摘要:针对信息处理单元测试的功能需求,设计实现了基于PXIe总线的测试系统,系统包括测控单元、供电单元和接口单元三个组成部分,并完成了测试系统的软件设计；根据信息处理单元测试系统实际的测试流程和所需资源的使用情况,将并行测试技术引入到系统中,重新对相互独立的测试任务进行了并行化分析,构建了该测试系统的任务调度数学模型,提出了一种改进的自适应遗传算法(即IAGA算法),解决了并行测试模块中复杂且难以优化的任务调度问题；对任务调度模型进行了算法仿真验证和实验结果分析,验证了所得解的全局性,所得出的执行序列与串行测试相比,测试效率提高了43.57%,并与其他算法进行了对比,验证了IAGA算法的可行性与优越性；最后将IAGA算法嵌入到了测试系统的软件当中,实现了该优化策略的实际工程应用。

摘要:为了简单、准确地进行轴承故障诊断，结合深度学习理论，对基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行了研究。首先，选用了结构相对简单的LeNet5卷积神经网络；然后，对轴承振动信号原始数据进行截取和归一化处理后直接生成生成二维矩阵作为神经网络输入；接着，优选卷积核大小、批大小、学习率及迭代次数等网络模型参数；最后，应用sigmoid函数进行多标签分类。实验结果表明，该方法能有效识别正常状态及不同损伤程度下的内圈、外圈、滚动体故障状态，识别准确率达到99.50%以上水平。基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法不仅在一定程度上可以简化故障诊断的过程，而且可以充分利用卷积神经网络模型的优势实现高效准确地故障诊断。

摘要:根据某热车试验台对气路压力流量参数的控制需求，设计开发了一种便携式测控系统。系统选用NI CDAQ系列产品搭建硬件平台，4槽CDAQ-9185以太网机箱内配置有CDAQ-9203模拟量输入模块、CDAQ-9265模拟量输出模块以及CDAQ-9401 I/O模块，可以满足恶劣测试环境以及可移动远程测控的要求；选用LabWindows/CVI作为软件开发平台，保证了系统对执行效率的要求；采用乒乓操作和多线程技术对数据流进行控制，实现了高速采集数据的实时存储，节约了计算资源，加快了系统响应速度；采用增量式PID控制算法实现对管路流量的自动调节，通过对比例系数、积分时间以及微分时间依次调试，达到了系统对控制精度的要求。试验结果表明，本控制系统运行稳定，响应速度快，能够实时保存并显示气路当前参数，有效控制气路压力流量，满足了试验台的测试控制要求，已正式投入使用。

摘要:根据多模态工业生产过程的数据特点，提出基于时空近邻标准化和鲁棒自编码器（TSNS-RAE）的故障检测方法；TSNS处理数据时同时考虑了样本的时间近邻和空间近邻，可以消除数据动态性和多模态特征；相比于普通的自编码器，鲁棒自编码器提升了模型的抗噪性和鲁棒性，具有更好的提取非线性特征的能力；TSNS-RAE模型将原始数据空间分成模型空间和残差空间两部分，选择残差空间的SPE统计量作为监控统计量，通过数值案例和青霉素实验来验证 TSNS-RAE的可行性。

摘要:大型调相机是电网对无功调节的关键设备之一，预防调相机因转子故障而产生的安全事故极为重要。为了有效利用设备实际监测过程中多源传感器同步采集的海量数据，并考虑传统CNN模型的特征学习能力差、感受野尺度单一等缺点，提出了一种基于SDP-MRFRCNN的调相机转子故障诊断方法。首先通过对称点模式(Symmetrized dot pattern，SDP)将调相机多个传感器的振动信号进行信息融合，获取融合多源振动信息的图像，然后构建混合感受野残差卷积神经网络(Mixed receptive field residual CNN,MRFRCNN)进行学习，实现调相机转子状态识别。实验结果表明，该方法增强了不同状态特征间的辨别度，具有更高识别精度，平均准确率达到了99.33%。

摘要:针对某技术阵地电力系统没有实现远程集中监控的问题,设计了电力系统数据跨平台传输的集中监测系统,设置了多级冗余以提高系统可靠性；制作现场数据采集接口软件,实现现场数据采集；组态本地监控系统、KEPServerEX OPC服务器和WinCC平台服务器,实现了电力系统数据在本地电力监控系统和西门子WinCC监控平台之间的跨平台传输；开发了变电站概览显示、高压参数显示、低压参数显示和直流屏监测等功能模块,实现了主要数据的远程集中实时监测；经验证满足信息显示正确、响应时间短、返回迅速等使用性能要求。

