摘要:钻井设备的故障诊断与预测性维护是井场安全与生产稳定运行的重要保障。对钻井系统的结构组成及固有的故障特性进行了分析，研究了故障硬件传感器采集的振动、声学、温度等多源信号的故障监测特性与适用性，并探讨了传统时域、频域及时频域信号分析方法。重点讨论了基于深度学习的设备故障诊断技术，特别是在故障诊断中应用的专业模型与大模型。分析了复杂工况下故障诊断所面临的数据治理问题及模型方法的挑战，提出了钻井设备智能故障诊断的未来发展趋势与可实施的研究方向。

摘要:针对潜油电泵（ESP）在复杂工况和油井环境下，早期异常特征微弱、井间数据分布漂移显著与单一模型容易误检漏检等问题，提出一种基于大语言模型的ESP异常检测方法；结合多种工况数据与对应油井背景知识，构建上下文输入；建立可扩展的ESP领域指令微调数据集，基于多种中小参数开源模型，通过LoRA指令微调构建差异化专家ESP异常诊断模型集合，并由单独的仲裁系统对专家输出集合进行链式推理与一致性校验，生成最终判别结果；以某钻井平台ESP数据为对象进行了实验研究，验证了所提出方法的可行性与稳定性，准确率远优于其他主流的机器学习或深度学习方法。

摘要:针对滚动轴承复合故障信号具有非平稳、非线性且伴有背景噪声的特性,导致故障特征提取困难,难以实现诊断的问题,提出一种基于自适应特征模态分解(FMD)的滚动轴承复合故障诊断方法；为了克服传统FMD算法需要人工设置关键参数的问题,提出自适应FMD:通过改进传统算法的截止条件,计算算法运行过程中得到的每一组模态的平均相关峭度(CK),选取平均CK最大的模态组,用来自适应得到参数组合滤波器个数K和滤波器长度L下的最优模态个数n；结合网格搜索法搜索K和L,实现自适应FMD关键参数[K,L,n]的选取；依据时频域相关系数与峭度准则对分解后的信号进行筛选重构；对重构信号进行包络解调,提取故障特征频率,完成故障诊断；分别使用仿真信号和帕德博恩大学轴承数据集对所提的方法进行验证,实验结果表明,所提的方法可以有效提取出滚动轴承复合故障特征,在噪声环境下可以很好的完成诊断任务,且相比于其他方法拥有更好的故障特征提取能力。

摘要:针对边界扫描测试中可能存在的扫描链开路、被测器件设计不符合边界扫描测试标准、被测板电路设计不当影响边界扫描功能使用等问题,通过深入学习边界扫描基本原理并结合实际工程经验,提出了一种边界扫描链路测试算法。算法依据BSDL文件中的关键描述信息,控制边界扫描测试系统进行特征数据的移位,处理输出数据,实现对测试结果的判断,检验链路中存在的问题。该链路测试算法可通过编程实现,易于工程化,已经应用到实际边界扫描测试工作中,检验测试链路,提高边界扫描测试效率。

摘要:为提升复杂电磁环境下短波信号的检测精度，解决信号特征微弱、背景噪声干扰严重、信号尺度差异大导致的检测精度不足问题，对基于YOLOv11n的短波信号检测算法进行了研究。提出了一种改进的短波信号检测算法AFM-YOLO。算法在主干网络中将AssemFormer模块与C3K2深度融合，构建C3K2_AssemFormer模块，结合卷积的局部特征提取能力与Transformer的全局上下文建模优势，以增强对微弱信号的特征保持能力；引入了基于频域的自注意力求解器FSAS模块，利用频域计算的高效性降低注意力机制复杂度，提升模型在噪声环境下的特征区分能力；在颈部网络设计了多分支辅助特征金字塔MAFPN结构，通过双向融合机制强化浅层细节信息与深层语义信息的交互，以提升多尺度信号的检测能力。在包含ANDVT、2GALE、LINK11等10类短波信号的自建数据集上进行了实验验证。结果表明，AFM-YOLO的mAP50与mAP50-95分别达到93.5%和88.3%，较基准模型YOLOv11n提升了3.7和10.6个百分点，查准率提升3.5个百分点至94.5%，召回率提升5.9个百分点至91.2%。该算法能有效提升复杂电磁环境下短波信号的检测精度。

