摘要:先进飞控系统实现了飞机全时全权限航姿控制，直接决定着飞行品质优劣，也使其成为飞机故障预测与健康管理（prognostics and health management,PHM）的首要对象。由于飞控系统的功能耦合度高、结构交联关系复杂、退化失效模式多样化等特点，导致其故障特征提取难、寿命预测实时性差、健康评估模型验证难等问题。飞控系统故障特征和关系提取是当前飞控系统PHM领域的一项关键技术，从海量飞行数据中筛选出精准表征故障的关键信息，提升故障识别的准确性和效率；剩余寿命（remaining useful life,RUL）预测是PHM系统的另一项关键技术，通过装备运维数据预测后期性能走势，达到提前故障预警的目的。在飞控系统PHM技术工程应用中，模型的建立是系统能否实现的关键，系统的实时性和可视化也对模型的更新升级不断提出新要求。因此从飞控系统故障信息多源提取、RUL预测的研究现状、飞控系统PHM工程化研究现状等3个方面展开综述。

摘要:在栅格地图环境中，基于Voronoi图的路径规划算法具有较好的全局性与完备性，但其生成的路径通常存在转折点过多、冗余路径显著、跟随性较差以及在动态障碍物环境下规划效率偏低等问题。针对上述不足，提出了一种基于改进Voronoi骨架图与动态窗口法（dynamic window approach，DWA）融合的路径规划算法（BV-R-GDWA）。该算法首先利用Voronoi骨架图的关键点提取与拓扑重构技术，结合障碍物膨胀模型和拐点筛选机制对初始路径进行重规划，从而获得一条在安全距离约束下更短且更平滑的全局优化路径。在局部规划阶段，创新性地设计了动态权重全局路径引导函数，使机器人能够根据当前位置与全局路径偏差自适应调整跟踪策略。实验结果表明，在简单环境中，与Voronoi骨架图方法相比，所提全局路径算法在规划时间、路径长度和转折点数量上分别减少了26.3%、12.9%和27.3%；在复杂动态环境中，BV-R-GDWA算法仍能保持较高的规划效率与路径质量，表现出良好的鲁棒性与适应性。主要创新点在于提出了关键点提取与动态权重引导机制，实现了全局路径安全性与局部避障实时性的有效平衡，对提升移动机器人在复杂场景下的导航性能具有重要理论意义和工程应用价值。

摘要:针对无人机电线检测任务中面临的复杂背景干扰、电线尺度随机分布且差异大的挑战，提出一种基于多尺度特征增强的算法框架。该框架以多模态特征融合输入为基础，集成了3个核心模块：多尺度特征增强模块（multi-scale feature enhance, MSFE）用于捕捉不同尺度的电线特征；双路径交互注意力模块（dual-path interactive attention, DPIA）通过通道与空间双路径机制聚焦电线关键区域；自适应特征融合模块（adaptive feature fusion, AFF）动态平衡编码器语义信息与解码器边缘信息，旨在提升复杂场景下的检测鲁棒性。实验结果表明，所提方法在雾天、雪天、夜间等多种复杂场景中均表现优异。相较于现有方法，各项指标均取得了显著提升。消融实验充分验证了各模块的有效性：在基线模型基础上，IoU、Robj、Recall、Precision和F1-Score分别提升了12.56%、5.53%、4.54%、3.03%和3.78%，表明其对增强模型检测能力至关重要。定性分析结果进一步证实了该算法在复杂场景下对电线细长结构的精准定位能力及其对背景噪声的有效抑制。因此，该方法对无人机电线检测任务具有实际应用价值。

摘要:针对传统路径规划方法存在的路径冗余、易陷入局部最优等问题，提出一种改进蜣螂优化算法(improved dung beetle optimization, IDBO)，以实现对建筑起重机械无人机巡检飞行路径的高效规划。首先，引入基于佳点集的种群初始化策略，提升初始解的空间均匀性与覆盖率。其次，采用指数衰减公式动态调节扰动因子，实现全局探索与局部开发能力的自适应平衡。最后，引入柯西-高斯混合变异机制，对停滞种群实施变异操作以抑制算法早熟收敛，增强全局搜索性能。在基准测试集上的实验表明，IDBO在收敛速度与求解精度上均优于对比算法，综合排名第1，验证了改进策略的有效性。进一步地，通过构建融合路径长度、能源损耗与威胁成本的综合评价模型，基于实际工地场景建立包含多个建筑起重机械的三维地图并开展实验。结果表明，IDBO规划的巡检路径不仅可以有效规避障碍物，并且在3种复杂度各不相同的场景中，其目标函数值较基准方法分别提升11.47%、7.23%与9.17%。在多障碍物，多巡检目标和多元成本并存的复杂工地环境下，所提方法可为无人机路径规划提供有效解决方案，具有较高的应用前景。