摘要:针对传统人工测量板材尺寸精度较低、工作量大、易导致板材表面受损等局限,基于双目视觉技术设计了一种板材尺寸视觉测量系统。通过双目相机采集棋盘格图像,采用MATLAB进行相机标定和图像校正,拍摄左右图像并通过半全局立体匹配算法(SGM,semi global matching)进行特征点立体匹配,重建出目标三维点云模型。为提高目标特征点坐标获取的准确性,提出基于HARRIS的亚像素检测方法。采用区域生长算法结合膨胀和腐蚀操作提取板材表面轮廓,根据三角测量原理计算出板材轮廓上各点的三维坐标从而实现板材的尺寸测量,并进行点云重建增强三维展示效果。实践结果表明亚像素检测方法在角点提取上存在优势,在实际板材测量应用中实现了高精度尺寸测量,满足了工业测量需求。

摘要:针对当前风洞天平应用环境越来越复杂，但却缺乏有效的安全监测手段的现状，提出了一种基于应力叠加原理的风洞天平实时载荷监测方法。首先，分析天平受力情况，基于工程经验、天平应力集中位置以及应变计粘贴位置等因素划分危险载荷监测区域。其次，基于有限元方法对天平进行网格划分，计算载荷监测区网格节点的应力影响系数。最后，结合天平六元信号输出实时计算载荷监测区的节点应力值，并与有限元理论计算结果和静态校准加载结果进行对比验证。验证结果表明，有限元理论验证准度优于0.02%，静态校准加载验证阻力元准度优于10%，其余5元准度均优于4%。证明本方法具有较高的计算准度，能够满足风洞天平实时载荷监测的使用需求，具有较高的实际应用价值。

摘要:异常鸡的及时发现和处理能够极大地避免规模化养殖中传染病的传播，异常鸡常见的表征状态为鸡闭眼或眯眼。为实现肉鸡养殖过程中问题鸡只的实时监测，提出一种基于YOLOv5的鸡状态检测算法Clite-YOLOv5，该算法以YOLOv5为基础，进行了如下改进：提出融合了CBAM的lite-CBC3模块并用其重构了YOLOv5主干网络，提高了复杂背景下小目标的检测能力；采用改进后的Fuse-NMS抑制算法，降低了检测框的误删率并微调最终检测框；采用深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积，减少了模型的参数量，使模型更易在移动端部署。实验结果表明，提出的Clite-YOLOv5算法均值平均精度（mAP）为92.88%，视频帧率为92FPS，性能超过现有其他算法，能够满足鸡状态实时监测的需求。

摘要:动车组自动报站功能由旅客信息系统实现,主要负责列车即将到站、到站停稳、起步离站,三个时刻进行语音和文本的自动播报,从而向旅客传递列车的运行站点信息。当完成报站功能的开发或者修改,车次线路信息的增加或者修改时,均需要对修改内容进行验证。目前动车组旅客信息系统自动报站功能的测试方法较少,传统的测试方法由测试人员添乘跟车,在列车运行过程中对每一站的语音和文字播报进行观察,从而完成本车次的报站功能验证工作。这种测试方法效率非常低,依赖现场作业环境,并且测试回归性差。为了确保自动报站功能在运行过程中的稳定性,提升测试效率,采用GPS模拟软件,根据用户测试指令模拟列车实时位置,计算列车当前位置与一下站的距离；采用MVB数据收发装置,根据用户测试指令,模拟发送列车开关门信号、列车速度信号,完成以MVB为通讯方式的旅客信息系统自动报站测试；借助动车组自动报站功能的测试方法,可以提升测试效率,为自动报站功能稳定运行提供保障。

摘要:In order to detect the gear fault accurately, a mode based on autocorrelation denoising and local characteristic-scale decomposition（LCD） was proposed. The autocorrelation function of the vibration signal of gear box was calculated，and the low delay time of [-20,20] and high delay time of last 20 points of the autocorrelation function were set to zeros. The delayed autocorrelation denoising signal was decomposed into some intrinsic mode components（ISC） by LCD, and the ISC included the mesh frequency were selected as the effective component. The fault was detected by the envelope aptitude spectrum. The analysis of broken tooth of gear fault data shows that the increase of the signal to noise ratio（SNR）can be 8.0963dB，the method can realize the occurrence of the fault effectively, can also detect the type of the gear fault, the method can effectively support fault diagnosis.

摘要:液压摆缸运行时若液压油从叶片与缸体的间隙泄露，会导致压力下降，减少输出扭矩，无法实现预期操作效果。由此，提出一种基于机器学习的液压摆缸叶片密封性能预测模型。利用敏感性与疲劳性指标组建叶片密封性能指标体系，收集密封性能相关指标的样本数据，计算密封泄漏率与密封环热量，利用雷诺方程计算油膜厚度与密封间隙油膜压力的耦合关系；基于机器学习方法中的BP人工神经网络训练数据，将连续S型函数转化成神经元激活函数，全局误差低于设定的极小值，即可获得密封性能预测结果。实验结果表明:所建模型液压摆缸叶片密封性能预测精度高、效率快，为相关领域机械设计工作提供可靠参考。

