摘要:用于可穿戴传感器的人体运动识别任务的传统机器学习方法通常需要手工提取特征,可以自动提取人体运动数据特征的深度神经网络正成为新的研究热点。目前将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)循环神经网络组合而成的DeepConvLSTM在识别精度方面有着优于其他识别方法的表现。针对带有长短期记忆循环单元的神经网络的训练较为困难的问题,提出了一种基于卷积神经网络和门控循环单元(GRU)的融和模型,并在3个公开数据集(ACT数据集、UCI数据集和OPPORTUNITY数据集)上与卷积神经网络和DeepConvLSTM进行了性能对比。实验结果显示,该模型在3个公开数据集上的识别精度都高于卷积神经网络,与DeepConvLSTM相当,但是收敛速度比DeepConvLSTM更快。

摘要:磁场均匀性是影响电感式磨粒传感器检测精度的重要因素,为了提高传感器磁场均匀性，研究线圈参数对传感器磁场分布规律，根据磁场叠加原理，建立了电感式磨粒传感器三线圈数学模型，推导出传感器磁场计算公式，提出磁场均匀性评价系数K。对电感式磨粒传感器磁场进行仿真，分析了线圈内径、线圈宽度、线圈间距以及线圈匝数对传感器磁场分布的影响。通过极差分析和方差分析分别得到磁场均匀性最优线圈参数组合和线圈参数对磁场均匀性影响的显著性。实验结果表明：当线圈为最优参数时，传感器对70～200 μm的磨粒有良好的监测能力，磨粒在不同径向的监测结果偏差小于5%，为传感器线圈的设计提供了参考。

摘要:为了实现公路路面平整度测量，采用磁悬浮振动测量方法，利用汽车在行驶过程中的振动实现路面平整度的测量。设计了双磁悬浮振子的磁悬浮测量模型。通过实验数据获得了磁悬浮振子的受力关系式，建立了磁悬浮振子的运动方程和磁悬浮测量系统的仿真模型。利用设计的测量模型分别测量了平坦路面、窄减速带、宽减速带、市区路面和长距离行驶过程中的振动信号。利用小波分析方法对测得的振动信号进行5层小波分解，得到逼近信号和细节信号，并对测量波形进行了小波重构。获得了5种不同情况下的路面特征。该方法对公路平整度检测方法提供了新的思路。

摘要:基于短时傅里叶变换（short time Fourier transform, STFT）算法的布里渊光时域反射仪（Brillouin optical time domain reflectometer, BOTDR）可实现快速温度检测，但存在频率泄漏和栅栏效应，导致测温精度较差。针对上述问题，在搭建STFTBOTDR测温系统的基础上，通过窗函数和运算点数优化，抑制了STFT算法所引发的频率泄漏，实现了STFTBOTDR测温精度提升。实验中设置时域窗口长度为16 m，窗口滑动步进为05 m，对比了不同窗函数与运算点数下的测量精度。结果表明，当采用汉宁窗且运算点数为1 024时，可实现96 km光纤末端温度变化的准确检测与定位，误差为1012℃；测量精度为±25 MHz。而未采用窗函数时测量精度为±125 MHz，无法实现温度变化准确测量。研究结果为STFTBOTDR温度检测系统精度优化提供了借鉴。

摘要:汽车衡称重传感器零点故障是一种典型的微小故障，不易在线检测，利用递推主元分析(RPCA)与四类故障检测指标相结合的方法，提出一种汽车衡称重传感器零点故障在线检测方法。该方法首先利用基于秩1修正的主元递推算法在线更新主元模型，然后利用Hotelling’s T2统计量、平方预测误差（SPE）统计量、Hawkins TH2统计量、主元相关变量残差（PVR）统计量及其控制限构建故障综合评判方法，最终完成称重传感器零点故障及微小故障在线检测。实验表明，采用这种基于递推主元分析和综合评判方法的称重传感器，零点故障检测准确率比传统方法（即仅采用T2、TH2、SPE、PVR任何一类统计量进行判别），提高了一个数量级，证实了该方法的有效性。

摘要:为提高移动物联网感知终端的定位能力，降低因信道噪声而导致的乖离现象，提出了基于综合权值校准与均跳估测的移动物联网终端坐标感知算法。首先，将定位数据报文拆分为定位节点坐标、跳数、定位节点ID三部分，待定位节点通过解析定位数据报文，获取与定位节点间的跳数及坐标，当仅当待定位节点同时接收到多个定位数据报文时，从中解析定位节点坐标，并根据接收到的3个定位节点坐标来构建三角定位方法，以精确获取坐标，降低坐标抖动现象。随后，根据均方差理论来设计了基于权值微分修正的邻域半径预定位方法，实现定位坐标的精确化获取，引入微分方式增强定位精度。最后，根据不同定位节点在网络中的权值差异，设计了基于均跳估测的终端坐标精确化方案，采取均衡化机制来增强网络对节点的捕捉能力，以修正节点坐标，从而提高物联网终端感知精度。仿真实验表明，与当前相关的物联网节点定位技术相比，该算法具有更低的节点坐标乖离程度和更强的运动轨迹预测能力。

