摘要:起落架收放控制系统是飞机重要的功能系统,使用LabVIEW虚拟仪器图形化开发环境作为软件平台,结合PC机和NI数据采集卡等硬件,设计了一款起落架收放控制故障注入系统。该系统能够实时监测起落架收放控制过程,对接近传感器信号和电磁阀信号进行故障注入,并对故障测试过程进行数据记录和分析。该系统应用了故障注入优先级策略,有效保证了测试过程的安全性。以双余度起落架收放控制系统为研究对象,在不同工况下,根据算法分级注入接近传感器信号和电磁阀信号,对起落架收放控制系统实现了充分测试。经试验验证,该故障测试系统具有灵活、安全的优点，测试覆盖率不低于95%。

摘要:为实现对高超声速飞行器的有效探测,雷达需发射高功率信号以克服飞行器高速飞行带来的信号衰减。这种长时间高功率运行会使雷达发射组件中的电子器件因承受较大功率负荷而产生热量积聚,引发天线增益下降,导致雷达对目标回波信号的接收能力,使回波强度测试结果出现偏差。针对该问题,提出了基于相控阵的高超声速飞行器雷达回波强度测试技术。结合高稳定频率源产生频率和正交相位解调处理的正交参考信号,通过相位解调可逆性,重构原始的雷达回波信号。设计相控阵雷达系统结构,通过波束赋形、空时自适应处理压制干扰,利用单光束相控阵技术高效追踪探测目标,基于新波束形成方法实现波束灵活电子扫描。建立光强相关性校验标定回波强度,对各单元特征参数定标,克服热量积聚导致天线增益下降等问题,保证回波强度测试准确可靠。由实验结果可知,该技术雷达散射截面四点坐标分别为(-200m,150m)、(-300m,-300m)、(300m,300m)、(200m,150m),方位向为0时的回波信号幅度最大为0dB,回波信号相位最大值为最大值为150°,最小值为30°,获取的结果均与实验指标一致,具有良好的测试效果。

摘要:隧道内光线不足或强光反射会影响视觉检测(如摄像头、激光扫描),使得这类传感器采集的裂缝数据呈现离散化跳变,而难以提取空间连续特征,导致诊断准确率较低。为此,引入分布式光纤传感,设计隧道衬砌裂缝智能诊断系统。该系统硬件部分采用分布式光纤传感器实现高精度应变场监测,结合光信号解调仪与采集设备构建抗干扰信号链,通过核心处理器引脚定义实时数据处理,形成从传感层到计算层的全硬件闭环。软件部分采用三阶段融合去噪算法,通过多尺度小波分解分离分布式光纤传感器采集到裂缝数据的高频与低频,结合低频子带重构高质量的去噪数据。针对去噪后数据仍存在的特征解耦与空间关联性问题,从几何特征、力学特征和材料劣化特征三个维度构建裂缝的完整表征体系,有效区分了真实裂缝的跨尺度连续性特征与环境干扰引起的离散化跳变,提取裂缝数据的空间连续特征。结合动态权重支持向量机实现裂缝分类诊断与严重程度分级。实验结果显示:设计系统去噪后隧道衬砌裂缝数据峰值信噪比最大值达到了78dB,提取的空间曲率指数与实际空间曲率指数趋于一致,隧道衬砌裂缝分类诊断准确率达到了99.6%。

摘要:油浸变压器PD高频脉冲信号由非单一振动源所产生的复杂信号连续叠加而成，在对高频脉冲信号进行分解时，会出现模态混叠问题，即不同模态分量之间相互干扰，难以准确分离出每个模态分量的特征，进而难以设定合理的阈值，进而产生异常峰值点检测精度低的问题。对此，设计基于SVMD-CMSEE的油侵变压器PD高频脉冲IMF异常峰值点检测算法。针对高频脉冲信号实施逐次变分模态分解（SVMD），计算其复合多尺度能量熵（CMSEE），进而选取有效的IMF分量，实现基于SVMD-CMSEE的脉冲信号IMF分量取样。根据脉冲信号的占空比，确定PD条件下的瞬时电压与电流，以求解变压器高频脉冲强度，分析局部放电下的油侵变压器高频脉冲强度。对去噪后的高频脉冲信号，实施IMF分解处理，在混叠的高频脉冲信号中分离出每个模态分量的特征，再结合有效的IMF分量设定检测阈值，从而识别异常峰值点，完成对PD高频脉冲IMF异常峰值点的检测。实验结果表明，存在局部放电问题时，基于上述方法能够有效分辨出单一波段内的高频脉冲成分，且在网侧绕组、阀侧绕组注入脉冲的情况下，都可以准确检测出异常的脉冲峰值，有助于实现对油侵变压器异常放电信号的识别。

