，提出了基于灰色理论的多监测参量优化选择与融合及全阶时间幂灰色预测模型(FOTPGM(1,1))方法。首先，采用灰色关联分析法对航空发动机的高维监测物理参量的性能退化状态表征能力进行参数化度量，结合线性相关分析对监测参量进行优化选择；其次，利用灰色接近关联度对优化选择的特征进行加权融合，构建航空发动机的统一健康指标(HI)，并以训练发动机HI失效阈值为参照，采用滑动窗欧氏距离比对法确定测试发动机的HI失效阈值；最后，采用FOTPGM(1,1)对测试发动机的剩余寿命进行预测。通过实验分析，该方法能够有效地对航空发动机的剩余寿命进行预测，并比传统方法得到更高的预测准确度，该方法为实现航空发动机的故障预测与健康管理提供一种新的思路与手段。

摘要:为提高肌电信号手势识别的准确率，提出基于时频域分析的肌电信号特征提取方法。该方法利用无线肌电信号采集装置获得肌电信号，采用基于多元经验模态分解（multivariate empirical mode decomposition，MEMD）和TK（TeagerKaiser）能量算子的肌电信号特征提取方法，利用多维尺度分析（multidimensional scaling，MDS）对多通道特征降维，采用线性判别分类器（linear discriminant analysis，LDA）对手势特征分类识别。将该算法应用于UCI数据库，手势识别准确率达9896%, 应用于自主采集数据库准确率达9937%，同时F1 score 具有明显提升。实验结果表明，与典型方法相比，所提出的肌电信号特征提取方法对手势识别的准确率更高。

摘要:为了在现场有噪情况下准确测量动车组弓网离线放电引起的辐射发射，提出了一种基于稀疏分解的瞬态电磁信号提取方法。结合弓网离线放电辐射信号波形非对称衰减的时域特征，构建了一种改进的Gabor原子库，在Gabor原子库的基础上，通过引入不对称参数和衰减参数建立了一个非对称高斯模型，使改进的原子库在时域上更符合弓网离线放电辐射信号的不对称包络和不同衰减率特性。基于改进的原子库，对弓网离线放电辐射信号进行稀疏重构提取，实现现场条件下弓网离线放电辐射地精确测量。模拟与实测实验表明，该方法能有效抑制传统Gabor原子库稀疏分解的预回波现象，重构精度更高；窄带干扰下该方法的去噪能力比基于经验模态分解（EMD）理论的去噪方法高17 dB左右，恢复出的瞬态信号与原信号误差在3 dB以内。

摘要:针对化学需氧量（chemical oxygen demand, COD）传统测量方法检测时间长、操作不便、难以实现在线检测等问题，设计了一种基于顺序注射分析技术（sequential injection analysis, SIA）和图像处理技术融合的COD检测仪，系统核心在于顺序注射图像分析平台的原理设计，图像处理流程设计，以及消解检测流程设计和消解池、检测池结构设计。对SIA结合图像处理分析技术测定COD的新方法进行了实验研究。以国标水质检测标准为基础，改进设计了顺序注射图像分析检测流程，取液水样后，直接加入重铬酸钾、硫酸银进行消解，冷却后采集图像，基于单因变量偏最小二乘法，建立COD浓度对图像颜色特征值R（red）、G（green）B（blue）、H（hue）、S（saturation）、I（intensity）的回归模型，得到COD回归工作方程，复测定系数R2=0995 1，均方根误差(RMSE)为4937 3。实验结果表明，最低检出限为20 mg·L-1，重复性（相对标准偏差（RSD）≤254%）与国标法对比无显著差异，顺序注射图像分析法可稳定、高效的分析不同水样中的COD含量。基于SIA结合图像处理测定化学需氧量方法研究，有助于提升水质检测仪器的技术性能，适用于多种水质检测参数。

摘要:针对在复杂环境下列车高速运行时，现有的FuzzyPID控制算法自适应性差在受到外界因素的干扰时会导致列车追踪误差较大的问题，提出了一种基于径向基（RBF）神经网络PID控制的列车速度控制算法。首先，在构建列车优化模型时，充分考虑列车经过电分相时必须处于惰行工况的特点，并且依据电分相和限速条件的特点将列车行驶过程中的区段进行了划分，简化了求解过程；然后使用RBF神经网络PID控制器对目标速度曲线进行追踪仿真，同时与现有的FuzzyPID控制器进行比较。实验结果表明，基于RBF神经网络PID控制算法能够实时有效的追踪目标速度曲线且追踪误差较小。

