摘要:数字化装备具有结构复杂、技术密集、信息化程度高等特点,传统的故障诊断方法需要拆装的部件多、故障定位准确率低,而深度学习能够从装备原始数据中挖掘有价值且敏感的特征,适合用于数字化装备的智能故障诊断；为此,首先进行了部队数字化装备故障诊断的现实困境和挑战分析,阐述了国内外数字化装备维修保障的研究现状,而后总结了装备故障诊断的主要方法和研究应用进展,重点将深度学习在装备故障诊断领域的研究成果进行了梳理,最后结合实际提出了基于深度学习方法实现数字化装备故障诊断的3种研究思路。

摘要:知识图谱旨在为各种领域提供更加全面可靠的服务，在实际应用中的价值不可估量，为了使其不断更新和趋于完整，知识图谱补全技术开始被提出；近几年，随着人工智能和深度学习的兴起，许多国内外学者对知识图谱补全方向进行深入研究，出现了很多面向人工智能深度学习的知识图谱补全模型，但相关的文献综述却并不多；为了提供一个全面了解该领域的框架，有助于读者能够掌握当前的研究进展和应用情况，并为未来的研究和应用提供一些参考；通过介绍其概念和典型的知识图谱，从深度学习的知识补全技术的三个角度展开，分析和归纳了目前基于深度学习的知识图谱补全模型，探讨了不同模型的优缺点及改进模型；同时，讨论了现阶段知识图谱补全任务所存在的问题和挑战，并探索了该领域的应用方向和发展前景；综上所述，深度学习在知识图谱补全中具有巨大的发掘价值，亟待学者们进行更深入的研究和进一步地创新。

摘要:异构网络具有结构复杂、多重覆盖面积大等特征,使得网络入侵检测较为隐蔽,为网络安全运行造成威胁,为此,设计基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统。通过检测Agent和通信Agent装设主机Agent,以Cisco Stealthwatch流量传感器作为异构网络传感器检测攻击行为,采用STM32L151RDT6 64位微控制器传输批量数据,由MAX3232芯片实现系统电平转化,实现硬件系统设计。软件部分设计入侵检测标准,利用传感器设备捕获网络实时数据,通过Agent技术解析异构网络协议并提取数据运行特征,综合考虑协议解析结果及与检测标准匹配度,实现异构网络多重覆盖节点入侵检测。通过系统测试得出结论:设计的基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统入侵行为的漏检率和入侵类型误检率的平均值仅为6%和5%,能够有效提高检测精度,减小检测误差。

摘要:火箭橇试验在兵器研制和性能测试上起着至关重要的作用，现有火箭橇测速方法均存在一些不足之处，针对火箭橇试验中全程速度测量难题，提出了一种基于光电标签的火箭橇全程速度测量方法；建立了光电标签的探测模型，对光电标签的原向反射特性进行研究，分析并仿真了传感器在动态测量中的信号变化过程，基于信号的频率特性对光电探测器件与信号处理电路进行选型，设计并搭建出硬件测量电路，对系统进行了测试与验证；实验结果表明：传感器对光电标签的探测距离可达40cm，系统速度测量范围满足了火箭橇试验在兵器靶场上的应用，与传统方法相比，光电标签法成本更低、易实现，在火箭橇全程速度测量中有更广泛的应用场景。

摘要:针对当前微波开关指标测试流程复杂、测试方法自动化程度低问题,提出了一套集指标测试、数据采集和数据管理功能于一体的自动化测试系统；该系统基于微波开关生产及试验环节的实际使用需求,通过软件平台实现对通用测量仪器及遥控遥测设备、射频开关矩阵等设备的自动化控制,单次可满足最多16个微波开关的同步测试,可实现同轴型和波导型两种开关类型总计18种指标参数的测试和试验数据管理,达到了测试效率和试验质量的双提升

摘要:隧道内火灾检测存在检测困难和难以直接部署到资源有限的嵌入式设备进行实时检测的问题,提出一种基于改进YOLOv8的隧道火灾检测算法；首先引入极化注意力保持高分辨率信息来抑制冗余特征,同时增强全局信息的捕捉；其次引入了一种新的局部卷积PConv来实现低延迟和高吞吐量的模型；最后使用WIoU函数优化网络的边界框损失,使网络能够快速收敛。实验结果表明,该网络在所使用隧道火灾数据集上的平均精度mAP提升了1.3个百分点,同时轻量化后模型参数减少了了29.7个百分点,向前推理时间降低了44个百分点；算法能够平衡精度和轻量化的需求,可以满足隧道场景下的实时检测。

