摘要:为了提高柴油机水泵盖体故障信号的特征提取能力，快速有效地诊断出故障类型，提出了鲁棒的局部均值分解算法（RLMD）与天牛须算法（BAS）优化的BP神经网络相结合的故障诊断方法。首先，对采集的信号序列进行小波阈值和RLMD双重降噪，再根据斯皮尔曼相关系数筛选出与原信号相似度高的信号分量（PF）；然后，求出每个分量的小波能量熵、小波奇异值熵作为故障特征；最后，利用BAS优化的BP神经网络进行故障诊断和识别。同时，与GA-BP、PSO-BP优化的神经网络相比较。结果表明：BAS-BP在各方面都优于PSO-BP、GA-BP神经网络，且BAS-BP的故障分类准确率可达到98.90%。

摘要:为了掌握相控阵天线近场辐射特点，根据波束形成原理，提出了三角格栅相控阵天线辐射近场的数学模型，并进行了仿真验证。计算结果与仿真结果相比，相控阵天线主波束上场强幅度最大偏差约1dB，吻合较好。利用该模型对相控阵天线的电场近场分布特点进行了分析。在近场未形成主波束的区域，波束存在多个波峰和波谷；该区域内法线上场强出现极大值时发射方向在指向各观察点的方向附近徘徊。随着距离增大，波峰和波谷聚拢，波束宽度逐渐收窄；发射方向的徘徊区间慢慢变小，形成主波束后发射方向与实际波束指向一致。所得结论同样适用于矩形格栅相控阵天线。研究结果为相控阵天线的电磁兼容设计、辐射近场测量提供了理论依据和指导。

摘要:在治疗血栓性疾病方面，体外超声溶栓治疗突破了常规治疗和体内介入式溶栓的局限性，显现了巨大优势。但体外溶栓所使用的超声波换能器发射功率较低,易受环境影响，超声信号难以通过人体组织到达病变区域，很难实现对血栓结构的破坏。为了解决这一问题，本文基于缺陷态结构思想，采用有限元分析方法设计了一种新型体外超声溶栓模型，并进行了仿真实验。实验结果表明这种结构模型能够在10~20kHz超声波低频频带部分有良好的声场局域效应和声波强度提升作用，当声波频为率14.9 kHz时，结构模型具有良好的身体穿透效应，有一定可能在体外对血栓产生结构破坏，达到血栓清理的作用。这些研究对高效安全的体外血栓清理方法的研究有很重要的意义。

摘要:为准确计算高频逆变式电阻焊电源电路放电能量，对电源电路中的能量损耗进行了量化分析。在精确建模的基础上，通过电路仿真验证了PSpice物理器件仿真模型的有效性；基于参数量化能耗模型，采用拟合积分法分析了电源电路主要损耗，为电源样机设计提供参考依据。仿真结果表明，采用有限双极性软开关技术能有效降低高频逆变电路的开关损耗，同步整流电路损耗占总电源损耗的69%，需重点考虑电源高频变压器-同步整流一体化设计时的结构与热回路问题。

摘要:漏磁检测（MFL）技术适用于焊缝裂纹、气孔等缺陷的检测。由于焊缝结构的特殊性，不同磁化方向下的磁化路径及漏磁场强度均存在差异。采用合适的磁化方向能够激发更强的缺陷漏磁场信号，从而提高小尺寸缺陷的检出率。通过Ansys有限元仿真软件计算焊缝缺陷漏磁场，定量分析比较了磁化方向分别为垂直与平行于焊缝时，圆孔缺陷和纵向矩形槽缺陷的漏磁场及其分量强度。据此探讨任意磁化方向下的缺陷漏磁场及分量的特征规律，并搭建了焊缝漏磁检测平台进行试验验证。实验结果表明，圆孔型缺陷垂直磁化时漏磁信号幅值仅为平行磁化时的18.6%，纵向裂纹型缺陷平行磁化时漏磁信号幅值仅为垂直磁化时的9.2%至29.3%。

摘要:在当今不断发展高度信息化、高度自动化、高度集成的技术时代，大型电气设备越来越多地使用多芯线缆。而多芯线缆又会较多的受到外界各种环境的影响，非常容易失效。多芯线缆的性能已成为影响系统整体可靠性的重要因素。而现在一直存在线缆检测的困难。目前主要的检测手段是人工检测。针对以上问题本文设计研究了一款电路设备导通测试装置。该装置以ATmega64单片机为其核心控制部件，利用CD4051芯片进行导通测试通道的选择，采用 TLP521-4芯片进行数字信号隔离处理，再将测量得到的导通结果数据传送至单片机并通过 MAX232芯片与串口助手进行数据的传送。最后对测试系统进行测试获得测试结果并分析结果。