摘要:为满足对列车运行安全进行高效、低成本监测的实际需求，研究基于地面测试方法的便捷性，设计了一款基于ZigBee的低功耗轮轨力无线监测系统，实现对列车轮轨力的监测。该系统基于轮轨动力学关键指标，通过建立应变与轮轨力的对应关系，集成采集模块、太阳能供电单元及上位机软件的ZigBee无线监测方案，以实现对轮轨力数据的远程、实时与低功耗采集。最后经精度与稳定性验证及实地线路试验，系统监测数据的相对误差和满量程误差均在2%以下，具有良好的测量精度和可靠性。实地线路试验结果显示，C60车型在安全限值内运行，验证了该系统在实际运行中的可行性。

摘要:针对石英玻璃环在工业检测中易受反射、低对比度干扰而导致测量精度低等问题，提出了基于改进Canny算法的石英玻璃环内外径测量方法。采用低角度成像与高角度均匀照明获取石英玻璃环图像，通过双边滤波进行图像预处理，抑制噪声并保留边缘轮廓特征信息；通过融合自适应平滑滤波、多方向梯度计算及Otsu自适应阈值优化的改进Canny算法，提高了石英玻璃环轮廓特征精度，采用最小二乘拟合法建立石英玻璃环内外径测量模型。实验结果表明，该方法对常见石英玻璃环的内外径测量测量误差小于±0.05 mm，与人工测量方法相比具有更高的稳定性，测量效率较传统人工接触式测量显著提升。

摘要:在新能源汽车产业生态扩张背景下,电动汽车配套安全监测模块与智能化管控系统发展滞后,室内停车场充电桩受通风、温湿度、梯度等复杂环境影响,面临高温热失控、过载、短路及电解液泄漏气体逸散等多物理场耦合异常工况。因此,设计一种室内停车场监测系统,能够提升电动车停车的安全性。该系统通过多模块协同实现全维度监测:用DHT11温度传感器采环境温度,MQ-7一氧化碳传感器测危险气体浓度,光电传感器捕捉车辆进出信息,电流电压模块监充电参数,综合数据判断设备实时状态。数据传输层面,系统搭载ESP-8266 WiFi模块,保障监测数据无线传输稳定与通信链路可靠；且采用模块化设计,简化组装流程、降低后期维护成本与难度。实际应用中,该系统能有效监测充电桩运行状态与周边环境参数,及时预警潜在隐患,兼具数据采集精度高、通信稳定的优势,为室内停车场充电桩智能化管理提供可行技术方案。

摘要:无线通信系统中的信号传输易受噪声干扰，尤其在突发信号持续时间较短的情况下，同步与检测难度显著增加，导致接收机难以准确识别信号起始位置；为提高低信噪比条件下突发信号的检测准确率，文章提出一种端到端的检测框架，该框架包含信道均衡与检测两个阶段；首先，利用深度残差去噪自编码器对受损信号进行修复，以恢复其有效信息；随后提出一种基于多尺度特征融合与通道注意力机制的语义分割模型，用于实现信号的精确检测；为进一步提升性能，在检测器中引入双向长短期记忆网络（Bi-LSTM），并首次提出了一种端到端训练方法以增强两阶段模块的协同适配能力。为验证所提方法的有效性，在不同信噪比条件下对三种典型通信系统信号进行了实验分析；结果表明，该方法具备优异的检测性能，尤其适用于低信噪比环境下的突发信号检测，具有较强的实用价值。

摘要:为满足试验件的局域与广域多工号分布式振动及爆炸冲击环境试验测试需求，开展 1 km 局域与 100 km 广域多试验场地测试信号同步采集与传输技术研究，构建相关分布式测试网络并完成试验验证。针对 1 km 内信号传输，提出模拟信号远程光纤实时传输与复现技术，研制振动、爆炸冲击两类模拟信号传输复现装置实现信号传输；针对 100 km 广域测试，提出基于客户 / 服务器架构的广域组网方案，采用软件虚拟 PTP精确时间同步协议与跨网段静态 IP 识别技术，实现广域分布式振动信号同步采集传输，阐述 PTP协议编程要点。试验表明，1 km 内振动模拟信号可实现幅值 ±10 V、频率 2 kHz、群延迟 10 μs 的实时传输，爆炸冲击模拟信号可实现幅值 0 V～3.3 V、频率 2 MHz 的无失真传输；广域测试系统同步精度优于 10 ms，数据传输速率不低于 12.8 Mbps。所提技术与装置有效适配某试验产品的跨地域多工号分布式环境试验需求，为其分布式综合测试提供了完整可靠的技术解决方案。

