摘要:导弹武器系统的综合测试是产品研发和使用中的重要保障技术,在武器系统的全寿命周期中扮演着越来越重要的角色；机内测试技术是提高系统测试性的关键方法之一,作为一种能够在设备或系统等测试单元内部自检的技术,机内测试在导弹测试领域中被广泛使用；介绍了国内外对机内测试的基本定义、特点、作用、虚警及抑制等发展的现状,并主要聚焦于导弹武器系统中的机内测试案例；针对机内测试在导弹领域应用中存在的问题,讨论了满足未来新一代导弹测试性需求的可能途径,并对机内测试技术未来的发展趋势进行了探讨和展望。

摘要:针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题，采用了基于模糊神经网络的故障定位方法，提高了网络故障定位的快速性与准确性：首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论，接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理，并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习，参数训练达到设置的期望误差0.01；最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证，软件执行单次诊断耗时3.5s；结果表明采用基于模糊神经网络的诊断方法，能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题，对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。

摘要:液体电磁阀是航空变量柱塞泵系统的关键控制元件，准确诊断电磁阀的故障类型是系统安全运行的重要保证；为了对航空变量柱塞泵系统中电磁阀进行检测与诊断，提出了一种基于小波能量熵和邻域粗糙集相结合的方法；研究了液体电磁阀驱动端的电流故障特征；采用AMEsim多学科领域仿真软件建立仿真模型，分析驱动端电流与阀体位移的关系，搭建实验系统，采集正常状态和故障状态的电流信号，分析不同状态的电流特性；然后利用小波包分解重构信号，提取对应的频带能量作为特征向量；最后，引入变精度模糊邻域粗集约简算法简化数值属性，提高了系统的效率；简化的属性集用于构建决策树，经过迭代训练，该模型诊断准确率达90%，达到了预期效果，实现了对液体电磁阀的快速诊断。

摘要:轴承是机械设备主要零部件之一,也是机械设备主要故障零部件之一。轴承故障问题为机械设备的重点,机械设备的使用受到故障轴承的直接影响。针对传统的卷积神经网络算法轴承故障诊断效率低下问题,本文提出了一种基于信号特征提取和卷积神经网络的优化方法。首先对原始数据信号进行时域和频域的信号特征提取,获得有效的故障特征值。之后,使用卷积神经网络对提取的特征值进行故障诊断,完成故障分类。本文使用美国凯斯西储大学的滚动轴承振动加速度信号作为数据集,对提出的方法进行验证,得到的故障诊断平均准确率为74.37%,准确率的方差为0.0001；传统的卷积神经网络算法故障诊断平均准确率为65.6%；准确率的方差为0.0019。实验结果表明,相比传统的卷积神经网络,提出的方法对轴承故障诊断的准确率有显著的提高,并且该方法的稳定性更佳,计算时间更少,综合性能更佳。

摘要:由于待检测的红外远距离目标具有尺寸小、辐射低、背景复杂等检测难点,以高检测率、低虚警率、高实时性进行红外小目标检测一直是一个具有挑战性的课题；文章提出一种基于局部显著性的变速运动目标累积检测算法,利用辐射能量积累方法提高目标在背景中的信噪比；首先,建立矢量空间及一阶导数空间,对序列图像的每帧进行基于块显著度的局部对比度增强处理,增强目标辐射能量并抑制背景,同时显著减少了计算量；然后,进行变速运动空间及导数矢量空间的辐射能量叠加,在空间矢量及导数矢量空间中检测序列图像中的目标在矢量空间及导数矢量空间运动特征的存在概率；最后,通过恒虚警检测得到目标的位置向量、速度、加速度向量,完成目标检测；实验结果验证了提出方法的有效性,其检测率及虚警率均优于其他方法,其中信杂比增益提高了22.30,背景抑制因子提高了3775.68,处理时间开销降低了0.65秒；

摘要:为了有效提升油浸式变压器故障诊断的精度与速度,提出一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化T-S型自适应模糊神经网络(T-S ANFIS)的油浸式变压器故障诊断模型；引入动态惯性权重和学习因子线性调整策略,并利用收敛域和欧式距离判别雷同粒子,以克服粒子群算法易早熟、后期易陷入局部最优的问题；接着通过IPSO对T-S ANFIS的前提参数进行优化,提高网络的收敛速度；最后通过仿真实验验证基于IPSO优化T-S ANFIS的变压器故障诊断模型效果,结果表明所构建模型的故障诊断最优准确率约为98％,与ANFIS及PSO-ANFIS模型相比具有较高的故障诊断精度及效率。