摘要:针对小样本条件下传统机械故障诊断诊断算法准确率偏低的问题,提出一种基于SGMM模型的故障诊断算法。先确定与故障建模策略相关的提取任务,预估潜在的机械故障状态变化；对故障信号进行变分模态分解,得到最小熵解卷积结果,并满足端点效应的处理需求,实现对机械故障位置的精确定位与诊断。实验结论表明,SGMM模型更注重对故障脉冲成分的连续检测,在以峭度作为衡量标准的条件下,该方法增强故障冲击力的作用更强,能更早诊断出轴承类机械元件的早期故障状态。

摘要:针对传统电力变压器故障检测方法对电力系统中潜藏的故障问题检测水平不足，准确率较低，无法及时准确的发现异常隐患等问题，本文提出了一种基于贝叶斯网络的变压器局部放电故障检测方法，首先通过传感器获取电力变压器不同状态下运行过程中的参数数据，对局部放电故障发生的概率和范围进行合理性评估，提取评估概率数据综合为样本数据集，构建贝叶斯网络故障树；根据逻辑规则转化为贝叶斯网络，推演计算故障节点之间的算例关系，利用贝叶斯原理抽取故障特征指标与异常概率之间的关联关系，利用模糊描述方法构建故障特征关联函数，计算可得故障特征模糊函数动态变化关系，实现对变压器故障发生的概率与位置信息的判断与确定。通过实验结果可以证明，通过贝叶斯网络对电力变压器局部放电故障检测的准确率均达到了85%以上，最高可达96%，说明该方法具有较高的检测准确率，能够有效提高电力变压器放电故障检测的有效性。

摘要:泥石流具有时间和空间群发性、运动持续性、灾害链式性、类型单一性、致灾方式和受灾对象的多样性特点。灾害救援中心位置选取过程是典型的非线性不收敛问题。单纯以线性技术和约束条件为基础的模型面对复杂泥石流灾害指标的情况下，会出现较大偏差。提出基于伪卫星测试结合并行计算的灾害救援中心选定模型设计方法。以泥石流灾害为例，利用离散元法和GPU并行算法构建泥石流运动堆积模型，将沟道泥石流汇流后运动堆积特点和灾害区域当作模拟参照，对泥石流运动进行模拟，根据模拟结果，预测泥石流覆盖范围；利用伪卫星技术计算灾害扩散程度和易发点距离，在救援中心搭建费用与救援成本最低前提下，将用户选择的位置与高度作为已知条件，以期望损失最低为约束，以精度因子为标准得到救援选址的核心区域点，构建基于伪卫星测试的灾害救援中心选定模型。仿真实验表明，设计模型的选址精度和效率较高，可为泥石流灾害后及时救援提供数据支撑。

摘要:针对遥感图像中背景复杂度高、目标尺寸多样所导致的目标检测精度低的问题,提出一种基于改进 YOLOv5的遥感图像目标检测算法。该算法将具有Transformer风格的ConvNeXt网络作为主干网络,以克服卷积神经网络(CNN)结构的局限性,捕获更多全局信息。引入 SimAM 注意力机制在不增加网络参数的情况下,推断出特征图的3D注意力权值,提高网络的稳定性以及抗干扰能力。同时采用全局显式集中调节方案的集中特征金字塔(CFP),捕获全局长距离依赖关系以及遥感图像的局部关键区域信息。将本文提出的算法在 RSOD 数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够显著提高遥感图像目标检测的平均准确率。

摘要:实验室用电谐波参数取值范围难以确定，导致实验室用电谐波深度控制质量下降，以解决该问题作为研究目标，设计基于谱序列变换的实验室用电谐波深度控制方法。根据谱序列变换原则估算实验室用电谐波参数取值范围。根据估算结果建立多电平逆变器，提取DFT、DSC谐波并分析其波动特性，提取实验室用电谐波特征。设计谐波控制器架构，通过计算死区补偿向量与控制参数的方式，实现对用电谐波的深度控制。对比实验结果表明，所设计方法可将电流谐波控制在6.8A-12.4A的范围之内，可将电压谐波控制在180V-220V的范围之内，能够大幅提升电量谐波的稳定性，解决电力损耗问题。

摘要:针对含有随机噪声的模型未知线性时不变 (Linear Time Invariant, LTI) 系统模型建立过程复杂且控制律难以得到的问题，提出一种基于数据驱动的预测控制方法。基于系统行为学理论和平衡子系统辨识方法，仅利用测量得到的系统数据构建被控系统的非参数模型,将其和预测控制理论相结合设计出基于数据驱动的预测控制器，对于系统测量数据中存在的有界加性高斯噪声，通过引入数据的松弛变量和L2正则项来降低噪声扰动的影响，采用滚动时域优化策略计算最优控制序列并将其作用于被控系统，实现系统对设定值的轨迹跟踪。将所提控制策略应用于四容水箱系统，仿真结果表明与同样基于数据驱动的子空间预测控制方案相比，所提方法具有更好的动态性能，且该策略在抗噪声扰动方面有明显优势,具有更强的鲁棒性。

