摘要:风洞试验需要高压空气等多种动力资源。风洞群高压空气作为一种共享竞争的资源,具有风洞用户多、系统结构复杂、拓扑动态变化、资源消耗快速等特点。为满足风洞运行管理和试验成本核算的需求,设计并研制了风洞群高压空气系统集中监测与动态计量系统。该系统基于流体力学静压差理论分析,采用集中监测、OPC通信、图形数据库等技术,建立高压空气资源配气网络的动态拓扑模型,实现高压空气系统压缩机组、阀门、储罐、管线与保障风洞之间的动态逻辑关联,自动获取当前试验风洞消耗的压力差和保障容积,从而获得当前风洞试验的高压空气资源动力消耗。该系统解决了高压配气系统拓扑准确描述、风洞试验单次消耗计量等问题,取得良好的效果。

摘要:针对机场跑道裂缝的自主识别和提取过程中存在的阴影、光照不均匀以及效率和精度难以兼顾等一系列问题,提出利用遗传算法优化神经网络的机场道面裂缝检测算法。首先,将拍摄的机场道面裂缝图像进行预处理,包括图像灰度化、高斯滤波以及ROI区域确定。设定神经网络拓扑结构,初始化编码长度以权值阈值及等参数,利用选择、交叉和变异等操作反复执行至最佳进化解,进而搭建匹配的神经网络,获得最大分割阈值。结果表明,遗传神经网络算法在综合评价、召回率、和准确率3个评价指标上均具有显著提升,其均值分别为93.22%、96.28%、90.75%,实现了在复杂背景下对裂缝提取的目标,为机场道面的后期维护和保养提供了技术支持。

摘要:埋地管道因为在长期服役后防腐层产生的裂纹易导致管道金属层受到损害，为了避免损伤造成管道泄漏，有必要建立管道防腐层裂纹损伤识别智能化平台。通过引入集合经验模态分解，提取管道防腐层结构在裂纹损伤状态下的频域特征值并构建裂纹损伤数据系统。依次利用孤立森林、缺失森林和核主成分分析对损伤数据进行异常检测、数据补全和特征降维优化，构建适于管道防腐层裂纹损伤识别的extreme gradient boosting（XGBoost）模型。研究表明：基于XGBoost的管道防腐层裂纹损伤识别模型可准确地对裂纹长度进行有效检测，与gradient boosting decision tree（GBDT）和随机森林算法相比，其决定系数最大且均方误差最小，裂纹长度识别误差保持在4.37厘米以内，为管道防腐层结构健康检测和安全运输提供了有效的识别方法。

摘要:运动目标检测是智能安防系统的重要组成部分，为了满足安防系统远距离监视目标以及视频传输实时性等需求，设计了一种基于FPGA平台的运动目标远程监视系统；该系统以Xilinx公司的Artix7系列FPGA芯片为核心，通过OV5640摄像头实现视频图像的采集，将采集到的图像进行灰度化处理，并通过DDR3存储器缓存处理后的图像，采用帧间差分法运动目标检测技术实现对多个运动物体的检测与标记，将检测结果通过以太网的UDP协议传输到上位机实时显示；实验结果表明，在图像分辨率为640*480时，以太网UDP传输速度为133Mbit/s，视频图像帧率为26fps，大于人眼的可视帧率24fps，满足视频传输实时性的要求，同时该系统能够远距离、高效地检测与跟踪多个运动目标，相比于其他系统具有可远程实时检测、小型化、低功耗的特点，可进一步应用到智能安防系统中。

摘要:摘要：为实现卫星热控回路热响应关系的快速自动化测量，开发了一种基于虚拟仪器的自动化测试系统。该系统集成了数字万用表、矩阵开关、程控直流电源及转接电缆等硬件，适用于多种卫星接口，最多可实现120个节点测试，阻值测量精度可达0.1+0.01%FS。在LabVIEW平台下使用操作者框架开发了上位机测试操作软件并采用了模块化设计，，通过LXI总线控制开关切换数字万用表及直流电源实现了热控回路节点连接关系、负载阻值及热响应测试功能。软件除了具备常规的数据存储及调用查看功能，还可对比用户设计输入及实际测试结果进行合格性判断并生成测试报表。与人工热响应的对比测试及实际应用表明，该系统硬件集成度高，测试结果精确可靠，效率高，操作使用简单，方便现场使用，具有较高的工程应用价值。