摘要:由于交通数据具有高度非线性和时空耦合特性，传统时序模型难以有效捕捉长距离依赖关系，导致预测精度受限；同时，多源异构数据的时空对齐误差会进一步降低预测可靠性，尤其在复杂交通场景（如拥堵、突发事故）下，误差累积效应加剧，导致汽车交通流预测偏差较大。基于此，提出基于时间感知Transformer的智能网联汽车交通流预测系统设计方法。在硬件层面，通过优化多源数据采集设备（高精度GNSS/INS、多线激光雷达）确保原始数据质量，部署5G边缘计算节点实现低延迟预处理，有效缓解时空耦合特性带来的传输延迟问题。在软件层面:采用时空对齐模块（高斯滤波+坐标转换）消除多源数据时空偏差，解决误差累积问题；其次设计改进的时间感知Transformer模型，通过时间嵌入层捕捉周期规律，结合局部-全局混合注意力机制建模长距离依赖关系，并引入膨胀因果卷积增强非线性特征提取能力。动态适应交通流的周期性及突变特征，提升预测精准性。通过硬件与软件的协同运作，实现了交通流的精准预测。消融实验结果显示:时间感知Transformer模型应用后交通流预测误差最小值达到了0.1%，充分证实了改进模型的有效性。对比实验结果显示:设计系统应用后交通流数据时间戳同步误差最大值仅有0.08%，空间坐标偏移量最大值仅有0.16mm，交通流预测结果与实际结果趋于一致。

摘要:数据驱动的软测量方法在现代制造业中得到了广泛应用，它能够基于易于获取的传感器数据推断难以直接测量的关键过程变量。然而，在实际应用中，传感器故障往往会导致软测量模型的预测性能下降。针对这一问题，本文提出了一种具备传感器故障鲁棒性的软测量建模方法。考虑到传感器故障类型多样且真实故障数据稀缺，本文引入对抗学习方法，通过生成对抗样本参与模型训练。该方法仅依赖正常数据与生成的对抗样本，即可有效提升模型对传感器故障的适应能力，从而在故障发生时仍能保持对关键变量的准确预测。此外，本文在模型中引入专用模块，以充分挖掘过程变量的时空特征，进一步提升了软测量模型的预测性能。本文以均方根误差和平均绝对误差为评价指标，在青霉素发酵过程数据集上进行了实验验证。结果表明，在存在传感器故障的情况下，所提方法在预测性能上优于其他常用数据驱动软测量方法，展现出良好的故障鲁棒性；在无故障输入的情况下，该模型亦能保持较高的预测精度。

摘要:摘要：在矿山生态环境监测中，受地形复杂、环境恶劣等因素制约，传统监测手段存在数据获取难度大、不全面等问题，难以及时发现潜在生态环境威胁。为此，本研究设计无人机遥感影像实时反馈的矿山生态环境监测系统。系统采用分层架构，划分为四个层次。在无人机航线规划单元，采用鱼鹰算法模拟鱼鹰捕食行为，依据监测区域的地形、气象数据及任务目标，自动生成最优飞行路径，实现复杂环境下航线合理规划，提高数据采集效率，降低无人机能耗。无人机遥感影像实时反馈单元，通过构建坐标系、布设地面控制点，结合LoRa自组网技术进行数据传输，实现遥感影像的快速准确回传，确保复杂地形下数据传输稳定。改进遥感生态指数计算单元，针对矿山生态特点引入土壤侵蚀指标，并对多指标进行归一化处理与主成分分析，全面反映矿山生态环境质量。生态环境质量时空分异特征分析单元，运用Sen斜率估计和Mann - Kendall检验分析时序演化特征，以变异系数量化空间变化特征。结果表明，系统应用下，改进遥感生态指数下降表明矿山生态环境质量总体变差，且面对不同风力条件，空间覆盖度满足数据采集完整性要求，处理能力更高，为矿山生态环境监测与治理提供了有力支持。

