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2024,38(9):1-10,
Abstract:
由于具有非接触、效率高、检测信号的信息含量丰富等诸多优点，脉冲涡流技术被广泛应用工业产品的缺陷检测，尤其是带包覆层、异质、以及多层导电结构等检测难度极大的工业产品。脉冲涡流探头结构的设计和优化是提高检测灵敏度和准确度的关键，目前大量的研究工作围绕探头结构的设计和优化开展；不同材质、结构、以及缺陷类型或形状需要选用合适特征量表征，特征量的选取与分析也是脉冲涡流技术研究的关键；另外，由于脉冲涡流检测信号受提离高度影响极大，未知提离高度的缺陷准确检测面临极大的挑战，因此提离效应的抑制也是研究的重点之一。本文从探头的设计与开发、特征量的选取与分析、提离效应的抑制等方面，对脉冲涡流检测技术的研究进展进行综述。同时，为更好的推动脉冲涡流检测技术发展，论文在现有的研究基础上，对脉冲涡流探头设计、特征量分析、以及提离效应抑制等进行了展望。
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2024,38(9):11-23,
Abstract:
针对现有电动汽车动力电池SOC和SOH估计方法存在运算效率低、实时性差以及估算准确率低的问题，提出一种精确估算电动汽车动力电池SOC&SOH的循环门控模型。首先，改进门控循环单元GRU中更新门和重置门的计算方式并将候选隐藏状态激活函数替换为ThLU函数，缩短训练时间，有效缓解梯度消失。其次，优化序列数据输入方式，引入环形GRU计算模式，提升模型运算效率和估计精度。最后，基于卷积神经网络CNN和改进门控循环单元IGRU，利用传感器采集到的电压V、电流I、温度T数据，实现全周期SOH和SOC同步估算，并将SOH估计值计入SOC估算，消除老化因素对SOC估算造成的不利影响。利用牛津大学电池数据集进行实验验证，结果表明，相比传统估计模型，循环门控模型SOC估计精确度有效提升，预测误差基本保持在0.5%以内。
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2024,38(9):24-35,
Abstract:
行人重识别任务可以看做是细粒度视觉分类任务的一种。现有的无监督行人重识别方法通常只关注人体全局特征，不能获取准确的细粒度局部特征，进而影响模型的识别精度。为解决这一问题，提出了一种基于ViT的细粒度特征增强网络，该网络利用视觉 语言模型生成图像中人体局部区域的掩码，根据自注意力机制中可学习标记与图像块之间交互策略的不同，使类标记与引入的可学习变量局部标记分别学习全局与局部细粒度特征表示。此外，为进一步提升特征表示能力，设计了一个空间信息增强模块，该模块通过挖掘人体局部区域内代表性图像块之间的空间上下文关系来增强特征学习。最后，利用提取到的全局和局部细粒度特征，分别计算在线和离线相机感知对比损失，以增强模型在无监督环境下对于行人身份的鲁棒性。在Market-1501、MSMT17和PersonX数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性，mAP/Rank-1分别达到了90.3%/95.9%、59.2%/83.5%、91.3%/96.1%。
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2024,38(9):36-44,
Abstract:
针对视网膜图像中细小血管分割困难以及血管分割过程中出现断裂的问题,构建了一种密集级联卷积与自注意力特征聚合的网络用于视网膜血管图像的分割。该网络采用多尺度密集卷积结合自注意力机制;为更好的提取视网膜细小血管复杂的特征信息,构建密集聚合模块作为U型网络的骨干网络;在网络底层嵌入自注意力摸块和多尺度聚合模块,以提升感受野和获取高维语义特征信息;在模型的跳跃连接部分采用特征聚合模块,提升模型的分割精度。实验结果表明,在DRIVE公开数据集上,该网络的F1-sore指标达到83.19%,准确率ACC指标达到97.11%,AUC值达到了98.94%;在CHASE-DB1和STARE数据集上,相比于Unet、DUNet、SA-Unet和FR-Unet等网络, 该网络的AUC指标均达到了目前最好效果。采用该网络进行视网膜血管分割,分割的精度和鲁棒性均有不同程度的提升,对细小血管分割及其泛化能力达到了优异的效果.
