摘要:随着通信技术的飞速发展，高功率、宽频带、多载波技术成为通信系统发展的必然趋势。然而，无源器件产生的无源互调广泛存在于通信系统中，严重时互调产物落入接收频带将会导致整个系统的通信中断，这制约着通信系统向大带宽、大容量和高功率方向发展。因此，互调产物的抑制方法是实际工程应用中的研究焦点，是解决无源互调问题的关键所在。从无源互调现象的来源和互调干扰信号的特征出发，结合6G空天地海一体化通信背景，全面分析了无源互调干扰在空间通信、空基、船舰、地面等不同通信场景中的信号特征。从被动和主动干扰抑制两大方面对现有互调干扰抑制方法进行总结，以传统频带规划、工艺优化、器件结构优化为基础，拓展到非接触式设计、模拟抑制、基于信号处理和机器学习的抑制等先进抑制方法，为后续解决互调干扰提供思路和方案。最后，总结了无源互调干扰抑制技术的发展趋势。

摘要:动态参数测试的核心是芯片延时的测量，在芯片制程缩小与复杂度激增的背景下，小延时缺陷已能引发严重的时序故障，亟需在芯片自动测试机(ATE)上实现高精度动态参数测试方案。针对这一需求，提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的混合测量架构：采用时序逻辑控制，组合逻辑完成功能的动态选通单元实现高精度、高灵活性的信号捕获，结合基于纳特插值法的三链式TDC架构，包含由相移时钟校准的粗测仲裁模块及由CARRY4级联而成的细测模块，基本消除了异步测量中电路产生亚稳态问题导致粗测数据产生较大误差的情况并具有较高的通用性。该系统通过选通单元与TDC协同工作，实现了对上升/下降时间、脉冲宽度、传输延迟及频率等动态参数的高速、高稳定性测量，兼具纳秒级测量速度与皮秒级分辨率。在Kintex-7上实现的TDC分辨率为12.019 ps，微分非线性（DNL）为［-0.80 LSB,4.67 LSB］,积分非线性（INL）［-3.82 LSB,5.02 LSB］,均方根精度为23.363 ps。完整系统在实际测量场景下完成了功能验证，并通过稳定性检测。

摘要:细胞的形态学和电生理学特征是生命科学研究的重点，然而传统的单模态探测系统因只能测量单一参数，难以全面揭示细胞复杂的生理反应。多模态探测技术因其同时检测多种参数的能力逐渐受到重视，但现有系统在多模态、大视场和高分辨率之间面临权衡难题，且难以实现实时探测。为解决这些问题，开发了一种新型的成像电学双模态监测技术，通过创新设计的成像电学双模芯片，实现对细胞的实时成像和电学信号探测。具体技术包括通过“异质封装”整合无透镜显微成像芯片与微电极阵列的成像电学双模芯片设计，芯片视场占整个芯片面积的90%以上；集成基于现场可编程门阵列的成像控制系统以及多功能电学信号处理系统的探测系统构建。实验验证显示，该系统能够有效监测C57小鼠胎鼠皮层神经元和胶质瘤GL261细胞的共培养体系，展示了良好的实时性和综合探测能力。这项技术为细胞的综合生理监测提供了创新解决方案，有望在生命科学研究和临床应用中发挥重要作用。

摘要:随着现代通信与信号处理系统对实时性和高分辨率需求的不断提升，传统快速傅里叶变换(FFT)在频谱分析中存在频率分辨率与带宽之间的矛盾逐渐突显，难以兼顾实时处理与高精度分析的需求。针对这一问题，提出了一种基于Zoom-FFT算法的实时频谱分析方法，旨在通过局部频谱细化技术，在降低计算复杂度的同时实现高分辨率频谱分析，并满足实时性要求。该方法通过数字下变频技术将目标频段信号搬移至基带，采用多级抽取滤波对信号进行降采样和低通滤波，在压缩数据量的同时保留目标频段特征通过FFT算法对降采样的信号进行局部高分辨率计算，提升了对微弱信号的检测能力，同时引入重叠帧技术减少频谱泄漏与提升频谱更新速率。最后在现场可编程门阵列（FPGA）硬件上完成部署和验证。实验结果表明，在250 MHz采样率下，该方法对50 kHz带宽信号的频率分辨率达到了1 kHz，通过FPGA并行化架构优化，增强了数据处理效率。该方法通过流程创新与硬件加速协同，为通信信号监测与雷达脉冲分析等场景提供了高实时性、高精度的频谱分析方案。

