摘要:随着机器人技术发展,移动机械臂广泛应用在智能制造、家庭服务、农业采摘和疫情防护等领域。开展移动机械臂运动规划方法研究有利于扩展其应用场景、提升其工作能力,具有重要的学术研究意义和社会实际应用价值。首先介绍了移动机械臂的相关理论,并阐述其运动学建模方法。在此基础上,对现阶段移动机械臂的运动规划方法研究成果分类综述。根据底层数据结构与算法思想的不同,分为基于采样、基于搜索、基于优化和基于学习的规划方法进行综述；根据是否进行整体规划,分为解耦规划和协调规划进行综述。最后,对移动机械臂运动规划未来发展趋势和研究方向作出探讨和展望。

摘要:在传输气象卫星遥感数据的过程中, 为了解决由干扰或衰减引起的信号质量下降对气象卫星遥感数据接收故障诊断精确性的影响,研究设计一种基于规则匹配的气象卫星遥感数据接收故障诊断系统。该系统硬件单元分别为卫星数据接收故障诊断框架搭建单元、卫星数据接收状态监控单元、卫星数据接收故障推理机设计单元与卫星数据接收故障诊断报告生成器设计单元。系统软件部分首先对卫星数据接收状态信号预处理,提取接收状态信号与接收故障信号的特征,设计卫星数据接收故障诊断规则库,基于规则匹配实现卫星数据接收故障诊断。通过硬件与软件的共同协作实现了气象卫星遥感数据接收故障诊断系统的设计与运行。实验数据显示,应用设计系统获得的卫星数据接收状态信号特征提取结果与实际接收状态信号特征相同,卫星数据接收故障诊断结果与实际接收故障诊断结果相同,证实了设计系统的有效性。

摘要:水位记录数据与原始水位数据之间的差值过大,是导致站点主机无法准确预测周边水系特点的主要原因,为解决上述问题,设计基于双向LSTM神经网络的站点周边水位预测系统。站点周边水位预测系统硬件部分设计了周边水系查询体系与水位记录装置；在此基础上,根据初始参数定义结果,建立LSTM神经网络布局模型,并完善水位预测系统双向LSTM解码器的连接闭环,实现站点周边水位预测系统的总体执行方案设计。采集水位数据,并实施针对性的清洗处理,利用完成清洗后的数据对象,建立一维水动力模型,再根据水系糙率计算结果,确定流量与延时时间的数值关系,实现对站点及其周边水系特点的分析,结合相关软、硬件结构,完成基于双向LSTM神经网络的站点周边水位预测系统的设计。实验结果表明,上述系统的应用可以保证水位记录数据与原始水位数据之间的无误差拟合,不会因为水位数据差值过大而导致非精准预测水系特点的问题。

摘要:风洞天平是在风洞测试中使用的测力传感器，在使用之前需要进行校准以测量缩比模型受到的气动载荷；传统的方法使用预设的多项式函数进行拟合，忽略了某些变量的存在对测量载荷的负面影响，导致数据处理结果的失真；在此，提出了一种改进的凌日搜索算法(ITS)，选择对测量载荷更具重要性的特征；然后，使用贝叶斯线性回归算法(BLR)建立预测模型测量天平载荷，最后，在两个天平数据集上测试了该方法，结果表明ITS-BLR方法评估确定了对预测目标具有较高贡献的特征，进而降低了预测误差，与最小二乘法得到的综合加载误差相比，降幅最高达到60%，说明提出的方法可以实现对天平载荷的准确预测。

摘要:齿轮箱在风力发电机组传动系统中起着重要的作用,因此齿轮箱故障诊断是风力发电机组健康管理中的一个关键问题。考虑到齿轮箱振动信号的频谱复杂性,多点最小最优熵反褶积方法是一种简单有效的齿轮箱故障诊断方法,因为它不仅可以去除掉大量的背景噪声和振动干扰,与此同时还能突出微弱的轴承故障脉冲信号。但是该方法的性能在一定程度上取决于前置参数滤波器长度的选择,不合适的滤波器参数值可能会导致过滤不足或过度过滤的后果。为了解决这一问题,提出了一种基于樽海鞘优化算法的自适应最优最小熵反褶积方法,该方法可以自适应选择最优滤波器长度,从而达到最优滤波效果。最后,利用包络解调方法对最优滤波信号进行包络分析得到包络谱,从而揭示故障特征频率。通过对某风力发电机实验台齿轮箱信号的仿真和实验分析,说明了该方法的原理和有效性。

摘要:在遥感数据采集过程中,由于传感器故障、气象条件等原因,可能会导致少量的异常点出现在采集的数据中,这些异常点可能会对极端天气预报的准确性产生负面影响。为此,需要研究一种基于卫星遥感监测极端气象预报数据异常值检测方法。基于改进K-均值聚类算法对缺失的卫星遥感监测极端气象预报数据进行插补,还原数据完整性。划分星遥感监测极端气象预报数据区段,提取每个区段的四个特征参数,以此为输入,利用蝙蝠算法优化BP神经网络识别异常区段。计算异常区段中每个卫星遥感监测极端气象预报数据的局部离群因子,局部离群因子大于1.0数据为气象预报数据异常值,以此完成气象预报数据异常值检测。结果表明:所提方法插补误差小于±1.0,可以准确识别异常区段中的异常值,且在不同样本中的协调指数高于0.8,检测效果更好。