摘要:针对钢材表面缺陷识别中因形状复杂、尺度差异大及对比度低导致的精度瓶颈、漏检误检及计算开销大等问题；对YOLO11n进行了结构优化与创新,构建了GAB-YOLO检测模型；设计了集成迭代注意力特征融合机制与分组空间卷积的C3K2-GSIA模块,实现对关键缺陷特征的关注增强与计算复杂度的降低；提出采用双分支架构的自适应分离下采样模块ASDown,完成下采样参数的自适应调整与微小缺陷细节特征的保留；建立融合多分支辅助特征金字塔与加权双向金字塔优点的BiMAFPN网络,利用加权融合机制提升小目标特征的表达权重；采用PIoUv2损失函数替代原有CIoU损失,实现锚框回归效率的提升与关键样本的聚焦；经实验测试,在mAP@0.5指标上达到81.5%,精确率与召回率分别达到77.8%与74.2%；相较于YOLO11n基准模型,mAP@0.5提升6.7个百分点,参数量与计算量分别降低11.24%和7.81%；由此可见,该模型满足对钢材表面缺陷检测的应用需求。

摘要:针对无人机电力巡检中绝缘子缺陷检测面临的小目标占比高、细微裂纹特征易丢失及复杂背景干扰等特定挑战,提出一种基于改进YOLOv11n的轻量化检测模型YOLO-SCD；通过多维度结构优化提升对绝缘子缺陷的检测精度：设计基于星形运算的C3Star模块,利用隐式高维映射增强主干网络对缺陷细微特征的捕获能力；构建融合上下文感知注意力的CAA-HSFPN颈部网络,以强化多尺度特征的语义融合并抑制背景干扰；采用解耦增强型DE-LSCD检测头,结合可变形卷积与EMA注意力机制提升对几何形变目标的检测适应性；引入Inner-WIoU损失函数优化边界框回归过程；在自制绝缘子缺陷数据集上的实验结果表明,YOLO-SCD的准确率P达到89.79%,mAP@0.5达到87.06%,较基准模型YOLOv11n分别提升2.72%和2.47%,而参数量仅增加0.37×10?,实现了检测精度与模型轻量化之间的有效平衡,可满足实际巡检工程中对高效率、高准确度绝缘子缺陷检测的需求。

摘要:针对弹丸打击空中靶标时，弹目交会特征参数的测量难度大、效率低、精度差、部署复杂、机动性差等问题，设计与实现了一套基于机器视觉的弹目交会自动测试系统；采用图像采集、目标识别跟踪、自动控制等多种技术，构建了空中靶标在目标区域内的自动跟踪采集设备，实现了弹目交会时视频图像的目标跟踪、自动采集和数据存储；采用双目交会测量、图像分析处理、空间坐标转换、数据曲线拟合等多技术融合，研制了数据处理软件，实现了弹目交会区域内弹丸的飞行轨迹、交会位置、交会速度、交会间距、交会角度等参数的分析和计算，并自动生成结果。经现场测试和验证，结果表明，弹目交会自动测试系统有效提高了测试效率和测量精度，部署简便，机动性好，大幅降低使用人员的设备使用难度。此外，系统对其它类型弹丸的弹目交会特征参数测量，具有较好的技术参考价值。

摘要:针对消毒过程中有效氯浓度依赖离线取样分析、实时性较差的问题，对基于多传感信息的有效氯浓度软测量方法进行了研究。以pH值和氧化还原电位（ORP）为输入变量，以DPD分光光度法测定的有效氯浓度为输出，构建了有效氯浓度非线性映射模型。采用改进灰狼优化算法对核极限学习机的惩罚因子和核宽参数进行全局寻优，并引入Tent混沌映射、Levy飞行机制和黄金正弦策略，以提高种群多样性、全局搜索能力和局部开发能力。实验结果表明，IGWO-KELM模型在测试集上的MAE、RMSE和R2分别为0.6497、0.8634和0.9654，预测精度和泛化性能优于KELM和GWO-KELM模型。所提方法实现了有效氯浓度的准确估计，可为消毒过程浓度监测与后续智能调控提供技术支撑。