摘要:变电站设备安全稳定运行对电力系统至关重要。近年来，无人机巡检因其高效、安全优势，已成为变电站维护重要手段。然而，无人机本体及周围环境噪声与设备运行关键声学信息混叠，严重阻碍基于声学信号的设备状态检测与故障预警。为解决此问题并高效分离变电站设备声源，提出一种多尺度门控声源分离网络（multi-scale gated source separation network, GSN）模型。GSN模型采用编码器分离器解码器架构,编码器引入并行多尺度一维深度可分离卷积以捕捉多尺度特征；分离器构建局部建模和全局建模双路径，并通过门控融合机制整合输出；解码器采用逐层一维转置卷积与跳跃连接还原时域信号。在包含变电站设备声、无人机噪声及环境背景声的三源混合数据集上实验验证。结果表明，GSN相较于全卷积时域音频分离网络等主流模型，在尺度不变信号实真比、信号干扰比、皮尔逊相关系数指标上分别提高了0.8~7.1 dB、1.3~9.7 dB、0.032~0.297；训练收敛速度与平稳性上亦具明显优势。GSN模型能有效抑制复杂干扰并还原目标设备声源，为变电站设备声学巡检提供高质量信号。

摘要:随着无人机航拍技术的快速发展，低空场景中对基础设施等目标的精确识别需求日益增强。然而，传统目标检测与语义分割方法在边界刻画及同类实例区分方面仍存在不足。针对此问题，提出一种改进的多模态特征融合实例分割网络，以提升无人机遥感影像中目标分割的精细化程度与鲁棒性。所得方法的创新点：构建双路径输入结构，同时利用RGB影像与DSM信息，丰富多模态特征表达；面向DSM分支引入HWF-LM与DMSCA，显著增强模型对高程与结构信息的表征能力；提出FGCA机制，实现跨模态特征的高效融合，从而提升复杂场景下的实例分割精度。在Drone-OrthoSeg数据集上，所提方法的边界框mAP和掩模mAP分别达到42.63%和42.69%；在NWPU VHR-10数据集上分别为77.86%和72.59%；在雾天海上场景的FoggyShipInsseg数据集上亦取得63.86%与59.69%的良好表现。实验结果表明，该方法在准确性与鲁棒性方面均优于现有先进方法，可为低空场景下的基础设施自动化检测和测量提供高效可靠的技术支持。

摘要:针对现有无人机室内定位方案定位精度不足、高成本、需搭载专用定位模块的问题,设计一种基于WiFi信道状态信息（WiFi-channel state information, WiFi-CSI）嗅探技术的高精度无人机三维定位系统。该系统通过部署若干低成本的ESP32-S3传感器组成无人机感知网络,直接嗅探无人机WiFi信号并从中解析出CSI信号,结合飞行时间（time of flight, ToF）传感器获取的高度信息,实现了无需无人机搭载专用定位接收模块的轻量化高精度定位方案。针对不同高度层的CSI信号特性,进一步创新性地设计分层训练策略和稀疏神经回归网络（SE-inception-ResNE-IDCNN,SIRD）,通过融合SE注意力机制、Inception多尺度卷积与残差连接,构建CSI信号与二维坐标的映射关系,最终将预测坐标与ToF高度信息融合实现三维定位。实验结果验证了所提出系统的有效性:平均定位误差(MLE)为0.107 9 m,定位均方误差(LMSE)为0.100 3 m,定位误差的决定系数R2为0.956 2。所提出的方法较现有无人机室内定位方法精度有显著提升,为无人机室内应用提供了低成本、高精度的解决方案。