摘要:随着航天技术的发展，卫星遥测参数呈现出高维、耦合与非线性特征，传统统计方法难以满足精细化健康监测需求。针对当前遥测数据异常检测的深度学习多关注单变量时序建模，忽略了参数间的耦合关系与物理一致性约束的问题，提出了一种物理一致性多关系时序卷积网络模型。该方法以时序卷积网络为主干，引入关系编码器对时间依赖和变量依赖建模参数间的多关系耦合，并通过门控机制融合，同时构建通信链路一致性与电流守恒一致性等弱物理约束损失项，将领域知识以可微形式注入训练过程。在检测阶段，基于重构误差、预测误差和物理一致性偏差构造综合异常评分。当前方法在某卫星平台与公开数据集上均取得更优的 分数，为在轨安全健康检测提供方法支撑。

摘要:牵引变压器是保障牵引供电系统正常运行的关键设备。既有变压器声纹检测方法基于故障样本驱动，在声纹样本稀缺的重载铁路牵引变压器状态检测场景下适用性受限。针对该问题，提出结合连续小波与SCF-AE网络的牵引变压器异常声纹检测方法。采用连续小波变换，获取了牵引变压器声纹的时频特征图。通过在自编码器中引入空间通道融合卷积，提升网络的特征学习能力的同时降低了其计算复杂度。SCF-AE网络在训练阶段对牵引变压器正常声纹样本进行了压缩重构。在检测阶段，基于该网络，通过分析输入样本的重构误差是否超过阈值来判断是否存在异常。经试验测试，SCF-AE在数据集上实现了88.17%的精确率和100%的召回率，对单个样本的平均推理时长仅为13.3ms，对比当前既有方法其准确性和计算复杂度均具有优势。

摘要:针对航天飞行器关键时序测试中传统系统设计复杂、硬件庞大及成本高等问题，提出一种基于PLC的简易时序信号测试系统。分析航天飞行器出厂前的地面测试需求，采用 PLC 为核心控制单元，结合继电器等外设构建硬件架构，实现多类型时序信号的精准控制与状态采集。从系统总体架构、硬件设计、软件设计、仿真与验证四个方面开展研究，硬件设计包含 PLC 选型、输入输出口分配及继电器外设选型，并通过举例详细阐述关键时序硬件设计方法；软件采用梯形图编程方法，完成信号触发、时序逻辑控制及状态反馈的闭环流程设计；利用 CX-Programmer 软件在线模拟功能对梯形图软件的时序逻辑进行仿真验证。试验表明，系统可适配不同功率负载，具备高稳定性和可扩展性；相比传统方案，硬件成本降低约 40%，开发周期缩短 50%，为航天飞行器设计、生产和测试环节提供高效、低成本的解决方案，具有显著工程应用价值。

摘要:针对现有连接器外观缺陷检测方法存在多尺度缺陷特征提取能力不足、模型复杂度偏高等问题,提出了一种基于改进RT-DETR的连接器表面缺陷检测算法；首先在主干网络中,通过FasterNet与EMA注意力机制的融合,减少算法参数量；其次,使用HS-FPN改进Neck部分,增强模型对细微特征的表达能力；此外,还引入Inner-SIoU损失函数替换原损失函数,提高小目标检测精度并强化模型的泛化能力；最后,在自建连接器缺陷数据集上进行检测试验；结果表明,改进后的算法平均检测精度可达92.5%,参数量相较于基准模型降低了47.2%,性能指标均优于基准模型和主流的YOLO系列模型,FPS达到84,实现了高精度与实时性的平衡,能够满足工业环境下连接器缺陷实时检测的需求；

摘要:弱异常信号对应滚动轴承的早期损伤,其故障特征较为微弱容易被外部噪声掩盖,若无法检测出这些信号可能造成故障损伤的持续扩展。对此,提出多稳态随机共振模型下的滚动轴承弱异常信号检测方法。首先,利用郎之万方程式描述变尺度随机共振,以求解多稳态势函数,完成多稳态随机共振模型的设计。在此基础上,分别从小频率、大频率两方面,研究滚动轴承弱异常信号的共振特性,实现基于多稳态随机共振模型的轴承弱异常信号分析。最后,根据滚动轴承基本结构在弱异常表现下的失效作用,估算弱异常特征频率,并利用振动信号完成检测,实现滚动轴承弱异常信号检测方法的设计。实验结果表明,在信噪比低于-15dB的情况下,该方法依然能够提取出滚动轴承的故障特征频率,且检测准确率高于90%,解决了弱异常信号容易被外部噪声掩盖的问题,能够避免滚动轴承早期故障损伤的持续扩展。