摘要:针对单一探测方式难以对“低慢小”目标进行全天候探测与跟踪，采用雷达与光电的主被动复合探测技术，结合两者的优势，提高定位精度，实现脉冲多普勒雷达扫描探测引导光电系统精跟踪。首先利用四元数法建立雷达坐标系与光电坐标系的空间配准模型，雷达与光电系统空间配准后，光电接收到目标位置信息视场自动转向目标；当雷达与光电探测到同一目标，通过最小二乘法将雷达与光电探测目标数据进行加权时间配准，最后将配准后的数据采用扩展卡尔曼滤波交互多模型算法(EKF-IMM)进行滤波预测，改善复合探测系统能持续跟踪能力，同时对目标在不同运动状态下具有强适应性。仿真与实验分析表明通过复合探测的方法实现对目标进行探测跟踪，利用EKF-IMM算法降低了噪声干扰，提高了目标跟踪能力及精度，其精度较传统模型提高了7%左右。

摘要:为了解决现有火灾检测算法模型复杂，实时性差，难以部署在无人机平台的问题，通过改进Yolov5s算法对无人机火灾图像目标检测进行分析研究。利用搭载高清摄像头的无人机设备获取的火灾图像、公开数据集、互联网航拍视频自主建立无人机火灾图像数据集；采用轻量化模型Yolov5s为基础模型，MobileNetV3作为特征提取主干网络，降低模型参数和计算量，解决实时性差和模型部署的问题；模型颈部引入注意力模块CBAM，综合了通道和空间信息，加强网络对高层次语义信息的传递；修改模型检测头部结构，增强小目标检测能力。通过消融试验对比分析各个模块对模型的影响，与常见火灾模型进行对比分析，分析本文算法的优劣。算法在自建数据上的平均精度达到78.2%，模型大小为6.7M，单帧（640×640）图像处理时间为15.2ms。实验结果表明，本文算法模型简单、实时性好，为火灾检测算法部署在无人机平台奠定技术基础。

摘要:发电厂厂区内违规吸烟易导致火灾、爆炸等事故，会带来巨大损失。针对电厂内人员违规吸烟行为检测精度不高的问题，提出一种基于改进YOLOv5s（You Only Look Once v5s）的电厂内人员违规吸烟检测方法。该方法以YOLOv5s网络为基础，将YOLOv5s网络C3模块Bottleneck中的3×3卷积替换为多头自注意力层以提高算法的学习能力；接着在网络中添加ECA（Efficient Channel Attention）注意力模块，让网络更加关注待检测目标；同时将YOLOv5s网络的损失函数替换为SIoU（Scylla Intersection over Union），进一步提高算法的检测精度；最后采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN，Bidirectional Feature Pyramid Network）代替原先YOLOv5s的特征金字塔网络，快速进行多尺度特征融合。实验结果表明，改进后算法吸烟行为的检测精度为89.3%，与改进前算法相比平均精度均值（mAP，mean Average Precision）提高了2.2%，检测效果显著提升，具有较高应用价值。

摘要:常规驾驶室异常抖动故障诊断方法多采用神经网络算法,忽略了故障数据之间的关联性,使得诊断准确率较低。为此,提出特定车速下轻型卡车驾驶室异常抖动故障诊断方法。利用数据采集器采集驾驶室在线信息数据,并采用周期性的方式对数据分类,分析故障数据之间的内部关系,解析收集的信息数据,判断车辆驾驶室运行状态,并采用故障树方法计算底事件的概率重要度,进而实现驾驶室抖动故障诊断。利用对比实验对所提方法的诊断性能进行测试,结果显示,所提方法对于驾驶室异常抖动故障具有较高的诊断准确率。

摘要:针对因工业机器人旋转部件故障诊断模型最优参数难以自适应确定导致故障识别率低的问题，提出了一种参数联合优化的VMD-SVM的工业机器人旋转部件故障诊断方法；提出了一种基于遗传变异的改进灰狼算法，该算法采用Logistic混沌映射进行种群初始化，将非线性因子引入位置更新公式，并利用遗传变异策略解决算法陷入局部最优时的停滞现象；基于该算法对VMD和SVM进行参数联合优化；利用参数优化的VMD对故障信号进行分解，对所得的本征模态函数计算改进样本熵以构成特征向量，再输入至参数优化的SVM完成工业机器人旋转部件的故障诊断；仿真和实验结果表明，本文方法能够准确地进行故障诊断，在信号无噪和含噪的条件下准确率最高均达100%，较EMD、LMD、DTCWT、VMD等四种方法具有更优的指标。

摘要:针对采煤机截割部滚筒轴承结构复杂极易损坏，且单凭借人为经验难以对故障进行定位判别的问题，提出了一种基于入人工蚁群-模拟退火算法的自适应时变滤波经验模态分解方法，去掉了原始振动信号中的低频干扰，画信号快速峭度图以峭度最大处对应的中心频率和带宽来设定带通滤波器参数，以进一步突出信号的高频特征，对经过处理后的信号平方包络后画包络谱图，将计算所得理论故障频率和包络谱图最大幅值处所对应的频率对比，从而对故障类型进行判别；通过采煤机试验表明所提方法能够适用于采煤机实际工程应用，可以有效消除信号中低频干扰部分，提高振动信号的峭度特征，并在不同转速和不同故障尺寸的条件下下分别达到100%和88.9%的故障判别率。

