摘要:针对机器人在动态复杂环境下轨迹漂移以及无法建立静态地图问题，设计了一种动态点云去除的多传感器融合同步定位与建图（SLAM）算法。算法前端利用惯性测量单元（IMU）预积分实现点云畸变补偿，并采用迭代误差状态卡尔曼滤波（IESKF）算法在前端获得初始位姿估计。针对动态物体干扰，提出了一种结合地面分割和时空法向量分析的动态点云去除策略，有效剔除了动态目标的影响，保证了静态地图的全局一致性。后端基于因子图优化，融合激光惯导里程计、IMU与编码器预积分，并引入地平面因子，通过多重约束有效抑制了累积误差和Z轴漂移问题。在校园实测的复杂动态环境中，该算法相较于LeGO-LOAM、FAST-LIO和LIO-SAM主流SLAM方案，定位均方根误差(RMSE)分别降低了46.2%、49.4%和35.9%，同时有效地去除了地图中的动态点云，验证了算法的优越性，为复杂动态环境下机器人的自主导航与精确建图提供了可靠的技术支撑。

摘要:针对提高智慧风场风电机组运行可靠性和传感器状态自确认问题,以风电机组定子绕组温度传感器为研究对象,提出了一种融合多源信息与智能算法的传感器状态自确认方法。首先，基于灰色关联分析理论，利用传感器的相关性和信息融合技术,通过计算某风场异常定子绕组温度传感器与同机同类传感器之间的灰色关联度,实现传感器异常状态识别。其次，利用皮尔逊相关性和专家系统判断,筛选出和定子绕组温度传感器关联性较强的参数,建立长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)多参数输入单输出异常数据恢复模型,并通过麻雀算法（sparrow search algorithm, SSA）对LSTM模型的超参数进行优化。为验证数据恢复模型的精度,通过模拟异常数据恢复表明该模型的精度达到了99.69%。最后对该定子绕组温度传感器异常数据进行了恢复,基于贝叶斯动态不确定度评估方法，对恢复数据进行置信度分析，从而实现对传感器状态的动态自确认。

摘要:针对各类基于光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号的人体无创生理参数检测技术，构建一个由穿戴式设备硬件平台及数据处理分析与模型部署软件平台组成的人体生理参数无创检测分析与管理系统。基于PPG检测的基本原理，结合无创生理参数检测模型所需信息，搭建了一套穿戴式采集设备，用于采集用户手部不同位置的多波长多通道PPG信号，并同步采集体温及运动数据，在此基础上构建了基于该穿戴式设备的数据处理分析应用程序，作为无创生理参数检测模型的部署平台，实现对前端数据的处理及分析功能，用户结合软件提供的数据管理及健康评估等功能实现自身健康管理需求。所实现的穿戴式设备能够稳定且有效地采集高质量的PPG信号，为人体无创生理参数检测模型提供了可靠的数据基础。以血糖无创检测模型为例，样本总体预测结果均方根误差为0.888 mmol/L，克拉克误差网格A区域占比为84.086%，测试结果展现出了良好的准确性和跟随性，模型嵌入软件平台可离线使用，便于用户日常血糖水平的检测和管理。用户通过该平台可以轻松采集并记录PPG信号数据，结合多样化的生理参数无创检测模型，获得丰富的人体健康评估关键参数；此外，系统还提供参数管理的接口，帮助用户评估和管理自己的健康水平。

摘要:半潜油是一种长期悬浮和游荡在海水中的溢油，现有探测方法难以获取相当范围内完整一段半潜油的浓度、油种、组分、分布与边界等基本必要信息，从而无法对海上半潜油溯源、追踪和预测等探测问题开展深入研究。为此，研究了一种由多个主、辅节点相间组成的海上半潜油链式多节点传感器探测阵列。其中，主节点采用基于激光诱导时间分辨荧光光谱技术的水下探测装置以获取浓度、油种与组分等信息，辅节点则采用低成本的六电极电导率传感器以实现浓度、分布与边界测量。所述六电极传感器由6个按特定几何排列的环形电极构成，通过对多对电极间电压的测量获取局部电阻率数据，并据此构建电阻率——半潜油浓度的回归模型。最后，通过实验验证了该模型具有良好的泛化能力和较高的测量精度，其在校准和验证集中的决定系数分别0.95和0.96。该研究为大剖面、立体化探测海上半潜油提供了一种新的链式传感器阵列和浓度计算方法，很好地解决了探测半潜油所需的基本必要参数测量问题。

