Abstract:

综述了液体火箭发动机故障诊断系统冗余容错技术研究，介绍了液体火箭发动机故障诊断系统在航天任务中的重要性及其不断发展的需求，强调了高可靠性和安全性对于航天任务成功的关键作用，详细分析了当前国内外在这一领域的研究现状，展示了不同国家和研究机构在故障诊断系统冗余容错技术方面的最新进展和具体应用实例，阐述了冗余容错技术对于火箭发动机故障诊断系统的重要性并探讨了该技术的发展历程、关键技术及当前研究成果；通过对比几种经典冗余容错手段，指出各冗余结构对于火箭发动机故障诊断系统的可行性与优缺点，详细介绍了发动机故障诊断系统的双机热备实现方案，为相关研究者提供参考依据；从理论基础到实际应用，从当前研究遇到的技术挑战再到未来发展方向的展望，为液体火箭发动机故障诊断系统冗余容错技术的研究提供了全面的综述和分析。

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卫星通信地球站设备上架后使用时间长。日常工作中，岗位人员根据经验及频谱仪等设备对某些关键指标进行手动测试，结果数据记录零散、可应用性低，整套设备的性能衰减难以测量。基于此，通过定制嵌入式平台、性能测试流程，利用性能测试原理与仪器控制技术，采集处理相应节点频谱信息并计算特征值，利用多源数据进行综合判定与分析，最终获得在线设备性能测试数据，并通过曲线直观展示，实现了整套地球站设备的性能测试过程。由于系统记录的测试结果可对比，人员感知设备性能的变化并做好相关工作，避免设备失效对工作造成的影响。通过对系统使用前后相关参数的对比，在性能测试方面，系统具有快速、准确、开放性好的优点。系统获得的测试数据亦为后续智能化运维提供了数据基础。

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列车通信网络异常流量的类型和形式多样化，特征提取难度较大，异常入侵检测效果较差，为此，设计基于双向AC算法的列车通信网络异常入侵检测系统。采集层利用网络数据采集器，在列车通信网络内，采集列车通信网络信息；存储层以分布式存储、列式存储与结构化存储方式，存储采集的信息；分析层利用协议解析模块，解析信息，得到符合规范的信息。其中，深度包过滤模块利用白名单技术深度包过滤符合规范的信息，提取关键信息；入侵特征模式提取模块能够在关键信息内提取异常入侵特征模式；特征模式匹配模块利用双向AC算法，自动匹配提取的特征模式与入侵特征模式库内的特征模式；入侵响应模块通过分析自动匹配结果，完成列车通信网络异常入侵检测。可视化层以可视化的报表形式，呈现异常入侵检测结果。实验结果表明，该系统可有效采集列车通信网络信息，完成异常入侵特征模式提取，该系统可快速自动匹配异常入侵特征模式，异常入侵检测精度较高。

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三维姿态角光学测量通过对物体表面的光学图像处理,实现对物体的角度姿态测量。为提高目标三维姿态角光学检测的准确性,提出基于立体视觉的大视场三维姿态角光学测量系统设计方法。利用双基准平行准直光源与姿态敏感器,通过图像传感器、USB接口芯片等部件实现分割光斑、质心定位等功能。在Linux内核基础上设计信号收集、数据移植、串口通信、姿态角分析4个软件模块,同时引入立体视觉算法探究靶标点和图像像点对应关联,运用视差定理确立空间角度的三维坐标,实现大视场三维姿态角测量。实验结果证明:所建系统姿态角标定误差小、时间同步性强,测量累计时间低于15s,具有较高的测量精度和鲁棒性,为机械设备精密部件尺寸测量提供了一种有效的技术手段。

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高速轨道形变是指高速铁路轨道在运营过程中由于列车荷载、温度变化、地基沉降等因素而发生的变形现象,极大影响了高速铁路车辆的行驶安全性,为此,设计了基于激光雷达与机载光电成像融合的高速轨道形变检测系统。通过激光发射器、激光信号接收器的结构设计与组装,实现激光雷达成像模块的设计,从无人机、光电摄像机、云台等方面,完成对机载光电成像模块的设计,实现图像数据的融合处理。在硬件优化系统的支持下,生成高速轨道的激光雷达与机载光电图像,经过去噪、畸变校正、去雾等操作,完成对初始图像的预处理。采用加权融合的方式,得到激光雷达与机载光电融合图像,并提取融合图像的边缘特征,计算高速轨道位置坐标,通过坐标计算结果与轨道初始结构数据的比对,输出高速轨道形变的检测结果。实验结果表明:所设计系统的平均状态误检率为2.3%,形变量检测误差平均值为0.15mm,具有良好的检测能力。

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随着云计算和网络虚拟化的快速发展，云网融合环境下的分布式网络较普通网络更加复杂和庞大，导致网络入侵路径跟踪的查全率难以得到保障，为此，提出云网融合环境下分布式网络入侵路径跟踪检测方法，结合云网融合环境下分布式网络的特性，构建了分布式网络模型，将网络数据流信息转化为统一的格式后，利用入侵信息特征因子实现对入侵路径的跟踪检测。在测试结果中，F-1值始终大于0.85，明显优于对照组，具有较高的查全性能。