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2024,38(9):45-53,
Abstract:
针对室内定位过程中由非视距和环境干扰导致的定位精度不高的问题, 提出一种基于多元宇宙优化支持向量回归的室内指纹定位算法。 首先通过基于超宽带通信技术的双边双向测距算法计算得到测距信息; 然后利用测距值作为指纹特征并建立指纹库, 使用SVR算法构建定位坐标和测距值之间的映射关系; 最后使用MVO优化算法寻优SVR算法的cost和γ参数, 以提升定位精度。 实验显示, 选择径向基函数作为SVR模型的核函数能够有效提高定位精度, 并将MVO-SVR的结果与三边定位、 随机森林算法、 极致梯度提升算法、 SVR的结果进行对比和分析, X方向平均绝对误差分别降低了20.12%、 54.43%、 60.66%和16.21%, Y方向平均绝对误差分别降低了79.57%、 54.18%、 59.29%和38.17%, 平均定位误差Ep分别降低了60.73%、 54.38%、 60.01%和22.84%, 且MVO-SVR算法在X和Y方向平均绝对误差均达到了厘米级。 结果证明: 基于MVO-SVR的室内指纹定位算法明显提升了定位精度, 在复杂室内环境中具有良好的应用前景。
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2024,38(9):54-66,
Abstract:
针对传统的配电网故障选线方法受限于单一的故障诊断模型，提出一种基于图像融合和双通道卷积神经网络的配电网故障选线方法。研究目的是解决现有方法在面对高阻接地、噪声干扰、分布式电源接地、采样时间不同步等复杂工况时的准确性问题。首先，利用格拉姆角和场和格拉姆角差场将零序电流信号转成易于区分故障的二维图像，为图像处理提供了基础。其次，通过图像融合技术将GASF图像和GADF图像进行空间域图像融合，得到一张综合特征图像，充分利用了不同图像的特征，提高了特征表达的丰富性和有效性。接着，构建双通道卷积神经网络模型，其中一维卷积神经网络和ResNet50网络分别用于挖掘零序电流信号和格拉姆角场图像的特征。这种设计充分发挥了不同卷积神经网络在处理一维信号和二维图像时的优势。最后，将融合后的特征输入到Sigmoid函数实现故障线路的筛选。实验结果表明，该方法在各种复杂工况下的表现均优于传统方法，其准确率、Kappa系数、马修斯相关系数、召回率分别达到了99.97%、0.999 3、0.999 3、0.999 5。这些结果表明，该方法不仅具有较高的准确性，还具有良好的鲁棒性和稳定性，能够有效应对高阻接地、噪声干扰、分布式电源接地和采样时间不同步等实际应用中的挑战。提出的方法为配电网故障选线提供了一种新颖且高效的解决方案，具有重要的实际应用价值和广泛的推广前景。
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2024,38(9):67-75,
Abstract:
电站锅炉受热面积灰是导致锅炉热效率降低，甚至影响锅炉出力的重要因素之一，因此对锅炉受热面积灰结垢状况的精准预测是优化提升锅炉能效的前提。针对这一问题，本文以300 MW电站锅炉省煤器的清洁因子为研究对象，提出了一种融合基于时变滤波器的经验模态分解（time-varying filtered empirical mode decomposition, TVF-EMD）和卷积门控神经单元（convolutional neural network gated recurrent unit,CNN-GRU）的组合模型来预测锅炉受热面能效变化情况。首先通过改进的小波阈值法对非线性非平稳的清洁因子原始数据进行预处理，去除噪声和异常值；再通过TVF-EMD对处理后的数据进行分解得到预设好的本征模态分量，根据自相关系数对阈值大于0.2的分量进行叠加重构，在保留原始数据重要特征的同时降低相关性低的分量对预测精度的影响；最终将重构后的信号利用卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）强大的特征提取能力和门控循环单元（gated recurrent unit, GRU）的时序记忆能力，建立输入与输出之间的非线性关系，实现较为精准的时间序列预测。研究结果表明，利用TVF-EMD进行分解相比直接进行预测可以提升9.628 67%的预测精度，为后续优化及制订更加合理的吹灰策略提供了理论和技术支持。