摘要:医学应用领域计算机X线断层摄影机(Computed tomography camera,CT)螺旋机由于复杂的结构和较高的集成度在实际故障定位和检测中具有极高的难度。为解决这个问题,研究对螺旋CT机故障定位与检测问题进行了分析,提出一种多标签集成学习方法。该方法采用了折半查找算法获取螺旋CT机的故障数据,同时有效结合现有的卷积神经网络和循环神经网络的文本表征网络,通过自适应标签关系增强方法找出标签间的依赖关系,并利用加权约简标签集的不平衡学习能有效杜绝模型可扩展性低和模型泛化性弱等问题。经损失值、准确度、运行时间、精准率、灵敏度五个指标的实例测试结果表明,研究所给出的方法均相对于其他三种较为创新的多标签集成学习方法更具优势,且提升数值均超过2%,训练集的各个指标数据均比测试集相应数值更高。训练集和测试集中空时网络聚类约简的多标签集成学习方法的精准率分别为93.12%和87.26%,召回率分别为86.35%和84.25%。该方法能精准快速查找螺旋CT机的故障类型和故障部位,极大程度降低维修成本和延长设备的使用年限。

摘要:行星齿轮箱是一种常用于工业机械和车辆传动系统中的重要装置,其长期运转和负荷导致行星齿轮箱存在着微弱振动故障的风险,通过研究行星齿轮箱微弱振动故障的特征和变化趋势,可以提前发现潜在故障迹象,提高齿轮箱的安全性。然而,行星齿轮箱微弱振动信号具有复杂的时域和频域特征,且其振动信号非常微弱,并富含大量噪声,为行星齿轮箱的故障探测工作带来较大难度。为此,提出基于最小二乘法和SSA算法的行星齿轮箱微弱振动故障探测方法。模拟行星齿轮箱工作与振动流程,根据不同故障下齿轮箱的工作特征,设置微弱振动故障探测标准。采集行星齿轮箱微弱振动信号,利用最小二乘法降低行星齿轮箱微弱振动信号中的噪声含量。利用SSA算法提取行星齿轮箱微弱振动信号特征,根据提取特征与设置标准的匹配,得出故障类型和故障参数的探测结果。通过性能测试实验得出结论:所提方法探测行星齿轮箱微弱振动信号的信噪比明显降低,故障探测范围扩大了353.94mm2,具有较好的探测能力。

摘要:贫血是一种全球性健康问题,对身体有不良的影响。目前主流的贫血检测是通过采集血液样本来实现对贫血的检测,这种穿刺皮肤的方式可能会给个体带来一定的不适；因此提出了改进的ResNet34贫血检测算法,通过对残差块的改进和引入残差块组的整体跳跃连接有效地提高了分类准确率,并开发了一款非侵入式贫血检测的微信小程序,操作简单,使用便捷,可以实现随时随地的贫血检测,适应于用户的日常生活。在真实环境下的实验结果表明,该系统可以实现对测试样本的全部正确分类,其可用性和准确性基本满足用户需求,也为非侵入式贫血检测提供了有益的参考。

摘要:风机叶片是风力发电系统的核心部件,受到气候条件、工作负荷等因素的影响,容易出现各类缺陷,如裂纹、磨损、腐蚀等。如果不能及时发现和解决这些缺陷,将导致风机性能下降、损坏甚至引发事故。为此,研究一种基于无人机的风机叶片表面缺陷自动检测方法。利用无人机搭载摄像机,飞到高空当中,拍摄空中运行的叶片图像。对叶片图像实施灰度化、去噪以及照度均衡化处理,提升图像质量。提取叶片图像中的几何特征和纹理特征。利用差异演化算法改进概率神经网络平滑参数,以优化后的概率神经网络为基础构建分类识别模型,将几何特征和纹理特征作为输入,计算每种类别的输出概率,将最大值响应原则将概率数值最大的类别作为判定的缺陷类别,以此实现风机叶片表面缺陷自动检测。结果表明:所研究技术应用下,杰卡德系数相对更高,说明该方法的检测结果更为准确；所花费时间相对更少,说明该方法的检测效率更高,可以更快地完成检测任务。

摘要:在向着IP化发展的通信网络中，IPsec产品作为确保IP业务机密性、完整性的重要手段，其自身的可靠性尤为重要。传统的IPsec产品测试方法往往带来可观的人力、物力、时间成本，且难以避免人工执行引入的误差。为了在降低投入的同时，提高IPsec产品的可靠性和稳定性，研发了一种IPsec产品自动化测试系统，采用分层架构将物理环境动态抽象为软件功能，通过集成测试工具、测试仪表，并结合自动化执行技术、测试用例组合技术，提高系统的测试能力、测试效率、扩展能力，具备高效、高可靠、高准确的特点，具备较高实用价值。