摘要:面向电力机器人带电作业与设备巡检等任务需求，三维分割技术将复杂电力场景分解为多个独立的语义或实例级别的三维空间区域，为电力机器人提供了精准的空间认知，是保障电力系统自动化运维、提升带电作业安全性与效率的关键场景理解技术。现有方法因高成本的三维数据采集和模型实时处理能力不足，难以满足实际电力场景的需求。因此，提出了首个无需三维数据输入的低成本、快速三维分割框架，仅需以多视角的单目二维光学图像和目标提示词为输入就可实现电力设施的三维分割，有效解决了现有方法的局限性。首先利用Grounded-SAM2的强泛化特性以及所设计的颜色标注机制，获取输入图像中电力设施的RGB标识化分割掩码；随后，经Spann3r重建模型融合几何及颜色特征生成电力场景点云；最终，依据颜色筛选准则获得电力设施候选点云集，并基于DBSCAN密度约束聚类方法对候选点云进行处理，实现电力设施的实例区分与噪声抑制，输出精准的三维分割结果。实验结果表明，该方法在真实电力场景中验证可实现92.6%以上平均交并比（mIoU）与93.4%以上平均准确率（mAcc）的三维分割精度，为电力机器人智能化运维提供了一种无需三维传感器支持的低成本且快速的解决方案。

摘要:鉴于工业机械臂控制系统面临人机协同精度欠佳、动态响应迟缓以及安全约束匮乏这三项核心难题,构思出一种依托于3D视觉引导的无标定机械臂协同控制系统。此系统别出心裁地整合轻量化深度学习感知与实时逆解运动学控制:于感知层运用MediaPipe Lite卷积网络达成30 fps人体33关键点的探测,并同步融合深度相机空间坐标以生成精确的3D关节数据;在映射层开创动态肩部参考校准机制,冲破传统标定的束缚,结合工作空间的双重限制来确保运动安全;在控制层构建几何闭式逆解模型(具备08 ms实时解算能力),借由双线程异步架构将姿态检测与关节控制分离开来,从根本上攻克响应延迟的瓶颈。经实验验证显示,该系统于JAKA Zu3平台达成末端轨迹跟踪误差减小、动作延迟比率极低、关节超程率降为零,适用于160~190 cm操作者的动态场景。日后可应用于诸如汽车装配线以及核废料处理等场景,为柔性制造供给高适应性的人机协同模式。

摘要:随着电动汽车的规模化应用，电池剩余容量的精准预测成为保障车辆续航里程、安全性和经济性的核心需求。传统电池容量损失预测方法主要依赖老化实验标定或大量数据学习，难以适应复杂的实际运行工况。针对定一问题，提出了一种机理数据混合驱动的电池容量损失预测方法，一方面通过阿伦尼乌斯（Arrhenius）模型从机理层面量化温度、累积安时对容量衰减的长期主导效应，另一方面通过长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）捕捉容量损失在复杂实际工况下的动态扰动。最后得到电池容量损失的预测值与置信区间。采用电动汽车在自然驾驶条件下采集的充电数据验证动力电池在真实用车场景下的容量损失。实验结果表明，在仅利用容量衰减前30%历史数据进行训练的条件下，该方法在后续容量损失预测中的平均绝对误差（mean average error, MAE）为0.73%，均方根误差（root mean square error, RMSE）为0.96%，最大误差控制在2.18%以内，整体预测性能优于单一Arrhenius模型和纯LSTM模型。结果表明，所提出的机理数据混合预测方法能够在真实车载复杂工况下实现高精度、稳定的容量损失预测，为动力电池健康状态评估与寿命管理提供了一种具有工程应用潜力的解决方案。

摘要:神经网络处理复杂场景下的故障诊断任务会面临强噪声干扰和单个传感器信息不完整，针对其导致诊断性能下降问题，提出了一种跨传感器特征融合的卷积神经网络模型。首先，提取数据特征时结合卷积神经网络与双环残差模块来缓解训练过程中的梯度消失问题；然后，引入卷积注意力模块进而提升模型对关键特征的关注能力；随后，使用特征优化重构模块改善特征学习效率与表达能力；之后，利用自适应特征融合模块将不同传感器所提取的高级特征进行自适应融合；最后，通过全局平均池化层、全连接层和Softmax函数对融合后的特征进行分类，实现故障诊断任务。结果表明，该方法能有效融合多传感器数据特征，且对不同强度噪声表现出良好的鲁棒性；模型平均诊断准确率在-2~-18 dB噪声下达到97.48%，相对于单个传感器提升1.88%，为解决复杂场景下的故障诊断提供有效参考。