摘要:绝缘栅双极型晶体管（IGBT）作为功率变流器的核心器件，其可靠性受到广泛重视。而结温过高或者温度波动过高是导致功率器件失效的主要因素，故实时精确地监测IGBT模块结温对于提高其可靠性具有重要意义。通过建立热网络模型，然后对其电路进行仿真可获取结温，该方法因简单易行且可实现对结温的在线监测从而得到广泛应用。对现有的热网络模型进行了总结和归纳，并根据模型结构将其分为一维、二维和三维三类。然后，对近年来热网络模型的参数辨识方法的研究情况进行探讨，并对各个方法进行了比较和评价。在此基础上，对未来新的热网络模型和模型参数辨识方法的研究方向进行了展望。

摘要:传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型在遥感场景分类中存在大量的空间特征信息冗余,这极大的影响了模型的分类精度和运行效率,针对此问题提出一种基于Octave卷积(octave convolution,OctConv)的深度卷积神经网络(DCNN)模型.首先将卷积层输出的特征图根据频率分解为高低频两部分,并采用全局平均池化将特征映射信息量较少的低频部分压缩为当前尺寸的四分之一,然后使用OctConv替换传统卷积操作,实现高低频特征的自我更新和信息交互,最后引入迁移学习用于提升模型的鲁棒性以及弥补训练样本不足的问题.实验证明该方法在UC_merced_Land_Use公开数据集下能够达到9925%的分类精度,相较于同类型方法提高了2个百分点,表明该方法的优越性以及有效性。

摘要:针对常规超声技术无法检测微小疲劳损伤的问题&提出基于有限幅度法的疲劳损伤非线性超声检测方法’ 设计检测平 台提供稳定可调的探头声耦合性能&提高非线性超声检测信号的稳定性(在各种激励电压下提取微损伤区的相对非线性系数& 结合金相测量方法深入分析非线性系数对微小疲劳损伤的检测能力及激励电压对检测能力的影响’ 结果显示&相对非线性系 数可定量表征金相实验无法观察的微疲劳损伤&激励电压可影响检测效率和检测分辨率&是非线性超声有限幅度法的关键检测 参数’

摘要:为提高低信噪比环境下的地震波信号检测概率，结合自适应线谱增强技术，基于滑动功率谱提出一种新的舰船地震波信号实时检测算法。首先利用自适应线谱增强技术对信号进行处理，然后对处理后的信号进行功率谱估计，选取一段频带内的平均功率作为检测特征量，并设计相应的自适应检测阈值算子，最后根据一定的检测规则完成对舰船地震波信号的实时检测。实测数据和仿真数据表明，该检测算法能够有效完成低信噪比的目标检测，在信噪比为-15 dB时，检测概率达到93%。

摘要:针对电力变压器的故障诊断问题，提出了一种可用于海量监测数据的智能故障诊断方法。首先设计了无源射频识别（radio frequency identification, RFID）传感器标签用于测量变压器的振动信号，该设计具有结构简单、便利性强和功耗低等优点。针对于测量的变压器振动信号数量大、维度高、成分复杂、信噪比低等特点，利用深度学习技术中堆叠自编码器对测量的信号进行特征提取，提取的特征具有相同状态高度聚集，不同状态明显分离的优点。随后，基于提取的海量特征数据，应用加权贝叶斯分类模型进行故障诊断。为进一步提高故障诊断方法的性能，提出了混沌量子粒子群算法分别对堆叠自编码器和加权贝叶斯分类模型的参数进行优化。通过一个10 kV变压器的故障诊断实验表明，设计的无源RFID传感器标签能可靠地获取变压器振动信号，提出的故障诊断方法具有较高的故障诊断正确率。

