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2024,38(8):1-14,
Abstract:
绝缘栅双极型晶体管广泛应用于航空航天、武器装备、现代工业、交通运输和电力系统等领域。由于其工作环境复杂，IGBT 极易发生异常并导致系统故障，甚至引发重大的经济损失与人员伤亡。因此，IGBT 的故障检测引起了研究人员的广泛关注和高度重视。但是，目前针对 IGBT 故障检测技术的系统性综述较稀缺，阻碍了实际工程人员对其深层次的了解与认知。因此，该综述从方法的角度对 IGBT 故障检测相关研究成果进行了系统性的回顾：首先对 IGBT 的基本结构、工作原理以及常见失效机制进行了概述；其次，将 IGBT 故障检测技术基于检测方法的差异分为三大类，并总结了各类方法的优点与不足；最后，结合当前技术发展的现状，对 IGBT 故障检测领域的挑战与展望进行了深层次的剖析。
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2024,38(8):15-25,
Abstract:
针对路面缺陷图像存在对比低以及其复杂的拓扑结构,现提出的大部分分割算法,在捕获感受野和提取路面缺陷特征时还存在很大的不足。因此本文提出改进U Net的路面缺陷图像分割算法。首先,在经典的U-Net的卷积块中提出SN-Disout残差块,增强模型对过拟合的鲁棒性;其次,在编码器与解码器之间引入循环十字交叉模块,增强模型在特征图中不同位置之间捕获特征的能力,对缺陷的边界进行更准确的建模;最后,在解码器中引入空间通道挤压与激励模块,这使得网络能够更加专注于重要的特征,同时减少不相关或噪声特征的依赖;并将位置感知多头注意力加入模型的颈处,进一步有助于模型更好地理解和利用输入数据的内在关系,从而提高模型的性能和表现能力,并且使用混合损失函数Dice+BCE取代单一的损失函数。该算法在Crack500图像数据集上的交并比与F1分别达到了60.13%和75.22%,均超过U-Net、DeepLabV3+、PSPNet、TransU-Net、UNet++等主流语义分割网络。实验结果表明,该算法能有效改善网络的预测精度与细小目标的分割结果,在保证分割精度的情况下也满足了实时性的要求。
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2024,38(8):26-35,
Abstract:
风力发电机叶片，作为风力发电系统的核心组件，其健康状况直接关乎整个发电效率与运行安全。针对叶片缺陷检测的挑战，深入研究了YOLOv8n网络，并创新性地提出了高效多尺度卷积模块（EMSConv），该模块有效替代了传统残差块中的卷积层，通过分组卷积技术显著降低了冗余特征对检测结果的干扰，从而提升了检测的精确性。此外，在检测头部分，融入了Dynamic Head的多元化注意力机制，这些自注意力机制协同工作，跨越不同特征层，实现了对目标尺度、空间位置及检测任务的精准感知，极大地增强了目标检测模块的综合能力。还创新性地整合了Inner-IoU、Wise-IoU与MPDIoU，创造性地提出了Inner-Wise-MPDIoU，以替代传统的CIoU损失函数，这一举措不仅提高了网络的检测精度，还加速了收敛过程。在针对自制风机叶片缺陷数据集的测试中，YOLOv8-EDI展现出了卓越的性能，其mAP50值高达81.0%，相比原始YOLOv8n提升了2.3%；召回率也达到了76.8%，提升了3.7%。该模型在提升检测效果的同时，还实现了计算量的降低，降幅达5.5%，充分满足了工业环境下对风机叶片进行高效、准确、大批量检测的需求。
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2024,38(8):36-45,
Abstract:
风电机组的发电效率和使用寿命与其表面的完好度相关。本研究针对传统风力发电机表面缺陷检测方式出现的检测结果不够精准，检测用时较长的问题，设计了一种风力发电机表面缺陷检测模型。首先，在模型中融合了轻量级卷积技术，有效地增强了通道间信息交互的能力，通过更丰富的特征信息提高小尺寸缺陷的检测效果；其次，在主干网络引入了视觉注意力网络模块，丰富了上下文的信息，提升了卷积神经网络的特征提取的能力；然后，在颈部网络中引入协调注意力机制，通过空间方向捕捉缺陷的位置信息；最后，将边框回归的损失函数修改为WIoU，从而制定出合适的梯度增益分配策略。实验结果表明，改进后的检测模型相较于原模型检测精确度提高4.14％，显著提升了细小缺陷的检测能力；同时，改进后的模型的参数量降低了2.29 M，参数量则是降低了6.2 G，检测速度提升显著，满足模型实时检测的需求。
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2024,38(8):46-55,
Abstract:
针对分散和细小的金属表面缺陷检测方法,卷积神经网络(CNN)缺乏全局特征捕捉能力,在识别氧化颗粒、裂纹和划痕等缺陷时易发生漏检和特征丢失,Transformer能够捕捉图像全局信息,但全局计算导致较高的计算成本。为实现高效且精准的金属表面缺陷识别,将CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局建模能力有效融合,提出了一种基于深度可分离卷积(DW-Conv)融合池化网格窗口注意力机制(PGW-Attention)的金属表面缺陷识别网络架构(DPG-Transformer)。在自建金属缺陷数据集(ST-DET)和公开金属缺陷数据集(NEU-CLS)上对该方法进行了实验验证,DPG-Transformer的缺陷识别准确率分别为99.3%和99.6%,在准确率、计算量和浮点计算量等指标上优于多种经典网络。此外,在可视化实验中,DPG-Transformer显示出比CNN模型更全面地腐蚀和氧化皮的缺陷特征提取能力,并能比Transformer模型更加精准地关注到细长裂纹和划痕的全局缺陷特征。实验结果表明,该方法可以降低Transformer模型的计算量和复杂度,同时能够更全面、精准地提取到金属表面缺陷特征,是一种更切合实际应用的金属表面缺陷检测方法。
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2024,38(8):56-67,
Abstract:
晶圆缺陷模式分类在晶圆制造过程中扮演着至关重要的角色，准确识别晶圆缺陷能够确定缺陷产生的根本原因，进而定位生产流程中的问题。然而，现有深度学习晶圆缺陷分类方法仅从空间域或者频率域出发进行网络设计，未能实现空频信息的相互补充与融合，限制了晶圆缺陷分类准确性的进一步提高。针对这一问题，提出了一种基于空间域和频率域特征融合的双流晶圆缺陷分类网络—SFWD-Net。该网络利用提出的多尺度特征提取卷积模块和多视角注意力模块构成空间流分支提取晶圆图的空间信息，利用离散小波变换构成频率流分支提取晶圆图的频率信息，空频信息融合后再进行缺陷分类。在大规模半导体晶圆图数据集WM-811K的实验证明，SFWD-Net由于同时从空间域和频率域出发进行网络设计，其分类准确度达到99.299 2%，优于其他5种先进方法，能够显著提高晶圆缺陷分类的精度。
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2024,38(8):68-78,
Abstract:
针对欠采样条件下金属构件近表面缺陷深度测量时，缺陷回波与表面回波重叠，导致缺陷深度测量不准确的问题，提出一种基于超声回波信号重采样和时频变换的金属构件近表面缺陷深度高精度测量方法。采用变分模态分解将超声回波信号分解为一系列窄带模态分量，根据相关系数实现有用模态分量聚类，得到预处理信号；对预处理信号进行三次样条插值处理，实现欠采样回波信号数据扩充，得到重构信号；基于同步提取变换得到重构信号的时频谱及其幅值分布曲线，并根据超声单收发原理，实现金属构件近表面缺陷深度高精度测量。实验结果表明，本文方法可实现欠采样条件下金属构件近表面缺陷深度的准确测量，测量相对误差为2.161%，明显优于包络法和时频变换法，其测量相对误差分别为3.570%和13.182%。此外，分析了欠采样率、信号噪声和缺陷位置对近表面缺陷深度测量精度的影响,结果一致表明本文方法在不同采样率、不同噪声和不同缺陷深度情况下对近表面缺陷深度测量，比传统方法均具有更好的准确性和鲁棒性。