摘要:针对电力系统在周期扰动下可能发生混沌振荡，影响电力系统稳定运行的问题，提出基于混沌小扰动抑制的电力系统混沌振荡控制方法。构建电力系统数学模型，模拟电力系统混沌振荡过程，确定扰动与混沌振荡之间的关系。根据电力系统实时运行数据的采集结果，计算混沌振荡信号特征参数，判定系统振荡状态，计算混沌扰动抑制控制量。在混沌振荡控制器的支持下，利用混沌小扰动抑制技术限制混沌振荡幅值，进而实现电力系统的混沌振荡控制任务。从实验结果中可以看出，与传统控制方法相比，优化设计方法控制作用下，电力系统的混沌振荡信号的幅值和频率更低，振荡幅值和频率的控制误差分别降低了约1.57db和0.015Hz，即优化设计方法的控制性能更优。

摘要:为了对无线异构共存网络进行优化并对拥塞进行控制,通过授权辅助接入和无线保真对网络优化模型进行了设计,并以马尔科夫链来辅助建模。为了解决吞吐量问题,对不同公平约束下的最大吞吐量进行了问题优化,并引入了虚拟队列来对拥塞进行控制。实验结果显示,LAA-WiFi模型下共存网络总吞吐量的仿真值最大值为0.99。虚拟队列方法下吞吐量的最大值约为317,最小值约为108。LAA-WiFi模型可以对网络拥塞问题进行缓解,且其引入的虚拟队列方法可以对吞吐量下降问题进行解决。研究结果可以扩展到其他的领域,给不同场景的无线异构共存网络的优化和拥塞控制提供借鉴。

摘要:为满足液压设备多缸同步操作的控制需求,提出一种非线性模糊滑膜控制算法研究。以多缸液压设备的控制特性为基础建模,并获取模型的切换函数；借助液压缸与负载力平衡方程,完成多级液压缸的换级处理,再联合液压设备同步速度计算结果,确定节流缓冲控制条件,实现对设备的同步控制。利用AMESim软件设计仿真实验,得到加速度、速度、位移差三项指标数值,结果显示非线性模糊滑膜控制算法能够更好第控制多缸液压设备的同步操作需求。

摘要:车辆的横摆响应受到转向系统、悬架系统、制动系统及驱动系统影响，传统车辆主要以转向输入进行主动控制，随着线控底盘的发展，ESC、后轮转向、扭矩矢量等技术逐步参与到车辆横摆的主动控制中；相对于ESC以制动力差产生横摆力矩，扭矩矢量可在不降低总驱动力的前提下产生横摆力矩，不会引起车辆的制动效应；通过后轴双电机扭矩矢量控制（TVC）产生主动横摆力矩，旨在改善车辆横摆响应，TVC采用前馈与反馈结合控制，基于二自由度车辆模型、目标稳态增益K及横摆角速度-速度修正因子K1建立目标横摆角速度；利用车辆模型逆函数计算横摆力矩前馈值，PID计算横摆力矩反馈值，总横摆力矩转换得到左右车轮纵向力调整量；纵向力调整量与驱动力分量叠加获得左右轮总纵向力；左右轮驱动力过大时可能会受到滑移率、电机扭矩等限制，为保证横摆力矩偏差在要求范围内，需要根据限制情况对左右轮纵向力进行调整；通过仿真验证，TVC可明显改变车辆横摆响应

摘要:为了有效确保移动机器人视觉伺服控制效果,提高移动机器人视觉伺服控制精度,设计了基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统。通过三维视觉传感器和立体显示器等虚拟环境的I/O设备、位姿传感器、视觉图像处理器以及伺服控制器元件,完成系统硬件设计。从运动学和动力学两个方面,搭建移动机器人数学模型,利用标定的视觉相机,生成移动机器人实时视觉图像,通过图像滤波、畸变校正等步骤,完成图像的预处理。利用视觉图像,构建移动机器人虚拟移动环境。在虚拟现实技术下,通过目标定位、路线生成、碰撞检测、路线调整等步骤,规划移动机器人行动路线,通过控制量的计算,实现视觉伺服控制功能。系统测试结果表明,所设计控制系统的位置控制误差较小,姿态角和移动速度控制误差仅为0.05°和0.12m/s,移动机器人碰撞次数较少,具有较好的移动机器人视觉伺服控制效果,能够有效提高移动机器人视觉伺服控制精度。