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2024,38(9):76-84,
Abstract:
生产车间环境复杂，设备众多且人员活动具有高度自主性和不确定性，传统的人工观测方式在面对海量监控数据时，难以实现高效的实时管控。为提高车间人员行为的自动化监测水平，保障生产安全，提出一种基于改进DETR的行为识别算法。通过智慧车间的实地调研，采集多种工作行为及异常行为数据，构建车间红外行为数据集，并在此基础上设计改进算法。针对原始算法的不足，引入相对位置编码，并采用空间调制共同注意力机制，旨在提升网络对全局特征中待检测物体的定位精度。此外，通过引入待检测物体的高斯分布权重，使网络解码器更加高效地识别行为特征。实验结果表明，改进后的算法在自建数据集上的识别精度相比原始算法提高了6.97%，并在公开数据集上同样表现出色。该改进方法不仅为车间人员行为的监控提供了更加高效的解决方案，也为智慧车间的自动化与智能化发展提供了有力的技术支持。
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2024,38(9):85-94,
Abstract:
针对无线传感器网络资源受限和入侵检测系统策略优化问题，本文提出一种基于复杂网络演化博弈的无线传感器网络入侵检测方法。结合小世界模型理论，模拟网络节点之间的连接关系，在不改变节点原有关系的前提下增强网络连通性并降低传输能耗；构建关于簇头节点和恶意节点的无线传感器网络攻防博弈模型，通过收益矩阵计算节点收益，利用奖惩机制描述节点在博弈过程中选择不同策略的收益变化；引入经验加权吸引力学习算法改进传统博弈的策略更新规则并将该算法应用于入侵检测系统，使得簇头节点能够动态更新策略选择，得到不同条件下的入侵检测最优策略。实验结果表明，与传统方法相比，所提算法的簇头节点检测策略扩散深度可以达到79%，该算法下簇头节点在保障自身检测收益的同时尽可能选择检测传感器网络中出现的攻击，保证网络检测率并减少网络各类资源的消耗。
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2024,38(9):95-103,
Abstract:
针对变压器的多模态数据中存在差异性和样本缺失的问题，提出了一种基于振动信号和红外图像数据的多模态信息融合方法，分析多模态数据对电力变压器故障状态进行有效、快速的评估。首先，该方法采用双向门控神经网络对振动信号的文本信息、振动信号的频域图和变压器的红外图像分别进行特征提取，并获得不同模态的重要特征向量。然后，使用交叉注意力机制建立不同模态之间的联系并进行特征向量融合。最后，通过卷积层和全链接层输出电力变压器的故障状态。实验数据采集于10 kV变压器，含振动信号和变压器的红外图像。实验结果表明，提出的多模态信息融合方法在4种评价指标上优于对比方法，其故障诊断准确率为96%。在不同的电压和电流等级下多模态信息融合方法能获得较为可靠的诊断结果且准确率高，可为变压器多模态数据的故障检测提供方法。
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2024,38(9):104-115,
Abstract:
利用在轨可测参数准确估计卫星锂离子电池的健康状态，对卫星的安全可靠运行至关重要。对于卫星锂离子电池的健康状态估计，性能退化表征和评估都需要适应多种工况。针对卫星锂离子电池在多种工况下，模型和数据中的不确定性带来的表征参数的有效性和评估结果的可靠性不足的问题，本文提出了一种基于BNN-PF的概率性健康状态估计方法。从卫星锂离子电池充电过程的可测参数中提取不同的健康因子来表征性能退化，将排列熵与主成分分析法相结合，提高特征对不同任务的适应能力。在此基础上，采用贝叶斯神经网络估计锂离子电池的健康状态并量化不确定性，基于粒子滤波算法融合经验模型得到的不确定性，进一步增强了所提方法对多工况的适应性。实验结果表明，本文所提方法对多工况下的卫星锂离子电池健康状态估计具有良好的适应性和通用性。交叉验证试验结果显示，最大估计误差小于0.01，且多数结果的估计区间覆盖率大于0.95，表明方法在空间应用场景下具有良好的前景。
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2024,38(9):116-126,
Abstract:
针对同步磁阻电机运行过程中严重的转矩脉动问题，提出一种基于机器学习的同步磁阻电机转子结构多目标智能优化方法。首先，通过磁路分析获得同步磁阻电机待优化转子结构参数，并利用有限元法进行敏感度分析，确定待优化变量与范围。其次，引入深度神经网络建立同步磁阻电机非参数快速计算模型，构建待优化变量与转矩之间的非线性映射关系，完成电机电磁特性精确建模。在此基础上，提出一种基于强化学习的改进粒子群算法，根据强化学习中奖励函数机制在线调整优化算法的学习因子，提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优精度。最后，以最小化转矩脉动和提高平均转矩为优化目标，采用改进粒子群算法与深度神经网络模型，实现同步磁阻电机转子结构参数的多工况全局优化。仿真与实验结果表明，所提出方法优化后的同步磁阻电机相较初始电机模型，不仅具有更低的转矩脉动，而且平均转矩输出略有增加。
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2024,38(9):127-135,
Abstract:
为了有效监测复杂工况下分布式驱动电动汽车用轮毂电机的运行状态，提高其轴承故障的识别准确率，提出一种基于多信息加权融合和二维卷积神经网络（MIWF-2DCNN）的故障诊断方法。首先，将轮毂电机轴承的多方位振动监测信号分别进行二维数据重构和时频变换，逐一转化成灰度图后按照方位顺序堆叠成时域灰度图集和时频域灰度图集，作为故障诊断模型的输入；其次，将高效通道注意力机制（ECANet）的网络结构进行改进，提出了改进高效通道注意力机制（iECANet），其核心思想是在全局平均池化（GAP）基础上添加上全局最大池化（GMP）分支，基于有效信息的贡献度更新各分支的权重系数，进而提取时域和时频域的故障特征，实现了多信息加权融合；再次，利用GMP简化传统二维卷积神经网络（2DCNN）模型的一层全连接层，实现了网络轻量化。最后，基于轮毂电机不同工况下实验数据，进行同一工况下对应验证、不同工况下交叉验证及消融实验验证。结果表明所提的MIWF 2DCNN模型能够有效提取轮毂电机轴承故障特征，在复杂环境和多变工况下故障识别率保持在95%以上，整体优于传统的LeNet-5、1DCNN模型。
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2024,38(9):136-143,
Abstract:
无损检测模型辅助探测概率问题的研究需要大量仿真数据，而高精度的物理模型计算模型响应需要大量时间，往往是无法实现的。代理模型是一种高效的数学模型，可以替代费时复杂的物理模型，广泛应用于设计优化问题。CoKriging模型可以融合高精度和低精度的数据，融合了大量计算成本低的低精度数据和少量计算成本高的高精度数据，提高了建模效率，是一种非常有应用潜力的代理模型。文中将CoKriging模型应用于涡流无损检测模型辅助探测概率的研究，在有限截面线圈探测金属平板表面槽缺陷算例中，利用物理模型计算部分训练点，构建CoKriging模型，精度验证通过后的CoKriging模型可以代替物理模型进行MAPoD分析，通过对比物理模型计算的MAPoD关键参数验证CoKriging模型的精度和效率。结果表明，相较于Kriging模型，CoKriging模型只需要更少的样本点训练模型就可以达到求解精度的要求，其构建元模型所需时间仅为Kriging元模型所需的7%，提高了涡流无损检测模型辅助探测概率研究的效率。