摘要:快速精准的电网异常检测解决了电网故障选线的难题，有效提升了电网安全运行水平。本文基于随机矩阵系列理论提出一种电网时空异常检测与故障类型诊断方法，该算法借助电网各节点处PMU采集的三相电压、三相电流数据构建样本数据源矩阵，分别从时间纬度和空间纬度判断故障时间、故障馈线及故障类型，实现纵横多重分析。时间纬度以谱偏离度和平均谱半径为指标，M-P律和单环定理作为双重判据确定故障时间；空间维度以采用滑动时窗得出样本协方差矩阵进行故障位置判定和故障类型识别。借助MATLAB软件，以 IEEE39 节点系统和某油田电网为例，进行电网故障时刻确定、故障位置判定和故障类型识别。实验证明该方法具有高精准度、计算时间少等优点。

摘要:在空间激光通信中，两通信设备实现激光通信需要经过粗瞄准与精瞄准的过程，而粗瞄准过程在大部分场景下需借助光学望远镜和信标激光等辅助实现，实施不易；针对在粗瞄准过程中如何快速、准确识别出激光通信设备，并辅助完成激光通信,提出将不同目标检测算法与长时跟踪KCF算法相结合；通过对比发现，YOLOV5+DSST+KCF(YDK)算法的平均帧率为12帧，在帧率满足系统要求情况下，YDK算法的响应峰值要比原KCF算法、HAAR+DSST+KCF(HDK)算法分别提高了43.5%、31.4%，且有效解决目标尺度变化问题。

摘要:异常用电检测能够及时发现异常用电行为，在减少能源浪费和经济损失的同时能够维持安全、稳定的电网运行环境。智能电表的普及使得用电数据获取十分容易，为数据驱动的异常用电检测方法提供了充足的数据支持。然而，在实际应用过程中，异常数据较少导致的数据非均衡问题严重影响了模型的训练效果。因此，针对上述问题提出了一种针对非均衡数据的门控循环单元异常用电检测方法。该方法利用边界合成少数类过采样技术实现了对少数类数据的有效扩充。为了更好的捕捉用电数据的时序特征，采用了门控循环单元实现对用电数据的分类。为了验证该方法的有效性，基于非均衡数据集进行了对比实验。实验结果表明，该方法能够更好的数据扩充效果以及更准确的异常用电检测效果。

摘要:DDR SDRAM是FPGA板卡中的重要组成部分，其可靠性与带宽决定了设备能否正常工作；为了测试DDR SDRAM的性能是否符合预期，开发了一种基于FPGA的DDR SDRAM测试平台；平台包含一个基于DDR SDRAM控制器的测试器IP核，具有数据校验、带宽测量的功能；编写了控制测试器IP核的Tcl脚本，用于配置测试参数、控制测试流程与读取测试结果；在Python语言下使用PyQt5开发库设计了图形界面程序，能够根据用户操作生成并执行对应的Tcl脚本；最终实现了一个操作简单、测试流程可配置、自动输出测试结果的DDR SDRAM测试平台；测试结果表明，测试平台能够正确地进行DDR SDRAM测试并输出统计结果；对比MIG的示例工程，测试平台额外增加了带宽测试、结果统计、循环测试等功能，且使用的FPGA资源下降了30%，测试用时缩短了70%以上。

摘要:随着精细化管理的不断深入，传统的仓储养护管理模式也面临着巨大的挑战，原有的人工养护管理模式已经无法满足精细化和智能化仓储管理的需要。为此，以原烟仓储环节中虫情监测为探究应用方向，基于深度学习技术与目标检测技术，设计适用于烟草粉螟、烟草甲虫检测的检测网络，该网络采用轻量化结构设计，同时基于Transformer机制构建了主干网络，以实现快速、精准的检测目的。经过实验证明，该网络模型在GPUs上的检测速度达50FPS可实现实时检测、且检测精度达96.7%。通过实时获取的检测数据结合虫情检测系统能够快速评估出原烟仓储环节中的虫情实况，实现原烟仓储虫情监测管理的信息化和智能化，进而为打叶复烤行业仓储虫情监测管理提供可行参考方案。

摘要:针对飞行器在野外发射时，对测发控系统提出设备部署时间短、发控距离远、待命时间长和具备安控指令上行功能的需求，设计了一种适用于野外环境的无线测发控系统，通过将常规测发控系统的地面前端设备与器载设备进行一体化设计，简化了器地间电气接口，提高了地面设备的部署速度和可靠性；通过扩频无线上行链路和调频无线下行链路使测发控系统具备1km以上无线测发控距离和最长100km安控指令上行距离且上行链路与常规安控链路兼容；通过对器载数据链和飞控计算机的改进设计，使飞行器具备在发射场长时间低功耗休眠和唤醒后快速发射的能力；通过对地面数据链的改进设计，使其在满足无线指令发送和遥测数据接收需求的同时，兼具对于野外环境的适应能力；设计了多级器载火工品和发动机点火回路的安全管制机制，保证了飞行器在存储、运输和测试过程中的安全性；经过飞行试验，验证了无线测发控系统满足飞行器在野外环境的测发控需求。