摘要:本文设计了一种基于MPU9250九轴数据传感器的深海姿态系统解决深海仪器姿态监测的问题，并进行了实验测试验证。系统采用STM32F103C8T6作为主控制芯片，采集MPU9250九轴数据，通过软件算法快速解算出当前的实时运动姿态，并利用三轴加速度数据计算出与自然坐标系Z轴的倾角。系统设计有存储模块及实时时钟模块，可以实时将设备的运动姿态、倾斜角度实时记录到存储模块中。并且根据深海仪器使用环境要求，结合有限元设计方法，设计深海耐压仓。实验结果表明：该姿态系统可以实现对深海仪器姿态及倾角的检测，精度可达0.5°，耐压可达4000米水深。

摘要:传统灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)规划的路径全局较优,但存在求解效率低和易陷入局部最优的缺陷,而人工势场法(Artificial Potential Field, APF)规划的路径虽然平滑,但有规划路径存在震荡和目标不可达的问题｡针对两种算法的不同缺陷,提出一种兼顾全局和局部特性的算法-灰狼势场算法(Grey Wolf Potential Field Algorithm, GWPFA)｡首先,提出一种建立特征栅格地图的新方法;其次,通过设置灰狼个体的相对距离d和调节因子λ,将参数a改进成非线性衰减;再次,提出节点优先级的概念,根据此概念重新对路径规划问题进行建模;最后,将改进GWO算法全局路径规划的节点作为APF算法的临时目标点,并改进临时目标点为临时边界,再进行局部路径规划｡仿真结果表明,在全局静态环境下,GWPAF算法的运行时间､最优路径长度及转弯角度相比于GWO算法分别优化了224.5s､16.3m及38.9°;在局部动态环境下,GWPFA算法在保证路径最优性的同时可以成功避障｡仿真结果验证了GWPFA算法的有效性、可行性及优越性｡

摘要:内容资源流行度预测是内容分发网络提高缓存与调度效率的主要依据之一。针对当前流行度预测算法特征表征能力和适应性较差，准确率低等不足，本文提出一种基于深度学习的内容资源流行度预测算法，该算法基于融合注意力机制的双向GRU模型可以更好地挖掘资源访问历史中蕴含的信息及其相关性，提高特征提取的效率和质量，并具有更为包容的泛化能力。相关不同数据集上的实验结果表明该算法各项指标均优于已有的多种主流算法，且准确率高达96.20%和98.03%。

摘要:为提高探测器在复杂深空环境中自主导航精度，提出基于二阶中心差分法和PCA模型改进的粒子滤波算法。首先通过二阶中心差分滤波方法获取最优的重要性密度函数，采用对称比例的采样算法从中进行样本点采样；然后通过引入主成分分析法对采集的样本集进行预处理，引入比例缩放因子，对粒子集合进行粒子重采样。通过仿真实验，此方法能够在很大程度上改进粒子滤波算法中出现的粒子退化的问题，使跟踪系统平均误差达到0.429，提高算法的跟踪精度和稳定性，实现探测器复杂环境下高精度自主导航。

摘要:音圈电机（VCM）主要应用于小范围直线定位场景，需保证其拥有高精度及高鲁棒性，并且由于电机参数及摩擦力等影响，VCM是非线性且时变的。本文从VCM工作原理分析并建立对应二阶系统模型。控制策略上采用滑模控制和状态观测器的结合，针对滑模控制的抖振问题分别从滑模面和趋近律方向分别提出对应解决方案。滑模面采用互补积分终端滑模控制（CISMC），在减小抖振的基础上，采用齐次理论设计的积分终端滑模实现了有限时间的收敛性；趋近律采用幂次趋近律和非线性函数的结合，可以更快的到达滑模面；在滑模控制外采用状态观测器（ESO）对系统扰动等进行前馈补偿，提出了一种基于趋近律的互补积分终端滑模控制（CISMC）。根据推导的数学模型在MATLAB/simulink中建立系统仿真模型，通过仿真实验表明CISMC+ESO的方案，在跟踪正弦信号相较于互补滑模控制（CSMC）+ESO方案，稳定误差最大减少75%，完全跟踪时间最大减小28.5%；在跟踪斜坡信号时，稳态误差明显减少较大，完全跟踪时间最大减小84%。实验表明其在系统控制精度和鲁棒性方面都有明显提高。