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2024,38(9):144-154,
Abstract:
无人机图像中的小目标检测是研究的重难点之一。与大目标相比，小目标特征较少，更易受到遮挡和复杂背景的干扰，针对该问题，提出一种基于YOLOv7-tiny的多模型融合目标检测网络YOLO-DA。首先，增加小目标和极小目标检测层，提高网络对小目标特征的学习能力；其次，引入空间自适应特征融合ASFF-L检测头，通过学习空间过滤冲突信息来抑制不同尺度特征的不一致性，实现多尺度特征的自适应融合；最后，引入DCNS可变形卷积并设计了扩展变形建模范围的调制机制，增强模型的建模能力，降低遮挡重叠等对检测的影响。经试验验证，提出的方法在Visdrone2019数据集上实现了44.7%的平均精度及71 fps的推理速度，平均精度较基线算法提高了9.7%，模型内存为63.8 M，能够实现实时检测。通过消融、对比实验表明YOLO-DA在无人机航拍图像检测方面明显减少了误检和漏检问题，具有更高的检测性能，且算法参数量和计算量可以满足无人机等边缘设备的实时检测需求。
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2024,38(9):155-168,
Abstract:
针对A*算法存在的搜索效率低，路径平滑性和安全性差，以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题，提出了一种分层平滑优化A*引导DWA（HSA*-G-DWA）的移动机器人路径规划方法。首先，在A*算法的代价函数中引入双动态加权因子并构建碰撞约束函数剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索，以提升路径搜索的效率和安全性。其次，利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点，减少路径点数量和路径长度。之后，通过无障碍约束直线与有障碍约束圆弧插补分段优化生成初始全局路径，保证路径的安全性与平滑性。然后，若移动机器人跟踪全局路径过程中面临未知障碍物则利用全局路径引导DWA生成避障与返回全局路径的局部动态修正路径，减少了实时计算量。最后，仿真实验结果表明，静态环境下HSA*-G-DWA算法路径搜索时间和路径点数较A*算法分别平均减少了88.43%和86%，路径的平滑性和安全性更好；未知环境下HSA*-G-DWA算法可以实时避开环境中出现的未知障碍物，路径长度较DWA算法、Dijkstra算法、RRT算法和现有融合算法分别平均减少了25.78%、18.65%、30.48%和14.59%，路径搜索时间较现有融合算法平均减少了67.39%。
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2024,38(9):169-175,
Abstract:
针对食品加工过程中设备表面食物残留快速检测的需求，以菠菜汁液为例开发了一套便携式荧光成像检测系统，并在此基础上增加系统对菠菜汁液中含量较高的物质叶绿素A的定量功能。该系统主要由光源、CCD相机、显示屏及控制处理单元组成，用于激发物质产生荧光的光源、滤波片可根据实际需求调整更换，同时开发了检测系统的控制软件，利用显示屏进行人机交互操作，主要实现图像数据采集和处理等功能。对3种广泛使用的食品加工材料表面的菠菜汁液残留开展定性实验，检测结果显示：当食品加工表面本身不具有荧光效应时，便携式荧光成像检测系统能够较好地识别出其上的叶绿素残留。对叶绿素A的定量检测结果表明，当叶绿素A溶液浓度在0~8.5 μg/mL范围内时，浓度预测模型的决定系数R2都能达到0.99，预测结果的均方根误差RMSE不高于0.24 μg/mL。研究结果表明，开发的检测系统对具有特定荧光效应的物质检测可行且有效，系统具有的检测视场大、体积小便于携带等优点可将系统用于现场实时检测，也可拓展至植物病变等其他领域的应用，具有较广阔的应用前景。