摘要:简介：随着航空武器装备试验测试的不断发展,分布式、独立的测试系统已越来越不能满足试验测试任务的需求,急需建立一种多区域联合试验测试技术体系架构,实现跨区域的联合试验与测试。本文针对多区域联合试验中的对象模型构建技术进行研究,采用基于TDL和MagicDraw的可视化建模技术对测试系统对象模型进行可视化建模,形成靶场运行控制平台可调用的组件化模型,并对典型飞行试验测试系统对象模型组件进行了调用、部署与功能测试。实验结果表明组件化的测试系统对象模型构建技术能够贴切的表述测试系统的功能特点,同时能够很好的与实物模型进行关联,测试系统对象模型内部的数据通信延时不大于150ms,满足未来联合试验场构建需求。

摘要:针对输电线路螺栓螺母异常检测问题，对无标签螺栓数据训练深度学习预训练模型进行了研究，首次采用了自监督学习的方法，使用大量无标签数据集进行学习，首先，使用少量带标签的螺栓目标检测数据集训练目标检测模型，推理获取大量的单图无标签螺栓数据集，然后，采用自监督学习方法通过单图无标签螺栓数据集训练螺栓预训练大模型并获取可视化的螺栓注意力图，最后通过实验对比螺栓预训练大模型在螺栓分类和检索任务中与非预训练模型的效果，实验结果表明无标签数据得到的预训练大模型可以注意到螺杆、螺母、连接件的位置，进一步表明螺栓预训练大模型在在分类任务中准确率提升了2%到7%，在螺栓检索任务中平均精度提升了8%。

摘要:全程可控的地基微重力试验设备是一种采用直线电机驱动实验舱体,以上抛下落方式来产生微重力环境的新型落塔装置,具有4秒的微重力模拟能力,同时可以模拟月球重力、火星重力以及匀速运动等多种重力环境,为了保证运行于轨道上的实验舱能够平顺运行,需要密切监测相应轮轨的运行状态。首先根据应用在实验舱上的轴具体实际轴承进行动力学建模,完成动力学仿真,针对实验舱不同的运动状态考虑到不同转速、不同载荷的情况,在时域与频域上进行故障分析对比,其次也在整个导轨副上不同的故障判断方法进行分析。最终得出具体故障模式的数据波形以及判断方法,为之后的实验舱导轨副故障诊断打下一定的基础,为后续在工程上得到的实验数据进行验证分析,具有一定的工程价值。

摘要:糖尿病一直以来是人们关注的重点，尿糖是衡量糖尿病的关键指标，针对糖尿病的快速精准检测的迫切需求，研究多波长红外尿糖检测技术，推动近红外光谱技术应用于尿糖浓度的检测以及糖尿病的预防与诊断。选取吸收光谱特性与葡萄糖浓度变化相关性较好的近红外光源（940nm、1150nm、1310nm、1550nm），进行硬件选型、光学结构系统、信号探测电路以及软件设计，并进行光谱信息预处理以及浓度模型研究，最终配合上位机实现尿糖浓度的处理、存储和实时检测等功能。通过实验测试环节，检测得到了尿糖浓度值，并经过计算R2=0.9928，误差不大于4.2%，验证了此检测技术具有出色的相关性、准确性。 该技术研究最终证实了多波长红外尿糖检测的可行性以及稳定性，相比传统检测方法有较好的创新性，同时可以满足糖尿病快速准确检测的需求，保障了人们的健康安全，有利于推动近红外光谱应用于临床尿糖检测的进程。

摘要:作战编队是军事领域特有的军事群体组织方式，具有广泛的军事应用，针对战场态势中作战编队的聚合/解聚可视化问题，基于知识图谱及模型-视图-控制器(MVC)设计模式，提出了面向作战编队的聚合/解聚可视化控制模型，主要研究作战编队基于MVC的架构设计、作战编队基于知识图谱语义建模、基于主成分分析（PCA）的作战编队区域几何辅助对象构建、作战编队解聚/聚合ADLOD显示及地图比例尺控制以及作战编队聚合/解聚可视化模型的向量形式表征，该模型既弥补了军事标绘相关标准中作战群体方面研究的空白，也为联合作战态势多分辨率显示优化提供了基于作战编队聚合简化的新技术途径，同时，提供的可视化手段可加深对战场综合态势的认知，提升作战指挥决策水平，军事应用前景良好。