摘要:本文在研究力传感器的动态校准过程中发现了由于力传感器与试验装置基座之间存在非刚性耦合而使传感器的动态响应性能受到明显影响的问题。故此依托现有的力传感器动态校准装置对力传感器的动态响应性能及最优数学模型展开了研究，并针对性地提出了基于力传感器原始模型优化后的三种数学模型。然后本文通过实验获取的数据对这三种模型展开分析对比，并发现模型3是三种数学模型中最优秀的一种。最后本文通过27次重复冲击试验与模型3共同解算出了力传感器的各项特征参数，这些参数对提高力传感器的动态响应能力极为重要。

摘要:针对UWB/INS组合定位中UWB定位信息异常和短时缺失的问题，本文提出一种SVR辅助改进鲁棒卡尔曼滤波的UWB/INS组合定位方法。该方法对鲁棒卡尔曼滤波（RKF）进行改进，采用改进的IGG3权函数分段修正新息，减小异常量测信息对滤波结果的影响。在UWB信号正常时，采用改进RKF估计位置误差；在UWB信号缺失时，采用在线训练的SVR模型预测位置误差，并根据估计或预测的位置误差校正载体位置信息。实验结果表明，本文所提的方法不但可使UWB信号正常时的组合定位误差减小33.33%，而且在线训练SVR模型辅助比固定SVR模型辅助可明显提升定位算法的性能，在UWB信号短时缺失时仍能持续有效定位，使组合定位误差减小29.63%。

摘要:为降低因节假日引起的建筑内部得热对大型中央空调系统负荷预测精度的负面影响，以上海世博园区某办公建筑群作为研究区域，引入新的日期特征DPH，在现有深度确定性策略梯度网络结构的基础上，利用长短期记忆神经网络替换深度确定性策略梯度的全连接神经网络，提出基于循环确定性策略梯度的大型中央空调系统冷负荷预测方法。研究结果表明，考虑DPH日期特征的改进算法预测模型能够捕捉因节假日引起的负荷变化趋势，有效提高预测准确性，预测精度达0.951，误差值为7.08%。

摘要:研究液化天然气加气站储罐发生气相泄漏的气云扩散过程，能够得到风速、泄漏高度以及障碍物因素对LNG储罐泄漏扩散影响的规律。文章利用FLACS构建储罐泄漏扩散模型，借助FLACS的后置处理器Flowvis，实现了可视化气体扩散模型设计，执行对各种变量的二维与三维图形输出操作，完成视频的自动化生成和数据分析。结果为：风速由2m/s增加至8m/s时，1/2下燃烧限度（lower flammability limit，LFL）气云下风向最远扩散距离不断增大，风速大于8m/s时，1/2LFL气云下风向最远扩散距离随着风速的增加而减小；随着泄漏高度增加至8m，气云下风向最远扩散距离逐渐减小；泄漏60 s后，1/2LFL气云最远扩散距离为116 m，较单罐泄漏缩短了14 m。结果表明：风速会因实际数据的变化而对气相泄漏扩散产生增大或降低的作用；泄漏高度越高则气相泄漏的距离越低；障碍物的存在一定程度上阻碍了气云向下风向的扩散，减小了爆炸危害范围。

摘要:为解决航位推算（PDR）算法累积误差过大并且长航时航向发散的问题，提出了一种基于UWB/PDR自适应扩展卡尔曼滤波（EKF）融合算法。该算法通过UWB定位值和PDR实时解算位置得到自适应校准因子，通过在常规的EKF算法的基础上增加自适应校准因子动态调整UWB观测值的权重来校准位置误差。并用UWB的实时测距对PDR的航向发散进行周期性修正。实验结果表明：自适应EKF融合算法相较于纯PDR航向发散误差降低了63.9%，相较于标准EKF融合算法发散误差降低了31.1%，同时定位百米误差降至0.33m。