摘要:针对小批量、多品种、多形态嵌入式安全产品手动测试效率低、质量一致性差等问题，常规自动化测试系统存在建线成本高、复用率低等痛点。本文提出一种柔性自动化测试系统解决方案，在集成自动化装置、机器视觉、精密机械控制、关节机器人和嵌入式安全产品专用测试设备等硬件基础上，构建了柔性自动测试产线、柔性测试线管理子系统和柔性批量测试子系统，实现了多型嵌入式安全产品的柔性全自动测试。经实际应用表明，该系统柔性适配种类超10种，换线时间小于5min，测试人员减少66.7%，单次测试时间减少46.98%，产能提升88.64%。为嵌入式安全产品的智能制造提供了可扩展的自动化测试范式，对提升生产效率、缩短交付周期和保障产品质量具有显著实践价值。

摘要:针对现有双足机器人协同控制算法存在的轨迹控制偏差大、任务完成耗时长、易与撞障碍物发生碰撞等不足,设计了一种基于改进DDPG算法的双足机器人协同控制方案。构建双足机器人多维度动力学耦合模型,观测在空间范围内机器人运动过程中的坐标变换结果,鉴于多自由度机器人关节运动的分布式关系,引入四元数法分析双足机器人的关节旋转角度变化和空间的姿态变换,对经典DDPG模型进行优化,包括引入双评论家结构解决估值过高问题,基于优先级采样提升对数据的训练效率,利用动态平衡约束奖励函数机制来提升模型的协同控制精度。实际的测试结果显示,改进DDPG算法的轨迹平滑度较好,完成两个场景任务的耗时分别为17.5s和24.0s,优于其他三种协同控制算法,同时在提出算法下未出现与障碍物的碰撞。由此可以得出结论改进算法可解决估值偏差、训练效率低、控制精度不足问题,协同提升机器人运动稳定性。

摘要:为提升多四旋翼无人机在复杂环境下的协同控制性能，基于分布式一致性理论构建了一种由外环 LQR 最优控制与内环模糊 PID 组成的双环控制方法。该方法利用局部邻域信息实现分布式协同，通过外环优化动态响应并由内环增强稳态精度与抗扰能力。结合链式、树形和完全拓扑结构以及三类典型外部扰动，开展九组仿真以评估控制策略的稳定性与鲁棒性。仿真结果表明，该方法在链式和树形拓扑下能够实现快速收敛和稳定编队，对非线性扰动、随机噪声和周期性扰动均具有良好的抑制效果；完全拓扑条件下出现发散现象，反映了拓扑结构对系统稳定性的显著影响。研究结果为多无人机编队控制中的拓扑设计与参数整定提供了参考。

摘要:在四旋翼无人机于非匀质近地涡流场、异形边界障碍耦合的动态环境中执行转弯飞行任务时，易因气动非定常效应与多旋翼间尾迹相互干扰，引致机体出现滑模抖振，产生航迹漂移失准问题，难以实现有效的姿态控制。为此，设计基于MCF5235的四旋翼无人机转弯飞行姿态控制系统。采用分区抗干扰硬件架构，集成MPU6050姿态感知器与MS4525DO空速传感器，实时采集姿态与气流数据。引入气动干扰系数，动态修正旋翼拉力模型，优化滚转力矩计算。将鲁棒滑模控制律作为反步法初始输入，并嵌入近端策略优化算法的动作空间，通过优化问题动态调整控制参数，兼顾抗扰性、收敛速度与自适应能力，有效抑制滑模抖振，降低航迹漂移失准问题的发生概率，实现姿态精准跟踪。四轴植保无人机的农田转弯实验表明，系统滚转角最大跟踪误差仅为0.01°，俯仰角与偏航角误差均为0°；在8航路点转弯测试中实现100%通过率，轨迹完全贴合预设路径，显著提升了控制精度。