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为预防公共场所因吸烟而引发的安全事故，在YOLOv3框架的基础上提出了改进的吸烟检测算法。首先针对传统上采样操作丢失像素信息等问题，设计出一种卷积-转置卷积模块进行替换；在特征融合部分加入坐标注意力机制，使网络更好关注小目标；使用改进的k-means++优化先验框；最后将GIoU替换IoU作为算法的损失函数，进一步提高检测精度。此外，构建了一个多场景的抽烟数据集，并对数据集进行数据增强与扩充。实验结果表明改进后算法较原算法在AP@0.5和AP@0.5：0.95上分别提高5.58%和3.34%，FPS降低3点左右。

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针对煤矿带式输送机皮带位移故障诊断中存在局限性大、耗时长的问题,研究将故障数据进行多源异构处理,并在数据处理的基础上将边缘检测算法与深度细节网络,构建了一种结合边缘检测算法与改进深度细节网络的多源异构数据故障诊断模型。研究首先利用边缘检测算法提取输送机图像中的边缘特征,然后结合多源异构数据,并通过改进后的深度细节网络进行故障识别,并构建故障诊断模型。结果表明检测模型在皮带边缘图像数据处理的检测准确率平均值为95.27%,比目标检测算法和K最邻近分类算法的准确率高出了5.34%和10.21%。同时检测模型的图像数据查全率平均值为93.46%,比目标检测算法和K最邻近分类算法的查全率高出了4.09%和7.18%。这说明研究构建的多源异构数据故障诊断模型能够显著提升皮带位移检测的可靠性和鲁棒性,具有重要的研究价值和实际应用前景。

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针对传统线缆绝缘厚度测量方法存在效率低和准确度差的问题，提出一种基于自适应局部交替遗传算法(ALA-GA)的绝缘厚度检测方法。该方法利用ALA-GA算法在试件图像的内外边缘交替搜索从而获得最优绝缘厚度位置；该算法引入试件先验结构知识，根据试件截面边缘曲率特征自适应选取初始种群，从而保证初始种群基因的优质性和多样性；将交叉和变异操作置前，对于试件截面内外边缘局部交替地自适应改变交叉和变异的方式，从而提高遗传算法的求解速度；为了不丢失任一边缘的优质基因，对交叉、变异后得到的新种群和原种群共同执行后置选择操作；每获得一个最优检测位置，剔除该位置附近的其余解，如此迭代执行ALA-GA算法以获得精确的绝缘厚度检测结果。对比实验以及能力验证表明，基于ALA-GA方法的时间代价为0.6s~0.7s，最薄点测量误差为0.0012mm~0.0015mm，平均测量误差为0.0013mm~0.0017mm，测量重复性为0.0018mm~0.0021mm，均优于现有先进方法，且对不规整线缆泛化能力良好。

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针对传送带瑕疵在图像中所占有的像素相对有限、特征相对微弱且分布不均匀的问题，设计了一个传送带缺陷检测系统，并提出了一种基于高斯混合模型(GMM, gaussian mixture model)的标签分配策略；利用特征感受野遵循高斯分布的先验信息进行高斯建模，并通过动态调整机制适应不同尺度的传送带缺陷，能够更有效地提升对微小瑕疵的捕捉能力；使用感受野距离取代交并比来衡量高斯感受野和真实标签的相似度，并通过二者之间的相似度来分配样本，从而有效提高了样本分配的准确性；使用高斯混合模型并通过期望最大化(EM, expectation-maximization)算法拟合概率分布，实现了对特征点的自适应正负样本分配，能够有效避免微小瑕疵特征微弱所导致的漏检问题；结果表明，高斯混合模型标签分配策略对传送带缺陷检测精度的提升十分明显，相对于基准网络，精度提升3.8%。

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电机轴承在运行中一般受到载荷、传输和冲击的共同影响，导致轴承极易出现故障，从而导致整个电机的机械故障。振动信号分析方法是目前用于电机轴承故障监测和诊断的最常用技术。然而，由于轴承故障脉冲信号的能量非常微弱，因此极易被振动信号中的噪声与其他干扰所淹没。为了解决这一问题，本文在基于经验模态分解方法的故障特征提取与理论计算的基础上，提出了一种改进的经验模态分解方法和一种新颖的解析能量算子相结合的电机轴承故障诊断方法。在该提出的诊断方法中，首先采用一种改进的经验模态分解方法将振动信号分解成多个信号分量，从而去除背景噪声和振动干扰。然后，利用一种包络谱峭度指标来衡量振动信号的复杂度，从而选择出合适的信号分量进行进一步分析。最后，采用解析能量算子从分解后的信号分量中提取电机轴承故障特征。通过仿真信号和实际电机轴承振动信号验证了所提方法的有效性和优越性。

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为提高数字专网的通信终端与配套加密组件测试效率,降低实装测试环境的构建、运维及人力成本,开展了基于半实物仿真的测试系统设计；对通信终端与加密组件的测试需求进行了分析,提出并实现了一种模拟数字专网的通信建链流程和加密通信业务流程的方法；采用了通用AXIe(仪器与测试高级电信计算架构的扩展)测试平台与扩展测试仪器的架构进行系统设计,实现与不同测试对象的物理接口适配、信号调理以及报文数据交互控制,为通信终端及加密组件的加密业务成功率测试、语音质量评测以及远供工作电流测量提供自动化测试技术手段；经验证,测试系统通信链路时延＜100ns,可为通信终端提供良好的语音质量评测环境,PESQ(感知语音质量评测模型)测试≥4.20,可支持加密业务成功率指标≥99.9%的无人值守测试。