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2024,38(8):79-86,
Abstract:
为解决雷暴云电荷反演方法精度较差、现有电荷反演模型受多站组网观测造成的环境误差影响等问题。在假设雷暴云层等厚模型的基础上，推导雷暴云电荷反演所需非线性方程组，建立基于三维大气电场的雷暴云电荷反演模型，通过正弦混沌映射函数优化麻雀搜索算法（SSA）种群初始化方式，提高种群分布的非线性，使用莱维飞行（Levy）函数和反向学习策略优化算法发现者的位置更新方式，提出一种基于改进麻雀搜索算法（ISSA）的雷暴云电荷反演方法。利用三维大气电场仪对地面电场数据进行观测并分析电场特征，使用混合策略改进的SSA算法反演雷暴云充电模型参数。实验结果表明，使用三维大气电场仪观测所得数据进行反演，能够有效消除多站组网观测造成的误差，对比SSA，改进后的ISSA算法反演所得雷暴云两秒相邻电荷量的偏差率均在1%左右，适应度值最低达到5.38，能较为精确的反演雷暴云电荷参数，为研究其充放电过程提供一定参考。
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2024,38(8):87-94,
Abstract:
针对高动态环境下GNSS因频域带宽增加导致捕获难度增大的问题，分析了接收端数字中频采样信号的传输特性及复基带信号经FFT模块处理后的相关峰的检测，提出了基于极大似然（ML）估计的高动态GNSS信号快速捕获检测方法。首先，根据随机信号的统计理论建立二元假设检验条件，构建了奈曼 皮尔逊准则下的GNSS信号捕获判决门限模型；其次，通过判决量的统计特性对等效高斯白噪声方差进行ML估计，根据其估计值计算捕获判决门限，其中通过虚警率的量化放大处理，解决了判决量样本值的增加带来的估计偏差问题；最后，对不同高动态条件下北斗B3I信号进行了捕获检测仿真实验。结果表明采用ML估计方法确定捕获判决门限从而提高高动态GNSS信号捕获的检测方法对高动态适应范围较宽，其频移捕获精度与SINS信息辅助捕获相当，比序贯检测算法提高约28%以上，相同条件下具有更快的平均捕获检测速度。
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2024,38(8):95-102,
Abstract:
电气设备的局部放电既是绝缘劣化的主要因素，又是有效表征绝缘缺陷的重要参量。对局部放电进行准确检测，可以及时发现危及设备安全的潜在故障。特高频检测具有实时性好、抗干扰强的优势，在放电检测中应用广泛，但现有微带天线传感器受结构尺寸限制，工作带宽难以提高。本文采用部分接地板技术结合斜切式曲流技术改善结构，综合考虑天线尺寸与工作带宽的非线性关系优化尺寸，在保持天线面积不变的前提下扩展工作带宽，并以聚酰亚胺为基底研制了新型微带天线传感器。针对尺寸优化过程中存在的单尺寸参数调整导致天线性能不稳定的问题，提出利用径向基（RBF）神经网络建立多尺寸与工作带宽之间的关系模型，运用改进白鲸优化（IBWO）算法优化天线尺寸。仿真结果表明新型柔性微带天线尺寸缩小了59.59%；工作带宽由0.598~0.6 GHz增加到0.3~3 GHz，完全满足局部放电检测的应用需求。通过模拟局部放电检测试验，并与阿基米德螺旋天线、立体螺旋天线进行比较测试，结果显示新型柔性微带天线具有更高效的检测性能。
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2024,38(8):103-112,
Abstract:
针对传统的人工表面等离子激元（SSPPs）微波滤波器的带外抑制水平较弱的问题，设计并制作了一款采用新颖蝶形结构的小型化SSPPs宽阻带微带低通滤波器。首先，通过将传统的微带滤波器中的扇形结构与SSPPs理论相结合，设计了蝴蝶形结构的SSPPs结构单元，实现了较宽的阻带。为了提升滤波器的带外抑制水平，引入了对向箭头形谐振贴片，抑制了所提出滤波器在阻带内25 GHz处的寄生通带。通过仿真模拟单元结构的色散特性，实现了对SSPPs单元的优化设计。设计了一个完整的 SSPPs 滤波器结构并仿真分析了关键参数对整个滤波器性能的影响。使用F4B板材制作了金属 介质-金属（MIM）结构的该滤波器并对其性能进行了测量。结果显示，该滤波器的3-dB截止频率为10.08 GHz，阻带的最高频率可达33 GHz；通带内回波损耗均高于15 dB，插入损耗最高为2.6 dB；阻带最小衰减在11~35 GHz的范围内最低为22.98 dB，而回波损耗在10~30 GHz范围内基本优于3 dB，且在10~34 GHz范围内最高为4 dB。本设计的测试结果满足设计指标，带外抑制效果理想，可与混频器、信号发生器等器件集成以发挥更好的电路性能。
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2024,38(8):113-123,
Abstract:
时变工况下的故障诊断往往具有高度动态性，而小样本下模型学习受限使得问题更加棘手。针对上述情况，提出了基于对比深度卷积网络的故障诊断方法：首先，针对数据样本量小的特点，利用速度变化引起的振动数据分布差异，无需进行人工操作自然实现数据增强；然后，在数据处理过程中，采用不同转速下相同健康状态的振动数据作为正样本，同时将不同健康状态下的振动数据作为负样本，通过比较样本之间的相似度来提取关键特征，从而缩小正样本之间的距离，同时增大负样本之间的距离；最后采用对比训练方式进行训练优化，将对比损失和交叉熵损失加权组合作为综合损失函数，使模型在学习特征表示的同时能有效进行分类任务。将该方法分别应用于两种不同时变转速下轴承故障数据集进行案例研究。试验结果表明，所提模型不仅在特征提取和分类任务中表现优异，而且在数据匮乏和时变转速工况下均能实现高准确率的故障诊断。验证了所提模型在处理时变小样本数据方面表现出较高的可行性和有效性，且优于其他先进诊断方法。
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2024,38(8):124-136,
Abstract:
受载复合煤岩变形破裂过程中产生的微小震动信号包含煤岩内部结构破裂信息，传统设备采集的微震信号存在大量环境噪声而无法直接进行分析。为有效提取受载煤岩变形破裂过程微震信号的变化特征，采用互补集合经验模态分解算法(CEEMD)与改进dmey小波(IDWT)算法相融合，提出一种新型CEEMD-IDWT联合去噪算法。该算法首先利用CEEMD算法对原始信号进行分解，然后对分解得到的IMF分量应用IDWT算法进行去噪处理，最终将处理过的分量进行重构得到去噪信号。利用仿真分析和单轴压缩实验对该算法的有效性进行验证，结果表明：CEEMD-IDWT联合算法在仿真分析中，相比传统算法信噪比最大提高204.5%，对于其他改进去噪算法信噪比最少提高11.8%，去噪能力具有明显优势；将该算法嵌入自研微震电压采集设备，在复合煤岩单轴压缩实验中得到的微震电压信号噪噪比仅为0.089 75，实际去噪效果明显；经CEEMD-IDWT联合算法去噪之后的微震电压具有明显的变化特征，显著提升了信号去噪效果，有效避免了微震电压信号的失真，可以作为受载煤岩变形破裂微震电压信号去噪处理的理想算法，为煤岩动力灾害的准确预判提供了一种可靠且先进的技术参考。
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2024,38(8):137-144,
Abstract:
为了解决锂电池组在长期使用过程中串联单体电池之间电压存在不一致的问题，提出了一种基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统。该系统采用级联式双向Cuk均衡电路实现了不相邻电池之间的均衡，采用变论域模糊PID算法提高了电池电压的均衡速度。为了验证该系统的可行性与优越性，在MATLAB/Simulink中设计了传统双向Cuk均衡电路和级联式双向Cuk均衡电路仿真模型，模糊PID算法和变论域模糊PID算法控制下的仿真实验结果对比表明，基于变论域模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间比未加控制算法的传统双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了64.29%；比未加控制算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了50.82%；比基于模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了14.29%。系列仿真实验结果对比分析验证了基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统可以提高电池的电压均衡速率。
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2024,38(8):145-152,
Abstract:
煤与矸石具有目标密集、特征差异小等特征，基于图像处理的识别方法普遍存在检测速度慢、精度低等问题。为了进一步提高煤矸检测的速度和精度，提出一种GE YOLOv5s煤矸检测模型。首先在YOLOv5s的基础上引入Ghost Conv代替卷积操作，并设计新模块GhostCSP，在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化；其次在预测层中加入GC自注意力机制，融合SENet的轻量化和NLNet长距离信息全局捕获的优势，使网络记忆、放大煤矸图像间的细微差异特征，提升模型的表现力；然后在Neck部分采用双向特征金字塔网络（BiFPN）结构，利用BiFPN融合3个不同维度的特征，通过加权特征融合机制提高模型计算效率，进一步提升煤矸检测速度；最后设计一种新型激活函数Eswish替代SiLU激活函数，提高参数利用率的同时加快模型收敛速度并提升鲁棒性。实验数据表明：相较于YOLOv5s模型减少了34.1%的参数量和38.6%的浮点运算量，并且在mAP 0.5：0.95指标上提升了1.9%。对比实验显示，相较于YOLOv3、SSD、FasterR-CNN和YOLOv5-scSE的mAP 0.5：0.95指标分别提高了16.6%、4.8%、13.6%和3.8%。将GE-YOLOv5s模型应用于煤矸石目标检测过程中，具有更优的识别性能、鲁棒性、网络泛化能力，可有效避免漏检、误检和重叠现象。
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2024,38(8):153-159,
Abstract:
为了满足钛合金纳米薄膜压力传感器高精度测量要求，基于薄膜厚度、凸岛、电阻形状和排列位置对传感器非线性、灵敏度的影响分析，设计并优化了以钛合金薄膜为敏感元件的两种量程的压力传感器。结果表明，有无凸岛，传感器的最大应力均出现在膜片边缘处。增加凸岛后，最大应力降低，位置基本保持不变。增加凸岛或随着凸岛直径增大，非线性降低，灵敏度相应增加。理论上，为了保证传感器灵敏度不小于2.5 mV/V，2 MPa量程时，增加Φ2 mm凸岛后，非线性降低至0.05%，灵敏度约为2.67 mV/V。4 MPa量程时，增加Φ3 mm凸岛后，非线性降低至0.02%，灵敏度约为2.89 mV/V。制备了两种量程传感器并测试分析，2 MPa量程时，其灵敏度及非线性与理论值最大偏差分别为0.01 mV/V及0.01%。4 MPa量程时，其灵敏度及非线性与理论值最大偏差分别为0.16 mV/V及0.02%。本研究为钛合金纳米薄膜压力传感器关键参数设计提供重要依据。
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2024,38(8):160-168,
Abstract:
电力变压器作为电网的关键设备，其绕组绝缘状态直接关系到电网运行安全性和供电可靠性，一旦低压侧出口短路极易引起绕组匝间绝缘损伤，进而发生绕组匝间短路故障。为进一步研究变压器绕组匝间短路和低压侧出口短路故障的暂态过程，探寻绕组发热、受力薄弱环节，揭示绕组绝缘故障形成和发展机理，通过建立与实际结构尺寸相同的变压器电-磁-力耦合模型，在开展绕组单匝匝间短路试验的前提下，利用有限元仿真软件，呈现绕组在不同工况下的电磁暂态过程，对比分析绕组电动力分布特征，探究不同故障工况对绕组绝缘的影响规律。结果表明：变压器绕组匝间短路故障时短路匝电流明显高于三相出口短路电流，与额定负载工况对比，变压器在绕组匝间短路和低压出口故障时，流经短路匝和绕组的电流最大值分别增大5 318%和3 314%，空间磁场强度最大值分别增大1 511%和2 111%，绕组线匝电磁力密度最大值分别增大5 210%和11 489%；变压器绕组匝间短路故障极易烧毁绕组绝缘，三相出口短路故障易引起绕组的失稳变形、绝缘劣化。
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2024,38(8):169-177,
Abstract:
针对玻璃纤维复合材料(glass fiber reinforced plastic,GFRP)无损检测中X射线和超声技术检测效果不佳的问题,利用X射线图像的高分辨率和超声图像的高对比度特点进行互补成像融合,通过整合X射线图像的缺陷边缘细节信息和超声图像的高对比度大致轮廓信息,形成新图像以提高缺陷显示效果。将基于十字扇形滤波器的频域算法用于去除X射线图像中的横、竖条纹噪声,采用形态学滤波算法去除超声图像中的椒盐噪声,并提出了基于区域分割和静态小波变换的图像融合算法,用以融合X射线和超声图像特征。测试结果表明,相较于处理前的X射线和超声图像,融合后的图像标准差SD值平均提高154.1%,熵H值平均降低92.2%,缺陷检测图像对比度有所提高且边缘细节清晰。算法有效除去了两种图像中的条纹噪声和椒盐噪声，能改善X射线图像对比度低、超声图像分辨率差的不足,为复合材料缺陷检测提供了新思路。
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2024,38(8):178-187,
Abstract:
二维摆动台常由离轴布局的两个一维摆动台组成。双轴倾角传感器用于二维摆动台倾斜测量时，难以避免出现传感器安装误差。同时，离轴布局的摆动台存在二维转轴间的角度耦合，即底层摆动台倾斜会造成上方摆动台的角度测量偏差。首先，对上述二维离轴倾斜系统的角度误差进行了分析和建模，将误差分类为近似线性误差和非线性误差。线性误差包括竖直和水平方向的倾角传感器安装误差。非线性误差则仅由摆动台离轴布局造成。随后，联合线性单应矩阵和非线性离轴倾角模型，提出了针对两类误差的校正方法，并制定了自动校正流程。最后，为了检验所提方法的校正精度，在±12°范围内进行了离轴角度调控实验。实验结果表明，二维摆动台倾斜角度测量精度由校正前的0.559°和-0.216°提高到了0.025°和0.013°，使角度误差减小了一个数量级。此外，为了进一步验证所提方法的有效性，与两种现有方法进行了对比实验。实验结果表明所提方法在校正精度和操作简易性方面均优于其他两种方法，证明了本文误差校正模型具有较高的完备性。
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2024,38(8):188-200,
Abstract:
为解决由高阶项限制引起的输出饱和问题，利用分段势函数抗饱和的优良特性，提出了一种新的非饱和三稳二阶随机共振(UTSOSR)系统。首先，通过仿真实验验证了该系统能够显著改善经典三稳二阶随机共振系统的输出饱和问题。其次，基于绝热近似理论，推导出UTSOSR系统的稳态概率密度, 平均首次通过时间和功率谱放大因子(SA)，并通过分析系统各参数对这些性能指标的影响，来更加深入地探究系统的动力学行为。将SA和信噪比增益(Gsnr)作为评价指标，通过数值仿真验证了UTSOSR系统具有更优越的信号增强和抗噪声性能。同时，为了获得更优的输出性能，将最大相关峭度解卷积(MCKD)与UTSOSR系统相结合，提出MCKD-UTSOSR方法对目标信号特征进行提取。最后，联合遗传算法和变步长网格优化算法寻找MCKD-UTSOSR方法的最优参数，并应用于转动体微弱故障信号检测。数据分析结果表明，MCKD-UTSOSR方法相比于其他方法，其信噪比提升了1.128 9~23.585 4 dB，谱峰峰值提升了88.423~7 488.118 133，为实际工程中高效的信号处理和故障检测提供了创新和可靠的解决方案。
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2024,38(8):201-207,
Abstract:
火灾防控在公共安全中至关重要，传统探测手段在特定环境下面临局限。计算机视觉技术能实时监控大范围，精准识别烟雾等火灾前兆。但烟雾形状、纹理和颜色的复杂性给机器视觉的烟雾精准识别带来了极大挑战。针对这个问题，设计了一种融入轻量级网络和卷积块注意力机制的YOLOv8烟雾分类算法，旨在提升烟雾分类的精度与效率。首先，算法采用了GhostNet架构，通过替换传统的卷积层，保持高性能的同时，极大减轻了模型的负担。其次，算法嵌入了CBAM注意力机制，能够自动调整对不同区域的关注程度，确保关键烟雾特征被优先处理和精细分析，增强了模型的鲁棒性。采用公开烟雾数据集和加入挑战样本的自制数据集进行了大量实验。实验结果证明，算法烟雾识别准确率在公开数据集上达到了99.9%，在自制数据集达到了99.2%，优于同类方法。在实验电脑上，算法在GPU条件下帧率达到了833 fps，CPU条件下帧率达到了28 fps，可以用于快速准确地进行早期火灾探测。
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2024,38(8):208-217,
Abstract:
针对静态部署的海洋牧场无线传感网络在数据多跳传输过程中近Sink节点区域易出现能量空洞的问题,提出一种基于改进蚁群算法的移动Sink节点可靠通信路径规划方法。首先,对于传统蚁群算法,采用非均匀分配初始信息素浓度,解决算法初期盲目搜索的问题;修改状态转移概率函数,增加拥挤度因子,避免死锁现象的同时加快收敛速度;采用改进的信息素更新规则,保证算法后期的收敛能力。其次，利用LEACH协议对网络进行分簇,根据簇头节点的位置和通信覆盖区情况,构建移动Sink遍历节点集。最后，将移动Sink节点路径规划问题看成旅行商问题,并通过改进蚁群算法和构建的骨干节点集求出移动Sink节点的最优路径。仿真实验结果表明,在275个网络节点规模内,该方法与其他算法相比,在路径长度方面依次减少了41.9%、20.3%、30.4%,数据传输时延依次降低了42%、38.5%、46.7%,网络吞吐量依次提高了10%、10.6%、16.4%,验证了该方法的优越性。文章所提出的方法通过引入移动Sink节点并利用其移动路径的合理性可以有效优化海洋牧场无线传感网络数据接收的可靠性、网络的能耗特性与生命周期。
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陈殷婕，林天齐，董双双，杨诗涵，林子遗，杨威，李国占，张洪军
2024,38(8):218-226,
Abstract:
针对多孔平衡孔板的设计需求，提出了一种结构参数设计计算的总体思路，并以含有中心孔和一圈函数孔的平衡孔板为例，详细阐述了具体设计方法和算例。首先，计算并确定孔板的壁厚和倒角；其次，根据永久压损比与等效开孔直径比（Δω/ΔP-β）的关系，以及压损系数与等效开孔直径比（ζ-β）的关系，通过迭代计算确定β数值；接着，基于管道直径计算确定圆心圆直径Db和平衡孔数量N；然后，根据等效开孔直径比的定义式和补充几何关系式，建立了关于中心孔直径d0和平衡孔直径db的方程组，并成功求解出d0和db的具体数值；最后，计算流出系数C，以此评估孔板的性能。文中以一款DN250平衡孔板的结构参数计算过程为例，对方法进行了展示。实验结果显示，设计得到的流出系数和满量程差压与标定数据偏差分别在5%和10%以内，满足工程设计需要，证明了本方法的实用性。
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2024,38(8):227-236,
Abstract:
裂缝检测对钢结构和混凝土建筑、核电、航空等领域具有重要实际意义。本文采用谐振式同轴探头构造微波显微镜开展了金属和非金属裂缝的无损检测方法研究。首先,通过电磁仿真研究了耦合间隙、提离高度和探头材质等关键参数对检测性能的影响。然后,以机加工黄铜、铝合金样品和3D打印非金属样品进行了实验验证。结果表明:同轴探头在谐振频率处的S11幅度可用于材料表面裂缝的无损检测,耦合间隙、提离高度是影响检测灵敏度的主要设计参数;相比于传统的反射型同轴探头,谐振式探头检测灵敏度(有无裂缝时观测频点处的S11幅度差)提高了约20~30倍;针对金属样品的宽3.9 mm裂缝的仿真与实测结果吻合良好,裂缝宽度检测的相对误差＜7.7%,且对于裂缝宽度为1.7 mm的3D打印非金属裂缝样品,其裂缝宽度实测相对误差在6%内。本研究对金属和非金属裂缝的无损检测具有一定借鉴意义。
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2024,38(8):237-244,
Abstract:
在信道模拟的过程中，为了更加逼近真实的通信场景，信道模拟器需要达到非常高的多径时延精确度，这对信道模拟器的仿真能力提出了更高的要求。信道模型的处理和加载任务通常在数字基带内实现，其时钟分辨率是有限的，需要借助Farrow结构小数滤波器来实现更高时延精度。为实现超高精度的时延模拟，根据信道模拟算法的特点，采取DSP与分布式乘法混用的方式对Farrow结构小数滤波器进行了优化设计。设计方案在创远信科的信道模拟器Pathrrot-X80上执行了验证和测试。结果表明，改进的Farrow滤波器的结构设计大幅度降低了FPGA计算资源的消耗，使得小数延时算法能够在高时延精度和低资源开销之间达到平衡；多径时延精度在低频段的测试结果与理论推算基本吻合，满足信道模拟所期望的0.1 ns的要求；时延精度在高频段与理论推算出入较大，为了达到更好的性能或更小的信号失真，可以考虑提升滤波器阶数，或寻找更优的系数计算算法。
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2024,38(8):245-253,
Abstract:
矢量网络分析仪是射频与微波检测领域中不可或缺的现代电子测量设备。传统的矢量网络分析仪检测方法主要依靠工作人员驻守在仪器旁操作控制，这种方法效率低且灵活性不强，无法满足现代电子测量所需要的智能化与便捷性需求。针对传统矢量网络分析仪检测中的难题，设计了一种基于云服务器的矢量网络分析仪在线软件系统。系统通过SCPI协议实现矢量网络分析仪与本地电脑进行连接，本地电脑通过SSH协议上传矢量网络分析仪检测到的S参数以频率点、实部与虚部的数据格式至云服务器的MySQL数据库中，使用Django开发的网站可以使用户通过任意设备登陆网站实时获取S参数的可视化数据，包括频域、时域和驻波比等相关波形图。将系统应用于矢量网络分析仪E5071C对矩形不锈钢管10~12 GHz的双端口S参数检测中进行试验，结果表明检测数据在仪器与本地电脑短时间内多次传输中无数据损失，相关S参数数据与仪器检测结果的误差小于001%，用户可通过多个设备同时访问网站获取实时S参数波形图，证明了该系统的实用性，为矢量网络分析仪的检测提供了新的可靠方案。
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2024,38(8):254-256,