摘要:针对现有的目标检测算法在面对遥感小目标检测难题时存在网络体积大、模型复杂度高、检测准确率低等问题,提出了一种基于YOLO11的轻量级遥感算法EDB-YOLO11。该算法主要从模型结构和损失函数两个方面进行了改进。首先,采用EMBC模块改进了原本的C3K2模块,有效地提升了网络结构的特征表达能力;其次,采用Downsample下采样模块替换了原本的卷积下采样,在降低模型参数量和计算量的同时提升了主干部分的特征提取能力;然后,采用BiFPN特征融合方式替换了原本的PANet,增强了网络的特征融合能力,实现了更高效的多尺度特征融合;最后,结合Focal机制与WIoU的优势,引入了一种新的损失函数Focal-WIoU,使模型更关注高质量的训练样本,从而降低了低质量训练样本的影响,有效地提升了模型的检测精度。实验结果表明,EDB-YOLO11算法的参数量下降了27.18%,计算量下降了16.43%,同时在VisDrone2019数据集上的mAP@0.5提升了3.4%,mAP@0.5：0.95提升了1.8%,在泛化数据集SIMD和MAR20上,mAP@0.5分别提升了3.8%和0.3%,mAP@0.5：0.95分别提升了3%和0.2%。上述实验结果验证了EDB-YOLO11算法在遥感小目标检测任务中的有效性与优越性。

摘要:由于管道内环境复杂、裂纹尺寸微小，裂纹检测信号信噪比低。针对管道内外壁裂纹缺陷的高信噪比检测问题，提出激励与参考信号同时钟源的平衡电磁技术裂纹检测方法。阐述了平衡电磁技术管道内外壁裂纹缺陷的检测原理，利用理论与数值仿真分析了激励与接收信号间频差噪声的影响，开发了基于现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）数字正交解调的平衡电磁裂纹检测系统，完成了激励与参考信号相同时钟源的软件设计。通过实验验证了该裂纹检测系统的检测能力，结果表明，该检测系统可以实现1~7 mm表面裂纹及1~4 mm埋藏裂纹的检测；表面裂纹检测信号呈单峰单谷特征，埋藏裂纹检测信号呈双峰特征。管道现场裂纹检测牵拉实验表明，该裂纹检测系统功耗小于1.1 W，对表面裂纹检测信噪比大于41.9 dB，对埋藏裂纹检测信噪比大于36 dB，该方法适用于管道内外壁裂纹缺陷的在线检测。

摘要:复杂系统的状态监测数据是多个传感器采集的多源时空信息，为了充分利用时间退化特征和测量变量间的空间关联信息，提出了基于双流结构的自适应时空特征融合神经网络（temporal-spatial feature fusion neural network, TSTFNN），通过并行的时间流和空间流结构分别提取时间依赖特征和空间关联特征。设计了卷积自注意机制，以弥补传统点积自注意力忽略时间序列连续性的缺点，使模型更好地捕捉时间序列的连续性和细节变化。同时，应用多尺度卷积神经网络挖掘不同测量变量之间的空间关联特征，提升模型的全局感知能力。在特征融合阶段，引入自适应加权机制，实现时间和空间特征的动态融合。为了优化模型的预测效果，构建了由约束均方误差损失和特征平衡损失组成的联合损失函数，来增强时空特征的协同学习能力。最后，基于NASA的C-MAPSS基准数据集的实验结果表明，所提方法在多源数据RUL预测精度方面优于多种SOTA模型。

摘要:针对高速列车在实际运行过程中，通过电流，电压等信号来识别电弧时对算法要求较高，算法实现难度较大以及利用高频摄像机采集电弧图像识别电弧成本较高等问题，提出了一种基于端口阻抗的方法对弓网电弧进行识别。首先，考虑实际运行条件下气流速度对电弧电压梯度的影响对电压梯度进行优化建立了更加符合列车实际运行条件下的电弧电压模型。然后，为更好地模拟实验进行，考虑在负荷波动较小情况下将弓网系统等效成含有系统阻抗和电弧阻抗的二端口网络并建立考虑气流速度影响的端口阻抗模型。其次，利用PSCAD/EMTDC仿真平台和搭建弓网电弧实验模拟平台对优化的电弧模型进行可行性分析，并且采用梦想优化算法优化的支持向量机电弧识别模型对弓网电弧进行识别，检验算法对端口阻抗的识别可行性。最后，将端口阻抗法识别电弧与电流信号，电压信号以及电弧图像3种方法从6个方面进行综合比较，验证端口阻抗法的实用性和经济性。