摘要:入侵检测方法可以在局域网攻击造成广泛破坏之前发现攻击,并据此制定相应的防御措施。为保证局域网的运行安全,提出基于GBDT优化算法的局域网入侵定位与检测方法。考虑局域网的组成结构与工作原理,构建局域网数学模型。在该模型下,根据不同入侵类型的攻击原理,设置入侵检测标准。局域网实时运行数据采集与预处理,从时域和频域两个方面提取局域网的运行特征。利用GBDT优化算法构建局域网入侵分类器,匹配局域网运行数据特征,追踪局域网入侵源位置,最终得出入侵源定位与入侵状态、类型的检测结果。通过性能测试实验,发现与传统方法相比,优化设计方法的入侵定位误差降低了5.75m,入侵类型与入侵数量的正确检测率分别提高13.8%和15.4%,即优化设计方法在定位与检测性能方面具有明显优势。

摘要:为推动软件测试更加精准深入高效，促进软件测试从“遍历式”向“启发式”转变，提出了一种新型的基于软件、缺陷、测试“三域”铰链的关联知识启发式的新型软件测试架构。通过信息表征模型化、缺陷数据知识化、测试投向精准化等，突破了软件测试数据聚类重组技术和软件典型缺陷模式提取技术，设计开发了相应的软件测试信息管理系统，实现软件精准化测试。在提高软件测试效益的同时，也为软件研制单位和使用单位提高研发质量、快速诊断排故等提供更具针对性的数据服务。

摘要:为解决因横动导丝形变量过大而造成的高速卷绕机空转问题，实现对机械设备元件的有效控制，设计基于STM32F103的高速卷绕机横动导丝控制系统。在CPU主控电路体系中，设置STM32F103控制器元件，并以此为基础，控制锭轴夹头、机械卷绕头两类机械零部件，完成控制系统的主要应用模块设计。按照变卷装转化原则，判断设备元件之间的联接关系，再根据横动导丝同步涡动频率求解结果，推导弹性微分方程，实现对高速卷绕机的动力学建模处理。分别求解边界条件与有限元模态系数，实现对模态控制量的精准计算，结合相关应用部件结果，完成基于STM32F103的高速卷绕机横动导丝控制系统设计。实验结果表明，上述系统作用下，空卷状态下导丝形变量不超过0.77mm、满卷状态下导丝形变量不超过8.35 mm，始终达不到10mm的变形极值，可以解决高速卷绕机的空转问题，符合有效控制机械设备元件的实际应用需求。

摘要:针对直线电机运行于复杂环境条件下，系统建模准确度不高，参数难以整定的问题，提出了一种适用于六相直线感应电机的模糊间接矢量控制方法；在同步旋转坐标系下对六相直线电机建模，并阐述了间接矢量控制的原理；将模糊控制算法应用于间接矢量控制中的速度环，根据位移和速度的偏差直接模糊调节给定电磁力，使得参数的整定不再依赖准确的系统模型，且参数调节更为简单；通过对隶属函数分区和采用中心法清晰化，减小了模糊控制算法的计算量，从而能够满足实时计算的要求；将所提算法在数字信号处理器（DSP，digital signal processor） 中实现，并在半实物仿真平台上验证，结果表明所提算法投入后，位移和速度误差减小都超过了65%，能够实现电机速度和位移的准确控制，且通用性好。

摘要:为提升车辆巡航避障能力，实现对运动目标的精准决策，设计基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统。利用主控制电路输出的电量信号，调节ACC控制器、MPC轨迹跟踪器、双闭环控制器的实时连接状态，再借助多目标解耦模块，确定目标车辆所处巡航位置，完成巡航决策控制系统的主要应用结构设计。建立深度强化学习模型，根据车辆目标数据集定义条件，求解协同参数实际取值范围，实现对车辆巡航位姿的估计。确定坐标转换原则，通过分析多目标量化结果的方式，实现对巡航决策轨迹的按需规划，再联合相关应用设备，完成基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统的设计。实验结果表明，深度强化学习机制作用下，车辆在横、纵两个巡航方向上的避障准确度都达到了100%，符合车辆多目标协同巡航决策的实际需求。

摘要:为满足当前大量的内镜临床手术需求，对内镜的清洗和消毒提出了更高的要求。而全自动内窥镜清洗机中受到物理结构的限制，因此将转运部件设计成特殊结构的机械手。针对其在移动过程中竖杆摆动的欠驱动问题，采用滑模控制的方法，抑制了因机械结构而引发的摆动，完成了快速定位和抗摆的目的。首先对机械手竖杆转动惯量不能忽略的特点建立了机械手系统的数学模型。根据位移和角度之间的耦合关系设计了滑模面和控制律。接着利用LaSalle不变性原理和Lyapunov方法证明系统有限时间抵达滑模面并最终渐近稳定，同时给出控制器参数的整定。最后实验结果表明机械手系统在控制器的作用下，实现了快速定位到指定位置且使竖杆的摆动幅度尽可能小的优越效果，对医疗设备的研制有应用价值。