摘要:声音信号作为一种典型的非稳态信号,其复杂性和多样性对信号处理技术提出了更高的要求。研究提出一种基于改进粒子群优化算法的声音识别模型,通过声音实现对新生儿的健康状况分析。该模型通过小波去噪对声音数据进行预处理,然后引入改进的粒子群优化算法与反向传播算法相结合,优化声音识别模型。实验结果表明,在数据集为1000时,小波去噪模型的信噪比为0.97,结构信息损失率为0.18,交并比为0.96。针对不同类型的声音,改进粒子群优化算法模型识别的准确率分别为0.87、0.83、0.97、0.88,均方根误差值为0.09、0.07、0.05、0.07。结果表明,所提出的声音识别与健康检测模型能够有效提高声音数据的识别精度和检测效率,有助于对新生儿健康状态的评估。

摘要:设计基于窄带物联网(NB-IoT)通信技术的气象信息实时自动监测系统,提升气象监测的实时性、准确性、覆盖范围,推动智慧气象的发展,提升灾害应对能力。构建基于NB-IoT的气象信息实时自动监测系统框架,数据感知层的数据采集节点利用不同类型传感器获取气象监测信息,由主控制器完成信息格式转换等处理后,依据预先定义的通信协议实现气象监测信息的打包,并上传给NB-IoT模块后,通过无线接入方式与数据传输层的NB-IoT网络建立连接,将气象监测信息传输给数据应用层,气象预测模块调用有序加权平均算子处理接收到的气象监测信息,将融合后的数据作为Storm流框架下的在线序列极限学习机模型的输入,输出气象预测结果,通过界面层呈现气象监测结果。实验结果表明：该系统的气象监测信息采集曲线与实际曲线贴合度高；气象预测的RMSE、MAE指标最低,分别为0.065、0.106；可实现异常气象监测信息预警；气象监测总功耗低、气象监测覆盖面广、稳定性高。

摘要:由于风力的不确定性和随机性，风电功率预测对电力系统的稳定运行至关重要；为提高风电功率模型的预测精度；对风力发电机的数学模型进行研究后，将物理建模和数据驱动建模相结合，提出一种基于物理信息的时间卷积神经网络模型用于风力发电机的功率预测；采用将风力发电机的转子运动方程嵌入时间卷积神经网络的损失函数，从而提高模型的预测能力，泛化性和物理可解释性；并在Simulink仿真软件中搭建风力发电机物理模型以获取实验数据样本，经同工况实验和外推实验表明，基于物理信息的时间卷积神经网络模型相较于原时间卷积神经网络模型的同工况实验均方根误差下降50.8%,外推实验的均方根误差下降55.2%，显著提高了风力功率预测的准确性。

摘要:多通道点火控制装置可控制航天器实现调姿变轨；针对多通道点火控制装置在大批量生产中点火脉冲电流自动化程度低、检测效率差、缺乏数值化表征的问题；提出一种对多通道点火设备脉冲电流采集检测的自动化改进方法，并研制了多通道脉冲电流自动化检测设备；该设备采用模拟数字转换器和基于SDLC(同步数据链路控制)通讯协议的控制系统，建立对于待测产品与检测设备之间集中控制和信息交互，实现对点火信号全周期采集，降低了人为错误风险和偏差；经实验测试，设备对全周期点火电流值的检测最大偏差不大于5%；经部署、工艺验证和长期使用，证明了该设备在提高测试效率、降低成本和改善质量方面取得了显著成果，已应用于某型发动机控制装置的检验测试作业。

摘要:近年来,卷积神经网络(CNNs)在红外小目标检测方面取得了良好的效果。然而,有限的公共训练数据限制了基于CNN方法的性能提升。为了解决训练数据的稀缺问题,提出了一种生成红外小目标检测合成训练数据的方法。采用生成对抗网络框架,其中合成背景图像和红外小目标在两个独立的过程中生成。在第一阶段,通过将可见光图像转化为红外图像来合成红外图像。在第二阶段,将转换后的图像上植入目标掩码。然后,所提出的强度调制网络合成了真实的目标对象,可以从进一步的图像处理产生。在最新的公共数据集上的实验结果表明,当使用由真实图像和合成图像组成的数据集训练各种检测网络时,检测网络比只使用真实数据产生更好的性能。

摘要:工业自动化和智能化的不断发展,使得液压系统的应用变得日益频繁,其中液压马达的性能直接影响整个系统的效率和可靠性。为此,研究首先以数学建模的方式对液压马达测控加载系统进行了建模,其次,以比例-积分-微分控制技术为基础,引入了遗传算法和径向基函数进行参数整定优化,最终提出了一种新型测控系统模型。实验结果表明,该新模型在中心值为0.45,宽度参数为0.3和权值参数为-0.1时的性能最佳。其响应时间最短为1.2秒,平均振幅为8mm,频率与原系统基本一致。其马达转速最快可达1470转/分钟,测控误差最小为0.49毫米,系统响应时间最快为0.25秒,超调量最低为2.87%。由此可知,该新测控模型能显著提高液压马达的动态性能和稳定性。研究旨在通过改进现有的控制算法,以提升液压马达的测控精度和响应速度,为该领域的技术发展,提供一种新的方向。