摘要:液固两相流作为一种复杂的流动现象,普遍存在于工业生产与日常生活的各种应用场景中。针对液固两相流中固相含率的测量问题,设计了基于超声相控阵的固相颗粒浓度测量系统,利用线扫探头进行扫查。分别在水箱中加入不同质量的固态示踪粒子模拟不同固相含率的流体,并设置不同的流量,共进行了140个不同工况点下的信号采集,并将采集得到的矩阵转化为图片信息,并采用灰度共生矩阵方法对图像进行特征提取,通过分析提取出的能量、熵特征值和两相流中固体粒子的浓度、流量之间的关系,对水中固体颗粒物的浓度进行模型拟合,采用不同集成算法对液体中的粒子含量进行拟合预测,并将预测效果进行对比。结果表明,使用LGBM模型的拟合效果最好，并使用鹈胡优化算法（POA）和正弦余弦算法（SCA）智能优化算法进行了优化，最终的模型拟合精度达到了92.85%，为液固两相流固相含率的测量提供了一种新的测量方法。

摘要:交叉灵敏度会导致多通道质量传感器的检测性能下降，限制了其在实际生产中的应用。为消除交叉灵敏度影响，基于模态局部化原理设计了一种山字形对称分布的谐振梁结构，利用不同模态振型提出了一种双通道质量的独立谐振检测方法。首先，对谐振梁结构进行设计并建立了动力学方程，随后利用COMSOL有限元软件仿真确定结构的具体尺寸以及模态振型；其次，通过实验验证在不同谐振梁上增加吸附质量对前三阶频率以及振幅的影响；然后，采用前三阶模态的振幅比作为输出信号实现了单质量谐振检测，并利用第2阶和第3阶模态振动进一步提出了双质量谐振检测方法。实验结果表明，在前三阶频率下分别可实现0~16、0~4、0~3 mg的质量检测范围，并且检测灵敏度随着模态阶数的升高而增大。利用2、3阶频率组合检测能够消除交叉灵敏度对双通道质量检测的不利影响，提高检测方法的可靠性，为后续质量传感器的设计与优化提供了坚实的理论基础。

摘要:针对陀螺仪误差参数受随钻测量环境影响难以辨识的问题，提出一种改进海猫算法(IMOA)对陀螺仪误差进行补偿。首先推导出陀螺仪误差模型并确定需要辨识的误差参数，利用加速度计输出特性建立目标函数并根据内积特性与磁模值相对误差设置约束条件。采用海猫算法(MOA)算法求解误差向量的最优值。在MOA算法的基础上，以加速计相对模值误差重新设置步长，自适应地追踪随钻环境引起的陀螺仪信号改变；设计引导式螺旋全局更新方式，在更新中设置引导因子判断当前搜索方向的优劣并利用逐维奖励机制使得不同参数在信息交流时，较大程度保留了最优解，防止陷入局部最优。设置局部迁移路线，重新定义偏差为当前个体辨识的误差参数与历史最优误差参数的笛卡尔距离；同时加入逐维扰动策略，保留各维误差参数的最优解。最后将IMOA算法应用于识别陀螺仪误差参数，结果表明，IMOA算法补偿后的陀螺输出误差明显减小，井斜角误差由9.54°降低至2.53°，相对于PSO算法和MOA算法具有更高的识别精度。

摘要:在变电站运维局部放电监测中，超声波传感器的测量结果会受到电场、磁场、环境湿度、温度及振动物理场及其耦合作用影响，导致测量可靠性下降甚至信号失真。因此，针对超声波传感器的多物理场耦合影响量化问题，构建多物理场耦合传感器测试平台，模拟实际变电站复杂场景，开展单物理场及二、三、四、五物理场耦合下的超声波传感器测量影响实验研究。实验结果表明，仅施加单物理场时，振动使超声波传感器测量值严重失真，最大误差达69%，在不施加振动的情况下，温度和湿度对传感器的影响较大，最大相对误差均达到9.4%；在二、三、四、五物理场耦合下，振动与其他物理场耦合时的传感器误差高达60.3%，在不施加振动的情况下，超声波传感器测量值变化趋势主要受温度影响。根据实验结果得到传感器多物理场耦合影响模型，揭示了多物理场耦合对超声波传感器测量值的影响规律，为超声波传感器的测量误差校准提供依据。