摘要:全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)时频传递接收机广泛应用于诸多重要领域的时间同步系统及节点中，其内延迟的精密校准是实现高精度时频传递的重要保证。针对纳秒量级的时频传递需求，开展北斗时频传递接收机绝对与差分校准方法的实验研究。首先，比较分析分步、整体绝对校准和差分校准方法原理及差异性，基于GNSS暗室环境和共钟差场景分别设计实施方案。实验中依托由时频信号分配及模拟、暗室环境、精密测量、被校系统等搭建的校准比对系统和智能化校准验证软件，开展不同类型北斗时频传递接收机在B1I、B1C、B2a、B3I及L1 C/A频点内延迟的校准比对实验，评估测量不确定度并分析各校准方法。实验结果表明，分步、整体和差分校准方法的测量不确定度分别优于0.71、0.98和1.27 ns，各频点内延迟校准值吻合在3种校准方法的不确定度范围内，验证了校准比对实验的有效性及整体绝对校准方法的优越性，形成亚纳秒不确定度水平的时频信号校准能力。

摘要:针对工业现场生产中对金属表面缺陷检测存在精度低、误检和漏检的问题以及金属表面缺陷检测面临小目标难以分辨、复杂背景干扰强、噪声影响显著等挑战，尤其在小目标检测与多尺度特征提取方面仍存在不足，针对上述挑战提出GMS2-YOLO模型，以多尺度特征提取、特征融合增强与分离批归一化检测头相结合，提高目标缺陷检测精度。首先，将GhostConv与HGBlock模块结合，将GHGnet网络结构作为主干网络，提升模型对目标缺陷细节特征的提取能力；然后，在颈部结构创新型融合MANet与StarBlock，使用MSNet替换C3k2模块，实现更加多样化和丰富的梯度流信息，增强模型的提取融合能力；其次，重新设计YOLOv11n检测头，采用分离批归一化检测头实现信息在不同层级间的交互与融合，准确识别缺陷目标；最后，使用新的损失函数WIoU，通过提高对中等质量图片的关注度，增强了缺陷检测的精度。实验结果表明，此方法在Self-Dataset数据集上平均精度均值（mAP）mAP@0.5指标达到了80.8%，与YOLOv11n相比提高了3.6%；mAP@0.5：0.95指标达到了53.5%，与YOLOv11n相比提高了8.5%。此外，在NEU-DET数据集中，针对该数据集中的微小缺陷CR，其平均精度（AP）值达到了68.3%，与YOLOv11n相比提高了15.8%。所提模型对缺陷检测精度有较大提升，在解决误检，漏检问题方面有明显优势。此外，与其他主流模型对比，改进模型在没有损失较多推理速度的前提下，提高了检测精度，具有良好的工程应用前景。

摘要:模拟信息转换器（analog-to-information converter, AIC）是一种突破Nyquist率采样限制的新兴压缩采样方法。经典的AIC采用Nyquist转换速率的伪随机（pseudo-random, PN）序列对输入信号进行混频，通过全频带展开稀疏信号提取其低频有效信息达到降采样的目的。然而，在无线通信应用中，信号具有典型带通特性。经典AIC因PN转换速率过高，不仅存在显著的采样冗余，更面临严重的非理想效应，导致重构质量大幅下降。针对上述问题，以带通采样理论为基础，提出以信号的实际有效带宽，而非最高频率为基准的超低速率PN序列设计方法，并以此为基础构建了一种新型带通随机解调（random demodulation, RD）AIC架构。该架构以Sigma Delta模数转换器（analog-to-digital converter, ADC）为核心，通过降低PN序列切换速率，有效规避了由PN序列高速切换引起的非理想效应，在保证带通信号信息完整性的同时，显著提高了AIC的压缩比和重构信噪比（reconstruction signal-to-noise ratio, RSNR）。实验结果表明，在输入信号有效频率范围为780~790 kHz的条件下，所提出带通AIC将PN序列的转换速率降低至52 kHz，采样压缩比达到30，平均RSNR达到68 dB。相较于当前最新的RD Sigma Delta AIC设计，所提出架构将采样压缩比提高了7倍，RSNR提升了14.6 dB。