Abstract:
2024年第38卷第8期
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转子系统数模联动故障诊断方法研究*
Abstract:
针对燃气轮机转子系统故障样本少,样本不均以及跨工况故障诊断的问题,提出一种基于转子系统数模联动的故障诊断方法。基于经典集中质量法建立了转子系统动力学模型,将不对中故障,不平衡故障引入动力学模型建立了转子系统故障动力学微分方程,最后通过龙格库塔法(ode-4/5)对转子系统故障动力学微分方程进行求解,最终得到故障位移仿真信号,为之后数据增强以及数模联动方法做准备。建立结合正交梯度惩罚算法的条件深度卷积生成对抗网络,用此模型将机理模型所得仿真信号作为生成器输入,生成信号样本与真实实验信号作为判别器输入,获得融合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号;其次,基于迁移学习理论建立跨工况域适应故障诊断模型,使用结合反卷积算法的短时分数阶傅里叶变换对数据进行视频转换,获得分辨率以及特征更为明显的二维时频图像样本,将结合机理特性与机械特性的数据作为源域、待测其他工况数据作为目标域训练故障诊断模型,通过实验验证,将5种不同故障类别在不同转速与不同故障量下的诊断准确率均达到91%以上,并通过混淆矩阵对结果进行了解释分析,该方法能够有效提高模型的泛化性,并实现转子系统跨工况故障诊断,同条件下优于其他主流诊断方法。
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基于MICOA的随钻加速度计误差在线补偿
Abstract:
为了提高随钻加速度计测量精度,设计一种基于磁惯性长鼻浣熊算法的加速度计误差在线补偿方法?首先,根据误差来源建立误差补偿模型;利用陀螺仪和磁强计建立重力夹角与磁重力夹角约束条件;将加速度真值与理论值模值之差设置为目标函数?其次,在长鼻浣熊算法基础上,根据递推重力加速度确定误差参数的初始搜索边界,同时根据当前误差参数?最优误差参数?边界值三者的相对距离缩小边界;再设计分界点筛选初始误差参数,使算法最初就朝着高质量解的方向搜索,同时保留部分劣解以增加误差参数多样性;接着在算法的全局探索阶段设计参数使其根据加速度计当前误差参数与误差参数平均值之间的误差来调整加速度计误差参数的搜索范围;最后,将重力模值之比设为深度开发阈值,构造高斯变异个体向量使加速度计误差参数跳出局部最优?实验结果表明:经MICOA补偿之后,加速度误差减小,井斜角范围降低了约62.5%,不同钻进角度下,井斜角均方根误差与标准差均能保持在1°以下?
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测试
Abstract:
传感器作为测试系统的首要环节,其测量不确定度对在测试结果影响最大。为此,分析了传感器主要不确定度来源,讨论了传感器测量不确定度常用的评估方法的优劣。针对当前传感器测量不确定度评估存在问题,提出了采用卷积原理来评定传感器合成不确定度的一种新方法,并运用MATLAB实现了该方法；最后以称重传感器作为实例验证了该方法的有效性。
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融合PCA与自适应K-Means聚类的水电机组故障检测在线方法
Abstract:
灯泡贯流式水电机组在运行过程中,由于受水力因素、机械、工况等因素影响,很容易导致转轮叶片与转轮室发生故障,严重影响水电机组安全运行。在分析灯泡贯流式水电机组转轮叶片与转轮室故障信号特征的基础上,提出了一种基于K均值(K-Means)和莱特准则(Wright"s criterion)的水电机组故障在线检测方法。该方法利用主元分析(PCA)对水电机组振动和噪声信号特征降维后,融合莱特准则改进传统K均值算法,以实现K值的自适应选择,对特征进行在线聚类,能快速准确识别水轮机变负荷状态与金属扫膛故障。将本文提出的这种方法应用到五凌电力近尾洲水电站灯泡贯流式机组故障检测中,实验结果表明,采用该方法的故障在线检测准确率为100%、变负荷在线检测准确率为96.7%,运行近10个月没有出现故障误报和漏报,表明了该方法的有效性。
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基于激光信息的移动机器人定位研究
Abstract:
针对移动机器人在导航定位过程中，使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高，以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题，本文给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率。首先，在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进，融入自适应区域划分的方法，保证所划区域包含更多有效信息，减少粒子的收敛时间，完成机器人初步粗定位。然后，在粒子采样和重采样阶段，使用正态分布概率模型进行粒子权重更新，实现更加快速高效地全局精定位。通过实验对比分析，所给方法与基于蒙特卡罗定位算法相比较，耗时缩短了4s左右，且本文的自适应蒙特卡罗定位方法，能够将定位误差保持在6cm左右，从而验证了所给方法的有效性和稳定性。
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高斯过程改进的鲁棒容积卡尔曼滤波及其组合导航应用
Abstract:
基于GNSS/INS的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒容积卡尔曼滤波方法?首先采用免重采样采样点更新框架实现容积点更新与高斯矩信息的解耦,提高采样点实例化信息在迭代滤波中的传播效率?其次基于状态可观测度分析,将高斯过程引入到系统模型矩估计积分不确定性的标定中,改善移动载体直线行驶条件下航向的估计精度?仿真实验表明,所提GP-RCKF算法能在状态可观测度较弱时显著改善航向角估计精度,航向角误差较RCKF改善28.9%?
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基于YOLOv5算法的交通标志识别技术研究
Abstract:
针对传统方式识别交通标志算法存在的检测精度较低的问题，提出了一种改进YOLOv5算法的交通标志识别方法。首先改进YOLOv5算法的损失函数，使用EIOU损失函数代替YOLOv5算法所使用的GIOU损失函数来优化训练模型，提高算法的精度，实现对目标更快速的识别；然后使用加权Cluster NMS改进YOLOv5本身所使用的加权NMS算法，提高生成检测框的准确率。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法在由长沙理工大学制作的CCTSDB交通标志数据集上训练的模型的mAP值达到了84.35%，比原始的YOLOv5算法提高了6.23%。所以改进YOLOv5算法在交通标志识别中有更高的精度，能够更好的应用到实践当中。
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空间守时系统概念研究
Abstract:
针对太阳系广域时空尚没有统一时间的规则的问题,提出了一种新的统一时间的方法.空间守时系统坚守人类对时间的两个约定,即时间单位和时间起始点的约定,在基于广义相对论的空间计量理论的基础上,用铯原子钟测量原时,用脉冲星测量坐标时,用太阳系质心坐标系原点上的坐标时来统一时间.阐明了“标准时间不是唯一的”相对时间观,在不同局域坐标系之间,相互观测对方的时间都不可能是均匀流逝的,相互认为对方的时间坐标轴是弯曲的,而绝对时间观则必须维持"标准时间的唯一性",用授时技术可以统一所有用时设备.空间守时系统的概念颠覆了传统的绝对时间观点.空间守时系统具有特别设计的反馈机制,使时间系统更加稳定.