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2024,38(9):176-183,
Abstract:
气液两相流广泛存在于能源化工领域，由于两相流流动特性复杂多变，为流量准确测量带来了极大困难。为了建立准确的气液两相流量测量模型，针对气液两相段塞流分相流量测量，充分利用声发射传感器捕获气液两相流动噪声的功能和近红外吸收会因介质类别产生较大差异的特性，设计了一种新型测量传感器。在文丘里管的喉管和延伸段分别安装两组声发射探头，并在文丘里管的喉管处安装两组近红外光电探测器。设计了声发射与近红外同步采集系统，以水平管段塞流为实验对象，在河北大学高精度气液两相循环装置上完成了54组段塞流试验的数据采集，并进行融合处理，得到气液两相流特征参数。引入时域分析方法，提取声发射与近红外测量数据的标准差与偏斜度。结合参数拟合方法，建立两相流流量预测模型并进行误差分析。经验证，92.6%的流量预测值的相对偏差在±20%以内。结果表明，基于声发射传感器与近红外传感器的多传感器信息融合方案为气液两相流流动特征参数研究提供了一种新的思路。
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2024,38(9):184-194,
Abstract:
针对同步磁阻电机模型参考自适应法的无传感器控制存在的转速估计精度低、动态性能差等问题,提出一种基于超螺旋滑模自适应观测器的无传感器控制方法。首先,通过有限元仿真构建同步磁阻电机电感非线性模型,根据电机不同运行工况实时更新电感参数,提高观测器中模型准确性。在此基础上,使用超螺旋滑模算法代替PI自适应环节,并结合所选取的线性补偿矩阵构造超螺旋滑模自适应观测器来减小估计误差。最后,引入积分型全局快速终端滑模速度控制器提高系统的动态性能。仿真与实验结果表明,相比于基于模型参考自适应法的无传感器系统,所提策略在启动阶段转速响应速度快且超调量小,电机运行更加平稳,突变负载时转速波动小且转速误差收敛速度更快,在变速运行整个阶段也具有更高的转速和转子位置辨识精度,具有良好的动稳态性能,可以实现电机的高性能运行。
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2024,38(9):195-202,
Abstract:
根据目前无线通信系统的发展趋势,为了大幅度地提高通信效率,针对Ka波段,设计了一款基于开口谐振环和互补开口谐振环的低耦合多输入多输出天线。天线整体尺寸为40 mm×25 mm×1.2 mm。首先，该天线正面由带有空心圆的椭圆形辐射贴片、梯形微带馈线及开口谐振环组成,保证天线工作在Ka波段（26~40 GHz）。其次，该天线背面为刻蚀互补开口谐振环结构的矩形接地板,可以有效地达到去耦的目的,从而实现低耦合的效果。仿真与实测结果表明：工作带宽为26~40 GHz(相对带宽达到50%),回波损耗小于-10 dB,耦合度均小于-26 dB,包络相关系数小于0.001,辐射方向图良好,增益稳定,辐射效率较高。由此,所设计的天线不仅结构简单、尺寸紧凑、频率覆盖范围广,且各项性能占优,可广泛应用于5G毫米波相关领域。综上,应用SRR/CSRR的技术使毫米波MIMO天线的互耦度得到了降低，验证了SRR/CSRR技术作为一种新型去耦技术的可行性和有效性。
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2024,38(9):203-211,
Abstract:
当三相异步电动机发生机械振动时，主回路中接触不良的电气接触点在振动作用下会产生串联型故障电弧，进而影响电路安全甚至引发电气火灾。而振动条件会加剧了故障电弧信号的复杂性，因此本文以回路电流信号为研究对象，提出了一种振动条件下的高实时性串联型故障电弧检测方法。首先通过构建滑动记忆矩阵对实验电流数据进行动态保存，其次通过正交方向改进局部三值化模式（orthogonality direction local ternary pattern，OD-LTP）提取滑动记忆矩阵的纹理特征，最终将统计的OD-LTP图像的灰度分布直方图幅值作为特征向量，通过基于沙猫群优化（sand cat swarm optimization，SCSO）的支持向量机（support vector machine，SVM）建立振动串联型故障电弧检测模型。本文通过对比不同矩阵参数，得到最佳的滑动记忆矩阵尺寸，最终所提方法对故障电弧识别的准确率达到99.2%。通过对不同工况、不同特征提取方法对比分析，表明本文提出方法不仅适用于不同工况运行的工业电机变频器系统，其相对于其他特征提取方法也具有较高的实时性。
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唐圣学，谭立强，李从宏，严金晶，Muhammad Ehtsham Akram，赵金泽
2024,38(9):212-222,
Abstract:
将人工智能技术应用到故障诊断领域可以实现电力设备的自动化、智能化诊断，提高诊断精度和效率。以单输入多输出的反激式开关电源为例，针对其因脆弱元件失效而引起的电路工作性能异常的问题，通过分析不同故障模式的信号特性和可分性，提出了融合输入电流和输出电压信息的非侵入式开关电源故障诊断方法。构建了由时域特征及频带小波包奇异熵特征组成的融合时频域信息的多维特征矢量，建立了故障特征与故障模式之间的映射关系。进而，提出了基于人工智能技术的深度神经网络（DNN）故障诊断方法，实时监测反激式开关电源的运行状态，并通过数据分析及时识别故障位置，对潜在故障进行预警。实验结果表明,所提出的方法对单故障和多故障模式均具有良好的诊断效果，诊断准确率可达97.9%，并且，在不同工况下，该方法均可表现出较高的诊断准确率和较强的抗干扰性能。
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2024,38(9):223-233,
Abstract:
针对货运列车在多源扰动下的跟踪控制问题，提出一种基于级联干扰观测器的固定时间替换滑模控制方法。首先构建了考虑车间作用力的多质点动力学模型，针对匹配与非匹配扰动同时存在的情形，设计了一种级联结构扰动观测器同时估计多源扰动，放宽了传统扰动观测器要求“扰动缓慢变化”的前提条件。基于扰动观测信息，将非匹配扰动下的列车动力学模型转化为匹配模式。最终，提出了一种基于替代滑模法的分布式控制策略。仿真结果表明，所提的级联干扰观测器能够在0.5 s内准确估计多源干扰；相比于传统的列车跟踪控制研究，所提出的控制策略能够在快速处理多源扰动带来的一系列失稳问题，在保障车间作用力稳定的同时，实现了速度 位移双指标鲁棒跟踪控制；相对于传统控制方法系统收敛时间提高5 s以上，体现了较好的实时性与鲁棒性。
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2024,38(9):234-243,
Abstract:
针对金属齿轮内部缺陷检测信号易受噪声干扰导致缺陷特征提取不准确问题，提出一种基于动态局部熵与自适应分解的齿轮缺陷超声检测信号去噪方法。采用经验模态分解对齿轮缺陷超声检测信号进行自适应分解，结合相关系数模态聚类指标得到预处理信号；基于检测信号动态局部熵理论确定缺陷回波区间，得到缺陷回波信号；采用经验小波变换实现缺陷回波信号去噪，结合二次多项式平滑滤波算法提升去噪信号平滑度，得到金属齿轮缺陷超声检测信号的最终去噪结果。仿真超声检测信号去噪实验结果显示，对于不同信噪比条件下的仿真信号，本文方法去噪信号平均信噪比值和均方误差分别为21.34 dB和0.000 2 V，去噪效果明显优于经验模态分解和小波变换，两种方法的平均信噪比和均方误差分别为10.43 dB、12.56 dB和0.001 9 V、0.001 4 V，且在不同信噪比条件下的本文方法均具有更优的去噪效果和更强的鲁棒性。金属齿轮内部缺陷实测实验结果表明，本文方法能够去除齿轮缺陷超声检测信号中的复杂噪声干扰，有效提高了金属齿轮内部缺陷超声检测信号质量。