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电池金属表面浅划伤、浅凹陷等微弱缺陷在传统二维图像中对比度低、与背景纹理难区分等问题，降低了缺陷的检出率；为解决以上问题，提出了一种基于多视图融合的微弱缺陷检测增强方法；针对微弱缺陷在不同光源方向下合成的三维信息存在缺失问题，提出通过多方向光源装置采集八张不同光源角度图像增加金属表面的光度信息；通过改进的八方向光度立体简化模型获取金属表面三维信息，凸显缺陷的三维特征；针对微弱缺陷在深度图像中存在的图像模糊、对比度低下等问题，通过分析微弱缺陷高度特征呈现角度敏感性特点，拆分抽取深度相关性高的三维信息分量图，由融合系数融合得到增强图像，提高了微弱缺陷的对比度；实验结果表明，该方法应用于实际金属表面缺陷图像检测中，检测精确率提升了19.8%，召回率提升了18.9%，能够较好地解决金属表面微弱缺陷图像检测对比度低下的问题。

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航空发动机起动过程失速是影响发动机起动成功率与安全性的直接影响因素,为保证发动机的工作安全,设计基于小波分析的航空发动机起动过程失速检测系统。设计航空发动机转速、流量等传感器,为满足小波分析技术的运行要求,调整工作信号处理器的内部结构,改装系统主控单元,调整系统电路的连接方式,完成硬件部分的优化设计。从逻辑和物理两个方面,构建检测系统数据库。通过航空发动机起动过程的模拟,确定失速现象的检测标准。利用传感器设备采集航空发动机起动过程工作数据,利用小波分析技术的变换与分解操作,处理航空发动机工作数据,通过工作特征的提取与匹配,实现系统的航空发动机起动过程失速检测功能。通过系统测试实验得出结论:在理想和非理想场景下,与当前失速检测系统相比,优化设计系统的转速检测误差分别减小109.4r/min和128.1r/min,失速误检率分别降低了10%和25%,具有较好的应用性能。

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温室大棚是种植反季农作物的重要环境,棚内环境参数直接决定了农作物的生产质量和数量。然而,现有的测控系统由于受天气条件等因素的影响,导致环境温湿度测试存在一定的误差。为了满足农作物的生长需求,并提高精确度,本文进行了基于LoRa无线传感网络的农业温室大棚环境测控系统的优化设计。首先,对空气温湿度、光照度、二氧化碳浓度等传感器设备进行了改装,使其成为LoRa无线传感网络的终端节点。其次,对数据处理器和控制器的内部结构进行了调整,在系统数据库中根据大棚环境测试数据内容及数据之间的逻辑关系进行了构建。在硬件系统和数据库的支持下,在农业温室大棚环境中组建了LoRa无线传感网络,并实时采集大棚的环境数据。通过LoRa无线传感网络将采集到的数据传输到系统终端。测量了大棚的温度、湿度、光照度、二氧化碳浓度等环境指标,并结合农作物生长对环境的要求,确定了环境控制目标。通过计算调整控制量,实现了系统对农业温室大棚环境的测控功能。通过对实验结果的分析,发现与传统测控系统相比,优化设计的系统在环境温湿度测试方面的误差分别降低了3.65℃和3.75%。这表明,在优化设计的系统下,大棚环境温湿度的控制误差显著降低。

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网络安全环境不断变化,容易出现新的攻击技术和漏洞,而面对网络通信产生巨大的数据流量,会影响网络通信数据泄露自动检测的效果,故提出基于区块链技术的网络通信数据泄露自动检测系统设计研究。系统硬件部分基于区块链技术搭建网络通信数据存储结构,为网络通信提供更安全、可信和高效的数据存储方式,同时根据设计系统硬件需求设计网络通信数据流检测装置与污点分析器。系统软件部分利用污点分析法详细描述了网络通信数据泄露问题,获取并验证潜在污染流,以此为依据,结合设计系统硬件检测数据,制定网络通信数据泄露自动检测程序,实现网络通信数据泄露的自动检测。实验数据显示:设计系统的网络通信数据泄露检测准确性为95%,数据泄露检测时延最小值为7.20ms,充分证实了设计系统应用性能更佳。

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设备RUL预测在提高设备可靠性、安全性、降低维护成本等方面具有重要意义。通过提前发现设备的健康状态和潜在故障，RUL预测有助于降低突发故障风险、延长设备寿命，提高工作效率，确保任务正常运行。然而在面对设备越来越复杂，采集到的传感器数据维度越来越高，传统方法和某些深度学习方法在处理特征关系、长时间序列数据和挖掘重要传感器数据方面存在限制。为了提高预测准确性，提出一种基于MWCEN结合Informer的混合模型——MWCEN-Informer，MWCEN通过动态工况编码算法对设备时序数据进行工况编码，对设备传感器进行一维多尺度混合卷积充分提取特征信息，使用多分支通道注意力机制增强有效特征，增强后的传感器数据输入Informer用于分析设备传感器时序数据的关联性，以实现更准确的设备RUL预测。以基于C-MAPSS的通用涡扇发动机数据集进行验证，结果表明，该模型在四个子集上的RMSE平均减少了5.5%，S-Score平均减少了4.7%，能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度。