摘要:电力负荷预测是输电网络扩展和规划及合理电力调度的关键手段。针对电力负荷时间序列的非线性和复杂性特征,提出结合小波变换与改进麻雀搜索算法优化小波神经网络的电力负荷预测模型ISSA-WNN。设计改进麻雀搜索算法ISSA对小波神经网络的关键参数初值寻优,有效解决梯度调参易陷入局部最优及对参数初值敏感的不足,提升模型学习能力。对标准麻雀搜索算法SSA改进,引入Logistic-Tent混合混沌种群初始化、发现者/警戒者自适应更新、跟随者可变对数螺旋更新和高斯-柯西混合变异策略提升算法寻优能力。利用小波变换对电力负荷样本分解与重构,降低负荷时序的无序性和波动性,在此基础上构建新的电力负荷预测模型ISSA-WNN。实验结果表明,与标准小波神经网络模型WNN和标准麻雀搜索算法优化小波神经网络模型SSA-WNN相比,预测模型ISSA-WNN的平均绝对百分比误差和均方根误差指标值平均可以降低18.42%和21.21%,其拟合能力更强,预测性能更加稳定。

摘要:由于车辆超偏载检测过程中,受天气、路况等因素以及车辆行驶状态影响,导致信号组成的阵列过短,利用传统的TPDS(Trackside Performance Detection System,TPDS)车辆超偏载检测精度较低、耗时较长。提出基于改进TPDS长阵列的车辆超偏载检测研究。通过车辆运行品质轨边动态监测系统,利用测距传感器与数据采集仪将力学信号转换成电压信号,将输出信号并将其组合为长阵列输入到系统的测距传感器中；采用EDM算法对长阵列中的噪声点实施消除处理；将4个测距传感器安置到货运车辆底部,采用货运车辆动态称重方法,计算车辆上各弹簧组承载力的总和,并结合车辆有用信号,对车辆的载重情况展开测量,实现对车辆的超偏载检测。实验结果表明,利用长阵列改进TPDS系统后,测试具有较高的测量精度、检测效率以及检测稳定性。

摘要:微滴沉积位置的准确性是影响喷射成型器件形貌精度的主要因素之一，为了对微滴沉积位置进行控制，需要建立微滴沉积位置的动态预测模型。建立了微滴在下落、沉积过程中的运动与传热模型，并通过数值仿真和实验研究了单个微滴以及两个相邻微滴在沉积动态过程中的形心位置变化，结果表明，相比于数值仿真模型，所建立的理论预测模型对单个微沉积位置预测误差为0.45%，相邻两个微滴间的沉积距离预测误差为0.5%，并通过实验进行了对比验证，表明所建理论模型具有足够高的位置预测精度，可用于微滴喷射3D打印过程中微滴沉积位置及打印轨迹在线控制的参考。

摘要:硬盘故障预测是在故障发生前发出预警,避免数据丢失或服务中断,提高数据中心的可靠性和安全性。然而,大多数故障预测模型将硬盘故障问题转化为二分类任务,忽略了硬盘故障是渐变过程的,并且缺乏故障诊断功能。因此,提出了一种基于AE-LSTM的硬盘故障预测框架,实现多目标任务：硬盘健康状态分级、硬盘剩余使用寿命预测、硬盘故障诊断。首先,采用回归决策树模型智能化对硬盘健康状态进行标记；其次,通过AE-LSTM模型提取鲁棒的隐藏变量,并构建剩余使用寿命预测模型和硬盘健康状态分级模块；最后,根据AE模块的输入输出差异进行硬盘故障诊断。在Backblaze公开数据集上,对比了RF、LSTM和AE-LSTM三种算法,实验结果证实了AE-LSTM算法在多目标硬盘故障预测中的有效性和优势。

摘要:运动目标检测算法易受到噪声和亮度变换的影响，从而出现虚假目标，很难满足在实际应用中准确性和实时性的需求。针对上述问题，提出了一种融合边缘信息的多运动目标实时检测算法，并在FPGA平台上构建了视频图像处理系统。该算法首先使用高斯滤波增强算法来提高抗噪性能。然后，采用三帧差分法减少虚假目标的出现概率。同时，对图像进行边缘检测，并将边缘信息与帧差法的结果相融合。最后，运用多目标识别算法完成对运动目标的识别和标记。该算法实现充分利用了FPGA的并行计算和流水线操作，经实验测试检测识别系统能够在1280×720@60Hz视频场景下实现对最多16个运动目标的实时检测。