摘要:为了克服峰值频率对驱动幅值的依赖性，提高非线性谐振系统的频率稳定性，设计了一种基于机械双锁频现象的新型质量传感器。首先，构建三自由度磁耦合谐振系统模型，对谐振系统模型进行理论分析和动力学预测；其次，实验验证机械双锁频现象，并提出质量传感器的检测原理；最后，研究了耦合间距对第1次频率锁定、第2次频率锁定、检测量程、灵敏度和线性度的影响。实验结果表明，谐振系统的峰值频率在两个驱动电压区间内保持相对稳定，驱动电压为60~105 V时，出现第1次频率锁定现象，频率稳定在27.18 Hz左右；120~150 V的驱动电压下产生第2次频率锁定现象，频率稳定在27.61 Hz左右，且在两个稳定区间之间产生0.43 Hz的频移跳跃。利用第1次频率锁定-解锁位置和频率偏移能够实现吸附质量的检测，适当的增大耦合间距后，质量传感器检测量程由4 mg提升至5 mg，且灵敏度由0.09 Hz/mg增大到0.12 Hz/mg，证明了实现质量传感的可行性。所得结论提高了传感器峰值频率稳定性，并为质量传感器提供了一种新的可能性。

摘要:为了满足精密测量和精密加工领域对定位系统高定位精度的要求，设计了一种基于系统辨识与精密驱动控制的亚微米精度XY二维运动台系统。该系统包括机械结构和控制系统，其中机械部分采用堆叠结构，X轴运动台位于Y轴运动台之上，其运动由直线电机驱动，光栅传感器进行位置测量。为提高运动台精度和稳定能力，提出了一种基于频域法系统辨识的大行程二维运动台系统控制设计方法，通过在伺服系统中输入正弦激励信号，改变输入信号频率获取频率特性和传递函数，优化了Kvi积分增益、Kvp-比例增益和Kvfr-前馈增益等控制参数，进而实现了二维运动台的高精度运动。通过一系列验证实验对定位系统的性能进行了评估，二维运动台定位系统行程可达240 mm×240 mm，重复定位精度优于1.5 μm，驱动分辨力可达40 nm。实验结果表明，所开发的亚微米级精度二维运动台系统表现出良好的重复性、稳定性，可应用于精密加工和精密测量等高端装备领域。

摘要:准确获取车辆驾驶意图对自动驾驶至关重要，针对单车智能在复杂交通场景存在感知能力不足等问题，提出了一种基于车路云协同感知的车辆驾驶意图识别方法。首先，通过车路云协同感知构建网联信息交互总体框架，解析车车、车路、路云协同信息流；其次，结合双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）和XGBoost算法，建立车辆意图识别模型，通过融合车辆历史轨迹和周围环境车辆的动态特征，提升驾驶意图识别的准确性；最后，创新性引入了Bi-LSTM的双向序列处理机制，使模型能够同时捕捉正向与反向的时间依赖关系，并在数据处理方面进行优化，提高模型在复杂交通场景下的鲁棒性。在NGSIM数据集的测试表明，与传统XGBoost模型和LSTMXGBoost模型相比，Bi-LSTM-XGBoost模型在换道意图识别中的整体识别准确率达到97.4%；模型在因果约束条件下仍保持97.2%的准确率。通过Sumo与Carla的联合仿真测试，分析了不同数量车辆对模型识别效率的影响，结果表明模型能够在100 ms内实时识别驾驶意图；在车路云协同感知道路下采集的实际数据进行测试，结果表明建立的模型具有较高的意图识别及轨迹预测能力，应用于自动驾驶，可显著增强车辆在复杂交通场景中的感知能力与适应性。