摘要:航天特种机械臂具备精确操作和视觉识别的能力，在载人航天领域中广泛应用，为了在复杂环境中精准完成陆基装配任务，设计基于CAN总线控制系统的航天特种机械臂。从关节、连杆、驱动电机、锁紧制动器等方面，组装航天特种机械臂结构元件。装设航天特种机械臂控制器，在控制器中加设一个串行通信接口，将控制器连接到CAN总线中，配置CAN总线控制系统的通信协议，完成航天特种机械臂硬件结构设计。利用航天特种机械臂中传感器设备，检测航天特种机械臂实时位姿，补偿航天特种机械臂重力负载。根据机械臂工作任务，规划移动轨迹，在控制器的支持下，通过控制量的计算与通信，实现航天特种机械臂的控制功能。性能测试实验表明，设计基于CAN总线控制系统的航天特种机械臂平均位置和关节姿态角的控制误差分别为3.0m和0.32°，平均形变量为2.64m2，具有较好的控制性能和抗压性能。

摘要:针对目前工业化焊接存在工作繁重、人员劳动强度大、身体容易疲劳、易出错、安全生产事故率较高、焊接质量难以保证等问题，基于国外进口通用焊接机器人价格昂贵、维护保养成本高、备品备件难选购等情况，提出一种高速DSP（数字信号处理器）的低成本智能焊接机器人解决办法，深入研究了机器人各关键部件和核心技术，搭建了机器人硬件平台，设计了专用运动控制器，分析了人工引导方式“示教-编程”操作学习方法，应用大量工业成熟货架产品，实现了专用智能化焊接机器人，制造了国产化样机并投产实机对比验证，可原位替代昂贵进口设备，提高产品焊接质量，减少人工出错率，降低工人劳动强度，节约设备采购维护成本，提高劳动生产率。

摘要:随着微电子技术、数字通信技术的飞速发展，无人机编队已应用到许多领域。针对无人机编队保持和编队中能耗问题，提出了一种基于动态角色分配的一致性协同无人机编队控制方法。根据无人机运动学模型设计了一种反馈线性化姿态控制器。在此基础上，基于长机僚机模式设计了一种一致性编队控制算法，提升了编队系统的鲁棒性。同时，设计了一种基于匈牙利算法动态角色分配方法，使多无人机在执行任务过程中可依据具体的周围环境情况来重新制定编队方案确定各无人机位置以此来缩小执行任务周期，同时减小整体能量消耗，并以5架无人机构成编队为例开展了编队飞行仿真分析。仿真结果表明,基于动态角色分配的一致性协同无人机编队控制算法保证了编队控制系统的控制精度和鲁棒性,有效地减小了整体的能量消耗。

摘要:无刷直流电机具有运行效率高、调速性能好、结构简单、维护方便、运行可靠的优点,是电动汽车驱动系统的理想动力来源；安装在电动汽车上的驱动电机所处环境复杂,工况多变,启停频繁；然而,目前电机控制器响应速度慢、控制精度低、稳定性误差大、抗干扰力弱。为了解决这些难题,通过建立无刷直流电机的数学模型,研究电机的矢量控制算法基本原理以及实现方式,设计出了电流、转速双闭环的调速控制系统,通过引入先进的控制策略来提高控制器性能；最后,通过对无刷电机控制器进行实际测试,实验结果表明,与传统 PID 控制相比,在相同的调整频率下。本次设计的控制器具有调节时间小,调速范围广,转速波动小的优点,验证了设计的可行性。

摘要:随着电子产品的普及,青少年儿童使用电子设备频率的不断增长,导致青少年儿童近视率的上升；为控制近视率的上升,对近视早期的控制能够预防后期近视的发生,设计开发了一种基于融合光谱刺激和知觉训练的便携式近视预防装置；装置以基于全志A133主板的安卓系统控制,采用ESP32无线传输模块在用户手机应用端登陆后传输用户信息至服务器和装置屏幕显示,并作为主板和灯光模块的通讯模块；灯光模块包括一个具有恒流电源驱动的灯光系统,该系统包含红光训练、LED白光后像训练、RBG多光谱训练和LED引导眼肌调节训练等灯光训练功能,其中以红光训练为主要功能,通过大小合适、光强安全、光斑均匀的低强度激光稳定照射视网膜来防止并改善眼轴长度的增加,能够保证视网膜多巴胺的含量,加快脉络膜、巩膜的血液循环,从而抑制近视的发生和发展；在进行光照训练后,运用装置内置的Unity视觉训练软件,进一步辅助眼睛的近视弱视预防；该设计为便携式近视预防装置提供了一个新的视角,可应用于医疗保健设备。