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基于J-A力磁耦合模型的压力磁测系统研究
Abstract:
本文提出了基于磁机械效应的在役容器压力测量方法,利用磁信号与器壁应力之间存在稳定对应关系,实现非侵入无损检测。采用J-A力磁耦合模型分析了弱地磁环境下钢材磁导率和应力的关系,在理论上证明了利用容器外部磁场测量内部压力的可行性。设计了一套多通道磁信号同步采集系统,能够完成多传感器三个分量的磁信号的同步获取,实验验证了本方法的性能和优势。实验表明,在压力设定范围内,容器附近磁场与内部压力符合线性模型。压力容器表面的不同部位的磁场对压力变化的灵敏度差别较大,因此需要多点布置、标定优选。对于实验的低碳钢压力容器,磁场测量灵敏度可达131.4 mGs/MPa,并通过轴对称布置一对传感器叠加,可以减弱旋转容器对测量精度的影响。
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625MS/s 12bit双通道时间交织ADC的设计研究
Abstract:
基于40nm CMOS工艺，设计了一款625MS/s、12bit双通道时间交织模数转换器（ADC）。单通道ADC采用了前端无采保模块的流水线架构以降低系统功耗。系统采用了宽带高线性度前级驱动电路以及高速高精度栅压自举开关以保证交织系统的有效输入带宽。一种基于辅助通道的后台校正算法被用于校正通道间采样时间失配，该后台校正方法可适用于完全随机输入信号。芯片核心面积为0.69mm2。后仿真结果表明：该625MS/s 12bit 时间交织ADC在全速率下进行奈奎斯特采样，系统SFDR为67dB，SNDR为58.5dB，功耗为295mW，满足设计指标，证明了设计的有效性。
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反背景差分结合Otsu的细胞图像分割方法*
Abstract:
针对相差显微镜采集的间充质干细胞图像具有对比度低、背景不均匀、光晕伪影等问题，提出了反背景差分结合Otsu的细胞图像分割方法。该方法通过构建反背景差分增强图像中细胞主体与非细胞区域的差异，降低背景不均匀干扰因素的影响，结合Otsu阈值分割法粗略区分细胞和背景，并通过二值形态学运算、图像滤波和局部梯度迭代的算法组合进一步修正分割结果。通过对实际采集的细胞图像进行分割验证，像素精确度、交并比、Dice相似性系数和汇合度误差四个评价指标分别达到了0.9338、0.7296、0.8524和0.07，表明该算法具有较高的分割性能，能客观、准确自动分析细胞汇合度，而且可以处理细胞不同培养时期的图像，具有较高的应用价值。
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PSO_SVM算法在太阳能电池板裂缝缺陷检测研究
Abstract:
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幅太阳能电池板电致发光（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。
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基于链式聚类博弈机制的太赫兹纳米传感网能量空洞修补算法
Abstract:
为改善太赫兹纳米传感网部署过程中存在的链路节点能量消耗较快,内外层数据交互困难及传输性能较低等不足,提出了一种基于链式聚类博弈机制的太赫兹纳米传感网能量空洞修补算法。首先,基于等距划分模型,设计了一种等距环结构,快速提高节点链路性能；通过内外层节点交换传输数据,优化等距环结构内层与外层数据的交互质量,采取轮询均衡内层节点能量消耗方式,设计了一种新的基于能量空洞形成预测方案的链式聚类博弈机制,分担内外层节点间流量,修补节点受限导致的能量空洞；随后,基于流量均衡思想设计了一种基于能量可控的均衡消耗优化方法,改善节点能量在不同层级上的消耗水平,增强节点对能量受限的适应能力,规避节点受限风险。仿真实验表明：与当前常用的基于动态簇机制的无线传感器网络节能方案及基于亲和传播的考虑节点剩余能量和减轻簇头负担方案相比,本文算法具有更高的网络生命周期,以及更低的数据传输轮数和节点受限程度。
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ADAM改进BP神经网络与动态称重应用
Abstract:
为提高动态检重秤的运行效率和测量准确度，深入分析了机械振动对测量的干扰及传感器非线性特性的产生机理。提出一种基于ADAM优化器的多层BP神经网络，实现了检重秤传感器的非线性校正，并准确估计了动态称量结果。试验对比经典梯度下降法、附加动量法、均方根传播法以及ADAM算法，结果表明ADAM算法综合考虑了参数梯度的一阶和二阶矩估计，具有更快的收敛速度，更准确的预测结果。最终实现满量程400 g，最高运行速度2 m/s的高速动态检重秤，型式测试结果表明其各指标均满足国家标准《GB/T 27739-2011 自动分检衡器》对XIII级检重秤的要求。
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无人机航测高精度RTK接收机信号捕获与跟踪仿真方法研究
Abstract:
近年来以载波相位差分技术为核心的实时动态(Real-time kinematic, RTK)高精度卫星定位技术在测绘领域迅速发展,本文基于RTK定位原理,以轻小型化、高精度、稳定快速卫星定位接收机为目标,研究无人机RTK接收机的多系统多频段全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号处理技术,包括GNSS多频射频前端处理、基带信号处理关键技术。通过专业仿真手段可以得出设计的射频前端接收灵敏度高于-130dBm,对6758个采样点搜索捕获的执行时间仅为0.68s,捕获频移误差约为多普勒频移的0.932%,载波跟踪稳定后频率误差基本集中在0.75KHz以下。仿真结果表明,设计的GNSS信号处理模块符合实际的多频RTK定位接收机要求。
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基于多域特征的螺栓松动检测方法研究
Abstract:
螺栓作为机械设备最常用的连接件，螺栓连接的稳定性对保障机械设备安全运行起着至关重要的作用，对螺栓松动程度进行检测有着重要意义。本文针对螺栓松动四种不同状态，提出了一种基于变分模态分解（VMD）及时频敏感特征与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的螺栓松动检测方法。针对螺栓松动的四种不同状态，搭建了螺栓松动检测模拟实验平台，通过加速度传感器获取螺栓松动四种不同状态振动响应数据；提取了时频域敏感特征量，结合VMD分解的IMF分量能量熵组成状态检测敏感多特征向量，将提取的多特征向量结合LSSVM对螺栓不同松动状态进行识别，并对比基于经验模态分解（EMD）-LSSVM及EMD-多特征-LSSVM检测结果，结果显示，本文提出的基于多域特征的螺栓松动检测方法识别率优于EMD-LSSVM检测方法。
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测试不可靠条件下基于精华蚂蚁系统的诊断策略优化方法
Abstract:
诊断策略优化设计是测试性设计过程中重要一环，不可靠测试因素严重影响优化设计过程。本文总结了前人研究成果，针对启发式搜索算法难以解决不可靠测试条件下的诊断策略优化问题，提出了一种基于精华蚂蚁系统的诊断策略优化算法。文章首先建立了测试不可靠条件下诊断策略优化问题的数学模型；后以测试成本与错误代价为构建了优化目标；随后利用针对诊断策略优化问题改进过的精华蚂蚁系统算法对该问题进行求解；最后应用该算法针对某装备进行实例分析，通过与贪婪算法、普通蚁群算法的对比，体现出该算法的在精度与收敛速度方面的优势，验证了算法的可行性与有效性。
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一种复合微动空间目标窄带成像方法
Abstract:
提出一种复合微动空间目标窄带成像方法。由于窄带雷达在目标检测和跟踪等方面的优势,窄带雷达被广泛用于空间目标探测中。对空间微动目标,微动产生时变多普勒调制,蕴含了目标的重要结构信息,通过对时频图像应用逆约旦变换方法可获取目标各散射点的位置,实现窄带成像。窄带成像降低了对雷达带宽的要求,在空间目标探测上具有优势。在实际探测场景中,目标运动表现为微动和平动的复合叠加,使窄带成像方法失效。本文在建立复合微动空间目标雷达回波模型的基础上,分析目标的时变多普勒调制特性,提出一种复合微动窄带成像方法,该方法首先基于时频相关系数估计微动周期,利用多普勒相消方法去除平动影响,实现目标平动参数估计,进而实现平动补偿,最后基于逆约旦变换方法实现窄带成像。所提方法不受目标平动影响,能有效实现复合微动空间目标的窄带成像。
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改进型多项式匹配图像去噪算法的研究与应用
Abstract:
为进一步改善常规多项式匹配算法的去噪能力,针对常规多项式匹配算法不足和图像特征及噪声问题,提出一种基于边缘保护的改进多项式匹配滤波的算法。该方法在常规多项式匹配算法基础上,改进滤波窗口的选择方式,沿着图像纹理走向方向提取自适应滑动滤波窗口,选择具有最小匹配误差的窗口进行匹配滤波并作为最终输出结果。然后分别在灰度图像和CT图像上添加高斯白噪和椒盐噪声进行测试,经数据验证表明,该方法在有效压制噪声的前提下能够保持边缘/纹理信息,峰值信噪比平均提升80%以上,均方根误差减少80%以上。结论认为,和常规多项式滤波方法、中值滤波方法、双边滤波方法以及边缘保持滤波方法相比,改进方法能够有效提升图像视觉效果,满足图像应用要求,具有良好的应用前景。
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激光雷达无人飞行器自主着陆选址方法
Abstract:
无人飞行器在陌生场景中的自主路径规划与着陆工作一直是相关领域研究的重点，本文提出了一种基于激光雷达采集到的点云数据来给飞行器推荐最优着陆地址的方法。该方法通过飞行器位姿信息辅助以及选址窗口维护等手段校正并扩充了雷达采集到的原始点云数据，之后再利用改进的RANSAC算法对生成的候选平面进行评估选择，最后反馈最优着陆点的位置坐标信息。仿真环境下的实验结果表明本文的方法运算结果稳定准确，且运算速度满足飞行器实时工作需求，同时计算所需空间时间开销较小，能够符合在现实场景中正常工作的标准。
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2017,31(1):45-50, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.007
Abstract:
火电厂排放气体中的氮氧化物（NO2、NO、N2O等）浓度一直是环保检测的重要指标。针对基于光谱分析的氮氧化物浓度检测精度受到多种因素制约和干扰（如温度、粉尘、水分、电器噪音、光学镜片老化、多组分气体吸收峰值交叉干扰等），很难采用单一方法进行改进的问题。首先设计硬件预处理装置用于气体组分的过滤和提纯，然后利用构建的径向基函数（RBF）网络对传感器测试值进行校正。RBF神经网络的自学习自训练能力省去了传统的对干扰因素进行补偿的研究建模，使得检测中数据处理工作效率更高。随机抽取国内某大型火电厂2015年实际数据进行仿真实验以及预测、分析，综合平均相对误差为0841%，表明方法的有效性。
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2017,31(1):1-8, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.001
Abstract:
球铰链具有结构紧凑、运动灵活和承载能力强等优点，是一种应用较普遍的多自由度机械关节，其回转角度的检测对系统运动误差预测分析、反馈和控制具有十分重要的意义。首先介绍球铰链的应用与结构特点，然后分析球铰链多维回转角度的测量需求，对国内外球铰链多维角度检测的相关研究发展进行综述，主要包括基于结构解耦测量、基于光学原理测量和基于磁场理论测量等方法。最后，对球铰链多维回转角度测量的研究现状进行总结，指出了其研究的重点、难点以及关键技术突破面临的挑战。
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2017,31(1):9-14, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.002
Abstract:
带钢表面缺陷形式的复杂多变给特征的选择带来了困难，为此，提出一种融合特征筛选和样本权值更新的R AdaBoost特征选择算法。该算法在AdaBoost算法的每个循环中通过Relief算法进行特征的筛选与降维，通过筛选后的特征利用样本的类内类间差去除噪声样本，然后根据AdaBoost的动态权值更新样本库，再利用每个循环优化选择得到的最优特征与弱分类器级联成最终的AdaBoost强分类器，进行带钢表面缺陷的检测与定位。实验结果表明，针对带钢实际生产线上的划痕、褶皱、山脉、污点等多种缺陷，该算法可以有效提取出具有高区分性和独立性的特征，同时提高了缺陷检测算法的准确率。
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2017,31(1):15-20, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.003
Abstract:
针对微机电系统（MEMS）陀螺仪随机误差成为制约其精度和应用范围的主要因素，提出基于回归滑动平均（ARMA）模型的卡尔曼滤波估计方法。首先基于Allan方差分析结果，确定出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性是MEMS陀螺随机噪声主要组成部分；然后采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机噪声的平稳性进行检验；最后基于随机漂移ARMA模型建立离散卡尔曼滤波方程对其开展误差估计与补偿。开展车载静、动态环境下的数字降噪与卡尔曼滤波估计补偿对比实验，结果表明基于ARMA模型的卡尔曼滤波估计法在MEMS陀螺随机误差补偿效果上具有更明显优势。
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2021,35(12):116-125, DOI:
Abstract:
针对滚动轴承振动信号的非线性动态特性及可靠度评估精度不高的问题,提出了基于改进的交叉模糊熵( improved cross fuzzy entropy,ICFE)和威布尔比例故障率模型(Weibull proportional hazards model,WPHM)的滚动轴承健康状态评估方法。 该方法首先对原始振动信号进行改进的微分局部均值分解(Crt-differential local meandecomposition,Crt-DLMD),选取包含故障 信息最多的有效分量进行重构;然后,利用滑动均值取代原有粗粒化过程,计算重构信号的 ICFE;最后,将 ICFE 作为 WPHM 的 协变量进行健康状态评估。 通过美国国家航空航天局(NASA)和西安交通大学-长兴昇阳科技有限公司的滚动轴承全寿命周期 数据实验表明,所提方法可以准确、有效地评估滚动轴承的健康状态。
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2017,31(1):21-28, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.004
Abstract:
经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）降低噪声的同时也削弱信号能量，并会产生虚假信号，导致信号检测存在缺陷，针对这一问题，提出Levy噪声环境下经验模态分解随机共振检测方法。通过将含噪信号进行EMD分解，对分解后信号进行叠加取平均二次采样等处理方法，使其满足随机共振要求，利用自适应算法优化系统参数，进而使处理后信号能够在双稳系统中产生随机共振，达到精确检测的目的。理论分析及实验证明在Levy噪声下，此方法能实现同一特征指数下单频信号与多频信号检测，实验表明在单频信号信噪比为-28 dB情况下能有14 dB的提高，特征指数为1.8下多频信号5 Hz频谱幅值从311.8增加到724，10 Hz频谱幅值由138.9增加到143.2。此方法对在复杂噪声环境中降低剩余噪声能量同时，提高信号能量，减少虚假信号，相对于仅仅进行EMD分解无法判断信号成分，能更好的达到检测效果。
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2017,31(1):36-44, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.006
Abstract:
针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题，提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点，接着计算M LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离，提取出匹配的特征点对，然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵，根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系，结合两者统一投影平面，最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较，所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能，而且处理时间大大缩短，实现了有效的图像拼接。
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2017,31(1):29-35, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.005
Abstract:
为帮助老年公寓监护人员及时发现老年人摔倒等动作，提出了一种基于视频监控的动作识别方法。对监控视频，首先通过基于HSV空间的混合高斯背景建模方法提取前景图像，然后利用所提出的运动特征和形态特征相结合的方式进行特征提取，最后通过具有高斯输出的HMM模型实现动作类型的识别。提出的方法能够适应光照变化影响，对不同动作的动作方向和动作幅度变化具有很好的鲁棒性，实验中动作的识别准确率达到90%。结果表明，本方法能够满足老年公寓动作识别的基本要求，具有一定的实用价值。
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2017,31(1):76-82, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.011
Abstract:
在抢险救灾等应急情况下，传感器网络的节点能量更为有限。为减少无用转发的能量消耗，利用无线信道的广播特性，根据广播子树删除思想，提出一种基于最短路由树、具有最少转发节点的组播路由树生成算法。对该算法进了证明和详细分析，并针对实际需要，给出使用范围更广泛的分布式实现方法。仿真分析说明，算法的分布式实现方法可减少ODMRP的转发节点数，大大降低数据发送次数，接收成员节点较多时尤为明显。最少转发节点的组播路由树的网络总开销最小，是延长网络生存时间的有效方法。
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2017,31(1):144-149, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.021
Abstract:
为解决目前水表检定存在效率低、人为因素影响大等诸多问题，提出了应用机器视觉技术的水表检定系统，并重点研究实现梅花针快速定位的模板匹配算法和消除湿式水表表盘气泡的图像形态学算法。使用Harris算法预先提取梅花针模板角点，并实时提取现场图像的角点。采用部分Hausdorff距离法，实现梅花针的快速定位；利用图像形态学算法实时消除气泡影响，并完成对梅花针转动齿数的计数。实验表明，该系统在保证检定准确性的同时，可缩短检定时间，提高水表检定效率，解决了湿式水表表盘气泡对检定的不良影响，适用于各类水表的检定。
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2017,31(1):51-57, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.008
Abstract:
提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化，利用匹配滤波克服背景干扰，消除噪声影响，达到灰度均衡，实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例，利用直方图自动选择阈值，完成对眼底图像中血管的有效分割。在公开的眼底图像数据库上进行测试，该方法对眼底血管分割具有较好的性能指标。实验表明，提出的基于匹配滤波和阈值优化的眼底血管分割方法，准确率高、复杂度低，对眼科疾病的计算机辅助诊断有一定的实用价值。
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2017,31(1):106-111, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.015
Abstract:
速度平滑问题是高速数控加工及煤矿提升机为提高加工精度与设备寿命而提出的，针对该速度平滑问题建立分段模型，基于加速度与速度的关系，推导了各段速度、行程和时间的解析解，推导了模型中关键一元三次方程的通用解，并将其运用到速度平滑分段求解问题中。本方法应用于煤矿提升机速度平滑问题中，显示出易于程序实现、计算量小、过渡曲线平滑的特点，能很好适应高速运动设备速度平滑的场景。目前该方法已推广至多个实际项目中。
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2017,31(1):83-91, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.012
Abstract:
根据有向传感器节点感知特性，提出一种有向传感器节点模糊感知模型，以此为基础建立了模糊数据融合规则，减少网络中的不确定区域；就有向传感器网络强栅栏覆盖问题，提出一种基于粒子群的有向传感器网络强栅栏覆盖增强算法，将n维求解问题转化为一维求解，提高了算法收敛速度。仿真结果表明，对感知方向可连续调节的有向传感器网络节点，在随机部署情况下与现有算法对比，本算法对目标区域能有效的形成强栅栏覆盖，且具有较快的收敛速度，延长网络生存期。
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2023,37(1):177-190, DOI: 10.13382/j.issn.1000-7105.2023.01.020
Abstract:
针对经典双稳随机共振(CBSR)系统在微弱信号放大检测方面的困难,提出了 Levy 噪声下的欠阻尼指数型三稳随机共 振(UETSR)系统。 将双稳态和指数势函数相结合,利用非高斯噪声可有效提升信噪比的特性,构造出 UETSR 系统。 首先推导 该系统的稳态概率密度函数,以平均信噪比增益为衡量指标,采用量子粒子群算法进行参数寻优,研究在 Levy 噪声的不同参数 α 与 β 下,系统各参数对 UETSR 输出变化规律的影响。 最后将 UETSR、CBSR 和经典三稳系统(CTSR)应用于轴承故障诊断中, 系统输出后的内外圈故障频率处的幅值较输入信号分别增长了 197. 58,1. 153,18. 81 和 238. 87,26. 63,39. 72,最高峰与次高峰 的谱级比分别为 5. 44,4. 03,3. 85 和 5. 10,3. 79,5. 05。 实验结果表明,不同系统参数均可诱导产生 SR 现象,且 UETSR 系统的 性能明显优于 CBSR 和 CTSR,具有良好的工程应用价值。
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2017,31(1):99-105, DOI: DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.014
Abstract:
随钻方位电磁波电阻率测井仪器实现地层方位电阻率测量和地层层界面检测的关键在于测井仪线圈系结构的设计,且测井仪器的检测性能主要受电磁波信号发射频率、线圈源距、线圈间距、线圈倾角以及所测地层电阻率的影响。针对随钻方位电磁波电阻率测井仪器的不同检测要求，确定测井仪器的检测方式。根据线圈系结构在不同检测方式的条件下所满足的约束条件，采用仿真实验的手段设计随钻方位电磁波电阻率测井仪的线圈系结构，为实际工程应用中线圈系的结构设计提供参考依据。
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2017,31(1):139-143, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.020
Abstract:
为了提高多目标跟踪的鲁棒性，增强目标之间的区别性，使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法，不同于现有算法，本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型，模型中包括了更优的目标区分策略（相似度模型）。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案，算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上，算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性，而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。
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2017,31(1):118-124, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.017
Abstract:
针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群 自组织映射 学习矢量化（PSO SOM LVQ）混合神经网络算法。为了获取更加有效的SOM神经网络拓扑结构，首先采用PSO算法对SOM神经网络的权值向量加以改进，在此基础上融入LVQ神经网络，弥补了无监督学习SOM神经网络的不足。这种PSO、SOM和LVQ相结合的混合神经网络算法提高了变压器故障诊断的精度，减少了故障诊断的误差。通过仿真，对SOM、PSO SOM和PSO SOM LVQ这3种算法进行了对比。对比结果表明，PSO SOM LVQ混合神经网络算法准确度最高，其故障诊断准确率为100%。由此可见，采用PSO SOM LVQ混合神经网络算法可有效提高变压器故障诊断的性能。
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2017,31(1):132-138, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.019
Abstract:
提供了一种适宜于多通道集成的低功耗、小面积14位125 MSPS流水线模数转换器(ADC)。该ADC基于开关电容流水线ADC结构，采用无前端采样保持放大器、4.5位第一级子级电路、电容逐级缩减和电流模串行输出技术设计并实现。各级流水线子级电路中所用运算放大器使用改进的“米勒”补偿技术，在不增加电流的条件下实现了更大带宽，进一步降低了静态功耗；采用1.75 Gbps串行数据发送器，数据输出接口减少到2个。该ADC电路采用0.18 μm 1P5M 1.8 V CMOS工艺实现，测试结果表明，该ADC电路在全速采样条件下对于10.1 MHz的输入信号得到的SNR为72.5 dBFS, SFDR为83.1 dB,功耗为241 mW，面积为1.3 mm×４ mm。
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2017,31(1):125-131, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.018
Abstract:
频谱模型的乐音仿真是运用声学理论，由一系列基本函数及其时变幅度乘积的迭加来实现乐器的发声。通过对钢琴琴弦振动和衰减特性的分析以及共鸣箱共振作用的探讨，提出了一种新的数字化钢琴乐音仿真技术，仿真模型由激励系统和共振系统两部分组成。系统以琴弦振动方程为基础，先进行时域上的包络修饰，以模拟琴弦振动的自然衰减，这样可以使乐音各音符间衔接和谐；然后在频域上以频谱包络建模滤波器组，实现共振系统的仿真，对音色进行修饰。该方法能更为有效的雕刻声音，同时较好的表现音色，从而使乐音听起来更加和谐。
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2017,31(1):150-154, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.022
Abstract:
东巴象形文是由云南丽江纳西族先民创造并使用的，被誉为“世界上唯一活着的象形文字”。在图形识别、内容释读以及形、音、义信息等方面，现有的英文、汉字等识别系统及翻译系统往往不能适用于东巴象形文字，提出一种先拓扑特征处理后投影法特征提取的分步骤信息处理方法，并采用模板匹配法进行文字识别。通过实验验证表明，基于象形文固有特征的提取，利用拓扑特征与投影法相结合的特征提取方法进行东巴象形文字识别，具有准确度更高的特点，是东巴象形文识别的一种有效方法。