摘要:针对非制冷红外相机图像存在背景噪声大、对比度低以及基于个人计算机的视频采集系统便携性差等问题，提出了一种基于ZYNQ全可编程片上系统平台的红外视频采集系统。该系统通过集成直方图均衡、核范数最小化以及一维引导滤波等多种图像处理算法，在提升图像对比度的同时有效抑制噪声。为了加快处理速度，系统采用直方图伪均衡方法优化直方图均衡的计算效率，并针对核范数最小化和一维引导滤波设计了高效的滤波模块架构，实现了两种滤波方法的高速并行处理。实验结果表明，所提出的红外视频采集系统能够将图像的粗糙度、均方根对比度和信息熵分别提升至原始图像的17.4、3.15和2.16倍，显著改善了红外图像的视觉效果和细节表现。基于ZYNQ平台的设计不仅具有高度集成化的特点，还具备较快的处理速度，能够满足实时处理的需求。与传统的PC平台相比，该系统在便携性、功耗和成本方面具有显著优势，为红外视频采集技术的实际应用提供了一种高效、可靠的解决方案。

摘要:针对基于比例积分-矢量比例积分复合控制的新型低纹波可调直流稳压电源在变负载工况下也即其输出电流变化时其输出电压纹波系数及稳态精度受其输出电流影响大的问题，提出一种基于输出电流自适应的最优控制参数自整定方法。文中介绍了该直流稳压电源的拓扑结构及所采用的比例积分-矢量比例积分复合控制方法，并以该控制方法各控制参数为优化对象，以该直流稳压电源输出电压纹波系数和稳态精度为优化目标，通过建立其优化对象与优化目标间的数学模型及其多目标优化适应度函数，提出采用多目标人工蜂鸟优化算法对其控制参数进行优化，并在此基础上研究确定了各最优控制参数随电源输出电流变化的函数关系式，最后对其效果进行了仿真与实验验证，同时与传统控制方法进行了对比分析。结果表明，针对基于比例积分-矢量比例积分复合控制的新型低纹波可调直流稳压电源所提出的最优控制参数自整定方法，能根据电源实际输出电流大小实时调整其最优控制参数，从而使其在变负载工况下均能获得最佳的输出电压纹波系数和稳态精度，如在该电源额定输出电流范围内任取1.8、3.4 A两组输出电流值，采用所提方法相较于传统固定控制参数法，所得输出电压纹波系数分别下降了22.5%及19.0%，而稳态精度则分别提高了21.4%及19.1%，可见采用所提方法使电源技术性能得到了明显提升，因而具有较好的实际应用价值。

摘要:真随机数生成器（TRNG）在信息安全领域中扮演着关键角色。伽罗瓦环形振荡器（GARO）结合TRNG是一种经典的应用设计结构,但通常存在固定点或者周期性振荡的问题,为了解决上述问题,提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的多熵源双模式振荡环DMRO-TRNG结构,其熵源包括时钟抖动,亚稳态,混沌。与传统的GARO不同,它是一种动态的TRNG架构,通过使用MUX在该电路中实现动态转换,使得该电路实现在不同的工作模式之间进行切换,从而产生随机输出序列,并通过Xilinx编译器自动布局布线。该结构有效提高了随机数生成的综合性能。在Xilinx Kintex-7和Artix-7 FPGA上进行的实验表明,所提出的结构生成的随机序列通过了NIST SP800-22、NIST SP800-90B、TESTU01等多项标准测试。该结构已经在电压和温度变化下进行了广泛的测试,并显示出优异的鲁棒性。该TRNG只需要消耗36个逻辑单元（LUT）,4个D触发器（DFF）和16个MUXs就可以达到750 Mbps的吞吐率，且仅使用简单的异或后处理电路,硬件开销低。