摘要:面向复杂低空物流运输场景中四旋翼无人机编队系统存在的高动态非线性耦合、异构扰动源导致的姿态协同失准与构型保持困难等问题,提出一种耦合僚机姿态的联合变论域模糊PID编队控制方法。针对全局坐标系输入在转向过程中,因未融合局部航向信息而引发的相对方位误判与控制滞后,引入基于僚机航向角的姿态关联输入模型,实现相对位置与速度的精准实时解算。设计多机协同论域自适应调整机制,通过协同伸缩因子动态扩展/收缩输入输出论域,显著增强系统对非线性动态扰动与多机耦合效应的适应能力。在此基础上,构建基于比例?积分?微分独立修正的PID参数协同整定策略,结合控制周期实时调节微分作用强度,有效抑制积分饱和与噪声放大,提升编队整体协同鲁棒性与单机动态纠偏性能。在32架无人机参与的城市物流配送实测中,所提方法在密集障碍、突发风扰及通信遮挡等复杂条件下,仍维持编队构型稳定,姿态一致性误差个体差异小于0.5°,三维空间位置协同集中且轨迹平滑,验证了该方法在强动态环境下具有优异的构型保持能力与高精度协同控制性能。

摘要:针对医疗串联机械臂在狭窄敏感空间接触任务中安全边界受限、接触力波动及柔顺性不足等问题,提出融合辅助约束、变阶分数阶导纳和控制障碍函数安全滤波的柔顺交互控制方法。首先,依据医学影像或任务规划构建风险区域、安全通道和关键连杆监测点约束,并以符号距离场表征安全裕度；其次,根据接触刚度和力变化率估计接触状态,在线调节导纳阶次,生成法向位姿修正；最后,采用CBF-QP最小修正名义运动,统一约束几何边界、接触力和关节平滑性。半实物实验表明,在曲面边缘划动中,所提方法的平均轨迹误差为0.23 mm、力RMSE为0.71 N、最大力超调为8.59%,较固定阶次导纳控制和变阶导纳控制表现出更优的轨迹精度和接触力稳定性。

摘要:随着电子技术不断发展,运载火箭电气系统智能化程度和集成化程度大幅提升,自动化控制能力、故障吸收能力显著增强。面对高密度发射、低成本需求、缩短研制周期的任务形势,长征二号丁运载火箭电气系统一体化程度、冗余程度逐步提升,助力长征二号丁运载火箭单发设计、研制、发射周期缩短到5个月,单年发射量达15发。本文回顾了长征二号丁运载火箭电气系统发展历程,重点从电气系统技术特点,充分体现了电气系统集成化、模块化、冗余化、一体化设计,电气系统可靠性程度越来越高,提高了电气系统测试发射效率。

摘要:为满足航天器姿态控制精度高，动态特性好的要求，开展了高精度MEMS陀螺组合设计和应用技术的研究，重点解决系统使用环境中存在的温度特性差，力学环境下性能劣化等问题。通过采用结构分体环形减振、系统温度补偿等设计，降低了力学环境的影响，提高了全温条件下的输出精度。经测试和地面试验验证，在-20℃~70℃范围内静态输出精度优于1.5°/h，8.46g振动条件下精度变化小于3°/h；有效抑制了环境因素带来的误差影响，提升了MEMS陀螺应用精度，具有良好的应用前景。

摘要:舵机作为航行控制系统的核心执行机构,其运行状态直接决定了运载工具的动态品质与航行安全。针对传统检测方法效率低、精度差,且舵机测试数据具有高维冗余性导致分类性能不足的问题,提出一种基于重要性特征筛选的随机森林(IFS-RF)舵机次品筛查方法。该方法首先通过随机森林算法定量评估原始特征的重要性并进行降序排列,构建最优关键特征子集,以此消除冗余维度对分类决策的干扰；在此基础上,利用网格搜索与交叉验证算法对随机森林分类器进行参数寻优,建立高泛化的二分类筛查模型。测试结果表明,IFS-RF算法能够精准识别测试数据中的异常样本,显著提升了分类精度与模型稳定性,为智能化舵机质量检测提供了有效的技术支撑。

摘要:随着智能电网的快速发展,配电网线损异常问题日益复杂,为满足线损异常分析定位的高精度需求,提出基于多系统交互的配电网线损异常分析系统设计。根据系统的应用要求对其总体结构进行设计,在硬件方面,对线损数据进行实时采集并进行边缘计算处理,为线损异常诊断提供数据基础。软件部分,对线损数据进行离散度分析与线损特征提取,并利用潮流计算法确定理论线损值,进而对配电网的线损异常情况进行判断。整合SCADA、AMI(高级量测体系)、GIS(地理信息系统)和气象数据等多源系统,实现信息交互的比对分析,通过计算配电网台区用户的嫌疑系数确定用电异常用户,进而实现线损异常定位。系统性能测试结果表明,对于配电网线损异常检测的误报率低于0.75%,具有较高的应用精度。