摘要:针对注入咸水层CO2运移特征预测的工程需求，基于COMSOL Multiphysics平台建立了矿藏尺度的咸水层CO2地质封存有限元数值模型，探讨了地层孔隙度、温度及CO2注入流量等因素对咸水层中CO2运移行为的影响规律，开发了可移植使用的仿真软件，最终形成了一种基于有限元数值模拟的地质封存CO2运移行为预测方法。以中国神华集团咸水层二氧化碳捕集与地质封存项目中的石千峰地层为例，开展了有限元数值建模、CO2运移行为影响因素和影响规律研究。研究结果表明:(1) 在CO2注入阶段的前期，CO2沿着近似水平方向运移并在注入井周围形成高压区域；随着CO2的持续注入，CO2在咸水层中的分布区域逐渐形成上宽下窄的“舌状”，咸水层压力有所降低；在CO2停注后，咸水层的压力逐渐降低至原地层压力水平，出现咸水反向驱替CO2的现象；(2) 随着地层孔隙度的减小，CO2注入咸水层后地层压力呈指数增长趋势，孔隙度的改变影响CO2的运移形态；在CO2停注后，随着咸水层孔隙度的增大，咸水的反向驱替现象愈加明显，咸水层顶部的CO2堆积量增加；(3) 地层温度的升高增强了咸水的反向驱替作用，CO2运移时“舌状”区域的边界倾角随之增大，咸水层顶部的CO2侧向分布范围逐渐扩大；(4) CO2的扩散范围随注入流量的增加而扩大；注入流量相同的条件下，CO2的扩散速率随时间的推移而降低；在CO2停注后，注入流量越低反向驱替现象越明显；(5) 所开发的仿真软件具有数值模型建立、仿真数据分析等功能模块，测试结果表明了软件的可用性。研究成果可为CO2地质封存点的选址、注入条件优化、泄漏监测提供理论和模型基础。

摘要:正确穿戴安全带是预防电力作业人员高空坠落的重要措施。针对在电力现场中作业人员是否穿戴安全带检测效率低以及实效性差的问题，提出了一种基于改进YOLOv8的电力作业人员安全带检测方法。该算法在网络中添加SE注意力机制，提升了模型的识别能力；引入了加权双向特征金字塔网络结构进行特征融合，提高特征学习能力，并降低模型复杂度；采用WIoUv3损失函数替换了原先的CIoU损失函数，进一步提高了模型的检测精度以及对于不同环境的适应能力。实验结果表明，该算法的mAP平均精度均值达到96.5%，识别效果明显提升，并且优于其他经典目标检测模型，验证了新算法的有效性。

摘要:旋转机制在生产生活中的应用愈加广泛。但旋转机械的存在应用环境较为复杂,生产环境恶劣,各部件相互影响,单一信号无法完整表现故障特征等问题。针对此问题,研究根据注意力机制构建卷积神经网络,采用多信号源进行数据提取,将不同信号特征相互融合构建旋转机械故障检测模型。实验结果表明,构建模型的故障分类准确率为99.92%,比第二优的算法高出1.89%,数据进行傅里叶变换后的检测精度平均提升了17.32%。由此可得,构建的故障检测模型能够有效提取并融合不同数据采集的故障特征,能够大幅提升旋转机械的故障检测精度,且将数据特征融合模块加入模型中能够有效减少单独计算的运行成本,提高运算速度。减少了因机械故障产生的生产安全事故,可以有效提升产品质量,提高企业的市场竞争力。

摘要:随机序列在基于密码学的网络安全算法中被大量应用，在网络安全应用中扮演着重要的角色，随机序列的测试方法也在持续发展，为了提高随机序列的随机性测试效率，开展了随机序列测试软件设计；通过对美国 NIST公布的 SP 800-22 随机序列测试标准的梳理，在原配套测试集工具包的基础上，随机序列测试软件采用动态链接库和多线程技术，对软件设计架构和测试模式上进行了创新，提高了测试执行效率和人机界面友好性，并通过真随机数序列和伪随机数序列两种方式对其随机性检验效果进行了验证；经实际应用验证，该测试软件设计架构开放、灵活、可配置，测试模式支持多种随机性检验项目的并发执行，测试结果支持量化呈现，提升了测试评估人员的工作效率，在工程实践中具有一定的参考价值。

摘要:烟厂制丝车间通常存在各种设备、管道等复杂的环境条件,智能巡检机器人难以准确辨别和识别这些复杂的场景,导致避障精度下降。为了提高智能巡检机器人的避障精度,提出了基于深度学习的烟厂制丝车间智能巡检机器人自主导航系统设计。通过电源模块的设计为系统提供电能,结合射频模块和基带信号处理模块的设计,完成巡检机器人导航系统的硬件设计。在系统的软件设计中,根据导航路径标记图像的角点在视觉差异、距离和颜色等维度的特性,识别智能巡检机器人导航路径标记,通过计算发生碰撞的预警距离,得到碰撞概率的估计值,利用深度学习的卷积神经网络模型,规划巡检机器人避撞路径,实现智能巡检机器人的自主导航。测试结果表明,文中系统可以使巡检机器人成功绕过障碍物,将避障精度提高到95.5%,为提高车间巡检效率和安全性提供了一种新的解决方案。