摘要:为消除工业机器人实际抓取位置与定位位置之间的误差，实现对机器人抓取行为的有效控制，设计基于粒子群优化算法的工业机器人定位抓取控制系统。根据主要机器部件选型情况建立电气网络结构，再联合视觉传感器与定位控制平台，控制抓取夹爪的行动范围，完成工业机器人定位抓取控制系统硬件的总体设计。遵循粒子群优化算法应用需求，实施Gbest选取与Pbest更新，并联合所得计算结果，定义三维坐标系表达式，建立基于粒子群优化算法的定位坐标系。根据跟踪点坐标求解结果，确定控制系数优化处理条件，完善抓取控制原则，再联合相关应用结构，实现基于粒子群优化算法的工业机器人定位抓取控制系统的设计。实验结果表明，粒子群优化算法作用下，工业机器人实际抓取位置坐标在X轴、Y轴方向上均准确符合定位位置坐标，有效消除了抓取误差，能够实现对机器人抓取行为的有效控制。

摘要:为实现飞机行进轨迹多波段同时调节，使其飞行姿态能够受到软件程序的有效控制，设计基于PWPF调制技术的飞机飞行姿态控制系统软件程序。根据时钟配置情况，设置CAN通信接口，并以此为基础，完成对导航仪与舵机状态的检测，再联合偏航距离校正结果，规范核心控制程序的编写形式，实现系统各软件模块功能的设计。建立自抗扰闭环，按照PWPF调制技术的静态作用需求，求解二次规划函数，完成基于PWPF调制技术的控制机制定义。在反步控制器运行过程中，推导非线性建模表达式，实现对飞机飞行姿态控制行为的建模，完成基于PWPF调制技术的飞机飞行姿态控制系统软件设计。实验结果表明，基于PWPF调制技术所设计的软件程序，在X波、C波、S波、L波的波频范围内，均能有效控制飞机的飞行姿态，与多波段调节飞机行进轨迹的实际应用诉求相符合。

摘要:针对高实时性要求的固定翼无人机航迹规划问题，在模型中引入算法的运行时间以契合实际工程要求，并提出基于预警机制的改进鲸鱼优化算法完成求解；该算法通过对适应度进行排序定义个体的预警概率，并借此控制个体更新机制的选取；随后引入与预警概率关联的权重系数控制螺旋更新机制的收缩扩张，同时使用莱维飞行改进随机游走机制加快收敛，达到平衡各机制开发与探索能力的目的；有效地改善算法收敛速度慢、精度低的缺陷；使用基准函数测试并验证算法的有效性，并在不同维度与距离的航迹规划对比仿真实验中量化改进算法在收敛精度与收敛速度的优越性；仿真实验表明，面对低维度航迹规划时，算法精度可提高8.0%；面对高纬度航迹规划时，算法收敛速度可提高50%；

摘要:为了克服当前图像修复算法主要依靠图像的置信度信息来获取优先修复块，忽略了图像的能量信息，导致修复结果中存在不连续及伪吉布斯现象等缺陷。本文设计了基于能量信息与梯度调节机制的图像修复算法。首先，通过区域能量函数来求取图像的能量信息，以计算待修复块的优先权信息，得到优先修复块。然后，基于图像梯度模值，建立梯度调节机制，以调节样本块的大小，获取与图像纹理相适应的样本块尺寸。引入平方差求和函数，以确定最优匹配块。最后，通过像素点间的差异性，构造相似惩罚因子，以更新置信度项，完成图像的修复。实验结果显示，较当前图像修复方案而言，所提算法具备更好的修复性能，所得到的修复图像拥有更好的纹理连贯性与更高的结构相似值。

摘要:针对无人机协同作业信息安全和数据通信问题，提出一种基于区块链的分布式无人机数据安全模型。首先，利用轻量化加密技术重构无人机区块链结构，设计适用于物联网边缘计算场景的分布式区块链网络模型；然后，调用智能合约实现区块链数据的安全共享，并结合信誉评估方案和代理权益证明思想，提出融合共识协议的的工作量证明方法完成数据交易。实验结果表明：作为数据安全共享实例，所提方法可使受攻击的无人机信誉值降至不可信任状态，并在不同攻击模式下的能够有效抑制恶意攻击，执行自适应工作量证明的共识算法的正常节点交易率可提升3-4倍，为无人机数据共享提供了安全保障。