摘要:在电力行业中，现场作业环境复杂且危险因素众多，作业人员的违规行为如未佩戴安全帽和穿反光防护服等极易引发严重事故。传统的人工巡查和视频回放等安全监管方式存在主观性强、反应滞后和监控效率低等问题，为此，提出了一种基于改进 YOLOv11n 的安全帽与反光衣穿戴规范检测算法。该算法设计了多尺度边缘信息生成器模块，将浅层特征中的边缘细节信息与不同深层特征融合，增强了模型对边缘信息的提取能力；引入 BiFPN，通过可学习权重动态调整不同层级特征的贡献，更好地保留小目标特征；改进了检测头，在降低模型参数量的同时提升了准确度；使用 MPDIoU 替换原本的损失函数，有效增强了对不规则目标的检测能力并加速了收敛过程。实验结果表明，与基准模型YOLOv11n相比，改进模型在 mAP50 指标上表现更优，达到了94.5%，验证了其在现场作业人员违规行为检测中的有效性和优势。

摘要:为解决连续波雷达作用距离不足及低重频脉冲雷达速度模糊问题，对径向速度事后提取方法进行研究；采用距离中心平滑、B样条拟合和FFT滤波器号曲线比对的关键技术，构建了不依赖多重PRF的稳健解模糊流程；经外场试验验证，该方法成功提取多种弹药全程飞行径向速度，解模糊成功率超过98%，测速误差小于0.2 m/s；该方法显著提升了脉冲雷达在远程目标跟踪中的径向速度测量能力，满足了远程武器全程试验的测试需求。

摘要:云计算环境下的多机器人任务需在就绪时间、截止时间、执行时长、优先级与CPU异构等多重约束下实现高效调度。为提升任务分配的可行性与资源利用效率，构建了一种簇引导的自适应麻雀搜索算法，通过引入任务特征聚类、选择性反向学习与分级混合变异机制实现全局探索与局部精化的协同优化。在多规模数据集上的实验表明，该算法在收敛速度、任务完成率、按时完成率与完工时间等指标上均优于多种经典优化方法，并在大规模场景中表现出稳定性与可扩展性。结果验证了所设计方法能够有效降低跨簇任务分散导致的冲突代价，适用于复杂、异构与大规模的多机器人任务调度应用。

摘要:为降低飞机组装物料配送的总成本,提出一种基于成本函数和模拟退火改进自适应大邻域搜索(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS)的飞机组装物料配送方法。首先,综合考虑飞机组装物料配送的小车启动成本、运行成本、送达时间惩罚成本,以最小化飞机组装物料配送总成本为目标,构建目标函数与约束条件；然后在ALNS算法中引入成本函数和模拟退火算法,提出改进ALNS算法；最后采用改进ALNS算法对目标函数进行求解,并在仿真模型上验证。结果表明,所提方法在仿真模型上求解的飞机组装物料配送方案,调用车辆为3辆,平均配送小车启动成本为45元,运行成本为251元,送达时间惩罚成本为0元,总成本为296元；相较于其他方法,调用车辆更少,总成本更低。由此得出,所提方法可减少飞机组装物料配送总成本,为实现飞机组装物料配送优化提供了参考。?

摘要:如何有效地消纳风力发电和太阳能发电产生的波动电能,提高电网的经济性和灵活性,是目前亟待解决的重要课题。本文针对熔盐储能的微电网系统提出了一种新的多级优化调度方法。在传统的麻雀寻优方法和滑模控制方法的基础上,采用了神经网络机制,对算法的主要参数进行了动态的调整和优化,使算法具有更好的鲁棒性和自适应能力。上层调度以小时为基础,在考虑经济性、负荷平稳性和可再生能源利用率等因素的基础上,利用人工神经网络辅助的麻雀搜索算法,对电力系统进行了多目标优化。下层控制则是以15分钟的实时采样数据,采用一种结合人工神经网络自适应参数的滑模控制,对电加热器和其它装置进行实时调整,提高了对负荷波动和预测误差的抗干扰能力。仿真实验证明,所提出的优化方案能够提高电力系统的整体操作效率,提高电力系统的可再生能源利用率,减少电力系统的运行费用。