摘要:机械设备振动信号的复杂性及其复杂的环境因素导致其故障的准确诊断难度较高。为此，提出一种增强型蜜獾算法优化支持向量机模型SVM的故障诊断算法EHBA-SVM。为了提高蜜獾算法对目标问题的搜索精度，设计Logistic混沌映射种群初始化提升初始解的多样性，引入黄金正弦策略解决算法全局搜索阶段的种群同质化问题，以增强全局搜索能力，同时设计自适应多向Levy飞行机制兼顾算法的全局搜索精度和收敛速度，以避免迭代后期易于陷入局部最优的不足。利用增强型HBA算法搜索支持向量机SVM模型的超参数组合(c,σ)，构建适用于机械故障诊断且泛化能力更强的EHBA-SVM模型。最后，通过旋转机械振动故障模拟实验平台进行实验分析，提取信号时域特征表征不同设备故障状态，同时利用主成分分析法对高维特征进行特征降维，减少特征冗余与噪声干扰。结果表明，与同类模型相比，EHBA-SVM模型在故障类型诊断与分类上具有更高的准确率和诊断效率，为复杂工况环境下的故障诊断提供了一种可行方案。

摘要:无人机航拍图像的小目标检测性能易受不规则拍摄角度、视角变化、遮挡及光照变化等因素影响而显著下降。为此，提出轻量级的无人机目标检测模型LDRT-DETR；针对小目标与背景尺度差异显著的问题，引入多尺度边缘特征提取单元，从不同尺度获取特征并增强边缘信息，以提升模型对小目标的感知能力；设计上下文增强特征融合方法，以更有效整合上下文信息并减少融合过程中的细节损失，从而提高检测精度；针对无人机航拍图像中背景复杂、遮挡严重的特点，提出多尺度采样模块，该模块结合上采样与下采样机制，并通过多分支结构构建丰富的特征提取路径，从而增强特征表达能力；实验结果表明，LDRT-DETR在VisDrone2019数据集上的mAP50达到50.05%，较RT-DETR提升2.82%，同时参数量和GFLOPs分别下降24.7%和10%。

摘要:针对城市轨道交通列车的变频牵引电机转子断条问题进行了研究，并提出一套在线诊断方法。基于旋转坐标变换与信号复频域分析理论，推导了以电流矢量模频谱表达的转子断条故障特征；结合列车控制特性，指出了在恒转矩至恒功率控制的过渡阶段可有效提取断条缺陷特征；虑及相邻站台高差和运行区间坡度，提出了在牵引电机故障的“同质工况”的概念，并指出了应在同质工况下进行断条故障诊断。基于上述理论推导和实际运行情况分析，构建了一套在线诊断方法。仿真表明，电流矢量模幅值谱中的断条特征谐波幅值随着故障发展呈正比例增长；现场数据分析表明，在坡度相近的行车区间内控制模式切换过程中，能够稳定识别各电机断条特征频率。经研究证实，所提出方法可有效诊断转子断条故障，为轨道交通领域牵引电机的主动维护策略和运行安全保障提供可行的技术方案。

摘要:针对直流充电桩多类别故障数据不均衡、运行数据噪声高以及响应慢的问题，采用一种引入元代价敏感学习机制的三重伯努利改进随机森林方法。该方法在特征子空间选择、特征内软采样及分裂准则切换三个阶段嵌入受控随机性，并在特征选择与节点分裂中通过权重矩阵引入类别代价信息，显著增强对不平衡小样本类别的识别能力，同时保持模型多样性与泛化性能。在包含19类故障、9项运行特征的真实充电桩数据集上进行试验测试，在测试集准确率（96.76%）和F1分数（0.948）方面均优于C4.5-RF（66.01%、0.605）和CART-RF（86.33%、0.834），训练时间仅54.93s，较C4.5-RF缩短约92.8%。经消融试验证实，三重伯努利机制与代价敏感信息的结合实现了充电桩故障诊断准确率的提高和计算成本的降低。