摘要:为满足大功率机载电子设备当今越来越高的散热需求，文中设计了一种基于液冷工质FC-770的板翅式液冷冷板主动散热技术；为了强化该冷板的换热能力，在冷板工质流动的槽道增加了强化换热的翅片设计；为验证该冷板的散热能力，采用CFD数值模拟技术对所设计的板翅式液冷冷板进行了热分析计算，分别针对五种不同工质进口温度工况开展了热仿真与热模拟工作，并对数值仿真计算结果进行了有效分析。依据数值仿真计算结果的显示，针对机载大功率电子设备所设计的板翅式液冷冷板可以有效控制电子设备温度在55℃以下，温度均匀性优于3℃，满足当前机载电子设备的散热需求；文中提出的散热方案和研究结果具有工程应用价值，为大功率机载电子设备热控系统的设计和数据提供有力支撑。

摘要:为解决全实物平台开发环境搭建困难、不便于测试与维护等问题，在研究PowerPC 处理器的实时嵌入式开发的基础上，采用数字孪生技术的设计思想，完成了一种拥有故障模拟与注入、协同仿真与模块化编程等功能的超实时虚拟仿真系统；提出了一种全数字仿真系统的设计与实现方法，基于数字孪生技术把硬件主板上的处理器以及外围设备虚拟化，集成到数字模型当中；各模型之间相互协同控制，实现CPU控制外部设备与动力学模型等设备之间的通信，以及数据收发、内存读写、串口输出等行为，最终实现与物理设备相同的功能；另外，采用了虚实结合的方法验证了运行结果的准确性，加快了软件执行效率，便于快速全面的系统开发与测试，从而更好地运用到各个领域当中。

摘要:摘要:针对说话人语音提取问题,提出了一种基于深度神经网络多任务学习的嵌入式注意机制单声道说话人语音提取方法。该算法将语音分离和语音提取统一到单个框架中,向频谱映射分离模型中嵌入说话人注意机制,并在引入说话人辅助信息的注意机制中得到时变注意权重,利用时变注意权重分离出目标说话人的内部嵌入向量,随后采用提取模型对目标说话人的嵌入向量进行非线性处理运算,估计出目标说话人对应的掩蔽,进而提取出目标说话人语音。同时借助TIMIT数据集,进行了语音提取实验。实验结果验证了所提算法的可行性和有效性,并在说话人语音提取的性能上有明显的优越性。

摘要:畸变是鱼眼镜头的最大的问题，针对这一情况，提出一种利用双椭圆模型对鱼眼镜头进行畸变校正的算法，在改善鱼眼畸变的情况下，同时能够保障实时输出；对鱼眼图像进行边缘扫描和检测，采用线性拟合的方法获取鱼眼图像的光心和半径，经过双椭圆模型寻找校正前和校正后图像的映射关系，调用GPU加速处理，达到实时输出的效果，经过实验对比，针对鱼眼镜头引起的畸变问题进行校正并且能够实时输出；

摘要:在全球气候问题日益严峻的背景下，推动低碳发展具有重要意义，为实现居民侧用电低碳行为精准优化，提出一种考虑负荷时序特性的居民柔性资源低碳协同方法；文章分析了居民柔性资源的需求响应特性，对各类常见居民柔性资源进行分类；并综合考虑居民负荷的时间特性以及与外界环境因素的相关性，基于贝叶斯网络构造居民柔性资源用能概率模型，进一步分析了居民用电行为的时序特征，实现考虑时序特征的居民家电负荷舒适度建模；同时引入实时碳排放因子，考虑用户舒适度等约束，提出了考虑负荷时序特性的居民柔性资源低碳协同优化模型；仿真结果表明：所提优化模型能在提高用户用电经济性的同时，有效降低用户侧的碳排放量，实现经济性、低碳性多目标趋优。

摘要:针对传统视网膜血管分割网络随着网络深度加深导致微小特征信息丢失，网络分割灵敏度低的问题，提出了一种有别于传统对称编码-解码模块的非对称视网膜血管分割结构。网络权重参数量为7.2MB，以残差注意力模块和多尺度空洞卷积模块作为基础特征提取模块，特征图的最大通道层数只有64层，特征图尺寸减半和反卷积操作都只有两次，能够减少特征图尺寸变化带来的信息丢失现象。本文所提方法在DRIVE和CHASE-DB1数据集上进行测试的准确性分别为96.85%和97.39%，灵敏度分别为84.03%和86.50%，特异性分别为98.08%和98.12%，AUC分别为98.63%和98.99%。