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在软件缺陷预测中，跨项目缺陷预测是基于源项目的标记数据来训练模型，并预测当前正在开发的目标项目的缺陷；然而，两个不同项目数据之间的分布差异往往限制了跨项目缺陷预测模型的能力；由于源域和目标域的数据通常来自不同的分布，因此现有方法主要集中于适应跨域边缘或条件分布；在实际应用中，现有方法无法定量评估边缘分布和条件分布的重要性，这将导致传输性能不理想；论文提出了一种基于动态分布适应网络的跨项目缺陷预测方法来解决分布差异问题，它利用迁移学习能够定量评估每个分布的相对重要性；论文对来自3个公共数据集的 24个项目进行了实验，以验证所提出的方法。结果表明，平均而言在 AUC 和 F1 分数上分别比所有基线方法高出至少 1.3% 和 5.7%。这表明所提出的方法具有良好的性能特点。

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针对滚动轴承疲劳故障振动信号具有能量弱、特征稀疏等特点，提出了一种通过改进自适应噪声完备经验模态分解方法与粒子群优化的最小二乘支持向量机结合的故障识别方法。对轴承不同故障信号利用改进的自适应噪声完备经验模态算法分解为一系列固有模态函数分量；根据相关系数-方差贡献率准则筛选出最能表征原始信号状态的分量，并计算重构分量的奇异谱熵值构成特征向量；将提取的特征向量集合输入到基于粒子群优化的最小二乘支持向量机分类器中，进行模型的训练和故障模式的识别，与SVM和LSSVM分类器模型进行准确率和效率比较。试验结果表明，该方法在滚动轴承故障信号中能有效提取故障特征，准确率达98.75%，具有一定可靠性和实用性。

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面对不断扩大的电网规模及愈加复杂的外部环境,影响智能电能计量设备安全稳定运行的因素也在不断增加,,因此,设计基于IGA-BP神经网络的智能电能计量设备状态自动检测系统。硬件中,设计数据采集模块、信号处理模块、数据传输模块与数据分析模块。软件中,通过采集智能电能计量设备检测数据,选取基础电能计量误差、电压波动幅度、电流波动幅度、功率因数为智能电能计量设备状态量,引入改进遗传算法-反向传播算法(Improved Genetic Algorithm-Back Propagation,IGA-BP)神经网络对状态量进行迭代运算,实现智能电能计量设备状态自动检测。实验结果显示:应用设计系统的智能电能计量设备状态检测时间最小值为2s,检测结果与实际结果一致,充分证实了设计系统具备较好的设备状态检测效率与精度。

Abstract:

飞行器在实际飞行过程中会受到风力、气流等外界干扰,会引起飞行器轨迹离期望轨迹,导致传感器获取的飞行器状态信息存在误差。为及时反馈飞行器的飞行状态,设计基于改进樽海鞘群算法的飞行器航迹自适应控制系统。改装姿态角测量传感器、位置测量传感器、空速计等传感器,调整处理器与航迹控制器的内部结构,实现硬件系统的优化设计。根据飞行器飞行任务,规划飞行器期望航迹作为系统的控制目标。利用改进樽海鞘群算法自适应检测飞行器位姿,计算气压、风速等飞行环境参数,在考虑飞行环境干扰的情况下,通过当前飞行器位姿与目标航迹的比对,得出飞行器航迹控制量的求解结果,通过控制指令的执行,实现系统的航迹自适应控制功能。实验结果表明,所设计系统应用下飞行器直线、曲线航迹控制偏差的平均值分别为0.8km、2.1km,飞行器的抖振幅值为2.5db。

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车辆协同式自适应巡航控制(CACC)以其高效便捷的特点成为智能交通系统的研究热点，但随着车辆接入网络，网络攻击对车联网系统的安全性造成了很大威胁。针对传统方案较繁琐、密文密钥同时传输数距仍可能被篡改的问题，采用Paillier同态加密算法对加速度进行加密，仅传输密文。针对控制目标设计一综合跟踪信号，并基于Paillier算法的同态性设计密文数乘运算，使加速度密文无须解密而直接用于自车构建跟踪信号。将跟踪信号与分布式模型预测控制(MPC)结合，采用线性矩阵不等式对控制策略的优化问题进行转化，求解最优控制输入，保证车辆队列的安全协同行驶。经MATLAB仿真验证了控制系统的性能指标以及Paillier同态加密的有效性。

Abstract:

飞行探测器会受到气象条件、磁场等环境干扰,影响探测器的运动轨迹,进而影响跟踪精度。为实现对飞行探测器运动轨迹的实时跟踪与控制,设计基于大数据聚类的飞行探测器复合跟踪控制系统。在复合框架体系中,设置主控芯片、伺服驱动设备两类应用结构,并联合信标机元件,调节微惯性传感器器件的实时连接状态,完成飞行探测器复合跟踪控制系统的硬件设计。完善大数据聚类算法,根据跟踪路径节点标定结果,定义具体的复合跟踪坐标系,完成对飞行探测器复合跟踪的实时控制建模,结合相关硬件,实现基于大数据聚类的飞行探测器复合跟踪控制系统的设计。实验结果表明,所设计系统的目标复合跟踪控制准确率较高,可以保证基站主机对飞行探测器运动轨迹的实时控制能力。

Abstract:

针对现有仓储搬运机器人避障控制算法存在的路径寻优易陷入局部最优解,及多机器人同时作业易发生碰撞等问题,对物流机器人的避障控制进行了研究,并提出一种基于改进势场蚁群的控制算法。对机器人搬运过程中的移动轨迹进行了研究,给出了机器人空间运动学方程。采用了蚁群算法对经典人工势场算法进行优化,提升全局寻优能力并平衡引力和斥力的相互作用关系；在仓储搬运机器人的局部区域避障方面,基于策略梯度算法对人工势场做二次优化,通过分析下一动作指令的发生概率,改善多机器人同时作业时行进路径选择的随机性。经测试,提出控制算法的路径最短,完成单次运输任务耗时仅为12.3s,而且在复杂路径规划条件下,机器人之间发生碰撞的次数也显著少于传统避障控制算法,经实际应用能够满足提升仓储物流管理效率的需求。

Abstract:

全向移动工业机器人在实际应用场景中,经常处于存在较高噪音的环境中,导致多目标跟踪的性能变差,为此设计基于双环滑模控制的全向移动工业机器人多目标点跟踪控制系统。系统硬件设计了主控制器模块及主控制器芯片；在数据采集模块中配置数据采集卡,实施帧数据采集；在无线通信模块中,采用Wi-Fi无线通信技术,实现系统的远程控制、数据传输功能。系统软件部分设计基于GhostNet的改进目标检测网络,实施多目标点检测。设计基于改进SORT算法的多目标点跟踪算法,实现多目标点跟踪。设计基于双环滑模控制的多目标点跟踪控制器,实现多目标点跟踪控制。测试结果表明,静态障碍物情况下,在仓库场景下,设计系统的目标点跟踪准确性批平均值为97.23%,室外场景下的目标点跟踪准确性平均值为96.37%；动态障碍物情况下,两种场景下系统的目标点跟踪准确性略低于静态障碍物情况。

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由于交通道路环境具有不确定性,为实现对换道行为的有效控制,设计基于正弦函数的自动驾驶电动汽车换道控制系统。利用正弦型三相逆变控制电源输入的电力信号,驱动换道模拟平台与换道信息通信编码器,完成自动驾驶电动汽车换道控制系统的各级应用部件设计。筛选出关键的换道片段,在此基础上,提取始末换道位置,构建车道中心线势场,定义具体的换道轨迹簇,生成控制所需的电动汽车换道轨迹簇。根据安全换道车距的正弦函数计算结果,搭建反馈控制器闭环,并利用该模型实施对换道轨迹的控制与规划,实现基于正弦函数的汽车换道行为控制,联合各级应用结构,完成自动驾驶电动汽车换道控制系统的设计。实验结果表明,上述系统不会因不及时换道导致自动驾驶电动汽车的行车碰撞问题,且能够准确识别道路中的障碍物,提升行车安全。

Abstract:

针对传统DSP应用程序烧写的缺陷，设计了一种利用串口对应用程序进行升级的方法。首先阐述了在线升级方案的必要性、所依赖的硬件系统组成和在线升级方案的总体构架，然后分别对应用程序HEX数据文件的转换方法、HEX文件重新编码的上位机软件设计方法和DSP升级软件设计方法等进行了详细的描述，最后通过实验证明提出的在线升级方法有效，可靠，解决了星载激光器控制软件必须通过JTAG口进行烧写的缺点，为星载激光器产品长期在轨执行任务时的软件远程升级奠定了基础

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在图书馆自动化和智能化发展的背景下,实现高效的图书机器人取书路径规划成为一项关键的技术挑战。鉴于此,研究尝试采用利用机器视觉的图书机器人取书路径控制方法。首先,研究利用实时定位与地图构建技术中的Cartographer算法结合激光视觉雷达构建了图书馆栅格电子地图。其次,引入A*算法并通过对优化后的蚁群优化算法进行结合,实现并提出了一种新型机器人取书路线规划控制模型,经实验测试发现,当权重系数为0.6时,新型算法模型的性能表现最佳。其规划的方案路径最短为17m,成功率最高为95%。仿真测试后发现,新模型的线路规划拐点数最少为10个,相较于同类型模型减少了4个拐点。由此可知,研究所提模型在路径长度和成功率方面均优于传统算法,有效提升了图书机器人的取书效率和准确性,能够为机器视觉与移动机器人技术的应用研究贡献一种新的思路。
关键词:机器视觉；A*算法；电子地图；线路规划；取书
中图分类号:TP242.2 ????? 文献标识码:A

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监控视频系统是一种重要的技术手段,用于从庞大而复杂的监控视频中提取关键信息,为安全管理和事件分析提供有效支持。随着监控设备的普及和监控视频数据的快速增长,传统的手动方法已经无法满足快速处理和准确提取所需信息的需求,现代的深度学习方法普遍存在计算复杂度高,参数多的问题。针对这一问题,提出了一种基于动态Transformer的监控视频模型。自动为每个输入视频帧配置适当数量的token,通过级联多个Transformer模型,并逐渐增加生成的token数量,以实现自适应的激活顺序；一旦产生足够置信的预测,推理过程就会终止,并采用了特征重用和注意力重用技术以减少冗余计算；该模型在降低计算复杂度方面取得了显著进展,经实验测试,相较于传统模型,该动态Transformer模型在准确率上有所提升,在这两个公开数据集上分数指标分别提高了3.7%和0.9%,同时计算复杂度降低了40%,可以满足精度要求和监控要求,证明模型具有良好的泛化性。