摘要:喷丸处理作为一种常用的金属表面强化工艺,通过喷丸流的冲击作用,能够有效增强材料的抗疲劳性能并延长其使用寿命。为实现抛丸机气喷钢丸流量的精准测控,研制了一种集检测与控制功能于一体的铁质喷丸流量测控装置。基于电磁场理论分析铁质喷丸流量检测原理,建立铁质喷丸对螺线管传感器磁场分布特性影响的等效模型,并通过有限元仿真进行功能验证。检测单元采用电感数字转换电路LDC1612,基于LC并联谐振实现铁质喷丸流量的采集,并通过周期性平均值滤波算法消除测量噪声。喷丸流量经控制单元PID运算输出控制信号,通过动态调节PWM信号的占空比,控制电磁阀的开闭时间,实现喷丸流量的闭环控制。实验结果表明,S330和S110喷丸流量与LC谐振频率差之间呈线性关系,喷丸流量与PWM信号占空比呈两段线性关系,拟合度均优于99.2%。S330喷丸流量检测精度达到±2.5%,S110喷丸流量检测精度达到±4.33%,验证了该测控系统的优异计量特性。

摘要:由于制造工艺的偏差，芯片有些参数值离散性较大，为了提高电子系统的稳定性和可靠性，设计一种提高芯片一致性的多参数低相关聚类优选（multiparameter lowcorrelation clustering selection，MLCS）算法。该算法首先计算参数间的斯皮尔曼秩相关系数，选择相关性小的测试参数进行筛选，提高选择的效率，然后对多个参数分别用1维K-means方法进行3级聚类，再综合它们的分类结果，筛选出集中于聚类中心的芯片。实验结果表明，该算法能够实现测试芯片的自动筛选，位于中间聚类中心的芯片参数值都在均值附近，上下不偏离1个方差，且分类界限清晰、聚类效果不受筛选参数个数的限制；894个样本按照2个参数筛选，散点图显示的效果明显优于常规的二维模糊聚类和二维K-means算法；所用时间约0.04 s，而模糊聚类算法耗时超过12 s。该算法具有良好的适应性，能够有效选出多种参数值都接近均值的芯片。

摘要:荧光型白光LED的光谱结构相对固定，蓝光成分偏多、红光和绿光成分偏少，相关色温不易调整且普遍较高，同时显色特性亦存在不足。针对荧光型白光LED，通过光谱补偿的方式构建了可调白光LED系统，提高了光谱在可见光范围内的连续性和均匀性，在实现混合光谱相关色温可调的同时改善了显色特性。结合LED器件的光电热特性分析，建立了混合光谱相关色温的非线性关系模型，可根据系统的电驱动状态快速预测混合光谱的相关色温，并可针对目标色温进行反向的驱动控制。经实验验证，所建立的非线性关系模型能够准确预测混合光谱的相关色温，误差不超过4.5%。而在针对目标色温的调光控制方面，混合光谱相关色温的调节误差不超过1.5%，且显色指数的提升率均超过5%，最高达到18.51%。由此表明，对荧光型白光LED进行光谱补偿可以有效改善光谱结构，实现高显色特性下的调光控制，提高照明品质和适用性。

摘要:海底输气管道微泄漏检测对海洋工程安全至关重要。声学成像仪器是实现海底输气管道微泄漏检测的重要手段，然而传统技术在复杂浅水环境中检测精度不足，难以早期识别微泄漏。为此，设计了一种基于多波束前视声学成像技术的高精度的水下声学成像仪器，通过在回波域利用回波与混响、回波与噪声之间统计特性的差异实现回波与干扰信号的分离，进而从回波域获取管道以及泄漏区域的强度特征。仪器可利用回波域和图像域的融合处理，实现微泄漏的检测，并根据气泡程度和泄漏速度估计泄漏量。实验结果表明，设计和研制的声学成像仪器能够判断气泡密集程度，检测出气泡微泄漏并对微泄漏位置定位。对于存在射流状态，压力为3 MPa，泄漏孔径为0.5 mm，微泄漏量远小于0.5%的情况，仪器能够在10 m距离处进行清晰检测。在海底管道及水下生产系统微泄漏检测领域具有较大的潜在应用。