摘要:在C/S波段相控阵天气雷达于复杂强水汽梯度环境下执行扫描时,易因非线性相控阵波束赋形畸变而产生杂波峰值。若此时采用固定频率的宽脉冲信号进行探测,并对接收到的包含均匀/非均匀杂波的原始回波进行直接采样与量化,则系统将难以准确修正多普勒频率估计值,导致杂波能量在空间域分布宽散、聚焦性差,最终表现为目标反射杂波与背景反射杂波无法有效区分,且与真实杂波分布之间存在显著空间偏差。为此,设计复杂极端天气预报中雷达基数据不均匀杂波感知系统。系统硬件采用TRM-220C相控阵天线与RMA-100S抛物面天线异构融合架构,结合TISN65LVDS95+BCM54680多协议接口芯片、P500双模授时模块以及STM32H743ZI高保真控制器,实现杂波特征的高保真捕获与时序协同。软件部分提出联合脉冲压缩与动态衰减补偿的核心处理算法。利用TRM-220C相控阵天线硬件系统获取回波,结合全局同步时序对信号进行距离-多普勒二维离散化表征。采用线性调频信号发射策略,经匹配滤波脉冲压缩处理,实现雷达原始数据中非均匀杂波信号的离散化表达。通过置信度修正、加权相位补偿与协方差矩阵迭代重构,动态校正因目标干扰和环境时变导致的谱估计偏差,实现对不均匀杂波多维度精准感知。降雪与强对流场景下的实验结果表明,该方法感知的杂波能量集中在空间频率[?0.1,0.1]、多普勒频率[?0.4,0.4]区间,空间聚焦范围收窄,聚焦性强,能够区分目标反射杂波与背景反射杂波,且与真实杂波分布偏差仅为10m,从而验证了所提方法在杂波聚焦性与区域区分能力上的优势。

摘要:在惯性导航系统、全球导航卫星系统和视觉传感器的组合导航系统中,基准卡尔曼滤波器存在参数选择依赖经验、收敛性能差以及对噪声统计特性变化敏感等缺点,为解决这些问题,提出一种基于改进萤火虫算法的自优化方法。为攻克多传感器融合导航系统中参数优化的难题,在萤火虫算法中引入 Lévy飞行原理,利用其重尾分布特性,增强种群多样性,增强整体搜寻能力；通过制定自适应参数调整策略,实现算法探索与开发之间的动态平衡；实施精英存储机制,有效防止高质量解的退化；基于新息序列的统计特性构建适应度函数,联合在线优化过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R,使整体搜索效率和算法收敛性能得到显著提升。仿真结果表明,优化后的算法在位置和姿态估计精度上优于基准卡尔曼滤波算法,收敛速度更快,系统稳定性更高,鲁棒性更强,为参数自适应优化多传感器融合导航系统提供了有效方法。

摘要:针对未来航天测控系统中新一代Multi-h CPM体制遥测信号的接收需求，提出一种适应大多普勒动态的信号同步与解调方法。采取基于符号差分处理的非相干解调技术，通过频率跟踪环路实现大多普勒动态信号的载波频率同步；通过基于序列检测的早迟门定时环路实现符号定时同步；采用BCJR算法实现最大似然序列检测，完成数据解调。仿真结果表明，在多普勒范围±1MHz，多普勒变化率200kHz/s，信息速率偏差1×10-5的超高动态条件下，载波频率同步环路和符号定时同步环路能够快速、稳定锁定，误码率满足要求，证明该方法具备工程应用价值。

摘要:针对多栋果蔬大棚管控中本地自动控制与远程手动操作难以协同、视频监控与物联网数据相互孤立等问题，提出了基于端边云协同架构、以PLC为边缘核心、融合萤石云开放平台与阿里云物联网平台的多源数据集成与双模协同控制方法，设计并实现了一套多棚果蔬综合管控系统。系统以PLC为边缘处理核心，融合环境传感器、虫情测报灯、放风机、卷帘机等实现本地闭环控制，通过FH5111B串口服务器部署采集脚本完成设备数据上云，自研业务后台集成萤石云开放平台API，将实时视频与传感器时序数据在应用层融合，并提供移动APP、Web管理端与DataV大屏三端交互。从系统集成角度设计了本地自动与远程手动双模协同控制、多源异构数据松耦合融合、基于低代码大屏的作物差异化可视化等方案。系统在山西沃勃农业发展有限公司负责运营的多栋果蔬大棚部署应用，以番茄与青椒种植为典型场景，经超过3年的连续运行验证，人工巡检频次降低约70%，异常响应时间缩短至分钟级，设备在线率保持在99.5%以上。该系统为多棚果蔬种植的远程协同、精准调控与精细化管理提供了一套可复制的工程方案。