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针对混联式混合动力汽车能量利用效率低,动力传递损耗大的问题,研究对混联式混合动力汽车的液压控制系统进行了研究。进行了离合器动力学、安全阀状态及液压控制系统中的流体力学分析。采用工况分析与参数化设计理念,对P2混联式混合动力汽车的液压控制系统进行了设计研究,该设计的独特之处在于改变了汽车不同工作模式的切换方式。经过实验测试,完全开启后安全阀压力可稳定在16bar,且该控制系统利用离合器即可完成工作模式的切换,有效提高了汽车的能量利用效率,并降低了动力传递过程中的损耗。研究设计的液压控制系统实现了新能源汽车驾驶体验的提升及汽车的节能减排。

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针对某射流风洞系统架构复杂、控制对象及液压机构多、模型支撑机构调节灵活、马赫数连续变化可调的特点，研制了一套专用的安全连锁与状态监控系统。该系统充分利用Profinet等先进现场总线和实时网络技术，搭建了基于西门子S7-1500系列PLC为核心控制器的硬件平台，并自主研发了实时监控软件系统，解决了多层/多源控制子系统之间的快速数据交换、试验前仿真运行模拟策略等技术问题，建立了可靠的安全联锁逻辑与三级关车机制。系统静动态测试表明，该系统适用马赫数0.3~3.5区间内的风洞试验，快速阀开闭时间优于10s，调压阀开闭时间优于2s，压力监测精准度优于0.1%，阀门开度监测精准度优于0.1mm，监测与控制调节周期优于100ms，系统运行稳定流畅，数据实时准确，为风洞人员及设备安全提供了必要的软硬件保障。

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为提升准零刚度磁悬浮隔振平台的隔振效果,降低振源产生振动信号对隔振对象产生的负面影响,优化设计准零刚度磁悬浮隔振平台主动混合控制系统。改装传感器、功率放大器和驱动设备,将控制器调整至主动混合模式,调整系统电路的连接方式,完成控制硬件系统的设计。模拟准零刚度磁悬浮隔振平台工作过程,通过平台数据采集、特征提取和特征匹配等环节,检测平台被隔振对象的振动状态。测量振动状态下,测量准零刚度磁悬浮隔振平台实时电磁力,作为平台控制的初始值。在电磁理论的支持下,通过电磁力和电流控制量的计算,从主动和混合两个方面实现磁悬浮隔振平台的主动混合控制功能。测试实验结果表明:主动混合控制系统应用后,准零刚度磁悬浮隔振平台中作用在被隔振对象上的振动幅度和频率衰减率分别提高了62.34%和32.005%。在准零刚度磁悬浮隔振平台控制效果方面具有明显优势。

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城乡结合部的建设是城市建设中重要的一环，由于难以布设有效的检测设备，该区域车辆目标的夜间监管一直是城市管理的难题。基于无人机平台红外夜视图像多运动目标检测为解决这一难题提供了智能化路径：一种基于改进YOLOv5的红外夜视条件下多运动目标识别方法，分析了交通对象特征、车辆停放对道路红外辐射影响等，引入了CBAM注意力机制，以提取和融合空间和通道信息，增强了网络对目标的表达能力；综合Efficient IOU Loss和Focal Loss的优点，使用EIoU-Focal Loss损失函数替换了CIoU Loss函数，解决了样本不平衡、红外图像的低分辨率、噪声干扰大以及目标与背景对比度低等弊端，提高了检测的准确性；通过加入DCN动态调整卷积核的形状，适应图像中目标的形变，降低因形状不规则、变化较多造成的识别影响。在公开数据集上对改进网络与经典网络进行实验和数据比较，结果表明：综合改进后的网络对于多目标的识别,在YOLOv5x网络较高的识别结果基础上,精度提升3.9%,召回率提升4.1%,F1增加4.4%。

Abstract:

针对现有的RGB目标跟踪算法难以有效应对光线变化、尺度变化、遮挡等问题，我们提出了一种基于三维面阵激光成像系统的感知遮挡相关粒子滤波目标跟踪算法。首先提出基于Depth深度数据及其HOG特征的目标遮挡判断机制，然后融合相关最大似然估计粒子滤波算法形成目标预测-跟踪-校准-再检测的跟踪机制。与现有的目标跟踪算法进行对比实验的结果表明，基于三维面阵激光成像系统的感知遮挡相关粒子滤波目标跟踪算法可以很好的检测目标遮挡并进行目标跟踪，降低了光线变化带来的影响，在目标预测-跟踪-校准-再检测方面，计算量较小，实时性较好，精确度达到85.7%。

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软件错误定位技术旨在通过挖掘程序与测试用例执行数据，提升定位准确性。针对SBFL技术过于依赖二进制覆盖信息的问题，提出一种基于图可解释网络的软件错误定位方法，将测试执行转化为图结构，利用图注意网络建模深度挖掘代码片段隐含的信息及其相互关系，并采用强化学习思想对图注意力网络学习后的决策过程进行解释，从而确定关键节点，缩小错误定位范围。实验的场景设立在Defects4j数据集的5个项目进行了，并与SBFL及未经过解释的深度学习方法进行了对比。结果显示，基于图可解释网络的定位方法在Top-1、Top-3和Top-5指标上分别提升了7.26%、7.56%和9.96%，EXAM指数也提升了8.98%，显著优于其他方法。

Abstract:

针对路基病害分类算法存在的复杂病害辨识难度大、多视图雷达图像特征利用不充分等问题,本文提出一种基于改进的GoogleNet-ResNet算法的路基病害智能分类方法。首先,引入坐标注意力和改进的Inception模块对GoogleNet网络结构进行优化。然后,利用改进的GoogleNet学习c-scan数据特征剔除非目标病害,实现病害目标的粗分类。最后,将分类成病害的b-scan数据输入基于迁移学习的ResNet50,实现病害的细分类。实验表明,改进的GoogleNet进行病害粗分类的准确率可达到98.2%,检测速度可达90.9FPS。基于迁移学习的ResNet50进行病害细分类的准确率可达90.5%,检测速度可达52.6FPS。本文算法的准确率比单独的改进的GoogleNet网络高10.1%,比单独的ResNet50网络高7.4%,有效地提高了道路路基病害的识别精度与效率。

Abstract:

随着X射线影像在医疗诊断领域的快速发展，在大量胸腔X射线影像产出的情况下，医生根据经验进行人为判断分析的方式不能满足诊断效率与准确率的需求，高效率、高准确率处理批量X射线影像分类的问题亟待解决。通过改进残差网络对胸腔X射线影像进行分类，并设计一种加密传输系统，可有效解决上述问题。利用对X射线影像进行基于马尔可夫随机场的图像增强，再采用深层信息挖掘能力较强的ResNet50作为主干网络，增加自注意力机制并采用CELU激活函数优化。经Kaggle整合数据集实验测试结果表明，在保证分类准确性的前提下，分类的召回率从0.432提升到0.652。同时，系统采用基于Logistic混沌序列的图像加密算法，保证了远程医疗诊断的私密性，满足实际远程医疗场景的应用需求。

Abstract:

针对现有人脸识别算法在运动模糊、低光照等真实复杂环境下识别率低、鲁棒性较差，导致难以稳定应用在实际人脸识别任务的问题，提出一种基于自适应特征提取网络的复杂环境下人脸识别方法；该网络结合传统方法的特征提取技术和深度学习网络特征表示能力，实现了对不同复杂环境下人脸稳定识别；设计了一种自适应纹理特征提取算法，通过自动获取阈值来实现特征提取，提高网络计算效率；使用逆向传播算法改进深度信念网络，并引入共轭梯度算法解决网络的梯度消失问题，减少其收敛时间，提高算法鲁棒性；经实验验证，所提方法在标准LWF数据集和复杂环境CASIA、MS1M数据集中的准确率分别达到99.72%、89.54%及88.75%，参数量和网络计算量分别为2.84M及0.67G，均优于对比算法，能够满足复杂环境下人脸识别任务需求。

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传统门禁系统存在钥匙易被伪造、解锁方式单一、难以对门禁区域进行实时监控和数据分析等一系列安全性、体验性问题。结合物联网技术,以灵动微电子MM32F5270开发板作为主控,设计了一套安全性高、智能化高、可联网的智慧门禁系统；系统以MindSDK和MircoPython为开发平台,由摄像头模块采集图像数据,并交由MM32F5270处理后,通过WIFI模块传输数据到服务器；根据接收到的图像数据结合LBP算法获取人脸特征点数据,并将其输入至卷积神经网络以实现人脸检测的目标；实验结果表明,该智慧门禁系统能有效解决安全性差、数据管理难和无法实时监控等问题,提高了用户体验和系统可靠性。

Abstract:

随着卫星制造发射成本的降低以及全球通信需求的增加，低轨星间链路技术成为研究热点。星间链路可将多颗卫星互联，建立具有导航和通信功能的自主运行系统，可靠的通信技术是当前的研究重点。为了适应外太空具有较大多普勒频移的高动态环境，设计了星间链路通信收发一体化系统。发射端采用UQPSK直接序列扩频技术，双通道架构可同时完成不同速率的导航与通信数据的发射，再运用LDPC编码技术提升数据发射速率与稳定性；接收端采用改进的PMF-FFT分段捕获算法与归一化最小和LDPC译码算法，以快速准确捕获星间信息。在FPGA硬件平台经过多次测试，该系统均可在高动态环境下，正确快速捕获到多普勒频移高达 341KHz的信号，捕获算法时间均可保持在200ms以内，符合实际应用中的性能需求。

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从目标逆合成孔径雷达(ISAR Inverse Synthetic Aperture Radar)图像序列中获得目标的三维位置及结构信息,对目标识别与解译、空间目标监视等技术十分重要。通过对散射点特征提取与匹配及三维重构算法的研究,实现基于ISAR图像序列对目标的三维重构。首先利用LoFTR(Local Feature based Transformer)特征匹配算法提取目标强散射点关联位置信息,通过粗匹配与精匹配获得特征点二维坐标并生成观测矩阵。然后利用正交因式分解法计算目标强散射点三维位置信息,并通过重构结果融合实现较好重构效果。通过对序列ALOS卫星图像的处理,得到了目标强散射点的三维位置及形状的重构结果。结果表明,该方法能有有效的从ISAR二维图像信息中获得目标的三维空间信息。