摘要:对异轴两轮自平衡车(DATWSBV)进行了研究,将其简化为具有陀螺效应的倒立摆系统(IPS),采用拉格朗日方程建立非线性数学模型,并设计了滑模控制器(SMC)和自适应滑模控制器(ASMC)。对无控制、SMC控制以及ASMC控制的三种模型分别进行仿真,结果表明,无控制的异轴两轮自平衡车仅在陀螺仪的作用下无法恢复直立和完成转向；相较于SMC,ASMC能使IPS直行受到干扰时更快地恢复直立,且能达到期望的侧倾角以实现转向。此外,在BikeSim中建立了DATWSBV的实车模型,验证了此Bikesim模型和IPS数学模型的一致性,并基于BikeSim和Matlab/Simulink 的联合仿真进一步验证了ASMC的控制效果。结果表明,ASMC能够保证异轴两轮自平衡车辆的抗干扰能力和转向能力。

摘要:在烟丝加工过程中,水分分布受到温度、湿度多个因素的影响,控制系统无法准确反映整体水分情况。为全面提高加工型香烟的质量水平,设计基于LSTM神经网络的烟丝水分恒定控制系统。部署Profibus控制总线,并在线路体系中连接水分检测仪与水分恒定器,完成烟丝水分恒定控制系统的硬件设计。在系统软件设计方面,构建LSTM神经网络单元,根据烟叶吸湿能力分析条件,求解具体的水分分布模型,实现基于LSTM神经网络的烟丝水分模型建模。分别计算烟叶出口湿度与出口温度,并联合传递函数逼近参量与恒定时滞参数,完成对控制参数的整定处理,再联合相关应用部件,实现基于LSTM神经网络的烟丝水分恒定控制系统设计。实验结果表明,LSTM神经网络模型作用下,生丝含水量被稳定控制在13%-18%数值之间,不会因水分过量问题而导致香烟质量水平无法达到实际加工标准。

摘要:为提升智能扫地机器人的应用效果,使其满足不同环境的需求,设计基于人工智能的智能扫地机器人自动控制系统。该系统依据智能扫地机器人的运动模型分析其移动特性,依据该分析结果计算智能扫地机器人的移动状态,确定其移动状态变量；Netvlad神经网络的控制模型以该移动状态变量为依据,确定自动控制指令,实现智能扫地机器人自动控制。测试结果显示：该系统能够依据机器人的移动情况计算其移动状态；在静态障碍物和动态障碍物两种环境下,与障碍物之间的距离均保证在0.8m和0.64m以上；提升机器人的控制响应能力,按照设定清扫线路执行清扫任务。

摘要:水电站巡逻机器人的避障性能较差,使机器人在遇到障碍物时被迫停下或重新规划路径,导致巡逻任务延误,影响水电站的安全和运行效率。因此,提出水电站巡逻机器人避障轨迹自动化控制技术。通过对巡逻机器人进行动力学分析,理解机器人在运动中的力学特性和行为,并利用栅格法对水电站机器人的巡逻场地进行避障路径规划。在此基础上,对水电站巡逻机器人的角速度和线速度进行控制来调整行驶方向,进而完成水电站巡逻机器人的避障轨迹自动化控制。仿真结果表明,所提方法的水电站巡逻机器人的实际轨迹与期望轨迹误差在0.2-0.4cm左右,避障轨迹自动化控制时间在95s之内,避障精度较高,具有较强的实际应用效果。

摘要:针对现有多点分布式光伏电源接入配网后形成区域能源系统的变压器规划设计控制问题,考虑配网中高层建筑负荷、分布式光伏的容量大小、空间位置构建源荷多维测度分析模型；利用统计分析对分布式光伏的四季出力功率数据,片区负荷的用电数据进行处理,得到分布式光伏与负荷的四季时序曲线；采用K-means++算法对负荷区进行三维分区,以负荷矩作为基本测度。并考虑区域内负荷大小、距离、使用率等影响因素,结合分布式光伏电源的时间特性及接入位置等多维测度,研究了三维负荷矩测度的优化计算；利用粒子群优化算法对该模型进行求解,确定变压器位置与容量,采用变压器优化配置双层模型对变压器位置及可控性进行评估与分析；算例结果表明,本研究在多维测度内能够降低变压器优化容量下综合经济成本,变压器位置更接近分区的实际负荷中心。

摘要:针对现有移动机器人路径优化算法存在的迭代效率低、路径规划能力差等问题,提出一种基于改进hopfiled神经网络的机器路径优化算法。首先,在世界坐标系内构建移动机器人空间运动模型,掌握移动机器人不同时刻的位置信息和移动信息；其次,构建hopfiled神经网络模型,并利用BP网络优化hopfiled神经网络模型的结构,提升其数据训练能力；同时利用LSTM网络的门控结构替代原网络隐含层的神经元,引入遗忘门、输入门和输出门,提升hopfiled神经网络的泛化学习能力和样本容纳能力；最后引入路径评价函数,评价局部区域内的碰撞风险以降低移动机器人之间的碰撞概率。实验测试结果显示：提出的改进hopfiled神经网络模型路径规划均值为104.3m,耗时均值为122.1s,随机提取采样点的方差值仅为0.01,显著低于其他的传统路径优化算法。