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2024,38(9):244-252,
Abstract:
涡街流量计是基于流体振荡原理对流量进行测量的流量计，但在低流速下输出的信号很微弱，在实际测量过程中会叠加各种现场产生的噪音。并且目前工业上使用小口径涡街流量计在小流量工况下存在测量局限性，一般最小口径仅到DN15。针对目前涡街流量计存在的问题对DN10及以下的微小口径涡街流量计结构及参数进行研究，以满足工业上的测量新需求。基于模拟仿真计算平台，建立不同尺寸参数的微小口径涡街流量计数值计算模型并进行仿真计算，提出优化的涡街流量计结构尺寸。通过对不同压力监测点的压力波动强度及频率的研究，分析传感器的最佳布置位置。最后以电磁流量计为标准表对所研制的微小口径涡街流量计在微量程段进行了测试，对该被检流量计的误差、精度等参数进行实验，同时对雷诺数与斯特劳哈尔数之间的关系及仪表系数进行分析，结果表明，仿真所获的测量特性与实验测得的特性具有较好的一致性，且该微小口径涡街流量计相对误差优于05%，重复性等指标能够满足微量程段内的测量标准。
2024年第38卷第9期
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基于轻量化改进YOLOv8n绝缘子自爆缺陷检测方法*
Abstract:
及时检测绝缘子自爆缺陷对输电线路安全可靠运行具有重要意义。针对深度学习模型对具有小目标特征的绝缘子自爆缺陷检测能力不足、模型结构复杂等问题，本文提出了一种基于轻量化改进YOLOv8n输电线路绝缘子自爆检测方法。以YOLOv8n网络为基础模型，通过添加小目标检测模块来捕捉绝缘子自爆的小目标细节信息，提高其检测能力；进一步，引入SIoU损失函数，解决原始CIoU损失函数未考虑真实框与预测框之间的方向问题，增强目标定位准确性；最后，使用通道剪枝方法，对改进模型进行剪枝，去除模型冗余参数、减少浮点运算量，降低模型计算成本和复杂度。在构建的绝缘子自爆数据集上的实验结果表明，轻量化改进方法的全类平均准确性达到97.1%，其浮点运算量和体积分别为4.9G和1.82MB，仅为原始模型的60.5%和29.7%，合理兼顾了绝缘子自爆检测的准确性和模型复杂性。在另一个输电线路巡检数据集中，本文方法对其他类型的小目标检测准确性也较好，具有良好的推广应用前景。
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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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基于C单元的抗干扰低功耗双边沿触发器
黄正峰, 杨 潇, 国欣祯, 戚昊琛, 鲁迎春, 欧阳一鸣, 倪天明, 徐 奇
Abstract:
快速增长的功耗是VLSI设计中的重要问题，特别是输入信号中存在毛刺，双边沿触发器的功耗将会显著增大。为了有效降低功耗，本文提出了一种基于C单元的抗干扰低功耗双边沿触发器AILP-DET。本文结构采用了快速的C单元，不仅能够阻塞输入信号存在的毛刺，阻止触发器内部冗余跳变的发生，降低晶体管的充放电频率；而且增加了上拉-下拉路径，降低了其延迟。相比现有的双边沿触发器，AILP-DET只在时钟边沿采样，有效降低了功耗。通过HSPICE仿真，与10种双边沿触发器相比较， AILP-DET仅仅增加了7.58%的延迟开销，无输入毛刺情况下总功耗平均降低了261.28%，有输入毛刺情况下总功耗平均降低了46.97%。详尽的电压温度波动分析表明，该双边沿触发器对电压、温度等波动不敏感。
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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。