摘要:超空泡航行器在航行过程中，尾部会周期性拍打空泡壁而表现出强烈的“尾拍”现象，尾部空泡是由空化器经历的历史位置形成，呈现强烈的时滞特性，动力学建模和稳定控制是制约其发展的核心难题。针对泡体耦合问题，建立了空泡/刚体相对几何关系一体化实时解算的动力学模型。针对后体非线性特性，采用分段线性化方法，在保留后体尾拍非线性特性的基础上，建立了面向控制的简化模型。为了解决超空泡航行器非线性时滞控制问题，针对弹体运动极其敏感、操纵效率高等特点，采用极点配置的方式将控制模型配置到理想状态。针对尾拍过程非线性和不确定极大的特点，建立了面向扰动的变结构控制器，实现超空泡航行器扰动运动控制。采用极点配置变结构控制方法，分别设计了滚转通道和俯仰通道控制律。利用泡体耦合动力学模型进行6DOF控制闭环轨迹仿真，稳定巡航过程中深度控制误差小于0.1m，滚转角控制误差小于4°，表明该控制方法能够对航行器滚转角和深度实现稳定控制，控制效果较好，能够满足超空泡航行器航行要求。

摘要:海上大风及其引发的次生灾害是导致海洋气象灾害的主要因素；雷达观测数据是临近预报主要参考数据之一，准确的雷达外推数据对于提升海上强对流大风临近预报能力极为关键；面向海上大风预报需求，从输入数据格式和损失函数两方面对ConvLSTM进行改进，构建了基于自编码的ConvLSTM网络，利用4年的沧州历史雷达回波数据对其进行训练，得到了可基于历史1h雷达数据预测未来1h雷达回波的雷达回波外推模型；测试集及个例检验结果表明，改进模型在强回波预测方面具备更好效果。

摘要:针对车辆高速移动场景下，网络拓扑变化过大导致网络分簇结果不稳定的问题，提出一种基于改进型共享最近邻密度峰聚类的快速成簇算法SNNCA（Shared Nearest Neighbor Clustering Algorithm）。通过综合考虑节点的链路生存周期和移动相似性，提出一种全新的节点连接稳定程度评估指标，并将该评估指标应用于节点共享最近邻的计算过程，以组织网络节点为划分合理的多跳簇结构。为适应网络环境的动态变化，提出一种簇维护策略，其中每个层级的簇成员承担着维护下一层级簇成员的任务，该策略能够对簇成员进行批量分离或合并，从而实现了算法的分布式快速收敛。根据随机部署场景中进行的仿真实验结果显示，相比其他较新算法，SNNCA算法降低了74%的簇数量，并且簇成员的平均存活时间增加了近1倍，表现出更好的网络稳定性和健壮性。

摘要:太阳能无人机作为一种大展弦比轻质飞行器，其机翼的气动弹性效应显著，其中颤振问题尤为关键。此类飞机具有大尺寸和低刚度特点，通过风洞试验研究机翼颤振问题，成本高而且难度大，难以实现，因此仿真计算是分析此类飞机颤振问题的主要手段。针对国内某翼展为40米的太阳能无人机大展弦比机翼，首先对机翼有限元模型进行工程化处理，在此基础上开展结构动力学分析和颤振计算，重点计算了机翼上不同吊舱布置下的颤振速度。经过仿真计算，得到该太阳能无人机机翼颤振速度为26m/s, 满足设计要求，进一步分析表明，可以通过增加发动机连杆的长度、在发动机上增加配重以及改变吊舱在机翼上的展向站位等手段来提高此无人机的颤振速度。

摘要:为解决电动汽车现有BMS系统对锂离子动力电池SOH评估与预测难以满足多种工况条件、各种类动力电池,且难同时兼顾预测精度与反馈速度等应用缺陷,提出了一套全新的EVs电池健康管理系统设计思路,采用了结合云计算与存储平台,融入BMS评估体系等关键方法；通过BMS增加5G通讯模块,利用5G/4G信号实时上传电芯数据,经过云平台搭载的多种SOH评估模型与算法,多线程在线计算得到预测结果,及时反馈至用户端和BMS,实现电池健康管理；该体系的设计案例展示出较好的未来应用价值,为电动汽车电池管理设计提供了新方向。

摘要:提出一种基于人工智能和元宇宙的人机交互学习智能代理，将佛教经典卷宗中的模糊本体论应用于人工智能(artificial intelligence，AI)中，使得中小学生在元宇宙中学习英语和模糊标记语言(fuzzy markup language，FML)。基于强化学习、智能代理、本体和AI-FML人机交互学习技术，提出了一种基于模糊本体的智能代理，供学生在AI-FML元宇宙平台上体验计算智能应用，学习模糊逻辑、神经网络和进化计算的基本概念。将模糊本体和AI-FML的核心技术与《心经》相结合，在AI-FML元宇宙中构建具有计算智能、感知智能和认知智能的智能代理。此外，还运用人类对《心经》的语义理解，将AI- FML元宇宙平台的概念解释给中小学生学习和体验计算智能。智能代理与学习环境和AI-FML元宇宙进行交互，可以帮助教师评估学生们在每个课时学习英语或计算智能应用的表现，并以热力图的形式来反映。通过评估AI-FML元宇宙在上海4所国际中小学的实施情况，观察到智能代理能够有效工作，学生的学习成绩有上升趋势。