摘要:信号完整性在高频高速电路中十分重要，差分过孔的不连续性会严重影响到信号的完整性，针对高速印制电路板(printed circuit board，PCB)中差分信号与共模信号对差分过孔的低反射、高传输和阻抗稳定的设计要求，首先建立差分过孔的等效物理模型与电路模型进行差分过孔的差分信号与共模信号的性能分析；然后在PCB 层叠结构和布线模式设计的基础上运用三维电磁仿真软件HFSS设置不同的过孔中心距、反焊盘直径及地过孔数量，对差分过孔的时域阻抗、回波损耗、插入损耗进行仿真与分析，并利用S参数与时域内阻抗变化，分析过孔的差分性能和共模性能；最后通过仿真结果分析，得出过孔中心距38 mils(1 mil=0025 4 mm)、反焊盘直径32 mils及使用双过孔地过孔的设置使差分信号和共模信号的性能最优，提出优化了差分过孔的性能的新思路，为高速差分过孔设计提供参考。

摘要:基于非线性磁光旋转(nonlinear magnetooptical rotation, NMOR)效应的铷原子磁力仪通过特定时长的自由弛豫正弦振荡信号可获得拉莫尔进动频率和外磁场值，因此自由弛豫信号的截取时长能够影响原子磁力仪的性能指标。重点研究了在500 nT背景磁场条件下自由弛豫信号截取时长对原子磁力仪灵敏度和磁场测量值的影响。测量结果表明，用噪声功率谱方法标定的灵敏度指标随着自由信号截取时长的增加逐渐减小并趋于稳定，约02 pT/Hz1/2；交变磁场实验表明该磁力仪所得的磁场值是特定截取时长内磁场波动的平均。因此本文NMOR原子磁力仪所得的高灵敏度指标一定程度上是通过数学方法平均了自由弛豫信号截取时长内的磁场值波动。该方法对其他原子磁力仪或实验装置灵敏度的标定和磁场测量值的分析具有一定的借鉴意义。

摘要:开关磁阻电机（SRM）调速系统中的PI控制器通常表现出动态性能差、控制精度低和转矩脉动大的问题，加入微分环节的PID控制器虽然可以有效提高控制性能，但因PID控制器具有微分环节，较大的系统噪声容易引起震荡，造成电机运行不稳定。针对这一矛盾，引入分数阶微分环节，设计了一种分数阶PIDμ控制器。选择系统的速度响应构建目标优化函数，采用灰狼优化算法整定控制器参数得到最优参数。搭建SRM双闭环调速系统仿真模型，速度环采用分数阶PIDμ控制方式，电流环采用电流斩波和脉冲宽度调制(PWM)分时控制方式。将转速突变和负载突变作为干扰，对PI控制器和分数阶PIDμ控制器的控制性能进行对比实验。结果表明，所设计的参数最优分数阶PIDμ控制器保留了PI控制器结构简单，设计方便的优点，同时表现出更快的响应速度和控制精度，对SRM转矩脉动具有很好的抑制作用。

摘要:针对传统锚定邻域回归(anchored neighborhood regression, ANR)的图像超分辨率方法缺乏灵活性、且对图像的细节没有很好的恢复能力的缺点，提出一种锚定邻域回归和卷积神经网络(convolution neural network, CNN)相结合的图像重建方法。首先，在ANR中提出使用弹性网络回归模型，使算法具有特征选择的特点。其次，在CNN的图像预处理部分使用lanczos3插值方法，加快了运算速度，在特征提取中提出使用具有自门控特性的Swish函数作为激活函数，用于提高测试准确度。最后，在重建图像的评价方面提出了图像的相关系数，并用于对重建图像做进一步的有效性评估。实验结果证明，所提方法平均峰值信噪比（PSNR）达到了3268，平均结构相似性（SSIM）达到0938 0，平均相关系数达到0982 8。算法有效地恢复了图像的细节部分，图像质量得到了进一步提升。

摘要:随着传感器阵列技术的发展，越来越多阵列技术用于设备的故障诊断研究中。针对设备中多滚动轴承诊断中故障的定性与定位问题，开展了基于2DMUSIC算法L型声阵列的轴承故障定位理论仿真研究，旨在进行阵列参数的优化。根据滚动轴承声学信号特性，进行L型麦克风阵列下利用2DMUSIC算法对双声源信号进行仿真计算，通过改变信噪比、阵元间距以及阵元数量等参数进行仿真分析，确定最优声阵列参数。仿真结果表明，在两个信号源确定的情况下，通过优化阵列参数可以提高其故障定位分辨率并对声源定位系统进行优化。研究对于有轨机车多轴承驱动系统轴承故障的快速定位和实时诊断技术有较好的理论指导意义。

摘要:针对电子侦察系统对雷达工作状态的跟踪问题，提出了一种基于融合隐马尔科夫模型的雷达工作状态跟踪方法。该算法首先将雷达工作过程建模成隐马尔科夫模型，其次通过对侦察的雷达短语序列识别，完成单个平台下雷达工作状态的跟踪；最后再运用DS证据理论将多平台的识别结果进行融合，实现多平台融合跟踪。对算法的识别率进行仿真，仿真结果表明，提出的算法提高了错误观测下对雷达工作状态跟踪的准确率，当观测值错误率为20%时跟踪正确率高达93%。