摘要:开发了基于衍射成像的新型无染色流式细胞分析方法，此方法借助时间延迟积分（time delay integration, TDI）相机收集衍射图像，并通过机器学习算法识别细胞。然而，该方法的检测通量受TDI相机扫描频率的限制。为此，设计了一种TDI相机改进方案，旨在提高其扫描频率并验证其实用效果。首先对TDI相机时序控制进行优化，成功将TDI相机扫描频率从50 kHz提升至100 kHz。在验证实验中，基于改进后的相机采集衍射图像后，运用灰度共生矩阵（Gray-level co-occurrence matrix, GLCM）提取特征值，再采用支持向量机（support vector machine, SVM）和随机森林（random forest, RF）分类器开展机器学习训练，分别针对培养的正常肝脏细胞与HepG2肝癌细胞进行两分类识别，以及对3种肺癌细胞系（A549，NCI-H378 和 NCI-H446）进行三分类识别，所得测试集识别准确率分别为94.14%和95.20%。设计改进的系统在使细胞流速提高到原来的2倍的同时，能够采集到符合识别要求的图像，为高速成像领域提供了创新性的技术支持，具备显著的科学意义与应用价值。

摘要:针对水下自主航行器无线充电系统在复杂环境中易产生偏移、传输功率与效率不稳定的问题，提出了一种抗偏移性能优异的磁感应耦合式无线充电系统。通过磁芯与线圈结构设计，优化了磁路走向，与现有结构相比，在空间占用、磁场约束及抗偏移性能方面更优。同时选择了补偿网络，使用受控源模型分析恒流输出性能，通过ZVS方法进行参数设计，降低额外损耗。仿真结果表明，该无线充电系统在横向偏移20 mm及纵向偏移15 mm时，耦合系数衰减在20%以内，在旋转偏移15°时耦合系数衰减在15%以内。在负载增大10倍时输出电流波动保持在10%以内。制作了磁耦合结构，各方向偏移时耦合系数衰减均保持在25%以内。进行了硬件实验，样机传输效率为83%，在各方向偏移时传输功率均保持在最高功率的70%以上，传输效率保持在70%以上。

摘要:大型复杂机电设备在航空航天、遥感测绘和智能制造行业的应用越来越广。针对复杂机电设备在仓储和运输过程中的状态信息实时测量问题，特别是测量过程中的复杂测量任务调度难题，提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improving the sparrow search algorithm，ISSA)的复杂测量任务实时调度方法。该方法首先通过tent混沌映射并结合反向学习初始化麻雀种群，提升算法初始解质量；随后引入灰狼优化算法信息交换机制改进发现者搜索策略，提升算法全局搜索能力；最后将正余弦机制与跟随者位置更新相结合，并在迭代完成后对发现者个体进行变邻域搜索，提高调度算法收敛速度，防止算法陷入局部最优。为验证调度方法的综合调度性能，对其进行了大量对比实验分析。实验结果表明，该方法将系统调度算法的计算时间缩减了14.3%，最大完成时间也较传统方法优化了46.6%，充分验证了其在复杂测量任务调度中的有效性和稳定性。

摘要:铁路轨道缺陷检测技术面临许多挑战。轨道表面纹理复杂、背景噪声干扰严重，使得缺陷难以检出；缺陷种类多样，形态各异，导致检测方法难以同时捕捉所有细节特征；尺寸较小的缺陷由于特征不明显，往往会被漏检。为了精确分割铁路轨道表面缺陷，提出一种融合多级注意力与多尺度信息的铁轨缺陷分割网络。该网络的编码器通过堆叠倒置瓶颈卷积和融合倒置瓶颈卷积有效提高特征提取编码的效率；解码器部分使用多级并行像素级注意力模块辅助模型从大量背景噪声中聚焦定位缺陷区域；金字塔池化模块用于捕获多尺度上下文信息，增强模型对场景中的局部和全局特征的解析能力；多尺度信息融合方法融合像素级注意力模块和金字塔池化模块的输出，充分利用各阶段的特征信息。利用NRSD-MN数据集进行实验，在Craft和Real两类数据上，平均精度分别达到0.836 4和0.725 8；平均交并比分别达到0.685 8和0.634 2。实验结果表明，提出的网络在针对铁路轨道表面缺陷分割任务时，精度上显著优于现有的模型。