摘要:针对多永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)传统耦合控制方法结构复杂、计算量大等问题，提出了一种多电机智能体系统有限时间领导跟随转速协同控制新方法。首先，基于永磁同步电机的多智能体系统数学模型，构建了依赖于无向通信拓扑的分布式有限时间转速一致性控制协议。同时，针对系统中的不确定扰动与未建模动态，引入了一个超螺旋扩展状态观测器（STESO）进行实时估计，并将观测结果融入一致性协议实现补偿，从而得到期望的q轴电流。其次，通过构造李雅普诺夫函数，对所提出控制器的有限时间收敛性进行了严格理论证明，并给出收敛时间上界估计。最后，在3台永磁同步电机调速系统实验平台上与偏差耦合控制算法进行了对比实验。实验结果表明，在升降速、加减载和正反转工况下，该方法均表现出优越性能。转速最大抖振从传统方法的3 r/min降至0.5 r/min以下，同步误差显著减小，且在负载扰动下能快速平滑地恢复至设定转速。实验证明所提方案具有同步精度高、收敛快、鲁棒性强的特点，为高性能多电机协同控制提供了有效解决方案。

摘要:模块化多电平换流器（modular multilevel converter, MMC）因其模块化设计、扩展性和容错能力，在高压直流输电系统中得到广泛应用。传统模型预测控制（model predictive control, MPC）虽具有动态响应快、实现简便的优势，但其高计算负担及环流抑制不足的问题限制了其应用。针对这些问题，提出一种改进型间接MPC与分数阶准PIλR（FO-QPIλR）控制器相结合的混合型MPC策略（hybrid model predictive control, H-MPC）。改进型间接MPC优化控制目标并简化滚动优化过程，显著降低了计算负担，同时避免了传统MPC加权因子设置的复杂性，实现快速的电流跟踪与子模块电容均压。与此同时，分数阶准PIλR控制器比传统PI控制器具有更好的动态性能和鲁棒性，无需解耦即可有效抑制环流。为验证所提策略的有效性，与传统间接MPC策略对比，在仿真结果中，环流幅值降低了80%，子模块电容电压波动减少9%；在实验结果中，环流幅值降低了53%，子模块电容电压波动减少10%。仿真与实验结果表明，所提的混合控制策略在保证MPC快速动态响应和输出电流质量的同时，显著抑制了环流谐波，增强了子模块电容电压均衡能力，验证了该策略的有效性与优越性。

摘要:针对PointRCNN目标检测算法在复杂场景下特征提取能力不足的问题,首先,设计局部-全局注意力模块(LGAM),利用中心点与其相邻点之间的局部几何关系获得相邻点的注意力权重,实现了局部特征的有效融合,并基于全局双线性正则化方法,获得全局感知特征,后通过融合局部与全局特征实现协同优化;其次,设计多尺度卷积核注意力模块(MKCAM),通过并行标准卷积与膨胀卷积动态聚合多尺度特征,并结合基于通道池化的空间注意力机制,动态聚合多尺度特征;最后,将二者级联嵌入原PointRCNN的点云编码网络,增强网络的特征提取能力。此外,针对PointRCNN算法中传统非极大值抑制(NMS)固定交并比（IoU）阈值造成的误检问题,引入模糊NMS,依据目标尺寸与场景密度动态分配IoU阈值。整合改进的点云编码网络与模糊NMS方法,提出了改进PointRCNN目标检测算法。实验结果表明,改进算法在KITTI数据集上,车辆、行人及骑行者检测精度分别提升1.05%、3.43%和1.33%;在自建路侧数据集(稀疏点云场景)中,3类目标精度分别提升1.3%、2.71%和2.9%,验证了方法的有效性与泛化能力。