摘要:针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中，受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题，提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率。首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理，在此基础上融入双线性插值降采样的方法以提升整体图像处理速度，再对降采样后得到的灰度图进行直方图均衡化处理，消除因光线不均产生的影响，然后对图像双边平滑和Canny边缘检测，增强图像对比度和消除图像噪声的影响，以达到提升AprilTag图像识别的成功率和后续工作的定位准确度。通过实验进行对比分析，所提方法对AprilTag图像识别的成功率比传统方法在不同光线条件下均提高了3%以上，且移动机器人的实时定位误差控制在1～2 cm，从而验证了所提方法的有效性和可行性。

摘要:针对某些对手机使用有特殊规定的场所时常面临难以准确、高效地识别手机违规使用的问题,提出了一种基于改进的SSD模型来检测手机的违规使用。利用SSD模型获取初次目标位置及区域分类,并利用改进的DenseNet模型对初次目标框进行判定,从而获得精确的手机检测边界框。为改进数据预处理流程,采用了数据扩增与图像质量改善相结合的策略。在自建的手机检测数据集上的实验结果验证了这些改进策略的有效性,改进的SSD模型定位精度可达911%,识别精度高达98%,相比原有SSD模型提升了35%。改进的SSD模型同时具有识别精度高和定位精度高的特点,可为智能识别违规使用手机的行为提供理论依据和技术支持。

摘要:针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响，并保持图像边缘的清晰度和连续性，提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论，设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法，为去除工件表面划痕做好预处理；然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测；最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法，强化去噪效果，并对最终算法进行实验验证。实验结果表面，改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显，并与传统微分算子比较，边缘清晰度、峰值信噪比（PSNR）都有大幅提高，为提高工件识别精度打好基础。

摘要:针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K奇异值分解（KSVD）算法相比,该方法的平均准确率达到8994%,平均召回率达到9388%,分类总正确率达到92%以上。

摘要:针对局部二值模式(local binary pattern, LBP)容易受到随机噪声和边缘点对图像的影响,以及局部二值模式描述图像纹理特征时阈值不能自动选取导致鲁棒性差的问题,提出一种基于加权自适应多重均匀局部二值模式(weighted adaptive multiple uniform local binary pattern, WAMULBP)与二维主成分分析(two dimensional principal component analysis, 2DPCA)相结合的掌纹识别方法。首先采用直方图均衡化(histogram equalization,HE)对掌纹感兴趣区域(region of interest, ROI)图像进行光照预处理,减少成像时的光照变化对最后掌纹识别成功率产生的影响;然后将预处理后的图像分成大小均匀的子块并利用自适应多重均匀局部二值模式(adaptive multiple uniform local binary pattern, AMULBP)算法获取各个子块的纹理特征直方图和权值;最后,将各个子块的纹理特征直方图和权值相乘串联得到最终的纹理特征直方图,经2DPCA维数约简后采用欧氏距离判别法进行掌纹识别。在香港理工大学PolyU图库、同济和IITD非接触式图库、自建非接触图库以及它们的噪声图库上进行对比实验,可获得最低等误率分别为1879 0%、2019 2%、2184 9%、2663 2%、4380 3%、4730 1%、5005 0%和5223 7%,且识别时间都在1 s以内。相比其他算法,在保证实时性的情况下,有效提高了识别精度和鲁棒性。

摘要:针对现有地波雷达系统数据有线传输带来的雷达布站成本高、设备维护困难、雷达系统灵活性不足等问题，提出了一种雷达数据无线传输方案，同时设计了该无线传输系统通信质量快速评估方法。该方案通过无线网桥建立无线传输链路网，采用TCP协议实现数据可靠传输。多种场景下的通信测试结果表明，在发射端和接收端之间无明显遮挡且传输距离不大于400 m的情况下，可保证每条链路11 Mbps的有效传输速率。在此基础上，将该无线传输方案应用到地波雷达系统中，现场试验验证了雷达数据无线传输的可行性，检验了评估方法的可靠性。