摘要:光伏(PV)直流母线作为承载光伏阵列与逆变器间高压直流电能的电气传输通道,属于极易产生故障与失效现象的薄弱环节；针对PV直流母线的开路(OC)故障问题,提出了一种基于(STDR/SSTDR)行波反射信号特征分析的PV直流母线开路故障诊断方法；首先,解析行波信号的传输与反射规律,进而明确“信号-阻抗”映射机理；然后对组串式PV模块进行等效特征阻抗建模,并分析其在健康和故障场景下的阻抗变换规律,进而基于信号特征值偏移量(ΔRPτ)实现故障诊断与定位的功能；最后,分别对不同故障距离的组串式PV模块开展测试,对比分析了两类测试信号的评估效果和适用场景；实验结果表明,所提方法能够实现PV直流母线开路故障的有效诊断与离散定位功能；反射信号特征峰值(RPτ)随开路故障距离(l)的增长而减小,相较于STDR信号,SSTDR信号具备更优的鲁棒性和辨识精度,适用于面向长距离PV直流母线故障诊断的应用场景。

摘要:为解决现代企业网络中故障预测与安全威胁识别面临的数据稀缺、模型泛化能力弱及部署效率低等问题,本文提出一种基于多模态自监督表征与跨域知识蒸馏(Multimodal Self-Supervised Knowledge Distillation, MM-SSKD)的企业网络故障预测与安全威胁识别统一框架。具体地,提出包含跨模态一致性约束的增强型多模态掩码自编码(Augmented MM-MAE)并引入随机模态丢弃以提升缺模态鲁棒性；同时提出类条件相关性对齐(C-CORAL),结合置信筛选与类别重权重实现类别粒度的二阶统计对齐。在目标域上以少量标注进行多任务联合学习,并配合温度缩放完成概率校准与阈值决策。实验显示,相对最佳公开基线在数据集上RMSE下降约15.8%、F1提升约4.0%,低标注比例更具优势,并在缺模态与跨域场景中保持稳定。同时,蒸馏得到的轻量学生模型便于部署到边缘与资源受限环境,在保持主要精度指标的条件下,对缺模态与跨域漂移表现出较好的稳健性；配合t-SNE/CKA与ECE/Brier等分析与KPI模拟(MTTD/MTTR),验证了该方法在实际应用中的高效性与可行性。

摘要:针对PMSM无感FOC控制中传统转子状态估算方法在噪声抑制和低速性能上的不足，提出融合EKF的高精度控制方案并设计集成上位机通信的驱动器电路系统；首先构建PMSM在dq坐标系下的数学模型，通过EKF对反电动势、转子位置及速度进行最优估计，解决传统方法的估算误差问题；其次在硬件上采用STM32F446RET6主控、三相桥式逆变电路及高精度采样模块，结合UART实现驱动器与上位机实时数据交互；然后通过Simulink仿真验证了EKF在稳态精度、动态响应及低速特性的优势，实物调试表明驱动器实现0.1倍额定转速稳定运行，抗高频噪声能力得到了提升，上位机可实时监控并在线配置参数；最后实验显示，该方案较传统方法转子位置估算均方根误差降低了25%，转矩脉动抑制提升27%，为高性能PMSM控制提供了工程化解决方案。

摘要:飞行器动态势场环境中,障碍物在状态转移时会引入时变势场梯度,形成混沌吸引域,增加了避障难度。而且,飞行器的欠驱动特性导致其运动学系统存在非完整约束,由此导致的混沌行为会使轨迹出现非平滑跃迁。故本研究提出基于迭代博弈反馈-势场蚁群算法的飞行器平滑轨迹避障控制方法。首先,构建飞行器运动学模型,并确定其动力学约束条件；然后,明确静态/动态障碍物,并设计引力场(目标吸引)和斥力场(障碍物排斥)函数,构造环境总势场函数,实现全局目标导向与局部避障间的动态平衡,突破混沌吸引域的拓扑限制,提高避障成功率；最后,在环境总势场函数限制下,从路径最短性、平滑性和安全性3个方面建立平滑轨迹避障控制目标函数,利用势场蚁群算法求解目标函数。当势场梯度突变或蚁群信息素分布不均时,路径易出现高频抖动,加剧飞行器动力学系统的混沌行为,影响轨迹平滑性。故本研究引入迭代博弈反馈机制平滑势场梯度变化,并通过优化信息素分布减少路径曲率突变,抑制飞行器动力学混沌行为,使轨迹收敛至稳定平滑解,获得能够满足轨迹平滑性与避障控制需求的飞行器最优轨迹。实验结果显示:应用该方法生成的飞行器轨迹可以与障碍物保持安全距离,飞行器避障成功率为100%,飞行器轨迹平滑度最大值可达到0.95。