摘要:永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)是一个非线性、多变量、强耦合系统，具有不确定的外部干扰。为了提高其低速运行时的控制精度，采用一种改进自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)对其进行控制。首先通过插值法构建一个新的非线性函数来代替ADRC中原有的最优控制函数，使其在原点处更平滑和连续。并将此函数应用于扩张观测器(extended state observer,ESO)，最后将非线性误差反馈率(nonlinear state error feedback,NLSEF)用分阶数比例积分微分(fractional-order proportion integration differentiation,FOPID)代替以提高其动态性能。经SIMULINK仿真结果表明，该控制算法在PMSM低速控制中比传统ADRC具有更快的响应速度和更好的抗干扰能力。

摘要:在不追加额外的硬件设备投资的前提下,提升直流输电系统的抑制连续换相失败的能力具有重要意义。为此,首先阐述了基于电网换相的直流输电系统换流器换相机理,分析了低压限流启动(voltage dependent current order limiter, VDCOL)的控制方法,并根据实时测量的换流母线电压VDCOL的启动电压替代常规的直流电压测量,得到系统故障期间变化缓慢的启动电压。其次基于正常换相机理分析,改变常规VDCOL直流电压与直流电流之间的线性静态恢复关系,将VDCOL常规控制模型替换为变斜率数学模型,再将计算得到的VDCOL启动电压与变斜率VDCOL相结合。最后基于CIGRE HVDC标准测试模型验证了本文提出的控制策略在抑制连续换相失败方面具有明显的有效性与优越性。

摘要:机器人运动过程中与外部障碍物之间容易发生碰撞，当碰撞作用力过大时会造成机器零件损坏的问题，为解决这一问题，设计基于ai深度学习的机器人碰撞预估计控制器。建立人机交互电路与串口通信电路，将伺服电机设备、运动控制器、PC感应装置分别接入既定作用区域内，完成预估计控制器的整体应用结构设计。以PyTorch深度学习框架为基础，定义激活函数，再根据预估计参数的实际取值范围，实现对目标机器人对象的精准检测。按照力矩控制条件表达式，确定碰撞行为的表现强度，完成对机器人运动路径的规划，联合相关应用设备，实现基于ai深度学习的机器人碰撞预估计控制器设计。实验结果表明，ai深度学习算法作用下，机器人与障碍物碰撞部位的接触面积不会超过0.25m2，由碰撞行为导致的外部作用力相对较小，不会造成严重的机器零件损坏问题。

摘要:针对无人机在自适应巡航路径规划存在的效率低、规划困难等问题,提出一种多角度改进的萤火虫算法。首先利用Chebyshev混沌特性初始化种群,改善了初始种群不易产生的问题；针对步长因子过于固定的问题,引入Levy飞行策略改进位置更新公式和步长更新公式,提高了种群的搜索范围和有效性；其次利用logistic混沌变异改进吸引度系数,提高了个体跳出当前状态逃离局部陷阱解的概率,加快收敛速度；最后基于建立的优化函数进行仿真,结果表明,改进后路径长度减少7.47%,节点减少31.57%,平顺度优于改进前,收敛时间减少18.54%,取得很好的收敛效果,有助于无人机在真实场景完成飞行作业。

摘要:针对风机设备油液渗漏影响风机正常运行亟需解决的对风机设备油污的识别问题，提出了一种基于改进深度学习的风机油污检测方法。基于深度学习在目标检测中的应用特点，对目标检测网络YOLOv5n（You Only Look Once v5n）进行改进，将原网络中的非极大抑制（Non Maximum Suppression，NMS）替换为Soft-NMS，降低了网络的误检率，添加CA (Coordinate Attention)注意力机制，增强了模型对目标的定位能力，改进原网络损失函数为α-IoU（Alpha- Intersection over Union）损失函数，提高了边界框检测的准确度。实验结果表明:模型平均精度提升了8.1%，查全率提高了19.1%，网络推理速度提高了28.6%。改进后的模型能准确检测风机油污，有效解决了风机实际运行中油液渗漏所带来的问题。

摘要:提高光伏发电功率预测精度对保障智能电网安全稳定运行有重要意义。针对传统BP神经网络存在预测精度不高且收敛速度慢的弊端，提出一种基于粒子群（PSO）差分进化（DE）并行计算优化BP神经网络的光伏发电短期预测方法。首先分析影响因素重要程度，通过带权重的欧式距离筛选相似的训练样本集。其次，对粒子群分组，通过粒子群和差分进化混合算法对粒子组内和组间优化，以保证种群多样性、提高预测稳定和精度、避免局部最优。然后，建立预测模型，通过基于spark的内存计算平台，将PSO-DE-BP算法并行优化以提高算法运行效率。最后，根据不同天气类型的预测结果对模型进行分析验证，此方法比PSO-BP、BP算法模型具有更高的稳定性和预测精度。