摘要:为定量表征热载荷作用下铜膜层对柔性电子复合薄膜应变分布和电学特性的影响，建立了基于数字图像相关法的热变形测试工作站和电学测试站的综合测试系统，首先在柔性聚合物上通过磁控溅射方法制备了铜导电层厚度为50、100、200、500 nm的二维马蹄形柔性电子复合薄膜，并对柔性电子复合薄膜在恒速率加热条件下进行原位和全局变形检测和电信号稳定性检测。提取了二维马蹄形互连的热应变场，并重点分析了薄膜铜层附近单位面积内的应变场特征。结果表明，500 nm膜厚铜层在热载荷作用下与衬底配合关系最佳，样品整体应变成稳定趋势。同时配合电学测试站对样品进行电信号采集，发现随着铜膜层厚度增加，500 nm样品的电阻松弛至3 Ω，并在持续温度载荷下可以保持优异的工作稳定性。综上所述，通过建立热载荷测试系统揭示了不同金属层厚度对柔性电子复合薄膜衬底和金属层连接的热应变与信号传输效率的影响，实验表明了500 nm铜膜层样品在热载荷下的性能优势，为可拉伸电子元件的安全设计提供了理论依据。

摘要:针对目前继电器寿命预测没有充分利用其退化过程前后状态之间联系、人工调参效率低下的问题，提出了一种基于灰狼优化算法（GWO）和双向长短期记忆（BiLSTM）网络的电磁继电器寿命预测方法。首先，构建电磁继电器加速退化实验平台，采集继电器全寿命周期数据，得到电磁继电器的平均失效寿命；然后，对数据进行采样、划分和归一化处理，并通过皮尔逊相关系数分析法筛选出线圈电阻、负载电流、接触电阻、释放时间4个关键特征参数作为预测模型的输入；最后，将电磁继电器寿命的预测值和真实值的均方根误差（RMSE）作为GWO算法的适应度函数，优化BiLSTM模型的隐含层神经元个数、dropout率和初始学习率，利用得到的最优参数组合重构预测模型。实例验证表明，相比传统的反向传播神经网络（BPNN）模型、门控循环单元（GRU）模型和长短期记忆网络（LSTM）模型，GWO-BiLSTM模型的RMSE和MAPE分别平均下降了56.7%和58.2%，表明该模型能够有效提高电磁继电器的寿命预测精度。

摘要:以YOLOv5为基准模型，针对电子元件在电路板上检测容易出现漏检、精度较低的问题。通过使用卷积块注意力模块（convolutional block attention module, CBAM）在进行特征提取过程中提升检测精度，改进边界回归损失函数的方法来改善模型在检测中出现的漏检问题。首先，利用卷积层提取元件的特征信息；其次，在路径聚合网络（path aggregation network, PANet）中引入了CBAM模块，既丰富了元件特征信息，又改善了模型精度较低的问题；最后，通过多尺度预测和自适应的锚框来实现对不同尺度元件的准确检测。实验结果表明，改进后的CCM-YOLO算法在自制的数据集上的均值平均精度（mean average precision, mAP）值达到96.8%，它的漏检率达到4.5%，相较于YOLOv5网络均值平均精度的88.8%，提高了8.3%的数值，在漏检率上由原基准模型的13.7%降低了9.2%。因此，该算法有效提高了检测精度，并显著减少了漏检，为元件检测提供了一种有效的检测方案。

摘要:考虑高速列车运行时存在不确定因素及外界干扰等问题，为快速、准确、稳定地跟踪给定目标速度，提出一种基于分布式观测器的固定时间非奇异终端滑模控制策略。首先，根据列车实际运行过程中的受力情况，建立符合其运行规律的多智能体模型。其次，选取终端滑模面，并结合双幂次趋近律，设计领航者车厢的固定时间终端滑模控制器。由于高速列车中部分跟随者车厢与领航者车厢之间不能直接通信，无法获得领航者车厢的位置和速度，因此设计固定时间分布式状态观测器观测领航者车厢的状态信息；同时采用非奇异终端滑模面设计跟随者车厢的固定时间非奇异终端滑模控制器，通过Lyapunov稳定性理论分别证明了所设计的观测器和控制器能在固定时间内稳定。最终，以CRH型列车参数进行仿真，通过与滑模一致性方法进行比较，验证了所提算法能使跟随者车厢快速、精准跟踪目标速度曲线，速度误差在-2×10-6~2×10-6 m/s内，对外部干扰具有强鲁棒性。