摘要:在新能源汽车制动过程中,为合理分配制动力,确保车辆在各种工况下实现稳定制动,避免车轮抱死、侧滑等危险情况的发生,提高车辆的制动安全性,设计新能源汽车液压制动力优化分配控制系统。基于硬件采集数据获得新能源汽车前轴制动力分配系数与电液制动力分配比,采用粒子群算法实现液压制动力多目标优化分配。基于多目标优化分配结果,设计协同控制器,基于最优液压制动力多目标优化分配方案实现液压制动与电机再生制动协同控制。实验测试结果表明,设计系统的高附着路面制动吻合度、低附着路面制动吻合度、低附着路面转向制动吻合度均较高,说明设计系统的安全性、稳定性较高。

摘要:多旋翼无人机常执行危险且难度系数高的任务,虽然机体灵活方便,但通道间的耦合性相对较强。针对大气紊流干扰下的无人机控制问题,本文设计了状态约束与驱动饱和下的多旋翼无人机抗大气紊流干扰控制方法。首先,生成特定紊流序列,并以此为基础,选取用于效应分析的频谱函数,进而针对性分析大气紊流效应。然后,设计状态约束与驱动饱和下的PID控制器,在该控制标准下进行动力学坐标转换,完成动力学模型的数学运算,实现基于状态约束与驱动饱和的无人机动力特性的研究。最后,定义大气紊流扰动下的多旋翼无人机飞行模型,根据姿态角的取值,对无人机飞行进行逆误差补偿,并利用约束控制器,求解抗大气紊流干扰的变论域控制方程,完成多旋翼无人机抗大气紊流干扰控制方法的设计。实验结果表明,所设计方法在抗大气紊流干扰方面的性能明显优于基于改进扩展状态观测器和基于改进LESO的控制方法,在强干扰下也能保证多旋翼无人机的平稳飞行,应用效果较好。

摘要:针对具有模型不确定和外部时变扰动的柔性机械臂末端力/位置控制问题,提出了一种基于广义比例积分观测器的间接力/位置控制方法。首先,根据阻抗模型描述机械臂在工作空间中接触面的最终位置和接触力之间的动态关系,并将系统中参数不确定以及外界扰动视为总干扰,接着采用广义比例积分观测器对未知扰动进行估计补偿,利用滑模控制技术设计非奇异快速终端滑模控制器,实现在无需计算阻抗参数的情况下使间接力/位置混合控制器在面对时变扰动时有更好的稳定性和鲁棒性。完成柔性机械臂的轨迹跟踪仿真实验,并验证所提方法的有效性。

摘要:多旋翼无人机在飞行过程中具有非定常耦合关联特性,导致其执行飞行任务容易受到外部扰动及惯性不确定性因素影响,难以保持良好的飞行平衡状态。为此,提出非定常耦合关联的多旋翼无人机自适应-非奇异终端滑模串级控制方法。该方法先考虑扰动风场、无人机负载等非定常耦合关联关系,检测无人机工作参数初始值。然后根据无人机飞行原理以及飞行任务,规划无人机的目标飞行轨迹,求解非奇异终端滑模串级控制目标。最后以构建的多旋翼无人机非奇异终端滑模面为外环控制、PID为内环控制,设计多旋翼无人机串级控制结构,根据飞行初始值与控制目标之间的偏差作为控制量,自适应生成非奇异终端滑模串级控制律,通过控制律的执行实现多旋翼无人机自适应-非奇异终端滑模串级控制任务。通过性能测试得出结论:在优化设计控制方法作用下,其转速控制误差、抖振程度以及最小奇异值取值更小,且在不同风场和负载工况下,多旋翼无人机的控制误差波动指数更低。优化设计方法在控制性能以及适应性能方面具有明显优势。

摘要:根据低轨卫星通信网程控交换系统研究和产品开发的需求，需要为一种遵循PXI总线标准的微波程控交换机设计基于微波开关的适配器模块，并为该适配器模块移植设计专用的设备驱动程序。微波开关适配器模块使用PCI9052总线桥电路实现了PXI总线接入功能，并采用国产FPGA电路编程实现了适配器的接口逻辑。在设计设备驱动程序时，针对微波开关访问所要求的同步和互斥需求，使用操作系统支持的事件对象、定时器对象和DPC例程等机制实现了对微波开关访问的安全操作管理。项目开发完成之后，采用工具软件对所设计微波开关适配器模块及其驱动程序的运行情况和操作功能进行了验证测试，与预期目标相符。