摘要:以航站楼等大型公共室内环境中机器人运送旅客为背景，研究多自主载人机器人的派单优化问题。借鉴了网约车的派单思想，针对航站楼隔离区环境内的搭乘需求，研究了自适应性匈牙利派单算法。首先，基于航站楼二分图派单匹配模型，计算载人机器人的派单调度矩阵。其次，该派单调度矩阵考虑了旅客密度时空分布、旅客等待时间和机器人能耗为参考，将路径-时间-能量作为目标变量，以计算各接载任务起讫（OD）矩阵元素值，同时为挖掘全域派单的可能性，结合供需预测关系将快到达目标点的载人机器人加入可派单队列。最后，构建航站楼实际动态业务的三维仿真模型，进行了全天时派单模拟实验。结果表明，所研究的派单算法对多目标约束派单求解有较好的优越性和适应性，以达到全域最优派单分配的目的，为高效完成接载任务提供其决策支持。

摘要:试飞数据是飞行试验的核心产品,具有参数量多,数据体量大,信息复杂程度高,查询响应快等特征,支撑飞机设计、制造、试飞、运营等阶段任务；试飞数据查询引擎旨在提供PB级多维度试飞数据快速查询服务,对试飞数据特征深度分析,采用大数据交互式查询关键技术,基于试飞数据处理与分析平台,研究了存算分离技术和异构计算技术,设计试飞数据查询引擎,具备多源数据汇聚,多维信息精细查询,多层数据灵活钻取,多功能自定义函数集成,多类指标数据自适应输出等功能,创新试飞数据查询与可视化方式,并成功应用在某型国产民机的飞行试验数据管理与分析中,服务于试飞工程师、飞机设计人员、课题工程师,提高了试飞数据管理效率与试飞数据应用价值。

摘要:针对K公司汽车总装生产线中多AGV(Automated Guided Vehicle)电量分配不均、路径冲突、AGV利用率低等物流调度问题，为了提高K公司生产线中多AGV物流调度的效率，设计了一种多AGV物流调度仿真系统；利用WebGL(Web Graphics Library) 技术建立了整个生产线场景的三维模型；系统能够自动给AGV分配任务，在AGV执行任务时，将AGV的电池电量和AGV路径规划问题考虑到物流调度系统中；该系统实现了对物流调度系统中AGV运输任务的合理分配，提高了物流调度的效率；经实际应用满足了K公司汽车总装生产线多AGV物流调度工程上的应用。

摘要:接触网支柱数字化管理是电气化铁路运维的关键环节,基于移动视频建立接触网支柱数字台账是高效、经济、便捷的技术手段。为实现对于移动视频图像序列中接触网支柱杆号的精准识别,提出了一种基于区域相关和改进SVTR网络的接触网支柱识别算法。针对视频图像中接触网支柱区域重叠、结构模式复杂的特点,采用了YOLO v4网络对单帧图像中支柱区域和号牌标识区域分别进行检测,并通过测算交叠区域来获得距观察点最近的杆位和对应的号牌区域。此外,针对接触网杆号牌尺度多样性和字符变长的问题,在杆号文字识别问题中采用了SVTR-tiny网络,并进一步引入迁移学习方法增强模型对于复杂杆号的识别精度和对于不同线路场景的泛化性能。通过在实际高铁线路采集的移动视频数据集上进行测试,结果表明算法在移动视频中视野最近杆位杆号区域的定位检出率可达98.01%,杆号文本的识别准确率达到96.13%,适用于我国高速铁路主要干线建设配套的接触网支柱结构。

摘要:目前电子病历在多客户端数据共享上依然存在分享困难和患者隐私无法保护等的问题,因此医疗信息泄露防控及共享问题迫在眉睫；为了解决该问题对PBFT算法进行了分析,以此提出了afBFT共识算法,并对其有效性进行了验证；实验结果表明,连续运行时可插拔共识算法(Pluggable Consensus based on PBFT,CPBFT)算法和拜占庭容错算法(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)算法的通信量的平均值十分相近,而afBFT共识算法的通信量平均值为3.47千字节,比PBFT算法高14.1%左右,但处于可接受的范围内；同时出块时间的平均值可以稳定在2.4s左右；而在遭受攻击后afBFT共识算法表明出较强的抗预测攻击的能力,同时将其应用在实际方案中使得数据加密与搜索的时间处于较低的范围,分别为350ms内和140ms内；综合来看,提出的afBFT共识算法在电子病历管理应用上具备有效性,其对保障多客户端医疗信息共享安全性具有重要意义。

摘要:为了实现无线传感器网络的动态数据流环境中的异常检测,本文提出了一种迭代超椭圆判决边界方法。首先建立起异常检测超椭圆模型,然后每个节点基于到当前时间为止的测量值来调整其超椭圆模型,最终收敛到覆盖正常和异常测量值的超椭圆边界；为了提高模型对监测环境中数据变化的跟踪能力,提出了一种采用遗忘因子并结合滑动窗口的基准估计和有效N跟踪的方法,从而实现对数据真实流属性的捕捉；仿真实验结果表明,本文提出的动态建模方法相比于目前先进的静态建模方法,不仅具有更高的准确性和异常检测能力,而且具有更强的数据变化的跟踪能力和检测能力。