摘要:灰度图像由于其单通道构成的限制，导致图像中目标对比度低、特征信息模糊以及缺少颜色信息，因此检测精度低、且检测难度较大。为提升灰度图像检测的准确率，降低误检和漏检率，提出一种融合双重观察与注意力机制的目标检测算法SAC-YOLO。首先，在主干网络中引入变换空洞卷积，将标准卷积层转换为空洞卷积层，并结合全局上下文模块，提升模型在处理不同尺度和复杂度信息的准确性；其次，特征融合部分采用高效多尺度注意力机制，通过编码全局信息来重新校准各通道权重，跨纬度交互捕捉灰度图像中的像素级关系；最后，添加超分辨率重构检测头，内置感受野注意力模块和卷积模块，关注感受野内空间信息，为大尺寸卷积核提供有效注意力权重，使得模型能够更加精确地适应和表达灰度图像中的小目标信息的特征。在NEU-DET数据集中进行对比实验，改进后的YOLOv8算法对于灰度图像信息的识别精度达到79.3%，相较于YOLOv8原始网络提升了3.1%，由可视化实验可以看出，误检漏检问题得到改善。以上实验结果表明，SAC-YOLO检测效果良好，能够实现在灰度图像场景下的高质量检测。

摘要:针对大深径比微小锥孔特征的测量需求，开展了关于锥孔零件衍射测量技术的研究。结合几何光学与物理光学中光波传递与衍射基本原理，探究了大深径比微小锥孔光斑成形机理，通过构建大深径比微小锥孔激光衍射数学模型，分析了光斑图像特征与微小锥孔特征间关系，建立了微小锥孔的锥度、直径的求解公式。研究过程中首先通过仿真计算的锥度及直径与仿真设定参数值的对比结果论证了建立数学模型的合理性，并利用搭建的实验平台开展激光透射微孔测试实验，利用拍摄获得的光斑图像提取光强分布曲线，并根据微小锥孔锥度及直径的求解公式计算获得了锥度值和直径值。实验结果表明，基于光斑衍射数学模型计算的光强曲线和实际光强曲线变化趋势基本一致，深径比为66.67的微小锥孔锥度及直径的测量误差分别为1.35%和2.78%，测量结果具备较好的精度，验证了提出测量方法的可行性。

摘要:针对煤矿井下复杂作业场景中高粉尘、低照度、人机多目标混杂与跨尺度变化等因素导致作业人员与装备的目标检测效果不佳问题，提出一种基于机器视觉的煤矿多场景关键目标检测方法。首先，采用CGNet (context guided network)特征提取模块、SlimNeck特征融合模块与Dyhead动态检测头对YOLOv5s算法进行优化，以构建YOLOv5s-CSD网络模型。其次，基于自建煤矿数据集，围绕YOLOv5s-CSD模型开展消融实验、对比实验与嵌入式检测实验。实验结果表明，在煤矿井下掘进、支锚、采煤与辅助运输4种复杂作业场景中，YOLOv5s-CSD的检测精度达91.0%，相较于YOLOv5s算法提升了3.5%，并且其与YOLOv9s、YOLOv11s、YOLOv12s等6种主流目标检测算法相比，模型复杂度适中且检测精度最高。在实验测试平台上，YOLOv5s-CSD模型对工作人员、支护装置、电机车等7类关键目标的实时检测精度均在90.0%以上，并且其实时检测速度达38.6 fps，检测精度高且实时性强，可为煤矿井下复杂环境的视觉动态感知提供技术支撑。

摘要:合适的预紧力可以使轴承系统达到减少系统振动和噪音、提高轴承刚度的目的,为满足轴承预紧力控制的需要,提出了基于牛顿-拉夫森优化算法（NRBO）优化模糊PID的预紧力控制策略。首先,确定轴承预紧力液压加载的方式以及建立传递函数;其次,结合AMESim/Smilink的联合仿真模型,并与常规PID,模糊PID、粒子群算法（PSO）优化模糊PID进行了仿真对比;最后,开展了试验验证。仿真结果表明，NRBO算法优化模糊PID对比常规PID、模糊PID和PSO算法优化模糊PID超调量分别减少42.93%、27.78%、13.91%,调节时间分别减少了3、2.3、1.6 s。试验结果表明，轻载、中载、重载的径向力作用下,NRBO优化模糊PID控制器相比于常规PID控制器，调节时间分别减少5.3、10.4、4.5 s,超调量分别减少43.78%、52.52%、72.36%;相比于模糊PID控制器调节时间分别减少2.7、5.2、2.6 s,超调量分别减少29.62%、46.24%、59.52%;相比PSO算法优化模糊PID控制器调节时间分别减少1.7、3.2、2.3 s,超调量分别减少17.38%、30.02%、55.42%。表明了NRBO优化模糊PID控制器拥有更快、更精确的控制效果,能够很好的实现预紧力的精确施加。