摘要:针对传统色织物缺陷检测重构模型存在难以保证缺陷区域的重构效果、漏检和误检率偏高等问题，提出一种注意力残差块引导的无监督师生网络色织物缺陷检测算法。从知识蒸馏角度出发，基于Wide_ Resnet50_2网络设计一种具有编码-解码结构的教师-学生模型，学生网络通过恢复经过预训练的教师网络的多尺度特征增强重构能力。提出一种融合双重注意力的残差模块DARM(Dual Attention Residual Module)，对特征信息进行双重权重分配的方式可以去除教师网络输出的冗余信息，进一步扩大师生网络之间对于缺陷区域的表征差异，提升模型的缺陷检测与定位能力。实验结果表明，提出的算法在YDFID-1数据集上AUPRO达到了85.8%、像素级AUROC和图像级AUROC分别达到了96.3%和98.3%；在少样本条件设置下，提出的算法在MVTec数据集上AUPRO和AUROC下降不超过4.5%，实验结果验证了该算法处理色织物缺陷检测问题的有效性以及稳定性。

摘要:为了对飞行器进行气动布局、飞行性能评估，提出了一种运动模型式气动力参数测量方法，并研制了一套运动模型式测试系统，通过运动模型来模拟飞行器在空气中的运动，其构造主要包含载具、测试支架、六分量天平、风速测量模块、数据采集模块、控制模块、便携计算机等部分；该类测试系统在某些特定工况下能准确模拟飞行器的飞行状态，对流场参数和模型所受载荷进行实时测量，预测各运动状态下飞行器的气动特性；通过数值模拟分析和风洞实验对车载试验数据进行了对比验证，结果表明，该测试系统能够准确获得模型的气动力特性数据；该系统具有一定的拓展性和通用性，可使用火箭橇等其他载具开展高速运动模型式气动力参数测量试验。

摘要:为了解决四旋翼无人机飞行过程中的姿态控制问题，考虑受到执行器输入约束和外界未知扰动影响，设计了一种具有输入约束和扰动补偿的四旋翼无人机姿态稳定模型预测控制方法；设计简化的四旋翼无人机姿态动力学模型，降低控制器设计的复杂程度，设计带有输入约束的控制器，模拟饱和输入现象，实现饱和输入下的四旋翼姿态稳定控制；设计风扰观测器，实现对外部未知扰动的估计，有效跟踪外部持续扰动，并由此设计扰动补偿律；围绕代价函数设计带有扰动补偿律的最优控制律，作用于四旋翼姿态系统，实现四旋翼无人机姿态的稳定控制；最后进行数值仿真，设置风扰观测器参数λi为0.25，预测时域Np为10，控制时域Nc为9，仿真测试本文方法与不带观测器的非线性预测控制方法（NMPC），验证本文控制方法的有效性和优越性。

摘要:为提升自动控制效果,加快翻译速率,设计基于智能语音的翻译机器人自动化控制系统。采集外界智能语音信号,利用A/D转换器得到数字信号,启动语音唤醒模块激活翻译机器人,听写模式识别复杂语音信号,命令模式识别简单语音信号,得到语言文本识别结果,通过深度学习关键词检测方法提取关键词作为翻译机器人的自动化控制指令,通过单片机识别自动化控制指令。实验结果表明,该系统可有效采集外界智能语音信号,提取智能语音信号的关键词,完成翻译机器人自动化控制。

摘要:为解决无人机通信网络中数据调度行为中断概率过大的问题,实现对通信资源的合理分配,针对基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制方法展开研究。设计基本网络架构,联合BMRC协议,设置URLLC数据链路单元,联合相关通信数据样本,求解通信中断概率的具体数值,实现对无人机中继通信网络资源的联合优化处理。分别计算时隙分配参量与带宽分配参量,并以此为基础,确定无人机中继位置,实现对中继通信资源的调度。按照机器学习算法标准,定义PCA改进特征,从而完善改进机器学习算法,再联合最优控制器闭环,实现对通信数据调度行为的控制,完成基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制方法的设计。实验结果表明,改进机器学习算法作用下,随着中继数据累积量的增大,无人机通信网络中数据调度行为中断概率的最大值只能达到7.3%,有效降低了中断概率,符合合理分配通信资源的实际应用需求。

摘要:列车通信网络负载过大,会导致数据传输延迟或丢失,进而影响系统的反馈控制效率和准确性。为了保证列车通信网络的安全性,设计基于CANopen的列车通信网络状态反馈控制系统。加设CANopen网关设备,改装列车通信网络数据采集器和网络状态反馈控制器,调整反馈控制器驱动电路的连接方式,完成系统硬件的优化。设置CANopen作为列车通信网络的通信协议,采用报文捕获的方式采集列车通信网络实时状态数据,通过网络状态特征的提取与匹配,确定当前列车通信网络状态。从缓存长度、负载、时延等方面,计算列车通信网络的控制量,通过公平分配列车通信网络信道、列车通信网络拥塞调度控制两个步骤,实现系统的列车通信网络状态反馈控制功能。实验结果表明,在铁路列车和公路列车通信网络环境下,负载控制误差平均值分别为0.6Mbps和0.8Mbps,在所提方法控制下,通信网络的缓存队列长度平均为10Mbps,由此证明优化设计方法在控制功能和控制效果方面具有明显优势。