摘要:为了解决交互式多模型(interacting multiple model, IMM)算法在目标机动时模型切换速度迟缓的问题，给出了一种Markov概率转移矩阵在线修正的自适应IMM(adaptive IMM, AIMM)算法，利用IMM子模型中连续两个时刻之间的概率差来调整Markov概率转移矩阵，以提高子模型的切换速度和分配的合理性，同时提高了IMM算法的跟踪精度。其次，将平方根容积卡尔曼滤波(squareroot cubature Kalman filter, SRCKF)引入到 AIMM 算法中，以解决在迭代滤波过程中协方差矩阵出现的非正定的问题，改善了数值稳定性，提出一种适用于机动目标跟踪的AIMMSRCKF算法，仿真实验结果表明，该算法能提高匹配模型概率，缩短模型切换时间。

摘要:针对电力线异物识别模型能使用的数据集较少，并且传统单幅自然图像的生成式模型（SinGAN）模型生成数据与异物识别模型匹配度不高、质量不佳、耗时过久的问题，提出了改进SinGAN模型。在改进SinGAN模型基础上加入仿射变换单元、大小变换单元进一步增强数据集，加入图像滤波单元提高电力线异物识别模型所需数据质量。并通过改进SinGAN反向传播训练过程和SinGAN的单精度生成器结构提升模型生成质量，减少所用时长。实验结果表明，经50次实验后，改进SinGAN的平均弗雷谢特起始距离（Fréchet inception distance，FID）为91375，平均训练时长121 h。分别比传统SinGAN降低了27247%和8731%。改进SinGAN与其他主流生成式对抗网络相比有更好的异物数据生成能力，可以增强电力线异物识别模型所需数据，具有优越性。

摘要:为了解决当前可见光(VI)与红外(IR)图像融合中易出现信息丢失，以及存在伪影等问题，提出了一种显著性检测耦合权重映射结合的VI与IR图像融合算法。分别对VI和IR图像进行二尺度分解，得到基础层和细节层。为了提高VI和IR融合效果，定义了一种显著性特征检测方法，在每个源图像上应用均值滤波以减小像素与其相邻像素之间的强度变化，以完成平滑处理。再借助中值滤波来消除每个源图像中的噪声与伪影，较好地保留图像边缘。并通过取均值和中值滤波输出的差异来计算图像的显著性特征，以突出边缘和直线等显著性信息。然后，通过对显著性检测结果完成归一化处理，以构建权重映射，为细节层分配合适的权重。再将基础层和细节层采用不同的规则进行融合，其中，联合权重映射与细节层，得到最终的细节信息，并借助平均融合规则来完成基础层的融合。最后，利用最终基础层和细节层的线性组合来构造新图像。实验表明，与当前多尺度图像融合技术相比，所提算法仅采用两尺度分解，显著提高了融合效率，而且得到的融合图像具有更好融合质量，有效消除了伪影，在融合过程中的信息丢失量更少。

摘要:在惯性导航系统中，为提高陀螺仪的姿态测量精度，抑制低频噪声的影响，提出采用小波变换法融合陀螺仪、加速度计数据解算姿态角。首先将陀螺仪采集的数据进行2层小波分解，剔除低频分量和不稳定的信号，并和高频分量重构，得到滤波后的陀螺仪数据。然后利用加速度计采集的数据解算姿态角，用来不断迭代初始四元数，由初始四元数求出重力向量，再由重力向量叉积求出误差，并作PID控制来修正陀螺仪的角度。最后把修正和滤波后的陀螺仪数据用龙格库塔法计算新的四元数，用该四元数进行负增益调节，最终解算出精确的姿态角。仿真结果表明，解算姿态角的精度提高了80%，可以有效地抑制低频噪声，更加精确地计算姿态角，从而进一步提高导航系统的定位精度。

摘要:针对目前轮胎胶料表面的5×7点阵喷码字符人工识别存在劳动强度大、效率低、智能化水平低等问题，提出了一种基于机器视觉的轮胎胶料表面字符识别方法，首先利用字符出现区域较为稳定且字符为黑底白字进行快速定位与背景分割、形态学操作消除干扰；然后创新性地运用简化垂直投影法配合字符宽度的阈值限制，并对“1”和“I”与其他字符宽度不同的特殊情况进行处理，实现字符分割；最后，采用基于标准相关匹配的模板匹配方法实现字符识别。实验结果表明，所提方法的字符识别准确率达到9951%，达到了预期的识别效果。