摘要:为了提升无人飞行器（UAV）在三维环境中对气味源的定位能力,提出了一种改进麻雀搜索算法（CE-SSA）。该算法通过引入精英策略、拥挤因子和莱维飞行扰动机制,增强了搜索能力并有效避免了陷入局部最优。实验中,模拟了三维空间中气味羽流的扩散,并将CE-SSA与经典粒子群算法（PSO）和原始麻雀搜索算法（SSA）进行了对比。结果表明，在单个无人机的情况下,CE-SSA的定位误差比传统算法降低了98%以上,定位成功率提高了56%以上;当无人机数量达到4架及以上时,定位误差稳定在0.2 m以下,成功率为100%。此外，CE-SSA在不同气味羽流特征下展现了较强的鲁棒性,能够应对复杂的环境变化。研究表明,CE-SSA不仅在提升定位精度和成功率方面具有显著优势,而且为无人机在复杂环境中的气味源追踪技术提供了可靠的解决方案。该研究不仅为主动嗅觉技术发展做出了贡献,也突显了无人机在复杂场景中进行气味源追踪的潜力。

摘要:燃气加臭是保证燃气安全使用和运输的重要环节，直接关系到用户能否第一时间察觉燃气泄漏，燃气管网中的四氢噻吩浓度在线检测对保证用户端加臭剂浓度合格十分重要。针对燃气管网中四氢噻吩浓度在线检测问题，以MSP430为控制核心，电化学传感器为检测手段设计了一款低成本、高可靠性的在线检测仪。首先分析了电化学传感器检测混合气体时的交叉干扰特性并建立了交叉干扰数学模型,对电化学传感器在线检测时易中毒的缺点提出优化方案;其次,开发了检测仪的硬件和软件部分，并采用双重防爆外壳设计确保其在燃气环境下的使用安全;最后在实验室环境下进行了检测仪的标定与性能检定实验,同时在现场完成了与气相色谱仪的比对实验。实验结果表明,所设计的四氢噻吩在线检测仪真实值与测量值之间具有较好的线性关系,直线趋势拟合的程度指数R2=0.996。与此同时检测仪在响应时间、稳定性、重复性、高低温交变以及气源压强影响测试等检定实验测试中均具有良好的测试结果,其中量程漂移为0.7%,重复性RSD为1.88%,示值误差为1.10%,检测精度达到4.0级,可以实现压力0.1~0.3 MPa，温度-10 ℃~40 ℃的环境下对天然气四氢噻吩浓度的在线测量。研究为解决燃气管网四氢噻吩浓度在线检测问题提供了科学可靠的依据和手段，对保证燃气管网的安全运行和燃气用户的生命财产安全具有重大意义。

摘要:为更好地解决移动机器人路径规划问题，对天牛群算法的性能进行改进，并拓展其应用领域，提出了一种基于自适应精英变异的改进天牛群算法(AEMBSO)。首先运用佳点集对天牛种群进行初始化操作，使种群分布更加均匀，降低陷入局部最优解的风险；其次使用非线性递减惯性权重策略，以提升算法的初期探索能力和收敛速度；然后引入精英变异策略，在每次迭代时对精英个体进行变异以产生新的、可能更优的候选解，避免早熟现象和陷入局部最优解。将AEM-BSO应用于求解移动机器人全局路径，借助三次样条插值方法，对规划得出的全局路径节点进行平滑化处理，使路径更贴合实际运动需求。最后在10个测试函数上和不同环境地图上评估AEM-BSO的有效性。实验结果表明，AEM-BSO在不同测试函数中具有较好的寻优精度和稳定性能，在机器人路径规划中路径长度较原始BSO算法、粒子群算法和蝙蝠算法分别减少了0.24%、18.12%与8.41%，标准差分别减少了25.8%、96.73%、14.13%，表明了AEM-BSO算法的有效性。