摘要:管道机器人被广泛应用于管道检测领域,为适应小口径带压供水管网的检测,设计了一种小体型的蛇形管道机器人头部结构,不仅有着良好的防水抗压效果,且该结构引入连续体机器人的特点,采用绳驱柔性体和关节旋转的配合动作来进行姿态变换,使得机器人头部运动更加灵活,能够在150mm-300mm的小口径自来水管道中自由移动,有着广泛的可达任务空间；运用等效D-H方法建立机器人的运动学模型,计算出其正、逆解析表达式,并使用蒙特卡罗法在Matlab中绘制出机器人头部的可达任务空间图,最后将设计的虚拟样机模型在Adams仿真软件中进行仿真分析；运动学分析和虚拟样机模型的仿真分析结果表明,所提设计方案合理可行,满足应用设计需求。

摘要:针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优和容易死锁等问题,提出了一种用于自动引导车(Automated Guided Vehicle, AGV)路径规划的双种群蚁群算法。该算法引入差异化信息素初始值,修改启发函数并在信息素更新时对最优及最差路径进行奖惩；以改进策略为基础,引入自适应步长搜索策略,通过具有差异化步长的两个种群相互协作加强算法寻优能力和搜索效率；针对死锁问题,提出了将符合条件的单元格视为障碍物的“填充陷阱”策略。分别进行仿真实验和车间现场实验,结果表明,该算法可以为AGV规划出一条安全且综合性能较好的路径,为AGV路径规划提供了一种可行的方案。

摘要:1553B总线广泛应用于战机航电系统,为有效理解并掌握1553B总线通信原理,在深入分析1553B教学需求的基础上,结合其通信原理,设计并开发完成了基于C#的1553B总线通信原理教学软件。以系统工程思想为指导,完成了该软件需求分析和总体设计；以分层设计思想为指导,完成了该软件基础实验、原理实验及综合实验的设计与实践验证。开发完成后,根据教学情况与使用反馈,进行了功能调整及界面优化。该软件对1553B总线通信原理的学习与教学提供了强有力支撑,具有显著创新性和广泛实用性。

摘要:针对航天器寿命延长与功能复杂度提升带来的对软件在轨重构和升级的迫切需求,基于SpaceWire设计了一种对星载软件升级与重构进行统一管理的网络,并设计实现了一款通用的软件维护控制器；星载软件重构网络通过SpaceWire路由器连接大容量存储模块以及星载计算机、载荷处理器等需要进行软件重构的终端设备,大容量存储器作为共享的存储资源池,用于接收各类星载设备的重构和升级软件程序,直接将软件程序通过SpaceWire分发到相应的设备,软件维护控制器位于终端设备内部,对软件重构数据进行统一格式封装,支持软件升级数据的片段化更新、软件ECC编码存储、软件APP切换控制等功能,解决星载软件升级缺乏统一操作流程、缺乏通用通信协议、缺乏高可靠设计支持的困境,并且该控制器采用抗辐射加固ASIC设计,满足宇航使用环境要求,为实现星载软件的灵活、便捷在轨重构奠定基础。

摘要:针对飞机维修人员在遭遇棘手维修问题时难以快速处理的问题，提出一种基于HoloLens的飞机维修远程指导系统；采用改进的$P算法，对标注手势点序列进行时间标记，通过对专家端手绘笔划的快速识别，同时结合HoloLens设备的空间感知能力进行三维模型标注的放置；这种新型的索引标注方式，减少了专家端从模型库中调用标注的时间；同时结合二维标注，通过对圈选坐标信息和深度信息获取，对重点维修部位进行标注；在佩戴HoloLens设备时提高了维修人员对专家给出的特定维修部位和重点维修流程的理解程度；对改进$P算法速率进行了实验，实验验证了本文所改进的$P算法提升了手势识别速率，同时二维标注点的准确性也得到了保障，证明了维修远程指导系统的可用性。

摘要:近年来，卷积神经网络由于其出色的性能被广泛应用在各个领域，如图像识别、语音识别与翻译和自动驾驶等；但是传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）存在参数多，计算量大，部署在CPU与GPU上推理速度慢、功耗大的问题。针对上述问题，采用量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）的方式在保证图像分类准确率的前提下，将网络参数总量压缩为原网络的1/4；将网络权重全部部署在FPGA的片内资源上，克服了片外存储带宽的限制，减少了访问片外存储资源带来的功耗；在MobileNetV2网络的层内以及相邻的点卷积层之间提出一种协同配合的流水线结构，极大的提高了网络的实时性；提出一种存储器与数据读取的优化策略，根据并行度调整数据的存储排列方式及读取顺序，进一步节约了片内BRAM资源。最终在Xilinx的Virtex-7 VC707开发板上实现了一套性能优、功耗小的轻量级卷积神经网络MobileNetV2识别系统，200HZ时钟下达到了170.06 GOP/s的吞吐量,功耗仅为6.13W，能耗比达到了27.74 GOP/s/W，是CPU的92倍，GPU的25倍，性能较其他实现有明显的优势。