摘要:工业环境中的任务和工作场景是动态变化的,机器人需要能够根据环境的变化调整步态,以满足新的任务需求。为此,设计基于X86平台和RSI的工业机器人步态自动控制系统。以复杂指令集计算机为基础的X86架构设计机器人控制器主板,使系统具有高集成度和扩展性。利用超声波传感器和红外线传感器获取步态自动控制传感信号。使用基于AS5040型高精密非接触磁性转动编码器的步态关节控制器,通过总线扩展,定位关节运动方向。分析机械臂前后摆动步态规划轨迹,控制髋关节。使用RSI应用程序包控制点位运动,实现步态自动控制。实验结果表明,设计系统的膝关节x方向与实际轨迹只存在最大为20mm的误差,y方向与实际轨迹一致；髋关节x方向与实际轨迹只存在最大为20mm的误差,y方向与实际轨迹只存在最大为15mm的误差,能够提高控制精度,控制效果较好。

摘要:为了提高巡检机器人在复杂环境下的避障能力,使机器人能够安全地完成巡检任务,设计基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统。设计由CCD传感器、信号处理芯片等设备组成的工业智能视觉CCD相机,基于FPGA和USB2.0的视频采集卡传输采集数据,完成硬件部分的设计。在软件设计中,对采集的图像实施目标分割、双目目标匹配等预处理,通过对摄像头实施双目视觉标定获取障碍物空间位置三维信息,基于深度学习中的CRNN设计机器人自主避障规划网络模型,并设计模糊轨迹控制器,实现避障中的轨迹自动控制。系统测试结果表明,设计系统最终成功避开了三个动态障碍物,最大轨迹控制误差的最大值为1.45°,最小轨迹控制误差的最大值为0.62°,动态避障巡检速度始终在3.5m/s左右,表现出了精准而稳定的轨迹控制效果。

摘要:传统的速度环控制在永磁同步电机负载突变时，会引起转速波动较大从而影响电机运行的稳定性，为了抑制转速波动，并实现电机转速的快速响应，采用了一种基于扩展滑模扰动观测器（Extended Sliding-mode Disturbance Observer，ESMDO）的改进型趋近率控制方法；新算法通过引入含有外部扰动的电机运动方程，并将扰动进行扩展分析，建立了扰动观测器的数学模型，增加扰动观测的准确性；为了减少滑模控制器的抖振，提高响应速度，提出了一种改进型的滑模趋近率，新控制器采用增益自适应、幂次自适应的方法，实现动态调节控制增益的目的；将新算法分别与基于传统指数趋近律的无模型算法和PI控制策略进行仿真对比，仿真结果验证了所提控制策略在提高系统响应速度以及抗干扰能力方面的优异性能。

摘要:针对AUV高精度、高稳定性姿态控制的提升需求，提出一种结合麻雀算法(SSA)和模糊PID控制的姿态控制器。采用麻雀算法对模糊PID控制器参数进行优化，并将寻优后模型用于算法的反馈补偿，有效解决了模糊PID控制过度依赖经验，难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明，SSA-模糊PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力，有效改善了AUV姿态控制性能。经实际应用验证，控制器在复杂工况下可快速收敛至期望姿态并维持稳定。

摘要:针对要地防空导弹武器系统作战试验，提出了基于任务的作战试验指标体系构建方法、流程和步骤；基于典型作战任务，综合运用层次分析法和专家咨询法对要地防空导弹武器系统的作战试验指标体系进行分析分解，以满足装备能力可定性、定量检验和评估的目的；最后，以某型要地防空导弹武器系统作战试验的指标体系构建为例，按照基本构建流程，给出了构建的具体过程和结果，检验了方法的可行性，范例只针对系统的几类主要指标进行了构建分解，完整的指标体系还需依据文中的方法继续完善。