摘要:热泵系统广泛应用于供暖领域,为了实现更高效的热泵系统控制,需要设计更智能的测控系统。基于此,研究对空气能热泵测控系统进行了总体方案设计,接着引入了模糊控制与Smith预估补偿控制策略对比例-积分-微分控制器(Proportion Integration Differentiation,PID)进行优化。在信息系统设计中,采用了消息队列遥测传输(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)作为通信代理协议。结果显示,当PID控制器在1050s时受到正弦干扰后,其温度迅速提升至34.8℃,160s后温度下降至24.7℃,320s后回升至设定温度。当模糊PID控制器受到正弦干扰后,其温度在短时间内迅速提升,随后在70s后跌至24.6℃,510s后才达到设定温度。而结合了Smith的模糊PID控制器在1250s时跌至温度最低值,且其在1510s时便达到设定的温度值。总的来说,研究设计的热泵测控系统在温度控制与系统运行方面均具有较强的鲁棒性与可行性,为现代热泵系统的智能化控制提供了一种有效的方法。

摘要:为解决装备水下爆炸冲击毁伤海上试验数据采集与安全风险控制难题，依托试验保障平台构建水下爆炸冲击试验海上测控系统，对应变、加速度、冲击波压力和视频图像等数据采集分系统开展模块化设计，制定相关试验流程、试验安全防护和风险控制方案，码头联调后开展海上实装水下爆炸冲击试验测试，试验后对测控系统可靠性、试验保障平台各设备安全性进行查验，查验结果表明，采取的抗冲击防护措施可行，该测控系统稳定可靠、安全可控，能有效实现单次毁伤试验中多方位多要素数据采集与存储，同时指出了本次测试试验存在的不足以及后续海上实装水下爆炸冲击试验需重点关注的问题，可为后续装备水下爆炸冲击毁伤试验的开展提供有力的经验参考及保障条件支撑。

摘要:靶载雷达是靶弹供靶飞行构设空中攻击态势的重要组成部分,承担着模拟导弹飞行末端雷达搜索、跟踪、稳定照射的作用；具备着结构复杂,故障率高、故障类型多等特点,需要经过多次测试,完成故障的排除才具备投入应用的条件；为有效提高靶载雷达的技术保障效率,设计并实现了靶载雷达多功能测试系统；硬件部分以PXI工控机为核心,针对性的进行了信号适配,实现了模拟量、开关量、数字量信号的输入采集,模拟量、开关量的输出控制,通过串口和网口实现了通用仪器仪表的控制；根据靶载雷达的工作流程及指标要求完成软件层次化设计,实现了手动和自动相结合的测试功能。同时系统能够完成测试数据的记录功能,可以追溯整个测试过程。实际应用测试证明该系统工作稳定,可靠性高,能够满足靶载雷达批量测试保障和特定故障定位的需求。

摘要:无人机飞行环境中含有大量噪声及干扰信号,无法确认多个无人机目标侦测遥控信号的频段与参数,识别误差和识别速度受限,为快速获取无人机目标位置信息,提出基于侦测遥控信号的无人机目标位置快速识别方法。计算无人机远程遥控控制量,设置无人机遥控信号量化生成过程,采用加权平均法,获得初始生成的高质量的无人机遥控信号,分析无人机遥控信号的载波波形,构建无人机目标位置坐标系,权衡和融合各个无人机飞行环境特征向量的权值,计算无人机目标与地标距离之间的距离参数,求解地面遥控信号发射姿态角,应用特征匹配度检测方法,快速识别无人机目标位置。实验结果表明,综合单一目标和多目标实验场景后,识别误差分别降低了6.2m和9.3m,同时位置识别速度得到明显提升。

摘要:在数字芯片设计后端流程中,宏和标准单元的布局是一项耗时的工作,通过机器学习快速有效地提供解决方案能够加快芯片开发的周期,降低人工布局带来的风险；然而布局问题是一个多目标优化问题,目前大多数方法都注重在满足各项指标下最大化减小线长,已换取时钟延迟的降低,忽略了其他指标仍然存在下降的空间,例如良好的拥塞指标有利于降低芯片散热和功耗；针对上述问题,设计一种新的带有密集型奖励函数的深度强化学习框架,将拥塞信息映射到图像中,给出新的特征嵌入模型对版图的全局信息进行多尺度提取,并引入图注意力网络捕获网表的连接关系,采用Advantage Actor Critic(A2C)算法更新策略函数,实现了数字版图的自动布局,并在公共的数字芯片网表基准上验证了该方法的有效性。