摘要:凭借着测量精度高、测量速度快、可测范围大、非接触等优点，多目视觉测量系统在航空航天、汽车等领域的动态目标空间高精度定位中应用广泛。然而由于多目相机系统存在图像数据量大、匹配和重建算法运算复杂度高等特点，系统的实时性能面临挑战。本文提出了一种基于ZYNQ 多处理器片上系统（multi-processor system on chip，MPSOC）平台的分布式多目视觉测量系统，对图像采集、标志点匹配、光束法平差三维重建等算法进行架构优化，通过矩阵分块处理、构造任务级流水线等方法减少计算延迟和资源消耗，搭建了高效的系统硬件架构并部署到ZYNQ MPSOC平台。实验结果表明，系统可支持四路及以上高分辨率工业相机2 048×2 048×8 bit 下最大42.3 fps的空间位置实时测量，同时目标点空间三维坐标的平均重投影误差仿真实验结果优于0.72 pixels，针对标志点测头的动态跟踪测量实验中，系统相对于C-Track光学动态跟踪测量系统最大误差129 μm，标准差为43 μm，可满足动态目标高精度测量需求。

摘要:致力于解决经典四稳态随机共振系统(CQSR)的输出饱和性问题，构造了一种新型分段非饱和的四稳态随机共振系统(PUQSR)。首先，通过实验信号的模拟仿真验证了PUQSR的抗饱和特性。随后，研究了PUQSR系统的势函数结构变化，根据绝热近似理论，理论推导出PUQSR系统的稳态概率密度(SPD)和功率谱放大系数(SA)，并详细分析了系统参数对其的影响。进一步地，将信噪比增益(SNRI)和SA作为衡量系统性能的指标，数值模拟仿真验证PUQSR系统在放大信号和对噪声能量的转化效率都更优越。同时，为了在强噪声背景下更有效的提取目标信号，联合多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)方法与随机共振（SR）系统，提出一种增幅MOMEDA-PUQSR系统。最后，通过自相关谱法和量子遗传算法(QGA)寻找MOMEDA-PUQSR系统的最优参数，并应用于实际故障信号。实验结果表明，增幅后的故障信号包络表现出更明显的脉冲特性，相比于原始信号，信噪比（SNR）提升了15.404 2~26.077 8 dB。同时，相比于MOMEDA-CQSR系统，增幅信号通过MOMEDA-PUQSR系统的输出SNR提升了0.281 5~1.406 3 dB，谱峰值提升了480.144~4 314.187 3。

摘要:随着无线通信技术的飞速发展，超宽带(ultra-wide band, UWB)通信具备高传输速率、大容量等优势，多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）技术在提升通信系统性能方面起着关键作用，提出了一种微带线馈电超宽带双陷波MIMO天线。通过在圆形辐射贴片上刻蚀半椭圆形缺口实现超宽带特性，在辐射贴片上刻蚀U型槽使天线抑制WiFi 5G频段(5.125~5.925 GHz)的干扰，在馈线上刻蚀倒U型槽来抑制Ku标准频段下行(12.2~12.75 GHz)的干扰，并用特征模理论进行验证分析。该天线由两个单元天线平行放置，单元天线的地板进行相连，通过L型隔离枝节有效提高天线隔离度(｜S21｜)。天线尺寸为60 mm×30 mm×1 mm。实测结果表明，天线的-10 dB工作带宽为3.88~20.49 GHz，相对带宽为136.3%，MIMO天线在工作频段内的端口隔离度均大于20 dB，最大实测增益为6.1 dB，包络相关系数（envelope correlation coefficient，ECC）小于0.02，分集增益（diversity gain，DG）大于9.99，分集性能良好，并且具有良好的辐射特性，在UWB-MIMO系统中具有广泛的应用前景，有助于推动无线通信领域的发展与创新。

摘要:当前航空发动机剩余使用寿命预测常局限于多源传感器数据的整体分析，采用单一时间尺度或以空间维度聚焦退化特征，忽视了不同传感器在不同时刻所呈现的关键特征差异，导致特征提取不充分。为此，首先将各传感器信息视为整体，设计了多尺度时间卷积网络（MTCN），以全面提取其长期与短期特征。在此基础上，引入了包含“通道注意力”和“自注意力”的双重注意力机制，通过自适应的权重分配，不仅显著增强了空间特征的提取，还成功补充了对各传感器信道在关键时间点信息的精准聚焦。通过MTCN与双重注意力机制有效协作，实现了时空特征的全面且高效融合。此外，采用高斯误差线性单元（GeLU）作为激活函数，进一步提升模型对航空发动机非线性数据的处理能力。在美国航天局C-MAPSS数据集上的实验验证结果表明，该方法应对复杂工况及多样故障模式时，预测精度和鲁棒性均得到大幅提升，与现有先进方法相比，其整体预测指标均方根误差（RMSE）和Score分别平均下降了7%和13.1%。