摘要:为获得更好的制导性能，针对一类采用流量可调发动机的导弹，利用其所增加的飞行速度控制自由度，提出一种三维空间下比例导引+飞行速度控制的双重控制滑模制导律。以比例导引作为基础，在对二维、三维零控脱靶量分析的基础上，以零控脱靶量为跟踪目标选取合适的滑模面，并进一步使用辅助滑模面和有限时间超螺旋干扰观测器对滑模面中的不确定项进行估计，推导了减少脱靶量的速度控制制导律。仿真结果表明，相比于经典的比例导引，在考虑空气阻力的场景下，所设计的制导律脱靶量更小，弹道更平滑，滑模面收敛情况理想，实现了导弹飞行速度的主动控制。

摘要:战斗部破片的飞行速度是体现其性能指标的重要参数。针对目前在战斗部破片速度参数测试中存在对测试环境要求高,测试面积小,设备结构易被破片误击而损坏,成本昂贵等问题,设计了非接触式战斗部破片光电测速系统,包含原向反射膜,反射式光电探测装置,光电转换电路,信号处理电路及测速装置；阐述了系统结构组成和测速原理,通过反射式光电探测装置与光电转换电路,将得到的光信号转换为电信号,利用集成信号处理电路对电信号滤波放大,比较整形处理,由FPGA,STM32及其他外设组成的测速装置自动处理数据输出并显示战斗部破片的飞行速度结果；实验结果表明：该系统能够可靠,稳定地完成战斗部破片速度的测量任务；与传统测速系统相比,具有不受限于环境,测试区域大,易维护,低成本,操作简单等优势。

摘要:针对现有导弹测试设备存在的装备体积大、结构复杂、维修困难、测试时间长等突出问题，提出一种基于PCI总线和虚拟仪器技术的便携式测试系统设计方案。在分析电液伺服机构工作原理基础上，推导建立其数学模型；根据伺服机构动态测试需求，完成测试系统硬件设计和选型，按照“模块化、标准化、小型化”的原则，采用工控机控制PCI-1742U多功能数据采集卡实现测试过程中的信号激励和采集；基于Visual Studio软件开发平台，编制动态测试软件，实现测试过程中激励信号参数设置、数据采集、信号处理，以及数据管理等功能；最后通过基于正弦相关分析法和基于chirp信号的测试方法的仿真测试实验分析了采样频率对测试结果的影响。

摘要:本文针对某型导弹武控系统结构复杂、难于建立精确数学模型等特点，利用故障树分析法，以“网络接口发送正常，接收异常”、“武控台显示对接训练弹加电查询异常”、“武控电源操控面板上指示灯不亮”典型故障为例，详细描述故障现象，深入剖析故障原因，全面梳理故障机理，精准建立故障树，标准表达故障格式。依据专家经验，给出故障的出现率及对武控系统的影响程度，完成故障定性定量分析，从而更高效地实现该故障的定位和排除，同时可为维修保障过程中出现的各种故障提供完整的故障诊断案例借鉴。因此，具有一定的理论和实用价值，为后续该型导弹武器装备提供系统、全面、针对性和时效性强的作战使用技术保障产品打下坚实的基础，进而全面提升该型导弹武器装备使用和维修保障能力。

摘要:针对炼焦厂烟火排放全天候环保监测的要求，提出了基于改进YOLOv5s的焦炉烟火识别算法；该算法以YOLOv5s为基础网络，在主干网络Backbone中添加CBAM注意力机制模块，使网络更加关注重要的特征，提升目标检测的准确率；新增FReLU激活函数代替SiLU激活函数，提高激活空间的灵敏度，改善烟火图像视觉任务；在自建数据集中烟、火样本标签基础上，增加灯光标签来解决强灯光对火焰识别的干扰，并通过分流训练、检测的方式来解决昼夜场景的烟火检测问题；在自建数据集上做对比实验，更换激活函数后，联合CBAM模块的YOLOv5s模型效果最佳；实验结果显示，与原始YOLOv5s模型相比，在白天场景下的烟火识别mAP值提升了6.7%，在夜间场景下的烟火识别mAP值高达97.4%。

摘要:影响极端气象产生与演变的因素众多,给极端气象的预警工作带来较大难度,为及时对极端气象作出有效防御,利用遥感卫星观测数据设计并开发了极端气象观测数据安全预警系统。设计遥感卫星观测数据校准器、观测数据采集器、处理器、安全报警器,调整通信模块的连接方式,完成安全预警系统硬件的优化。通过遥感卫星、暴雨极端天气等数据库表的构建与连接,建立系统数据库。在系统硬件和数据库的支持下,利用遥感卫星观测数据获取气象观测数据,通过气象观测数据特征的提取,估算极端气象参数,将其与设置的安全阈值进行比对,综合极端气象强度和紧迫度系数,实现系统的安全预警功能。实验结果表明,所设计系统的平均预警时间偏差为0.18h,误警率和漏警率平均值分别为2.8%和2.7%,,响应时延平均值为20ms。