摘要:交叉口是道路网络中重要的交通节点，容易产生交通堵塞问题，为了在保证通行安全的情况下提高特种车辆的通行效率，研究基于机器视觉的交叉口特种车辆快速通行技术。优化通行基础采用图像采集及预处理、检测识别和通行控制作为技术框架结构，利用机器视觉技术采集交叉口实时交通图像，通过图像滤波、图像增强等步骤，实现初始图像的预处理。利用Car-YOLO网络识别交叉口通行能力，规划快速通行路线，考虑前车行驶状态，求解特种车辆通行速度，针对车辆所占车道，通过绿灯早启、绿灯周期时间延长等方式控制交叉口信号灯，实现交叉口特种车辆快速通行。实验结果表明:在拥堵和正常通行场景下，优化设计技术的特种车辆通过时间的平均值分别为18.2s、10.1s，事故发生概率分别低于2%、1.4%，具有较好的应用效果。

摘要:针对复杂装备测试时多通道热电偶传感器的高精度高稳定性温度测试需求,设计了一种基于LXI总线的热电偶采集系统,单台设备具有48个测量通道,通过LXI总线可以实现多设备间同步测量,大幅提高了测量效率与测量精度。本系统采用高精度24位模数信号采集与调理技术,电压采集分辨率最小可达到0.032uV、温度采集分辨率达到0.04℃,电压测量精度达到0.05%；设计了一种高精度快速冷端温度补偿模块,可以有效补偿环境温度变化所带来的测量误差,T型热电偶温度测量精度达到0.25℃；集成了多种热电偶传感器电压-温度信号转换与补偿算法,支持J、K、T、E、S、R、B、N型8种热电偶；为有效解决数百通道温度采集面临的多设备同步采集问题,采用了LXI总线架构,多设备间均通过LAN进行数据通讯。为进一步验证所设计系统的性能,通过某计量实验室进行了温度准确度与电压准确度测试,R型热电偶温度测量误差在0.45℃内、S型热电偶温度测量误差在0.6℃内；最后,在某发动机综合测试试验台上进行了K型热电偶实测验证,并通过与NI公司的PXIe-4353模块进行对比测试,验证了所设计的热电偶采集系统具备较高的测量精度,K型热电偶准确度达到了0.5℃。

摘要:MBSE是复杂系统设计的重要范式,尤其对于大型嵌入式系统设计具有重大意义；但在MBSE的虚拟验证环节,针对节点的串行端口的互联通信仍缺乏有效灵活的手段；为解决该问题,提出了一种基于Linux系统内核驱动的串行端口模拟方式,实现了基于模拟串行端口的多虚拟设备间的通信技术；分析了标准串行端口的内核驱动架构,进行规范的驱动设计,构建模拟串行端口,以模拟设备替代真实硬件设备；实验验证了模拟的串行端口的功能可用性,且具备平均456.98Mbps的最大传输速率,满足物理串行端口的速率范围要求；利用该模拟串行端口,实现了虚拟设备间的双向串行通信实验,能够支持嵌入式子系统间串行通信模拟的需要。

摘要:针对夏季用电高峰时期用户对空调设定温度随意调节造成能源浪费以及需求侧对电网控制指令响应不够精确的问题，提出了一种基于功率削减的空调温度分档需求响应调控策略；以某办公建筑VRV空调为研究对象，分别建立该办公建筑空调物理仿真模型以及功耗数学模型，并对模型的准确性进行验证；提出基于不同舒适度和激励电价的VRV空调温度控制档位，构建室内机温度分档调控多目标优化模型，优化目标为调控时期空调实际功率与调控目标值的平均偏差以及负荷聚合商对用户的激励补偿费用同时最小；选取人工蜂鸟算法作为优化算法，针对该算法存在搜索速度慢、寻优精度低、易早熟收敛等缺点，在种群初始化阶段采用Hammersley序列生成更加均匀的初始种群以提高算法的收敛速度与精度，在搜索阶段采用高斯变异算子对蜂鸟位置进行扰动以进一步提升算法的探索能力。运用改进人工蜂鸟算法对模型进行求解，并与人工蜂鸟算法、粒子群算法、灰狼优化算法和鲸鱼优化算法的求解结果进行对比，以证明所提策略的有效性；实验结果表明，应用改进人工蜂鸟算法求解后的结果在保证用户舒适度的条件下最多可将功率调控精度提高83.1%并且将激励费用减小8.36%。