摘要:为解决机械臂在非结构化环境中实现高效抓取的问题，提出一种轻量级残差卷积神经网络的识别与定位方法。网络采用深度可分离卷积以减少参数量和计算开销，同时通过倒置残差连接增强特征传递能力和非线性表达能力，构建适用于单阶段抓取检测的网络结构。整体由下采样、特征提取和上采样三部分组成，其中在上采样过程中引入全局-局部特征融合机制，加强对抓取对象轮廓和形状信息的感知。依据生成的抓取质量热图，采用基于椭圆拟合的抓取姿态优化方法提升姿态估计的准确性。在Cornell和Jacquard数据集上进行实验验证，抓取检测准确率分别达到98.4%和95.2%。在NVIDIA RTX 3090显卡环境下，单张图像推理时间为16ms。实验结果表明，该方法在精度与实时性之间实现了良好平衡。

摘要:连续动态手语动作包含丰富的空间信息(如手部形状、位置)和时间信息(如动作顺序、速度),导致空间和时间特征的冗余度较高,降低了手语识别的准确性。因此,提出基于SlowFast网络的视频连续动态手语识别算法。通过双相机立体视觉系统拍摄手语视频并校正图像,利用优化排序的Hough梯度法检测关节点特征。采用基于仿射变换的马氏距离算法匹配立体对应点,应用金字塔光流的动态线性模型法实现关节点的连续跟踪。设计强化版SlowFast网络架构,通过双路径分别捕捉手语视频的空间语义和时间动态特征,并融合时空信息。利用注意力机制和关键帧提取方法,结合改进的损失函数,完成连续手语的动态识别。SlowFast网络通过独特的双路径架构和时间-空间特征提取能力,可以有效解决时间-空间特征冗余度较高的问题。实验结果表明,基于SlowFast网络的方法在平均端点误差(EPE mean)测试中表现最佳,误差较低,同时其时间-空间特征冗余度最高不超过0.50,在视频连续动态手语识别中展现出更高的准确性和稳定性。

摘要:为了有效解决毫米波云雷达径向速度在快速变化的天气过程中出现大范围速度模糊的问题，根据扫描型毫米波云雷达的设备性能和观测特点，借助图像识别技术设计雷达速度退模糊方法并进行分析，借助Sobel算子识别出速度模糊区域边缘的模糊指数作为模糊线，将数据划分为不同区域，通过模糊逻辑选取最可能的非模糊区，对剩余区域进行逐步外推和订正，并对订正结果进行二次模糊检查，修正因模糊区识别错误导致的速度偏差；选取200组试验数据检验算法的适用性及准确性，结果表明，本算法适用于毫米波云雷达的PPI、sPPI和RHI等多种扫描模式，对90%以上的速度模糊数据实现退模糊处理，为提高毫米波云雷达的数据质量提供新的思路和方法。

摘要:本文研究了多机械臂的协同路径规划问题，提出了一种基于改进RRT*算法的路径规划方法。通过设计采样区域生成系统、随机树生成系统及可行性与碰撞检测系统，本文实现了各机械臂在规划过程中的信息共享与协同路径生成。实验中，本文方法通过动态调整采样区域及路径规划策略，有效降低了路径冲突发生概率，验证了所提方法在不同任务下的自适应性及稳定性。实验结果表明，该方法能够满足多机械臂协同路径规划的需求，为多机械臂的复杂任务执行提供了可靠的路径规划方案。

摘要:为解决电动汽车充电设施爆发式增长与传统人工检定模式效率低下的矛盾，构建了基于改进时间序列相似度的在线计量检定系统。通过革新硬件架构与优化检定算法，系统化解决了海量充电数据匹配效率低、动态过程数据利用率不足及计量检定实时性差等问题。硬件层面设计远程计量模块，集成HIT305磁通门电流互感器与DS18B20温度传感器，采用L298N驱动半导体制冷片实现±0.1℃高精度温控补偿，保障电压、电流及功率数据的纳秒级同步采集。算法层面提出两阶段分析策略：采用自适应粒子分桶策略动态调整时空索引桶；结合时间接近度、持续时间匹配度、波形重叠度和用电量偏差构建综合评分模型，并基于电压/电流波形转折点建立加权累计误差计算函数，通过回溯算法精准识别计量偏差。大规模仿真及实际应用表明，该系统匹配效率显著优于传统方法，支持十年量级数据存储与实时分析，满足行业强制检定对高效性、准确性与实时性的要求，为大规模充电设施监管提供了可靠技术支撑。