摘要:隐私数据嵌入量过大会导致航天网络主机信息参量提取时间延长,数据安全性下降,所以研究基于Docker容器的航天网络隐私数据安全防护控制方法。利用Docker容器收集航天网络负载数据,评估Docker容器实时负载量,联合目标防护信息实现对航天网络Docker容器的调度。根据Docker容器调度和Paillier同态加密结果,提取静态污点后完成航天网络隐私数据的训练与处理。根据所得到的数据,定义混沌映射关系,通过离散变换的方式生成安全性种子密钥,结合安全防护控制函数求解结果实现航天网络隐私数据安全防护控制。实验结果表明,所提方法能够将隐私数据实时嵌入量控制在5.5GB以下,保证网络主机提取信息参量的时间不超过0.7ms,能够有效保证航天网络隐私数据安全性。

摘要:为便捷的解决雷达精度标定问题，本文介绍了一种基于广播式自动相关监视系统（ADS-B）的雷达精度准实时分析系统。针对民航航迹用于雷达动态精度分析的可行性，从ADS-B数据率、位置精度、最大可接收距离等多个方面进行了探讨，并搭建原理样机在高精度雷达上进行了验证、标定。最后基于WEB架构设计了雷达精度实时分析系统，系统在某中远程雷达上进行多个批次测试，结果表明该方法有效且可行。

摘要:三维重建技术逐渐成为获取全面、完备、准确的排水管道信息的关键手段。而实际检测受到管道堵塞等工况与管道检测规程等因素限制,造成所获得的管道声呐点云模型会出现位姿不同、部分重叠或空缺等情况,需要通过配准获取完整管道模型。同时,传统ICP算法针对管道模型存在效率低、精度差的问题。因此,该文提出基于特征点匹配的粗配准与改进的ICP精细配准相结合的点云配准算法。首先,利用ISS特征点检测法检测出模型特征点,通过FPFH对特征点进行进一步的描述；其次,采用RANSAC算法筛选出正确特征匹配点集,利用四元数法解算出初始变换参数完成粗配准；最后,在粗配准基础上,通过改进最近对应点查询的ICP算法完成精细配准。实验结果表明了该文算法的可行性与优越性,能为后续排水管道缺陷检测提供高完备、全面、准确的点云模型。

摘要:针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景,提出了一种基于两步法简化标定模型的快速有效标定算法。利用近似欧拉角旋转矩阵建立摄像机标定模型,确定需要求取的摄像机内外参数,借助场地上现有的一些标志点作为靶标,对模型的相关参数进行分步求取初始值,并利用L-M优化算法对摄像机内外参数进行分步优化求取精确值。通过实验分别从标定误差和机器人动作实现效率两个方面与其他标定算法进行对比,验证了该算法具有较高的标定精度。实验表明,本算法的优点在于不用借助专门的标定靶标,即可快速有效完成相机标定,标定精度可达1mm,且标定过程简单易实现。

摘要:为解决在测试日内的短期预测过程中，农村城镇人体热舒适中建筑惰性及人员等随机因素使人体感受变化的样本对预测结果影响大而导致预测精准度低的问题，提出基于改进麻雀搜索算法（Improvement Sparrow Search Algorithm, ISSA）优化长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM）的方法建立新型户用空调热舒适短期预测模型。首先，对测试日气象数据进行动态性分析，对数据进行有效性验证并构建多种热舒适预测模型；随后选用新型户用热舒适短期预测模型（ISSA-LSTM）对热舒适进行预测。结果表明，模型的最高预测均方误差（Mean Squared Error，MSE）比麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）和蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）优化LSTM分别提高了0.02296和0.10827，采用ISSA-LSTM方法后改善了短期热舒适预测的精度问题，并提高了分体式空调通过热舒适来控制温度的性能。

摘要:在脑机接口系统中，高通道数神经信号采集是一个核心功能模块。在高通道数神经信号采集中，因其原始数据量巨大，直接传输和处理产生的原始数据会消耗极大的功耗并增加硬件设计上的难度。为解决这个问题，一个有效的方法是在数据传输和处理前对原始数据进行压缩。神经元动作电位信号具有不应期性的特点，文中利用此特点，将多通道神经信号的数字标记输出在一定时间范围内定义为一个稀疏矩阵，并对此稀疏矩阵进行特征提取，根据其特征动态地采用优化算法进行数据压缩。文中的算法在使用FPGA作为中控硬件的32通道神经采集硬件系统上通过实时验证，实验证明文中提出的动态稀疏矩阵压缩算法可实现83.4%的数据压缩率。