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为了解决天鹰优化器（AO,Aquila Optimization）集中在全局搜索导致的局部寻优能力略差、依赖初始种群质量和易陷入局部最优的问题，提出一种多策略混合的天鹰优化器（MAO,Mixed Aquila Optimizer）；该算法利用改进的Hooke-jeeves优化基本天鹰优化器的初始化种群质量；引入模拟退火概率对易陷入局部最优解进行改进；自适应权重提高前期全局搜索效率，延缓后期局部搜索速度，避免在正解附近徘徊；选取12个基准测试函数进行实验，并将MAO应用于风力发电预测模型优化；实验结果表明，对于单峰函数、多峰函数和固定维函数，MAO比AO等对比函数具有更快的收敛速度和更高的精度；在春夏秋冬数据集上进行仿真实验，对比其他模型1月和10月预测精度提高了15%，4月和8月的预测曲线更加平滑；证实了MAO对于提高风电预测的精度和速度的可行性和实用性。

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针对现有控制算法存在的轨迹控制偏差大和避碰能力差等问题,对六足机器人控制过程进行了研究,并提出一种基于改进SLAM算法的控制方案。对D-H模型进行了研究,分析了六足机器人的空间运动过程,采用高清摄像采集作业现场的图像同时实现高清摄像头的坐标转换,利用IMU单元提升SLAM算法模型的稳定性并进行误差与参数的标定,基于局部二值化模型提取现场图像的特征。在图像特征集训练中采用了CNN网络模型提升SLAM算法模型的数据训练能力,并根据与现场环境交互后最大折扣奖励值,提升机器人步态稳定性和局部区域的避碰效果。实验结果显示:改进SLAM算法实现了机器人全局范围内的轨迹路径寻优,路径耗时仅为35.4s,在10次避碰测试中与障碍发生碰撞的次数为1次,优于其他避碰控制算法。

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光伏组件表面清洁度分析过程中，容易受到非线性信号影响，导致识别结果不精准。为了解决这个问题，提出了光伏组件表面清洁度非线性自回归识别技术。分析脏污、热斑效应对光伏组件发电量影响，获取光伏组件表面时程响应非线性信号。模拟光伏组件表面的时域非线性不清洁问题，分析非线性信号单元，从时程响应中提取相应的非线性特征，消减环境不确定因素的干扰。通过线性函数过滤时程响应线性信号，计算概率化条件方差，确定非线性自回归识别指标。构建非线性自回归脏污、热斑效应识别结构，通过非线性自回归I-V曲线识别脏污，利用非线性自回归损失函数识别热斑效应。由实验结果可知，使用所研究技术识别的脏污I-V特性显示，当电压为0时，短路电流为0.41A，当电流为0时，开路电压为19.5V；识别的热斑效应I-V特性显示，曲线1、2、3对应的最大短路电流分别为4.0A、4.0A、2.0A，最大开路电压分别为100V、80V和55V，与实际数据一致，具有精准识别效果。

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在火箭遥测系统单机的实际研制工程中，遇到两个关于产品FPGA软件的故障，每个故障均定位于两个不同FPGA软件协同工作时的接口信号。为了解决接口信号设计不合理的问题，使用仿真工具对不同软件进行联合仿真，尤其专门针对两个软件间的接口信号的时序进行仿真。通过此种方法很清晰地定位了软件接口信号的故障并且提出了行之有效的改进措施，并且和用示波器测量信号的方法相比，所用方法更加高效、直观、便捷。结果表明，通过对两个不同软件的联合仿真，完美地展现了接口信号的时序，优化了设计流程，目前已将此方法和设计流程作为模块间接口信号设计的必备流程，用于提升产品的可靠性。

Abstract:

准确地评估电厂设备健康状态,对电厂安全稳定生产、提高设备运行安全性具有十分重要的意义。针对当前电厂设备健康评估方法存在预测精度不高的问题,提出了一种基于集成深度随机森林算法的智能电厂设备健康评估方法。首先,详细介绍电厂设备健康评估系统结构,且分析了健康评估数据结构与影响因素；然后,将设备评估分为6类不同的层级,使得设备健康状态分析更方便；其次,结合深度学习与集成学习技术,提出了集成深度随机森林算法；最后,通过仿真实验分析验证了提出方法的有效性。结果表明,所提方法提高了评估模型的准确度。

Abstract:

对炼化装置的健康评价主要关注故障检测和故障诊断领域；这种技术仅能监测现场装置是否存在故障，难以发现装置在长期运行过程中可能出现的潜在异常或故障，为解决这一问题，提出了一种针对装置级别的健康度评价体系，该评价体系建立了包括工艺分组健康度、安全联锁健康度和能耗环保健康度三个方面的评价指标，进而计算出催化重整装置整体的健康度；将装置按级划分，并采用层次分析法确定各级权重，接着通过控制回路异常检测技术结合设定的打分规则，计算出工艺分组健康度；根据预警机制复现安全联锁系统，并分析能耗环保指标，得到装置整体评价结果；将本文提出的评价体系应用于某炼化厂催化重整装置，试验结果表明，该方法能够对催化重整装置进行定量和合理的评价。

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针对船舶冲击爆炸试验数据存储分散、管理困难以及利用率低的现状，研究设计了船舶冲击爆炸试验数据管理系统，采用B/S架构和C/S架构混合架构模式，基于VUE、Ext、Java、Python等技术框架和编程语言进行开发。该系统可提供试验任务管理、试验数据管理、试验数据分析、试验资源管理、试验知识管理和系统管理等功能，具有管理数据丰富、分析算法动态可扩展等特点。测试结果表明，该系统实现了船舶冲击爆炸试验数据的规范管理，解决了试验过程中数据存储与管理分散等问题，提高了船舶冲击爆炸试验数据管理能力与数据利用效率。