摘要:针对从在时间及频段上重叠的多种电磁信号中识别出目标信号的问题，提出了一种基于YOLOv5架构改进的电磁信号目标识别方法。通过改进 YOLOv5算法以提高对电磁信号时频图像上目标信号的检测精度。采用MobileNetV3作为主干网络，以实现骨干网络轻量化的同时平衡精度和速度；通过在特征金字塔网络模块中引入自适应空间特征融合(ASFF)模块来将不同尺度的特征进行融合，调整损失函数，从而增强网络对不同尺度目标的感知能力。将改进YOLOv5算法在自制电磁信号时频图像数据集上与原始YOLOv5算法和SSD算法进行对照试验。实验表明，改进后的方法对时频图像上目标信号的检测能力有明显增强，具有一定的实用价值。

摘要:为了准确感知核电厂设备设备异动态势,防止负荷电压、负荷电流数值异常增大,设计基于时间序列的大型核电厂设备异动态势感知系统。在系统硬件设计上,完善设备数据自动处理模块、设备异动信号采集器、态势行为感知装置之间的实时连接关系。系统软件设计上,构建时间序列模型,实现对核电厂设备异动数据的处理。选取核心异动态势指标,按照标量化处理流程,通过阈值方法实现对核电设备异动态势的感知,再联合硬件设计,完成基于时间序列的大型核电厂设备异动态势感知系统的设计。实验结果表明,上述系统通过准确感知核电厂设备异动态势,将设备负荷电压、负荷电流数值控制在阈值之内,能够维护核电厂设备的稳定运行。

摘要:城市地下管网系统作为保障城市排涝安全的重要市政基础设施，在长期超负荷运行过程中普遍存在着诸多病害问题。传统检测技术CCTV依赖专业人员的专业技术以及先验经验，因此为实现自动化的城市地下管网缺陷病害，一种城市管网缺陷病害检测算法被提出并成功运用于实际工程中。采用自适应CA注意力机制，有效弱化复杂背景的负面影响；缺陷分类与回归的解耦关键方法，使得检测部分充分利用缺陷纹理和边缘信息，从而提高小尺寸缺陷的精度；SIoU损失函数的运用为算法引入角度项权衡，有效加快收敛速度。经实验测试得到71.1%的平均精确度，较原始算法提高5.3%，并满足了实际工程上的应用。

摘要:针对传统纯手工制作多层隔热组件难以满足小卫星批产研制对其制作效率和一致性要求高的问题，建立一种基于视觉传感技术的多层隔热组件智能投影辅助裁剪系统；系统主要包括投影仪、相机和控制软件，可通过深度相机、投影仪和系统标定，实现投影仪图像坐标系与工件坐标系定位对齐，确保多层工艺图纸1:1定位投影；可用于指导多层隔热组裁剪、尼龙搭扣和聚酰亚胺销钉的安装工作；经试验及应用验证，系统投影比例和定位误差满足设计要求，能够显著提高多层制作效率和一致性，并可建立通用产品多层工艺信息库，实现工艺知识积累和快速调用。

摘要:脉冲神经网络作为第三代神经网络，能够克服许多人工神经网络中所存在的问题，如高功耗、鲁棒性较差等。通过对预训练好的人工神经网络模型进行转换是获取深度脉冲神经网络模型的一种主要方法，然而通过这种方法获取的脉冲神经网络的延迟较高，无法满足实时性要求。论文在双阈值转换方法的基础上，采用阈值平衡技术对转换过程进行优化，通过理论推导，提出了一种对称阈值LeakyReLU激活函数，并对人工神经网络到脉冲神经网络的转换流程进行了梳理。此外，采用了泄漏机制对转换后的脉冲神经网络模型结构进行了优化，并通过脉冲时序依赖可塑性学习规则对该结构进行训练。最终，在MNIST数据集与CIFAR-10数据集上进行了实验，结果表明，优化后脉冲神经网络的收敛速度与鲁棒性得到了大幅提升。

摘要:为有效分析气象灾害情况,降低地质灾害风险,以吉林地区近年来地质灾害数据为基础,分析该地区时间与空间分布特征。同时,结合对研究区域致灾因素的关系分析,采用层次分析法构建研究地区地质灾害气象预警预报模型,实现对该地区地质灾害的预警。经过分析,地区降雨、人类活动、风化厚度是引起地质灾害的主要因素之一。在降雨量较高的灾害预测分析中,当降雨量为200mm时,研究模型、综合指数法、模糊数学法灾害数分别为321处、185处、177处,研究模型更接实际的310处,可见其预测准确性更高。对研究地区灾害情况进行进一步分析,地区2与地区6具有较高的滑坡风险,两个地区预测滑坡数均超过20处,需要做好地质风险处理。研究内容将为地质灾害频发地区提供有效的灾害评估与预警。

摘要:晶圆芯片定位精度直接影响到芯片制造的效率和质量，视觉伺服作为一种实时控制方法，引入了视觉反馈，不仅能够保证芯片定位精度还具有良好的鲁棒性。同时图像处理的实时性对视觉伺服至关重要。传统的使用PC机和网线的图像处理方式实时性和准确性较差，为了提高这一过程中视觉反馈的精度和实时性，提出并设计了一套面向视觉伺服的芯片图像Zynq预处理系统。系统通过在Zynq PL端的片内设计和PS端的控制设计，对采集到的芯片图像进行去噪、Sobel处理，并给芯片粗定位，为芯片的伺服控制提供有效数据。经实验表明，该系统实时性强，位置识别稳定，达到设计要求。