摘要:新一代视频压缩标准（H.266/VVC）在帧内预测中提供了67种预测模式，这使得编码效率得到大大提升，但同时也带来了极高的计算复杂度。本文提出了一种基于深度学习的帧内模式决策快速算法。首先针对编码块尺寸划分后块的大小形状不同的问题，对提取的亮度块进行预处理，并通过随机剪裁、重采样和卷积神经网络（CNN）上采样的方式，保证块的大小和质量。然后精心设计了CNN架构来降低帧内预测复杂度，并提出将当前编码块、相邻参考块以及残差块三者作为网络的输入，把率失真决策过程转换为分类问题，减少不必要的模式遍历。为训练所提出的深度学习网络，本文针对H.266的特点建立了模式决策数据集。实验结果表明，文章提出的算法与VTM10.0相比，编码时间平均降低了39.56%~43.45％，有效的降低了编码的计算复杂度，同时率失真性能基本保持不变，与最新参考文献相比综合性能也有所提升。

摘要:为了提高非接触眼压计自动化程度，加快人眼瞳孔定位效率，提出了一种采用基于XLD轮廓的多模板匹配算法，可实现对人眼瞳孔快速精确定位，并增加了非接触眼压计瞳孔定位检测范围，提高了自动化水平。同时对误检图像，采用了双边滤波、阈值分割和腐蚀膨胀处理，再通过设定参数得到瞳孔区域，最后使用Hough变换实现对误检图像的重新定位。实验结果表明，所提出的方法的定位成功率在99%以上，误差在5像素以内，平均定位为0.121s，能够精准、快速的得到人眼瞳孔的中心坐标，可以满足非接触眼压计对瞳孔精确定位和快速定位的要求，同时对个体瞳孔差异、姿态差异、瞳孔部分被遮挡、边缘光斑影响等干扰因素有较强的鲁棒性和泛化性。

摘要:局部凸连接生长算法（LCCP）存在超体素跨越物体边界，未能利用区域隐含凹凸信息的缺陷，为了改进以上缺陷导致的分割精确度低、物体粘连的问题，提出了结合连通域分割的改进算法。首先采用深度自适应超像素分割法（DASP）根据深度信息和法向量角度将图片划分为超像素；其次根据超像素的法向量夹角判定邻接超像素的凹凸性，合并所有凸连接超像素形成初步结果；最后使用基于超像素的距离变换以及分水岭生长分割方法，把面积较大的凹连通域，快速分割成多个凸区域。在IC-BIN数据集进行分割验证，结果表明平均分割精度（AP）相比于LCCP和约束平面切割法（CPC）分别提升25%和35%，显著改善了欠分割问题。

摘要:本文提出了一种基于无监督的深度学习算法，以解决在显微镜下采集产生的岩石薄片图像的多聚焦融合问题。为了提取图像的深层特征，本文使用无监督方法训练了一个编解码神经网络，用于提取不同聚焦图像的深度特征，得到特征图；然后利用特征图的空间频率计算出二值决策图；由于细微的决策偏差，二值决策图中可能存在孔洞、毛刺干扰，于是对决策图进行形态学处理和滤波。最后通过处理后的决策图得到融合图像。实验得到本文方法的数据评价指标、、的值分别为0.7477、0.9874、0.7969，同时主观效果上也好于其他方法；实验证明了在显微镜岩石薄片图像和通用图像的多聚焦融合应用中，该方法能取得良好的效果。

摘要:为了实现对精密光学元件表面疵病的高精度测量，提出了一种基于多光谱图像融合的光学元件表面疵病检测方法。通过使用不同波长的光源入射到光学表面，在显微暗场成像系统中获得了450nm，532nm，650nm单波长光源照明时光学表面疵病的检测结果，并将采集到的图片通过加权平均法、拉普拉斯金字塔变换法和小波变换法三种方法进行图像融合后，再进行图像处理获取疵病尺寸信息。由实验结果对比可知，相较于单波长原始图像的疵病检测结果，多光谱融合图像的检测结果更加精确，并且通过对比三种融合方法结果，其中以拉普拉斯金字塔变换融合的效果最佳。

摘要:针对阻尼条件下刚体转动惯量的测量问题，提出一种融合机器视觉和扭摆法原理的新方法。根据扭摆法的测量原理，建立了摆角θ关于时间t、阻尼比ζ、无阻尼自振频率ωn的数学模型，最终推导出了线性阻尼条件下转动惯量的计算方法。利用高分辨率工业相机和成像系统对扭摆台进行摄像，经图像边缘捕获、特征点提取、摆角计算后得到摆角θ关于时间t的曲线，根据该曲线计算出阻尼比ζ、周期T和转动惯量I。搭建了一套实验系统，针对转动惯量不大于4.00×10-3 kg·m2的被测物体进行转动惯量测量实验，结果表明测量误差的绝对值不超过4.55×10-5 kg·m2；对于4种被测物进行了多次重复性测量实验，测量的标准差优于1.2×10-4 kg·m2。该方法可用于工程中刚体惯量的测量问题，对某型无人机进行了Z轴转动惯量实测，进一步验证了本文所述方法的有效性。