摘要:本文针对复杂任务分析中的高度耦合任务不易分解且需重构排序的问题,提出了一种基于聚类分析与改进时间-耦合执行序列的自适应任务分解方法。在矩阵最值遴选模型和任务序列转移策略相结合的基础上,设计了基于中间任务序列的任务矩阵分割算法；并进一步采用粒度自主循环调整机制,最终实现了复杂任务的自适应解耦分析。仿真验证结果表明,该方法能够有效实现复杂任务的解耦及序列重构,在作战任务分析领域具有很好的推广应用前景。

摘要:在气动调节阀中，针对智能电气阀门定位器控制算法的开发通常需以气动薄膜执行机构模型为基础；本研究对应用于气动薄膜执行机构的传统Karnopp摩擦模型进行了优化，对动静摩擦判断条件DV(临界速度)进行修改，修改后的模型解决了DV如何选取这一问题。同时对传统气动薄膜执行机构模型的参数辨识方法进行改进，将多元线性回归和最小二乘法应用于估算气动薄膜执行机构中移动部件质量，弹簧刚度系数，预紧力，库伦摩擦和粘滞摩擦系数，通过实际气室压力和估计气室压力的标准误差、相关系数与参数向量中每个参数对应的p-value三个指标来决定参数的选取结果。将摩擦模型整合进气动薄膜执行机构动力学模型中，通过仿真和实验验证了参数辨识方法有效性。在开环不同幅值的阶跃信号和随机信号激励下进行仿真和实验对比，结果表明，整合后的摩擦模型能准确模拟气动薄膜执行机构的动态过程，该模型和参数辨识方法同样适用于其它机械装备。

摘要:以降低机载静止变流机辅助电源的传导电磁干扰为背景，为提高辅助电源受到电磁干扰时仿真的真实度，搭建了基于Pspice与Simulink联合仿真的辅助电源电磁兼容模型。该模型结合simulink在控制策略设计、实现方面的优势和Pspice在电子元器件精确仿真方面的优势，可以直接方便地验证设计阶段地电磁兼容方案，并在此基础上提出了一种结合控制策略与传统电磁干扰滤波器地噪声抑制有效方法。从原理分析得到精确模型到联合仿真得出结论，对于辅助电源EMC设计及噪声干扰问题的解决具有实际的指导意义。

摘要:为了克服当前较多医学图像融合方法在采用图像的能量信息融合图像时,忽略了不同图像能量的关联度,使得融合结果存在细节丢失现象和模糊现象等问题,提出了一种非下采样 变换 耦合能量关联度的医学图像融合算法。借助 变换,在多尺度下对输入医学图像进行解析,获取其低频及高频子带系数。以图像的能量信息为依据,构造能量关联度函数,测量不同图像的关联程度。根据不同图像的关联度,设计不同的低频子带融合规则,获取信息含量丰富且连贯性较好的融合低频子带。在空间频率函数的基础上,注入图像的对角信息,使之成为多元空间频率函数,以计算图像的清晰度。引入标准差函数,计算图像的对比度。联合图像的清晰度和对比度信息,获取纹理及对比度等特征都较优良的融合高频子带。基于逆 变换,重构融合结果。主观和客观实验结果表明,较当前较为流行的医学图像融合技术而言,所提方法具备更高的融合质量,呈现出更多的纹理细节和更高的清晰度。

摘要:机载激光雷达获得的点云具有密度低、分布不均匀、分支结构不清晰等特点，其动态扫描过程的数据特征动态偏差很小，无法提取有效的数据去噪特征。为此提出偏度特征约束下的机载激光雷达点云数据实时分类方法。该方法将扫描获取的点云大容量实时数据引入在正态分布中，利用衡量对称性正态分布的关键度量偏度特征作为动态特征分界约束，完成数据滤波；提取机载激光雷达点云特征，从中选取优质特征，以此构建SVM分类器。点云大容量数据训练结果即为最终的分类结果。实验结果表明，所提方法分类的准确性与效率较高。

摘要:由于相机成像系统中相机、成像平面、文档平面三者位姿角度的原因,会导致相机获取的文档图像为透视投影而不是正视图,对后期的文字提取与识别等处理造成消极影响；对相机成像系统进行分析,影响相机成像的因素是数学模型下的相机的成像坐标系与世界坐标系的相互转换问题,所以利用了相机坐标系经旋转矩阵转换的技术,提出了一种通过旋转矩阵将真实成像相机坐标系转换为正视图的虚拟相机坐标系,并进行图像像素点的重映射,以实现对文档图像的位姿校正；采用双目相机进行文档拍摄实验,结果表明该方法过程简单易行、可行性高、能有效的对文档图像进行矫正