摘要:针对海上平台井口控制盘仪表智能巡检系统，提出了一种基于轻量化RT-DETR模型与插值法的仪表参数识别方法。为实现模型轻量化及目标高精度提取,重构并优化了RT-DETR的主干与颈部网络，通过引入跨阶段局部光照增强模块（CSP-IEM）与快速增强混合聚合模块（FEMAM）提升光照鲁棒性和颈部网络效率，同时设计了匹配感知损失函数（MAL）保留了匹配质量信息。消融实验表明,相比于原始的RT-DETR算法,改进后的RT-DETR算法在海上平台井口控制盘仪表数据集上的mAP@0.5达到了76.1%,参数量与计算量分别减少了30.73%和25.79%,帧率（FPS）达到了216 fps。基于仪表关键目标识别及图象处理方法，提出采用样条插值法计算仪表读数的方法。现场采集图像仪表参数的读取实验表明,所提出的样条插值法相对于局部角度法的平均相对误差与平均全局误差分别相对降低了45.5%与48.3%。综合实验证明，所提出的仪表参数识别方法满足现场计算资源受限条件下的部署，检测精度及实时性等方面的需求。

摘要:针对现有船舶火灾辨识准确率不高问题，提出了一种融合注意力机制、卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和双向长短期记忆网络（bidirectional long short term memory，BiLSTM）的船舶火灾辨识方法。使用火灾动力学模拟工具（fire dynamics simulator，FDS）建立了3层甲板渡轮火灾仿真模型，利用传感器采集了船舶火灾过程的温度、一氧化碳浓度和能见度数据。随后采用CNN提取火灾数据的纵向特征，并通过降维压缩数据长度，减少模型的训练参数；搭建基于BiLSTM的级联深度学习神经网络，提取火灾数据横向特征，并在输出层融合注意力机制。此外，为了提升灰狼优化算法的收敛速度，将混沌博弈算法引入该算法，提出了改进的灰狼优化算法。最后，采用改进的灰狼优化算法优化CNN-BiLSTM-Attention模型，并利用该模型进行了两个场景的船舶火灾辨识实验。结果表明，相比于其他火灾分类方法，在船舶火灾数据样本不均衡情况下，所提方法火灾辨识的准确率达到100%，能够满足工程实际需求。

摘要:针对瞬变电磁视电阻率法在接地网缺陷检测中面临的非线性反演精度不足、收敛效率低下等问题，提出一种融合遗传算法(genetic algorithms, GA)全局搜索与牛顿法局部优化的智能混合反演方法。针对传统遗传算法在缺陷检测中收敛缓慢、小尺度缺陷敏感度不足的局限，构建“数据驱动-模型约束”反演框架—通过遗传算法的锦标赛选择、动态交叉变异等反压机制，避免单一数据驱动模型的“黑箱映射”局限，实现初始解空间的可解释性搜索；再以全局搜索所得高质量初值作为牛顿法输入，从根本上解决传统迭代方法的“初始值敏感性”问题，形成“全局预搜索-局部细修正”协同反演策略。实验结果表明，在2 000~10 000组数据场景下，混合算法总体平均总耗时7.2~35.8 s，较传统遗传算法与牛顿法总和耗时（12.0~48.4 s）减少4.8~12.6 s；迭代效率显著提升，达到预设最大迭代次数（100次）终止的案例较牛顿法减少33.6%，迭代次数小于20次的有效解占比提高45.4%；反演精度优势显著，平均误差6.020 7×10-8，较传统迭代法与遗传算法分别降低83.65%和98.95%。最后通过野外缩比模型实验验证，该方法可有效识别接地网拓扑结构及部分断裂、缺口等隐蔽缺陷，在复杂工况下的检测精度与效率较单一方法显著提升。

摘要:航空发动机叶片属于发动机核心组件高精密部件之一，保障其型面快速、精确的测量至关重要。激光光条中心线的精确提取是三维测量过程中的关键环节，对测量精度具有直接影响。针对现有光条中心提取方法在光条宽度不均、高曲率及噪声环境下精度和鲁棒性不足的问题，提出一种结合法线引导的极值法与改进的空间灰度重心推进法，优化提取中心精度。该方法首先基于Steger法判断中心线预估位置；随后利用极值法识别潜在重要特征区域，并在法线方向上通过改进的空间灰度重心法进行加权计算，完成光条中心初步提取；再应用改进八邻域区域角度方法筛取有效点，并结合3σ准则过滤异常数据点,最终获得精确中心点坐标。采用对比实验验证，算法在标准测试图像上的中心提取均方根误差为0.058 pixel,有效保留了光条细节；每帧运算时间约为0.755 ms，较Steger算法提升约6倍，较传统灰度法提升约3倍，有效解决了曲率中心倾斜问题。此外，在模糊样本及加入高斯噪声图像的测试中，拟合准确率较Steger法提高了3.7%,噪声鲁棒性RMSE相比传统算法下降了6.9%，显示了算法在复杂环境下的优越性和实用性，为航空航天制造及光学精密仪器的高精度测量工程应用提供有效技术支持。