摘要:高光谱图像包含着丰富的地理位置信息和光谱信息，高光谱图像分类是遥感领域的一个基础而又重要的研究方向。然而，高光谱图像样本数量不足仍然是限制分类精度进一步提升的主要问题。生成对抗网络中生成器和判别器的不断地对抗学习，最终理想状态为，生成器生成的伪样本判别器无法判别，生成与真实样本非常相似的伪数据样本。文章通过生成对抗网络来依据原有的少量样本，生成新的伪样本，解决样本获取困难、样本数量不足的问题。实验在两个高光谱图像数据集上分别选取200个和400个样本点进行实验，在生成对抗网络中生成新的伪样本，进行分类训练。与SVM、3DCNN等分类方法在同样是样本不足的情况下比较下，分类整体的平均精度得到明显定提升，实验证明文中分类方法的分类表现优于相比的其他分类方法。

摘要:当前排水管道检测普遍采用CCTV管道闭路电视检测系统，但系统在缺陷判断过程存在人工参与度高，检测效率低、主观误差大等问题。本文提出一种基于实例分割算法结合CCTV排水管道缺陷检测方法，采用CCTV检测系统采集管道图像，基于Mask R-CNN卷积神经网络排水管道缺陷实例分割检测，对破裂、变形、腐蚀、沉积、障碍物、树根缺陷进行检测分类，并对其中破裂缺陷进行检测评级。实验结果表明，本文方法现场实验缺陷检测准确率达到了100%，现场实验破裂缺陷检测高阶分类准确度达到100%，表现出较好检测性能。

摘要:随着电子设备更加精密和复杂，ATS逐渐暴露出通用性差的问题。业界产生了面向信号的测试，并提出相关标准，以实现通用化。该测试方法在信号和虚拟资源描述方面的标准较为成熟，但在实际中还需要完成虚实映射等工作。针对该问题，提出一种面向信号的ATS运行时系统方案，以ATML标准为基础，设计具备初始化通道、信号能力匹配和路径择优与处理功能的运行时系统，完成虚拟资源到物理仪器的虚实映射，对该方案进行仿真验证，其匹配结果以及通道输出符合预期。对于ATS的开发与使用而言，在减少专用设备、实现通用化、易于开发维护等方面均有着重要意义。

摘要:心血管疾病的早期准确检测对降低心血管疾病的死亡率具有至关重要的意义。因此，针对心血管疾病早期检测中常用听诊与心电检测方式所存在的数字化与同步联合检测技术瓶颈，研制了基于MEMS矢量水听器芯片的高灵敏心音探头，并对其集成化设计出5路心音和标准12导联心电同步采集仪器系统。测试结果表明：所研制的心音传感探头的信噪比达40dB，优于3M听诊器；同时该系统所采集获取的QRS波心电信号与S1、S2心音信号特征峰点同步，波形特征准确清晰，实验测试实现了心音的数字化检测与病症异常特征的直观辨识。此外，优化系统以期具备智能化检测诊断能力，还搭建了云服务器与数据库，并设计开发了心音智能诊断算法。通过对采集的临床病例数据测试集进行测试，结果表明：5分类心音智能识别的准确率达90%以上。因此，该检测系统对辅助医师进行心血管疾病的早期数字化检测与联合诊断具有重要的技术价值和临床指导意义。

摘要:轴类零件尺寸视觉测量当前多采用像素级边缘检测算法，难以适应工业自动化高精度测量需求。为提高轴类零件轴径尺寸测量精度，本文提出一种基于改进Zernike矩的轴类零件尺寸测量方法。首先利用Canny边缘检测算法对轴图像进行粗定位，获取像素级边缘。其次，根据图像目标与背景间灰度差异，提出基于多阈值Otsu的Zernike矩最佳判定阈值获取方法，获取亚像素级边缘。最后，提出基于边缘点搜索的改进最小二乘法拟合轴图像边缘直线，获取轴径尺寸测量值。实验结果表明，以自行车后轴轴径尺寸测量为例，本文算法相比传统Zernike矩方法稳定性更高，与人工测量值相对误差在0.011%以内，测量精度满足工业零件尺寸测量中自行车轴直径6级公差精度要求。