摘要:基于经典Lorenz—Haken混沌系统构建了一个四维激光混沌系统，并对其非线性动力学特性进行了理论分析与数值验证。通过对Lyapunov指数谱、分岔图、Poincar截面等多维度分析方法，系统揭示了该混沌系统的平衡点稳定性、非线性演化规律及多稳态共存特性。基于相空间重构与吸引子维度计算，定量表征了系统吸引子的复杂动力学行为，发现其存在双涡卷混沌吸引子的对称现象。为实现理论模型向物理系统的转化，设计并实现了等效模拟电路，实验电路输出信号与数值仿真结果具有高度一致性。在此基础上，提出并设计了一种联合置乱、动态DNA编码、逆向级联扩散的三阶段彩色图像加密算法。结果表明，加密图像的信息熵达到7.999 4，相邻像素相关系数低于0.003，直方图呈现均匀分布特性，能够抵御裁剪攻击和噪声攻击。理论分析与实验验证表明，该系统在混沌特性与抗攻击能力方面满足信息安全需求，为光通信加密技术提供了新的实现方案。

摘要:轴承和齿轮作为机械传动系统中至关重要的部件，其故障诊断对于保证设备的安全运行具有重要意义。为有效提取旋转机械故障信号特征、解决分类器对提取特征存在较强依赖的问题，提出了一种基于空洞卷积和改进黑翅鸢优化最小二乘支持向量机（BKA-LSSVM）的故障诊断模型。首先利用同步压缩小波变换将一维振动信号转化为具有高分辨率时频表示的二维时频图像；其次构建多尺度级联的空洞卷积模块，利用膨胀率调节机制实现对故障特征的分层级、多粒度提取，有效捕捉不同尺度下的故障模式特征，并将全连接层的结果作为BKA-LSSVM分类层的输入，并通过引入非线性增长模型动态调节扰动系数，以及构建随机搜索机制对BKA进行改进；最后利用改进后的BKA对LSSVM的参数进行优化来提高模型的分类精度。在两个数据集上进行验证，实验结果表明，所提模型在样本数为10时准确率高于87%，在信噪比为-4时准确率高于95%，验证了所提模型较对比模型具有更强的抗噪能力和泛化性能。

摘要:为了提高现阶段道路损伤检测方法在复杂环境下检测困难、细节纹理丢失严重、效率低等问题，提出了多尺度特征融合的轻量化YOLO算法（MSL-YOLO）。首先，在YOLO11n的基础上进行改进，针对损伤目标特征表达能力弱，设计特征融合通道注意力(feature fusion channel attention，FFCA)模块提高损伤信息的权重，加强特征信息的提取，减少冗余信息；为了在复杂环境下更好地捕捉不同尺寸的损伤目标，设计了一种多尺度特征增强(multi-scale feature enhancement，MSFE)模块提升模型的多尺度特征融合能力，进一步提高检测性能；为实现模型轻量化和检测实时化，在Neck部分引入了轻量级网络(lightweight network，LNet)来减轻模型的计算复杂度，方便模型的部署和应用。实验结果表明，在RDD2022道路裂缝数据集上，所提方法检测平均精度为52.5%，模型参数量为2.3×106，相较于YOLO11n算法平均精度提升了1.8%，参数量下降了11.5%。不仅能满足对道路损伤检测的高精度、高速度、轻量化的要求，且具有较强的鲁棒性和实时性。

摘要:针对电梯内乘客发生异常行为可能给乘客带来安全隐患的问题，提出一种改进YOLOv11的异常行为目标检测模型YOLO_LP。首先，在骨干网络中引入全新的特征提取组件跨阶段局部Transformer模块（CSP-PTM），其拥有强大的局部和全局特征提取能力，能够有效提高模型的检测精度；其次，引入上下文信息融合模块改进特征金字塔网络，此方法基于权重化思想对特征信息进行重组，有效提升了特征图的判别能力；再次，利用损失函数WIoU解决目标类别和大小不平衡的问题，进一步提升模型的精度和收敛速度；最后，采用全新设计的轻量化检测头（LDH）替换原有检测头使网络模型实现轻量化。实验结果表明，在检测电梯内乘客的异常行为时，改进的模型精度达到了90.4%，高于原始模型3.5%。此外，相比于YOLOv11n模型，平均精度均值（mAP）mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高了2.9%和2.1%，参数量和计算量分别降低了10%和17%。可见YOLO_LP模型的综合性能更优，满足在电梯轿厢内进行乘客异常行为检测的精度和速度要求。