摘要:利用机器学习的乳腺癌组织病理图像诊断节省了大量的人力物力，因此提高乳腺癌组织病理图像识别准确率有很好的现实意义。针对单一分类器和集成学习分类器模型观测域有限容易陷入局部最优的问题，提出一种基于联合训练的分类器模型。通过单一分类器相互影响扩大观测感知域来寻找损失最小的估计点，根据估计点来迭代优化超参数进而联合训练出拟合性能最好的分类器，这样既汲取不同分类器模型的可取之处来增强泛化能力，又加大了模型观测域在可以更快的得到全局最优的同时提升了识别准确率。实验表明，提出的联合训练的分类器能够提升乳腺癌组织病理学图像的分类性能，在不同放大倍数40×、100×、200×、400×下图像良恶性分类准确率分别为99.67%、98.08%、99.01%、96.34%。

摘要:为解决航空发动机加工现场存在的物料管理手段缺乏、物料无法拉动、生产要素采集少、可视化手段少等问题,本文实现了一套面向航空发动机生产制造过程的网络化协同环境,对生产过程关键要素数据的采集、追踪、分析和处理,通过物料拉动配送系统、生产要素采集系统、可视化看板系统,实现物料线边拉动优化、数据展示端业务报表优化、生产关键要素信息采集、制造端数据集成等内容。

摘要:摘要：传统带电作业采用人工方式，但高空、高压危险作业环境与高劳动强度对作业人员人身安全构成一定威胁。针对10KV配电网带电作业的实际需求，采用12米高液压升降平台和两台协作型六轴机械臂，设计开发了双臂六轴机器人系统。采用ARM嵌入式处理器，设计开发了双臂机器人控制器硬件和软件，根据实际作业应用需求，给出了机械臂运动路径规划方法，通过WiFi无线通讯方式和SOCKET编程实现了对双臂机器人的现场操作控制，采用LoRa无线通讯网络，设计开发了LoRa主站模块和LoRa专用工具模块，采用LoRa定点扫描通讯方式，实现了各工具模块和机器人控制器的相互通讯。在某培训实验基地10KV配电线路上，对带电作业机器人系统进行了现场实验，验证了剥皮、接引流线等各项设计功能，机器人从接收到剥皮指令开始到剥皮作业完成，整个过程用时3分20秒；完成接引流线作业全程用时2分50秒。

摘要:知识图谱实现了知识以图的结构形式关联链接,从而实现对零散知识进行组织。三元组表征是较成熟的知识图谱构建和表征方法。本文在深入分析三元组知识图谱构建方法的基础上,结合航天装备在役考核的实际应用,提出一种基于知识图谱的深度分析评估方法并设计研制了航天装备在役考核综合评估系统对该方法的有效性进行验证。系统运行结果表明本文方法可以有效的对航天装备知识体系进行组织、挖掘和应用,从而实现深度评估。

摘要:在航天装备在役考核试验执行中,对于存在时空重叠的多个任务以及子任务,需要应用并行执行支撑技术。本文以典型航天装备在役考核综合评估任务为对象,从任务流层面和数据流层面,采用基于预留缓存的多线程并行并发技术,对多任务进行并行处理和执行。依托自主研发的航天装备在役考核综合评估系统,对本文方法进行了验证。系统运行结果表明,采用本文的多任务并行执行支撑技术可以高效快速地对大纲设计、数据采集等多个过程进行并发执行控制,对多源数据进行并行处理计算,有效提高了在役考核试验执行和综合评估的效率。

摘要:针对作战装备及野外战场环境的信息呈现,基于作战标号颜色与几何视觉编码的融合显示技术,提出一种对颜色军事语义通过几何辅助进行强化表征的方法,采用贝塞尔曲线对作战标号进行视觉优化处理；设计了“矩形+贝赛尔曲线”的融合显示样式,对作战标号的可视化方式进行研究,使显示样式具有较好的光滑性、视觉分离等效果；增强了作战标号的军事表达能力与人机交互功能,该设计能较好地提升战场态势的信息呈现水平。