摘要:在对聚乙烯管道缺陷进行超声检测的过程中,由于聚乙烯材料中传播的声速小,散射噪声强,信噪比极低,并且仪器设备本身会受到电信号干扰,从而影响缺陷成像的结果。因此针对A扫信号进行数据处理以提高检测图像的质量尤为重要。另一方面,采用阵元数较多的超声相控阵探头进行不同类型的聚乙烯管道缺陷的数据采集时,将会得到大量的缺陷数据,对存储、传输和处理带来各种困难。而针对传统方法进行压缩感知时,如果信号的信噪比较低而重构均方误差较大,则很难保留信号中重要信息,在低码率下更容易产生细节丢失的问题。所以本文提出一种基于K-SVD超完备字典学习的稀疏表示缺陷信号压缩重构方法,借助该学习算法训练过完备字典,并选择高斯随机矩阵为观测矩阵和正交匹配追踪算法(OMP)为重构算法对聚乙烯管道缺陷回波信号进行压缩感知,同时分析字典元素个数与迭代次数等参数变化对重构信号与成像效果的影响。

摘要:针对卫星导航拒止的复杂环境下多无人机编队飞行只依赖惯性导航无法长时间导航的问题，提出一种超宽带（Ultra Wide Band，UWB）辅助的惯导定位误差校正方法。给出UWB测距原理的同时建立了无人机机体坐标系下的惯导相对距离解算模型；在惯导误差模型的基础上，以惯导误差和UWB测距信息分别作为状态量和观测量，设计出惯导误差校正的扩展卡尔曼滤波模型；以两架无人机为例对算法进行仿真验证，仿真结果表明相较于纯惯导定位，该方法在东北天三个方向的最大定位误差不超过1 m，速度均方根误差值不超过0.01 m/s，很好地抑制了惯导系统速度和位置的误差发散，为解决无人机编队在卫星拒止环境中的定位问题提供参考思路。

摘要:针对图像分割算法存在分割效果不理想的缺点, 采用反向学习策略和柯西变异因子对蜜獾算法进行改进, 进而结合二维OTSU用于图像阈值分割；首先, 通过反向学习策略改进蜜獾种群的初始化, 提高种群多样性和分布平衡, 从而提高算法的整体搜索能力；其次, 引入柯西变异因子, 对算法计算得到的可行解进行扰动, 使算法更易于跳出局部最优, 增强算法的局部搜索能力和收敛精度；最后, 通过MHBA优化后的二维OTSU对3幅标准图像进行分割验证；实验证明, MHBA-OTSU算法得到的分割图像精度更高、效果更细致, 验证了方法的有效性。

摘要:针对传统的模糊特征检测方法不适应当前应用的问题,提出一种基于数据聚类的网络安全防护态势优化新方法。首先,构建网络安全状态分布模型,采用大数据挖掘方法对网络安全信息进行数据挖掘。其次,利用新型入侵识别检测方法对所设计的网络安全估计状态进行自适应特征提取,提取网络安全状况的特征数据集和处理单元。然后采用模糊C平均数据聚类方法(FCM)提取综合信息。对入侵特征信息流进行分类,根据属性分类结果进行网络安全态势预测,实现安全态势评估。最后基于不同场景下进行实验,结果表明,所提算法适用于网络安全的场景,准确性和鲁棒性都得到了验证。

摘要:Buck-Boost变换器在恒功率负载情况下可能会导致系统振荡，为保证系统稳定运行，文章采用端口受控的哈密顿模型设计一种新型无源复合控制器；首先利用正切函数改进非线性状态误差反馈控制，更新无源控制的内环控制器，获得期望电流值，进而提高的系统动态性能，减小静态误差；其次结合POPOV超稳定定理优化无源控制的外环控制器，保证无源控制在内部扰动或外部扰动情况下均能稳定输出；之后通过仿真将所设计的新型无源复合控制器与三种经典的无源控制方法比较得出：新型无源复合控制器不仅可以提高系统的抗干扰能力，还能解决超调与快速性无法协调的问题；最后利用实验平台验证文章所提算法的可实施性。

摘要:为了实现地面上目标的位置估计和跟踪,本文提出了一种摄像机平面视图与地面位置估计之间关系的建模理论。首先分析了随机变量(摄像机图像平面上的位置估计和地面上的位置估计)在投影变换下的变换方式,表明了当某些几何性质满足时,投影变换会将正态分布映射为正态分布；其次采用无迹变换来计算得到变换后的随机变量的矩；最后采用得到的建模相关性设计了一种用于多个摄像机位置估计的最小方差估计器,并应用于跟踪地面上动态环境中的多个目标；实验结果表明,本文提出的模型不仅具有较好的组合位置估计能力,而且还能够利用这种模型得到的最小方差估计器有效地呈现和跟踪地面目标。