摘要:针对单发多框检测器（single shot mulitibox detector，SSD）的目标检测模型计算复杂度较高的问题，以及处理小目标、遮挡等情况存在鲁棒性差的问题，提出了一种改进的SSD红外人体目标检测方法，以满足智能监控实时性强的要求。首先，将MobileNet V2作为基础特征提取网络，取代了传统SSD中的VGG16（visual geometry group network 16）骨干网络，通过深度可分离卷积降低计算量；然后，引入特征金字塔网络（feature pyramid network, FPN）结构，实现多尺度特征图像融合，增强浅层特征表征能力；最后，引入SE（squeeze-and-excitation）通道注意力机制，动态学习通道权重以聚焦关键特征，提高了模型对浅层特征的表征能力以及对主要通道信息的关注度。在自建IR-HD数据集上的实验表明，改进后的SSD模型检测精度提升了1.3%AP@0.5、14.3%AP@0.75，模型推理速度提高了3.835 fps。结论表明，该方法通过轻量化设计、特征融合与注意力机制协同优化，在保障检测精度的同时显著提升实时性，对红外小目标、遮挡场景具有强鲁棒性。

摘要:航空变压整流器（transformer rectifier unit, TRU）是飞机二次电源系统中关键电能变换装置之一，在TRU工作过程中易受温湿度变化和负载波动的影响导致其组成元件出现相应故障，降低设备的可靠性继而影响飞航安全。针对TRU硬件故障类别多且故障数据特征相似导致故障定位困难的问题，提出一种基于改进堆叠降噪自编码器（stacked denoising auto encoder, SDAE）结合遗传算法（genetic algorithm, GA）优化Transformer的故障诊断方法。首先，对采集的故障数据进行归一化处理；其次，在SDAE训练阶段引入对比中心损失（contrastive center loss, CCL）函数，利用样本标签信息在SDAE逐层非线性映射中学习最佳分类特征，实现类内距离缩小，类间距离扩大。同时，将CCL与重构成本损失（reconstructing cost losses, RCL）函数联合优化得到基于改进SDAE特征提取模块，实现对原始故障数据的特征预提取。为进一步提取特征信息并诊断，构建GA优化Transformer的诊断模块，提高故障检测的准确率。最后，利用Simulink仿真故障数据与现有诊断方法进行对比研究。结果表明，所提方法可以较好的实现101种故障的诊断，准确率达96.05%，且具有良好的抗噪能力。

摘要:雾霾环境下拍摄的图像通常受到对比度降低、细节退化或色彩失真等多种因素的干扰，严重影响视觉体验和后续高级视觉任务的准确性。为了有效去除图像中的雾霾,提出了一种基于误差反馈的多尺度密集残差去雾网络(multi-scale dense residual dehazing network, MDRD-Net)。该网络在编、解码路径中对称引入误差反馈模块(error feedback module, EFM),以补偿下采样导致的信息丢失,并在误差反馈模块之间引入密集连接,加强非邻层级间的信息交互。为了让网络重点关注图像中的浓雾和细节区域,网络在特征提取阶段级联了多个雾霾感知模块(haze aware module, HAM)。此外,网络在跳跃连接中引入注意力机制,实现对编、解码端特征的自适应融合,克服深、浅层特征之间存在的语义鸿沟。在RESIDE公开数据集上进行了广泛实验,结果表明,提出方法可有效去除图像中的雾霾干扰,获得色彩真实、对比度高、细节丰富的高质量无雾图像,在定量和定性分析中均显著优于多种现有先进方法。