摘要:将容器云平台资源整体能耗最低作为目标，设计基于贪心算法的容器云资源低能耗部署方法。在物理主机与虚拟机对应、虚拟机与容器对应等约束条件下，结合静态和动态两个部分构建容器云资源能耗模型。通过资源虚拟化与去除冗余两个步骤，得到容器云资源的整合结果。检测物理机负载状态，确定虚拟机迁移源物理机和目标物理机，利用贪心算法均衡调度容器云资源负载，最终通过容器云资源编排重组，实现容器云资源低能耗部署。通过与传统部署方法的对比得出结论：在优化设计部署方法下，容器云资源的利用率和负载均衡度得到明显提升，能量损耗明显下降。

摘要:广域稀布雷达具有抗干扰、抗摧毁能力强等优点，但是其方向图会因阵元稀布而存在大量的高旁瓣。提出一种脉组内捷变频联合波束形成方法，通过在雷达的连续脉组内发射不同频率的信号，并将不同频率的信号进行相参合成，在使主瓣电平不变的情况下，得到更低的旁瓣电平。通过与遗传算法相结合，并设定适当的约束和适应度函数，经迭代优化后的布局，可以得到具有更低的旁瓣电平的方向图。仿真结果表明：经该方法优化后，广域稀布线阵旁瓣电平降低至-11.85dB，广域稀布面阵方位向和俯仰向旁瓣电平分别降低至-14.18dB及-14.73dB。该方法可以有效降低广稀疏阵列的旁瓣电平。

摘要:供热现场的工作属于一级危险点,如何强化现场的安全管理,做好危险源的检测、预警、评价和控制,成为城市供热工作必须关注的问题。针对企业供热现状,充分运用安全管理理论,提出了供热现场安全管理流程,并结合软件工程的思想,设计研发了面向供热现场安全管理的一体化信息系统,涵盖了现场状态监控、现场安全记录、现场安全分析等功能模块。通过引入数字化管理方式,有力提升了供热生产过程的监控水平、智能化管理水平,实现了对供热现场的人、设备、环境的高效与密切管理,大幅提升安全管理的效率与质量。

摘要:针对传统达曼光栅分束器衍射效率与光强度均匀性低等问题，提出了一种基于模拟退火算法下多位相型达曼光栅分束器的设计方法。基于标量衍射理论，对多位相型Dammann光栅分束器的相位结构设计进行研究。在原二值型突变点坐标的基础上，使用模拟退火算法对光栅一个周期内的位相结构进行离散、调制，并合理的控制目标函数来对相位结构进行优化设计。其次，以9×9点阵Dammann光栅分束器的位相结构设计为例进行仿真分析，得到了衍射效率为85.3%、光强不均匀性为0.0952%、均方根误差为8.2×10-5的位相型分束光栅。最后，进行实验验证，得到衍射效率达到73.5%、光强不均匀性达到10.0%、均方根误差达到0.255。结果表明，该方法具有优越性和实用性，为实际应用中三维测量结构光的产生提供了理论基础。

摘要:随着测量技术的发展,激光雷达技术成为研究的热点,选取工作在盖革模式下的集成APD阵列雪崩二极管作为激光雷达的光电探测器,在探测距离为100-200m范围内,选择上升沿为5ns的激光脉冲,则接收带宽在70MHz~88MHz范围内,在此范围内APD探测器将接收到的回波信号转化为电信号,用TIA跨阻放大器反向放大模式将电流信号转化为电压信号,并将信号有效放大,输入至时刻鉴别电路,时刻鉴别电路用电压比较器来实现,最终可输出COMS逻辑电平信号；用TINA仿真软件进行仿真,仿真结果表明在接收带宽范围内TIA放大器的增益动态范围达到了54dB,总体电路延迟约为10ns。

摘要:天然气站场中的仪表是工人和设备交互的窗口，可以反映工厂的运行状况。但是站场很多老式仪表不能远程读取示数，采用人工方法读取则浪费人力，需要对其进行智能化的读数研究。针对上述问题，采用了一种基于四足机器人作为载体运动控制，并通过深度强化学习（DQN）进行目标追踪任务和图像处理来读取仪表示数的新方法。首先通过改进的 DQN 算法的深度网络模型，根据仿真的环境中机器人学习效果，设计并调整动作奖励函数，设计机器人顶层决策控制系统。实现一维与二维状态参数输入下的仪表目标追踪任务。其次在仪表定位和仪表配准的基础上，通过K-means聚类二值化处理得到刻度分明的表盘；将图像进行内切圆处理，再在图像中间添加一根指针进行旋转，旋转过程中精确计算指针与表盘重合度最高的角度来得到对应刻度。经过实验表明，此算法可实现运动过程中仪表目标的精准追踪和降低计算时间，并大大提高了仪表追踪与识别的精度和效率，为天然气站场的仪表安全监控提供了有效保障。