摘要:设计了一种集成通道注意力机制的YOLOV5s检测网络的驾驶行为识别方法，用以实时检测并识别驾驶员在驾驶室内的驾驶行为，从而有利于纠正驾驶员的不良驾驶行为，减少交通事故发生的概率。建立了驾驶室内驾驶员手部动作的图像数据集；在YOLOv5s网络结构中引入通道注意力机制，通过对比实验、消融实验研究了通道注意力模块嵌入YOLOv5s中的较佳作用位置、配置数量的影响及其检测识别性能效果；论证了带通道注意力的改进YOLOV5s可保留信息量大的特征、抑制不相关的特征，模型参数量和复杂度降低，从而加快检测速度。测试结果显示，较原YOLOV5s网络，改进的YOLOV5s在平均精确度和召回率上相当，而检测速度提升了26.08%，该方法能够较好地满足驾驶员手部动作的实时监控需求。

摘要:针对目前电力通信网络重要节点识别时存在识别精度低、考虑片面的问题，提出了一种多层节点重要性识别模型。通过将电力通信网络分为物理拓扑层、传输层和服务层三层结构，建立不同层中节点重要性度量指标。提出了自适应的基本度量可信度指标，从而计算不同层的基本测度可信度与节点综合临界度。实验结果表明，与APT、ASI、AST、TOPSIS等模型相比，所提多层节点重要性识别模型可综合考虑物理拓扑层、传输层、服务层中各节点重要性度量，从而高质量确定电力通信网络中重要节点。仿真结果符合实际情况，验证了所提模型的有效性和实用性。

摘要:当区域互联网受到攻击时，其流量会发生较为明显的变化，因此提出基于流量特征的区域互联网攻击源IP地址检测方法。采用NetFlow技术采集用户高速转发的IP数据流，得到网络流量数据。针对网络流量中突变数据，实施去除处理。通过最小冗余最大相关性，提取互联网的流量特征，以提高攻击源IP地址的检测精度。以流量特征的信息熵作为输入，结合极限学习机与k均值算法实现攻击流量检测并确定互联网攻击源IP地址。测试结果表明:在该方法的应用下，攻击源IP地址检测质量指数在0.9以上，由此说明该方法的检测准确性更高，检测质量更好。

摘要:目前在垃圾分类目标检测上大多采用YOLOv5系列算法，该算法在相同参数量的情况下，检测精度和检测速度都相对不太高，难以满足实际应用需求。论文对基于PP-PicoDet技术的垃圾分类目标检测应用进行了研究，并将其与几种常见的垃圾分类目标检测算法进行实验对比分析；结果表明，PP-PicoDet算法能够在使用更少的参数量的情况下，实现较高的检测精度和速度，能够满足移动端部署需求。

摘要:地理测绘勘探激光雷达回波特征在山地区域应用，会出现光斑回波叠加，导致坐标混乱，特征监测效果差。本研究结合反射式激光雷达，在采集山地地理特征光斑数据的基础上，优化设计反射式激光雷达在山地地理测绘勘探中的应用过程，并确定其相关参数。通过分区对山地地理一一扫描，整合扫描结果，采集该山地地理特征的激光雷达回波数据。设计一种光斑回波波形分解模型，通过分解处理获取地理特征，去除光斑回波叠加干扰，在通过坐标和高程转换，解决坐标混乱问题，完成特征的监控。实验结果表明：该方法与传统的方法比较，能够更加有效监测出山地地理的变形量，监测效果好、监测性能较高。

摘要:最佳卸载策略直接影响移动计算任务卸载的时延与能耗，因此提出基于强化学习方法的移动边缘计算任务卸载方法。首先对移动设备的计算任务卸载形式展开具体分析，并基于分析结果获取计算任务卸载能量消耗、发射功率、传输速率等相关参数值，以此建立移动边缘计算任务卸载模型。最后基于建立的卸载模型结合Q-Learning算法对计算任务实施强化学习，找出计算任务的最佳卸载策略，从而实现移动边缘计算任务的实时卸载。实验结果表明，使用强化学习方法开展移动边缘计算任务卸载时，卸载能耗低、时延小。

摘要:随着武器装备试验鉴定在武器装备研制过程中作用地位越来越重要,必将会在理念、方法与组织等方面呈现出新的特点,做好新时期武器装备试验鉴定工作研究空前紧迫。通过对试验鉴定、数字化、数字化转型等内涵的研究,进一步加深了对装备试验鉴定数字化转型的理解。从装备试验鉴定呈现的实战化、一体化、多样化、周期化的四个特点角度出发,分析了实现数字化试验鉴定所存在的提高实战化水平需求、一体化试验鉴定需求、多样化试验任务需求、试验场试验需求等四种需求,并总结形成数字化试验能力、数字装备鉴定定型能力、试验鉴定数字化管理能力和构建数字试验场能力四种核心能力目标,为试验鉴定数字化转型的方向提供了理论参考。