摘要:保证高速列车群协同控制中的速度一致性和跟踪区间安全性对提高铁路的营运效率和运行安全十分重要。围绕更高效安全的运行需求，首先根据多列合作的虚拟耦合机制建立了高速列车的动态模型，并利用代数图论构造了列车群的通信拓扑结构；其次，设计了一种基于自适应人工势函数的多列车协同跟踪控制策略。针对安全间距约束问题，设计具有调节能力的势函数，将相对位置误差转化为势能梯度场中的动态补偿量；最后将人工势场法与模糊理论相融合，通过模糊隶属度函数动态修正势场强度系数，使得系统能够动态管理稳定运行状态下的列车的实际间距与期望间距偏差量，根据实际控制需求对安全间距进行灵活调整。通过仿真验证，该方案在控制精度上具有显著优势，所提出的跟踪控制策略可以保证每列高速列车都以要求的速度运行，并在理想的距离范围下跟踪前一列列车，误差控制在-0.12~0.21 km以内，提升了铁路运行效率的同时能够更好适应复杂的运行环境。

摘要:针对进排气的不同堵塞程度会导致航空活塞发动机的性能退化问题,设计了基于常规进排气与缸内燃烧数据的双通道深度视角特征融合诊断模型。为增强对燃烧特征的提取能力,在构建的双通道深度卷积神经网络(DCNN)诊断架构的燃烧视角通道中引入自注意力机制(SA)。通过设定的5类不同程度进排气堵塞健康等级,获得海拔1 920 m的地面台架试验和发动机AMESim+Simulink联合仿真的性能退化数据集,且包含起飞与巡航两种典型工况。以螺旋桨转速2 300 r/min的起飞工况为案例,进行不同进排气堵塞程度的缸压变化趋势分析、各网络层的t-SNE深度特征分布及分类诊断分析,并借助模型组件消融实验进一步验证该诊断架构的合理性。结果表明，针对航空活塞发动机进排气堵塞案例的双通道自注意力深度卷积神经网络(SA-DCNN)诊断模型,其5类健康等级诊断的平均准确率分别达到98.95%和98.62%,表明该诊断模型具有较高的准确性。

摘要:针对息肉检测任务中存在息肉尺度差异显著、肠道环境复杂,以及医疗诊断设备资源有限影响检测精度的问题,提出一种基于RT-DETR(real-time detection transformer)改进的轻量级息肉检测模型。首先,采用FasterNet作为RT-DETR模型主干网络,重构FasterNet Block模块,分流冗余特征的同时提升对息肉的关注度;其次,设计了新模块,在内尺度特征交互(attention-based intrascale feature interaction, AIFI)内部引入HiLo（H-AIFI）高低频分离机制,分离局部高频细节和低频全局结构,聚焦复杂背景下的关键病灶点;最后,设计选择性边界聚合-特征金字塔网络（SBA-FPN）重校准特征融合网络替换跨尺度特征融合模块(cross-scale feature fusion module, CCFM),促进不同分辨率特征之间的双向融合,提升多尺度特征融合效果。实验结果表明,在公开的内窥镜息肉组合数据集上,与原始RT-DETR模型相比,改进模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95值分别提高2.3%和3.0%,参数量和计算量分别减少44.4%、48.6%。在Br35H脑肿瘤数据集上,改进模型mAP@0.5提高1.3%。由此可知,改进模型不仅满足息肉自动检测需求,而且满足医疗场景下泛化病灶的高精度检测。

摘要:针对实际家庭环境中，家用负载故障数据难以采集导致故障样本稀缺，无法满足故障模型的训练要求的问题。提出了一种融合迁移学习的改进双通道卷积神经网络（IPCNN）串联型故障电弧检测方法。首先，搭建家用负载串联型电弧故障实验平台，获取感性负载和阻性负载在发生串联故障时的一维电压信号，利用格拉姆角场将其转换为二维图像，形成新的图片数据集并将其送入源域上的双通道卷积神经网络（PCNN）模型中进行训练得到该模型的权重参数。然后通过迁移学习将源域上已训练好的权重参数迁移至目标域上的IPCNN模型中，加快模型训练时间，节省计算资源。同时，在IPCNN模型中加入了门控循环单元（GRU）和多头注意力机制（MSA）来提高模型计算效率和表达能力，并且在IPCNN模型中舍弃掉PCNN模型中的分类层，使用L2正则化支持向量机（L2-SVM）代替Softmax层进行分类任务控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。最后，针对模型中的学习率和神经元个数等超参数难以确定的问题，利用改进后的人工旅鼠算法进行优化，使其网络结构更加合理。通过对比实验，该模型对感性负载和阻性负载的平均识别准确率分别为97%和97.75%。证明所提方法克服了在数据稀缺的情况下导致模型识别精度低的问题，对于家用负载串联电弧故障的识别具有良好的成效。