摘要:针对经典3DDV-Hop算法定位精度不高的问题，提出一种基于改进麻雀搜索算法优化的改进的3DDV-Hop算法。算法首先通过多通信半径优化传感器节点之间跳数，并且在平均跳距计算过程中引入动态加权因子提高平均跳距计算精度，最后利用改进后的麻雀搜索算法替代最小二乘法计算未知节点坐标，将未知节点坐标计算问题转化成改进后的麻雀搜索算法寻优问题。经过matlab仿真验证，改进算法对比于经典3DDV-Hop算法和相关算法，定位精度得到有效提高。

摘要:常规的医院信息安全防护主要采用信息属性特征融合分类的方法进行安全防护,忽略了信息存储逻辑节点拓扑结构造成的安全影响,导致安全防护攻击成功概率较高。因此,本文对医院访问控制系统进行了研究。提出采用机器学习中的改进方差特征法对医院访问控制系统进行优化设计。在硬件设计部分,对医院访问控制终端、控制终端与人机接口和接口数据传输模块进行设计；在医院访问控制方案设计中,采用方差特征选择方法对医院信息进行过滤和归一化处理完成数据更新；采用3DES加密算法,建立信息的模糊判断矩阵,完成医院信息安全访问控制系统设计。经过实验测试本文设计的系统可有效降低各种攻击的成功概率,平均攻击成功率仅为2.33%,安全性较高,有效保障医院信息安全,避免医院信息的泄露或故障。

摘要:本文针对超图切割上的半监督学习和聚类算法进行了研究；首先,通过对超图切割和超边展开法及其切割函数的讨论,引入了超图上的总变异作为超图切割的洛瓦兹扩展,并在此基础上提出了一组正则化函数,它对应于图上的拉普拉斯型正则化；然后,基于正则化函数族提出了半监督学习方法,并基于平衡超图切割提出了谱聚类方法；为了求解这两个学习问题,将它们转化为求解凸优化问题,并为此提出了一种主要组成部分为近端映射的可扩展算法,从而实现半监督学习和聚类；仿真实验结果表明,本文提出的基于超图切割实现的半监督学习和聚类方法相比于经典的超边展开法和其他图切割方法有更好的标准偏差和聚类误差性能。

摘要:设计了一种基于FPGA的低功耗深度可分离卷积加速核；根据PW卷积和DW卷积计算中的共性，采用一种固定乘法阵列通过改变特征和权重输入数据流的方式实现两种卷积的计算结构，最大化DSP的利用率；针对8位非对称量化中符号位可能会溢出的问题，采用符号位单独处理的方法重新封装了双乘法器结构；通过层内7级流水结构保证每个周期数据处理的并行度；在Zynq UltraScale+系列FPGA上成功部署了加速结构；经实验测试，提出的加速结构在提高网络推理速度的同时降低了片上资源的依赖度和整体功耗，原生MobilenetV2在所提FPGA加速器上的平均吞吐率高达130.6GOPS且整体功耗只有4.1w，满足实时边缘计算的要求；相比其他硬件平台，能效比有明显提升；与FPGA上的同类型加速器相比，在性能密度（GOPS/LUT）、功率效率（GOPS/W）和DSP效率（GOPS/DSP）上均有优势。

摘要:针对传统的安全扣生产在存在位置摆放存在偏差时，无法实现夹取的问题，提出了一种无序安全扣快速识别和定位方法。该方法采用一种基于子模板和图像金字塔的改进NCC算法进行模板匹配，并结合圆投影算法实现对旋转安全扣的目标检测，同时采用基于交叉匹配和RANSAC方法进行安全扣精确定位。实验验证通过将定位结果与实际坐标进行对比，结果表明识别误差为0~1个像素，其中X轴的平均误差仅为1.02mm，而Y轴的平均误差为0.76mm，实现了无序安全扣精确地识别和定位，能够满足工程上的实际需求。

摘要:现有刚体姿态估计存在数据稀缺、复杂场景下的低鲁棒性及低实时性等问题，为此提出一种基于合成数据的刚体目标位姿追踪网络结构。采用时空间特征融合技术，捕捉时间与空间特征信息，生成具有时空敏感的特征图；利用残差连接学习更为丰富和抽象的优质特征，改善追踪目标的准确性；对稀缺数据进行数据增强，生成符合现实物理特性的复杂合成数据，以此训练深度学习模型，提高模型的泛化性。在YCB-Video数据集中选取7个物体进行实时姿态追踪实验，结果表明，提出的方法相较于同类相关方法，在复杂场景下对刚体姿态估计的更为准确，在实时估计效率上表现最优。