摘要:在合成孔径雷达(SAR)与通信一体化应用场景中，SAR成像功能通常基于传统的距离多普勒算法（RDA）实现，然而该算法在较大斜视角的成像场景下会出现几何失真。针对该问题，提出了基于拓展Omega-K算法的OFDM信号的合成孔径成像方法，将传统的Omega-K算法应用到OFDM信号的合成孔径成像中，对基于OFDM信号的合成孔径成像的回波信号进行去循环前缀(CP)操作，在完成距离及方位向的二维脉冲压缩后，对斜视条件下所引起的相位偏移进行补偿。随后通过二维频域下的Stolt插值解除距离及方位向间的高阶相位耦合，并对多普勒频偏进行补偿，以实现最终的二维成像。最后，基于所提算法在正侧视以及较大斜视场景下开展了对单点目标和多点目标的成像仿真实验，通过对比仿真实验得出，相比于传统的基于RDA的OFDM信号的合成孔径成像算法，在正侧视场景下，基于EWKA成像算法方位向的PSLR从-12.32 dB提升到-17.024 dB，提升约38.1%，距离向性能相差不大。在斜视场景下，使用传统的基于RDA的成像算法对目标成像会出现散焦，不能实现很好的成像，而基于EWKA成像算法仍然能够实现很好的聚焦，对比仿真验证了基于EWKA的成像算法在正侧视以及较大斜视下的可行性和有效性。基于EWKA的OFDM信号的合成孔径成像算法能够在正侧视和斜视场景下实现良好的合成孔径成像，解决了传统的基于RDA的OFDM信号的合成孔径成像方法在较大斜视场景下成像出现散焦的问题，同时也提高了正侧视场景下方位向性能。

摘要:为实现多用户、多节奏及多步态类型下的步态实时识别，提出一种融合周期自适应机制与知识蒸馏的步态识别方法。该方法综合考虑模型的识别精度与实时性，旨在提升下肢外骨骼系统在动态复杂环境下的适应能力。首先，设计基于周期谱图分析的自适应滑动窗口机制，根据信号的周期性动态调整窗口长度，以精准适应不同用户及动作节奏变化；其次，教师模型采用图神经网络(GNN)充分挖掘多通道IMU数据中的时空关系，将多层感知机(MLP)模型作为学生模型，通过知识蒸馏方法实现知识迁移。实验采用5类步态动作数据进行对比验证，在相同数据条件下，自适应滑动窗口方案将整体分类准确率由91.6%提升至94.2%，提高了2.6%；通过结合真实标签与教师模型的软标签，优化蒸馏损失函数参数，优化学生模型学习教师模型所蕴含的丰富特征和信息，其准确率提升至1.94%。同时，学生模型的平均单窗口识别时间由教师模型的17.4 ms缩短至4.9 ms，实时响应能力显著增强。实验结果表明，该方法在多用户、多节奏及多类型步态下均表现出良好的识别稳定性和泛化能力，兼具高精度与低延迟，具有良好的实用性和部署价值，适用于下肢外骨骼等对实时性和识别准确性要求较高的场景。

摘要:在星壤侵彻式探测过程中，探测器工作在高过载的环境条件下，力学感知模组通常位于探测器的最前端，所处的应力环境最为恶劣。为避免高过载对力学感知模组的损坏，需对其进行灌封处理。然而灌封材料在提高模组抗冲击性能的同时，带来了幅频响应的非线性。针对这一问题，提出了“共面激励”冲击校准方法和“阶次自适应辨识+NLS-Wolfe线搜索”的数据处理方法。首先，基于对称原理，将标准传感器与被校模组安装在冲击放大器可动台的对称位置，在共面激励脉冲的作用下，实现对力学感知模组的动态校准；在校准数据处理时，通过阶次自适应辨识确定传递函数的阶次，采用NLS-Wolfe线搜索辨识模组的传递函数参数；基于动态补偿原理，构建逆传递函数模型，求出力学感知模组的补偿函数。结果表明，经补偿后的力学感知模组幅值误差±5%的工作频带被有效展宽至12.356 kHz，主脉冲的相关性达到97.69%。