摘要:随着近地轨道上的卫星数量急剧上升、卫星之间通过组网以星座的方式协同工作,增加了对地监测的能力。“星链”是近年来低轨巨型星座的典范,“星链”星座卫星轨道高度低,周期短,重访率高；卫星携带传感器后对地球表面形成探测区域,星座不同卫星能够同时对重点区域实现多重覆盖,可对全球主要地区完成24小时不间断侦察监视。将建模计算得到的覆盖区域和目标区域在二维平面表示为多边形(星下点表示为平面内一点),可以把卫星对目标区域覆盖时间窗口计算问题转化为图形之间的几何关系判断问题。同时,针对固定步长耗时较长的问题,根据多边形之间的距离设计了求解时间窗口的快速计算方法。依据平面内多边形预测距离的变化率动态设置步长,一天内参与覆盖边界计算、与目标区域相交判断的采样点数目由86500个减少为457个,相比于固定步长方法效率提升约99.5%。

摘要:星间激光通信已经成为现如今的发展热潮，星间链路容易受到外界环境或卫星本体的振动影响，致使通信质量受损；在卫星的轨道建模以及可视化领域，传统方案极少引入卫星平台振动对链路的影响，无法满足未来星网仿真的需求；为反应星间链路通信过程中平台振动对其的影响，提出了星间激光链路状态模型，主要对地心角、激光功率、以及平台振动等主要参数进行了研究；实验验证了星间可见性方法的计算准确性和功能有效性，分别对方位角、俯仰角、星间距离进行误差对比验证，其中方位角和俯仰角误差控制在30μrad以内，星间距离误差控制在110m以内，并通过振动叠加实验，验证了卫星平台振动对链路干扰的程度，较好的还原星间链路的真实情况。

摘要:针对潜载鱼雷装载可靠度试验时间长、样雷数量小、验前信息少等问题，通过分析装载可靠性评估方法优缺点、装载可靠度试验鉴定主要问题，提出了实艇装载与实验室加速相结合的装载可靠度综合评估方法；结合加速试验等效原理，分析了影响鱼雷装载环境应力的主要因素，设计了装载可靠度试验总体方案和加速试验剖面，确定了恒温、温变循环、振动疲劳加速模型的试验工程化参数。算例表明，该方法解决了在较短时间内潜载鱼雷装载可靠度试验试验考核问题，在保证试验评估结论可信的同时可大幅提高试验实效，不仅可推广应用于其他类型鱼雷可靠性试验鉴定，还可指导鱼雷可靠性的研制与设计。

摘要:针对民用航空发动机维修性设计方案优选时缺少对定量指标评估的问题,提出一种基于改进TOPSIS的维修性评估方法。该方法首先根据民用航空发动机的设计准则、相关维修标准和持续适航的约束,构建定性的维修性指标体系和定量的维修性指标体系。以层次分析法和熵权法相结合的方式确定各指标的权重系数。通过建立虚拟仿真维护环境计算出各定量指标,在此基础上,运用改进TOPSIS法对航空发动机不同维修性设计方案的维修性进行综合评估。实验验证提出的方法能够得出最佳的维修性设计方案,可为民用航空发动机的维修性评估提供参考。

摘要:针对“人在回路”和“硬件在回路”仿真系统规模大,实体多的特点,提出一种基于二级模糊综合评价法的仿真系统可信度评估方法；运用层次分析法对飞机虚拟维修训练系统不同层级的仿真模型的可信度进行分析,从而建立一种基于二级层次模型的复杂仿真训练系统的可信度指标体系；运用模糊综合评价方法与专家评价法相结合的可信度评估量化方法,实现了对虚拟仿真训练系统的量化计算；在此基础上,利用典型实例对该方法进行了实验验证,证明该方法对可重用复杂仿真系统实现精确地量化评估；并根据实验结果分析了仿真系统的改进方向,对其提高仿真效果和实训能力具有重要的指导作用。

摘要:为准确读取配电柜指针式仪表的示值，保证巡检机器人作出相应决策，提出一种结合改进YOLOv5和PSPNet模型的指针仪表检测及示值识读方法。首先利用主干网络替换为轻量化网络MobileNetv3的YOLOv5算法检测定位表盘区域；然后采用特征提取网络替换为MobileNetv2的PSPNet算法对表盘的刻度线区域和指针进行分割，并通过最小二乘法圆拟合和霍夫直线检测法得到指针回转中心及指针的偏转角度；最后结合指针偏转角度和相邻主刻度线与回转中心连线的偏转角度，通过公式法求取仪表示值。实验结果表明，该算法能够准确提取配电柜上的指针仪表表盘，并对表盘中的刻度和指针进行精准分割，在误差允许的范围内指针仪表示值识读相对误差最大为6.5%，满足实际工程应用的需求。