摘要:针对传统文档式设计在载人航天器综合电子系统中存在的信息二义性、需求变更追溯难及早期验证不足等挑战,对基于模型的系统工程方法(MBSE)在载人航天器综合电子系统设计中的应用进行研究；以“V”字研制流程为框架,进行了需求分析、功能分析、系统设计及设计验证工作,采用了SysML和Modelica双语言建模体系,实现需求-设计-验证的闭环流程并引入多属性联合决策方法完成架构权衡。研究结果表明,MBSE方法实现了需求到设计的一致性、需求变更可追溯,通过仿真可以降低早期设计错误风险,为载人航天器综合电子系统的数字化进一步应用提供了参考,最后提出对MBSE后续应用的发展建议。

摘要:运动穿戴设备数据构成具有多维属性，直接利用其预测校园文化需求会导致预测结果存在偏差，影响配置文化资源的利用率。开展了运动穿戴设备数据驱动的校园文化需求预测模型研究。在多尺度时域上对原始运动穿戴设备数据特征维度进行分块化处理后，分别结合宏观外生变量和微观外生变量的子序列步长将分块上的数据分解为不同维度的参数，以此独立表征运动穿戴设备数据的多维属性；利用Wasserstein 距离度量不同维度参数与校园文化需求之间的关系，并采用多维映射的方式，在Wasserstein 距离构成的平面上输出分解后运动穿戴设备数据对应的校园文化需求预测结果。测试结果表明，设计模型能够准确预测校园文化需求，配置资源的利用率稳定在50.0%-70.0%区间。

摘要:局部修复码能有效应对分布式存储系统中多节点故障的修复难题，针对现有局部修复码容错能力不灵活且码率较低的问题，提出一类基于循环置换矩阵构造局部修复码的方法；该方法采用循环置换矩阵构造校验矩阵，并由校验矩阵生成局部修复码，经验证，与现有的局部修复码相比，构造的码实现了最小距离最优和码长最优，同时具有更高的码率和更灵活的可用性参数选择，但其容错能力受可用性参数的限制；进一步，在上述局部修复码构造的基础上，通过对校验矩阵进行克罗内克列积运算，提出了另一类局部修复码的构造方法，该类局部修复码实现了最小距离最优，并提高了系统容错能力的灵活性，可通过调整局部容错参数δ的取值实现灵活的容错能力，满足了分布式存储系统在可调容错能力上的应用需求。

摘要:针对数字式仪表读数中人工抄表误差大和识别准确率低的问题，提出一种基于改进 YOLOv8n 的数字式仪表自动识别算法。在网络结构中，将 SCConv 模块嵌入主干网络的 C2f 结构，以增强模型在空间与通道维度的特征提取能力，提高对细粒度目标和边缘细节的感知效果；使用 Focal Modulation 结构替换原有的 SPPF 模块，通过分层上下文化与门控聚合机制实现局部与全局特征的高效融合，从而提升检测精度与特征表达能力；在损失函数设计方面，将 CIoU 损失替换为 EIoU 损失，以优化边界框回归的收敛速度与定位精度。实验结果表明，该方法在自建仪表数据集上的 mAP@0.5 较原始 YOLOv8n 模型提升 1.5%，其中小数点类别精度提升 14.3%。结果验证了所提算法在数字式仪表读数任务中的有效性与优越性。

摘要:飞行试验监控画面前面板是遥测数据可视化的核心载体,针对当前采用“示意图绘制-人工解析-手动编码”的传统开发模式,开发周期长、重复性工作多的问题,设计了一种基于人工智能的监控画面前面板生成算法,首先结合OpenCV轮廓提取与OCR技术,自动解析监控画面示意图中的控件类型、位置及参数含义,生成结构化信息；再通过适配的提示词设计,引导大语言模型生成Python脚本,用于生成无需修改的UI界面程序；最后构建原型系统并选取代表性画面验证,结果表明,该算法能精准提取示意图信息,生成界面无需修改即可使用,单画面开发周期从半天缩短至分钟级,有效提升了监控画面开发效率。