摘要:为解决仿真中的实时性问题,提出利用灰色预测模型进行仿真数据预测的方式加快仿真速度,并针对灰色模型在仿真数据预测方面实际应用时的问题做出了相应的改进；首先利用三次样条插值对非等时距序列进行插值处理得到等时距的序列；然后改进了灰色模型建模过程中的背景值计算过程；最后在持续的预测过程中结合新陈代谢的思想,弱化旧数据、强化新数据对模型的影响；最后将灰色模型接入到飞机分布式虚拟仿真平台中进行验证,验证结果表明改进后的灰色预测模型性能更好,接入到仿真平台中能加速8.9%,效果明显。

摘要:体系作战是未来海上战争的主要模式,兵力协同是面向体系作战的具体手段。人机混合智能技术将人类智能和机器智能有机地结合起来,充分发挥人类和机器各自的智能优势,以提高系统整体的性能和效率,完成对海上协同作战任务的混合决策与作战。本文对现有人机混合智能决策作战的研究方法进行了论述和对比分析,并针对海战场协同作战决策系统,分析了不同模式的人机混合智能技术在海上协同作战方面的应用。在此基础上,提出了一种系统的人机混合智能协同作战方法,能够提高决策效率、增强态势感知能力和优化资源分配。为后续深入研究和完善海上智能协同作战提供了理论基础。

摘要:为了应对当前航天器软件功能日趋复杂与软件研制周期短、对软件可靠性和安全性要求高的矛盾，同时为了满足国产化自主可控的需求，在国产Linux操作系统下，以QEMU的 SPARC V8指令集模拟器为基础，解决了SOC2012片内外设与A6017仿真等关键问题，搭建了一种星载嵌入式软件全数字仿真开发验证平台；提出了通过共享内存解决方案，提高QEMU指令集仿真内核对外围IO空间读写仿真效率；该平台已经用于某卫星型号控制分系统软件和星务软件测试，相较于基于硬件的测试平台，该平台具有更好的可重用性和快速搭建性，能够大大降低硬件测试的风险和成本，同时具备更强的可控性以及更丰富的调试和测试手段。

摘要:针对高价值弹药引信利用全弹飞行试验验证其可靠性成本过高的问题,采用继承因子、环境因子折算数据的多源数据融合方法,并将所得的数据与靶试数据结合,减少靶试试验样本量。以混合Beta分布为先验分布,得到了评估引信可靠性的Bayes方法,该法解决了模拟试验数据与靶试数据融合的问题。以某引信为应用背景进行了可靠性评估,证明该方法比经典方法减少了一定的靶场试验量。

摘要:为了适应日渐复杂的电磁对抗环境,有别于传统的处理器采用串行架构使用IQ数据进行测向算法运算,为了能更快速、更稳定的计算出相位差,提出一种优化后的相关干涉仪测向算法架构并在FPGA上实现设计。详细给出FPGA测向系统架构和运算流程,并结合实际采取一个稳定的、经济实惠的系统架构。为了满足后续实际应用需求,在Xilinx的xc7vx690tffg1927-2为逻辑控制单元的载板进行板级测试中,验证了FPGA进行相关干涉仪测向识别结果的稳定性和高效性,经过验证发现,相较于传统的FPGA相关干涉仪测向架构,经实验测试后实现了所提出的架构在LUT资源占用率上降低了39.5%,测向速度提高17%,可处理信号带宽80MHz,跳速高达1200跳/s。

摘要:光幕靶是一种能够对弹丸飞行速度测量的仪器，对光幕靶进行检定与校准是保证其测试数据准确、可靠的必备工作，针对现阶段有关光幕靶校验测试设备中存在操作繁琐复杂、造价高、专用性不强、测量效率低等问题，设计了基于FPGA与STM32的便携式光幕靶校验仪；提出了光幕靶校验仪的总体方案，分析和设计同步检定与异步校准信号，介绍了DDS技术的原理；设计了FPGA、STM32、DA模块硬件电路与光电夹具、串口触摸屏、电池模组，完成了对应芯片与所用器件的选型；在LabVIEW平台完成对FPGA的开发，利用FPGA采用DDS技术通过DA模块实现触发信号的生成，STM32完成数据处理与数据传输，使用串口触摸屏实现人机交互功能，最终由光电夹具输出信号；实验结果表明：该光幕靶校验仪输出信号同步时间一致性误差在330 ns～370 ns之间，异步延时精确度在±0.1 μs以内，具有误差小、精度高、便携轻量等特点，满足光幕靶快速校验的应用需求，为提高光幕靶的装调精度提供技术保证。