摘要:在远海目标探测数据传输至地面的过程中，采用低轨卫星网络转发具有发射成本低、传输时延小的优势；低轨卫星星座规模较大，星上资源受限，负载分布不均，设计合理的路由算法对提升数据回传的质量具有重要意义；现有的路由算法对拥塞现象的处理能力不足，针对此问题，提出了一种基于邻居节点属性的低轨卫星网络路由算法，根据各邻居卫星的候选次序属性和综合负载属性，确定待转发集合，合理分配集合内不同卫星的转发概率，为数据转发提供更充分的路径选择；仿真结果表明，该算法的平均时延和丢包率等性能指标相比于传统算法得到优化，能够保证探测数据高效可靠传输。

摘要:在复杂系统或产品的研制过程中,高质量的需求或需求模型是实现对设计要求或设计指标进行准确描述、多层级传递、基于模型开展评审与管理的重要基础。如何提升需求质量是工业领域尤其是以航空航天为代表的高端制造行业关注的重点问题之一。针对需求的质量提升,通过元模型建模方法应用,构建需求元模型,明确需求元模型组成、关系及内涵。提出一种基于元模型的需求定义方法,通过需求元模型的实例化应用实现需求模型的规范定义,以满足需求完整性、无歧义性等特征要求,有效降低复杂系统或产品设计团队对于需求模型定义的难度。基于元模型的需求定义方法为需求或需求模型的质量提升提供可行的实践方法,为复杂系统模型可扩展性应用及模型复用性提升提供了思路。

摘要:为了解决飞控计算机与多个不同周期和数据帧大小的外部设备串口合理传输数据的问题,在Field Programmable Gate Array (FPGA)中设计了一款多串口中断管理器,其包含有寄存器控制模块、中断控制模块和串口控制模块；为每一个外部设备设计了发送和接收的First in, First out(FIFO)模块来缓存串口数据,同时根据不同外部设备的数据收发需求,设计了五种合理的中断类型来触发飞控计算机的中断,包括接收数据就绪中断、发送FIFO空中断、数据状态错误中断接收超时中断和发送超时中断；通过总线与该多串口中断管理器通信,进一步实现与不同类型外部设备的合理交互。通过对系统进行仿真和实际测试,表明该系统能实现完整的多路串口各类型中断管理功能。

摘要:针对政务及金融等领域对于内部文件保密要求高，移动介质上存储的文件数据通过传统脱敏方法面临着数据内容量大、数据类型多样导致的脱敏效率低、脱敏内容不彻底等问题，提出了一种基于SM4与FF1结合的混合数据类型文件脱敏系统，该系统通过内容分割脱敏处理任意类型的数据，提升了文件脱敏的范围、准确性和效率；为了进一步减少脱敏系统代码运行的内存消耗，提出了汉字字典库索引转换算法，该算法通过构建待检测明文与汉字编码库的相对索引关系，优化传统脱敏系统中依赖于构建哈希表的键值映射；通过随机生成1000份测试文件进行脱敏测试，基于混合类型的文本不可识别率达到99.8%，脱敏以及内容复原的准确率达到99.9%；通过随机生成10份总大小约为10MB的测试文件，纯文本类型的脱敏速率平均可达2500字符/秒。

摘要:随着互联网和通信技术的不断发展,无人机被广泛应用于各个领域。但现有的无人机编队控制方法,稳定性较差,无法保持良好的位置和速度一致性。因此研究提出了基于一致性联合虚拟势场的无人机编队控制方法,该方法将人工势场法与一致性控制原理融合,对目标不可达进行优化,引入惯性偏移量解决无人机惯性问题,并设计了无人机编队控制系统。实验结果表明,无人机在x和y轴方向的位置一致性测试性能良好,无人机3在30s时y轴方向位移出现波动,最大差值10m。无人机编队的实际悬停位置与期望悬停位置误差为0.16m,无人机3在x和y轴方向都出现的速度波动,与其他无人机速度方向相反,最大差值分别为6.2m/s和5.8m/s,CVPF算法的编队变换速度分别比其他算法快了1.6s、1.2s、1.8s以及2.0s,计算复杂性仅比长机-僚机法高出6ms。由此可得,研究提出的算法能够有效控制无人机编队的位置和速度一致性,防止出现安全事故,解决了惯性和目标不可达问题。

摘要:舰艇机动能力作为编队作战能力的重要支撑之一,以往文献很少涉及编队机动作战能力评估。论文通过剖析舰艇编队机动作战概念,解析机动作战任务剖面,破解影响机动作战能力的关键因素,构建机动能力多层评估指标体系,采取解析聚合方式刻画编队机动作战能力。针对指标参数差异较大,采用效用函数转换不同指标的属性值,比较指标实际值与期望值之间的差距,建立效用评估模型,准确评价舰艇编队机动作战能力,通过实例分析验证函数模型可行性。