摘要:针对低空无人机测控链路复杂多径环境下高斯最小频移键控(Gaussian Minimum Shift Keying, GMSK)跳频体制信号结构与Alamouti(空时分组码提出者)空时分组码不兼容而难以引入多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)分集增益的问题,提出一种基于劳伦特(Laurent)分解与符号交替差分预编码联合映射的GMSK-MIMO分集方法。通过Laurent分解将GMSK信号映射至脉冲幅度调制(Pulse Amplitude Modulation, PAM)表示域,利用伪符号序列的相位周期性与符号交替差分预编码的耦合效应,在PAM域构造满足Alamouti正交条件的等效符号矩阵,从而在保持GMSK连续相位和恒包络的前提下实现发射天线分集。理论分析与仿真验证表明,该联合预编码方法在2×2准静态瑞利衰落信道下可实现满四阶分集增益。与标准正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying, QPSK)调制下Alamouti空时编码方案相比,编码增益损失约0.4 dB,且具有良好的频谱保持性和较低的接收机复杂度。

摘要:针对陆上无人装备集群作战试验缺乏系统性方法、难以有效评估作战能力的问题，通过界定陆上无人装备集群的核心概念、分类及典型作战场景，明确试验任务边界与能力维度；分析集群作战关键能力需求，提炼包含协同决策效率、动态组网稳定性等在内的量化与定性试验指标体系，解决 “测什么” 的问题；在此基础上构建 “需求 - 指标 - 场景 - 方法” 联动试验体系，研究复杂地形、电磁对抗等贴近实战的虚拟与实装混合试验环境设计及半实物仿真平台与实装试验场协同联动方案，实现 “在哪测” 的规划；进而设计 “单机验证 - 小规模协同 - 大规模复杂任务” 的分层递进试验实施方法，同步研究基于大数据与人工智能算法的试验数据采集与效能分析技术；并对动态拓扑变化、多目标冲突避让等试验难点，提出专项试验方案与异常工况模拟方法；经过某型陆上无人装备集群的典型作战任务试验，验证所提方法的可行性与有效性，形成可推广的试验流程规范，对陆上无人装备集群作战试验方法展开研究。

摘要:对腹腔镜缝合技能的客观一致评估是外科培训的关键,但现有自动化评估方法在捕捉长时序依赖与操作细节方面存在不足,限制了评估的全面性与准确性。为解决该问题,提出了一种基于时空注意力机制的智能评估框架,采用 TimeSformer 作为骨干网络,提取更具判别性的时空特征以克服长时序动作依赖捕捉难点,并设计 AdaPool 模块,实现视频级特征的自适应汇聚,满足评估对关键操作片段的敏感度需求。基于 LapSuture 数据集的实验结果表明,该方法在技能分级任务中取得了83.0% 的准确率和 81.6% 的 F1 分数,优于传统方法。研究结果凸显了注意力驱动架构在实现稳健、可扩展且客观的手术技能评估方面的潜力,为提升外科教育与能力评价提供了新的思路。

摘要:针对复杂作业环境下无人机蜂群健康评估精度不足、故障预警滞后、单机任务权重难以动态量化工程痛点，开展多机器学习融合的无人机蜂群健康度评估技术研究。围绕多源传感数据分布式预处理、集成学习单机故障智能识别、对数线性内核二项逻辑斯蒂回归单机百分制健康量化、遗传-模糊综合评判自适应权重求解、集群健康加权融合五大环节开展分析，融合 FMECA 故障分析理论与无人机全寿命周期监测数据，构建端到端全自动化一体化健康评估体系，实现0-100连续百分制健康量化与工况驱动的单机权重自适应求解，补齐传统评估流程碎片化、健康状态离散二值判定、权重依赖专家固定赋值、多算法无法协同运行短板。仿真测试条件下故障检测率稳定达到93.7%以上，虚警率低于2.4%；针对电磁干扰、低温、数据丢包工况仅开展综合条件仿真验证，尚未完成多干扰梯度下的定量性能测试。该技术可实现大规模异构无人机蜂群在线实时运维与故障提前预警，支撑动态任务调配，同时适配民用基建巡检、应急救援业务场景。