摘要:针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠图像的灰度信息来检测图像特征，没有考虑图像的色彩特征，使其存在误检与漏检的不足，引入余弦调制高斯滤波(cosine modulated Gaussian，CMG)，设计了基于颜色度量因子与局部特征聚类的图像复制粘贴篡改检测算法。利用CMG来求取图像的尺度响应值，并通过极值计算来提取图像的候选特征点；再利用像素点的光谱反射模型来建立颜色度量因子，从候选特征点中确定图像的鲁棒特征点。构建特征点的邻域圆，并求取该圆域中的四元数指数矩(quaternion exponent moments,QEM)，从而得到相应的特征向量；利用特征向量来计算特征点间的欧氏距离，完成图像的特征匹配。最后，利用匹配点对的R、G、B值，形成特征点的局部特征，实现图像特征的聚类，准确定位复制粘贴伪造内容。仿真结果显示，较当前的复制粘贴伪造检测方法而言，对于简单的复制粘贴篡改和复杂组合篡改，所提方法都具备更高的检测精度与鲁棒性。

摘要:以车辆主动悬架系统为应用背景，针对径向磁通的管状开关磁阻直线电机提出了一种基于果蝇算法优化径向基神经网络模型（FOA-RBF）的直接瞬时出力控制方法。利用台架测量得到的电机出力样本对FOA-RBF进行离线训练，完成电流、动子位置到出力的非线性映射，构造出基于FOA-RBF的出力观测器对电机出力进行实时在线估算，并与出力分配函数相结合，实现相邻两相出力目标值的动态调整，有效地抑制了出力波动并降低了各相电流峰值。该控制方法利用了FOA-RBF神经网络泛化和逼近能力强的优点，出力计算速度快、精度高，满足实时控制要求。基于台架实际测量的电机出力和电磁特性，结合运动方程在MATLAB/Simulink环境中构建了系统仿真模型，并对提出的控制策略进行了仿真验证。最后搭建实验平台对电机动态性能进行了测试，进一步验证了FOA-RBF出力估算和控制算法的有效性。

摘要:由于船舶工业领域中的新闻内容篇幅较长且专业性较强，同时包含大量船舶领域专业词汇，目前针对该领域新闻文本分类的研究较少且缺少相应的船舶工业新闻语料。构建了一个船舶工业新闻语料库，并提出了一种新的面向船舶工业新闻的文本分类算法，首先基于文档频率、卡方统计量及主题模型LSA进行特征选择和特征降维，将文档词矩阵映射成文档主题矩阵后，最终对处理后的特征采用支持向量机进行文本分类。通过新闻文本分类的实验表明，所提出的算法能够有效解决文本向量的高维度、高稀疏性问题，在小样本集和类别有限的前提下相比传统方法具有较好的分类效果。

摘要:针对单级行星齿轮的裂纹故障问题，采用集中参数法建立了平移—扭转耦合动力学模型，分析了单个行星轮在不同裂纹程度下、不同行星轮故障数量下系统的响应特性。结果表明,当单个行星轮发生裂纹故障时，随着裂纹程度的增大，系统振动剧烈程度变大，二倍频谱能量占比逐渐增大到97%，相轨图明显由内八字逐渐变为单圆周曲线，系统运动趋于平稳；当行星轮故障数量增大时，系统振动剧烈程度变小，频谱中二倍频能量占比逐渐减小到64%，相轨图内八字明显，系统运动趋于复杂。

摘要:针对蜂窝移动网加密通信中的类语音信号同步问题，提出一种时域分析与快速相关法相结合的同步方案，该方案在建立两阶段同步模型的基础上，基于正弦信号时域特征分析，设计后置校验算法，实现同步信号捕捉。进一步，通过线性调频信号相关性计算，设计同步偏差补偿算法，实现同步信号精确定位。实验结果表明，在GSM与LTE制式网络中同步信号检测误检率与漏检率均小于001%，5样点以上偏差比例小于003%，检测性能好且计算复杂度低。

摘要:针对森林火灾图像识别中遇到的漏检和误检等问题，提出了一种基于K-Means聚类下样本熵值判别算法。算法先将采集到的森林火灾图像进行色域空间转换，降低了视觉偏差在图像识别过程中的影响。然后采用K-Means聚类算法，通过HSV分量的欧氏距离准则，对火灾预期出现的图像子集进行聚类。在此基础上，通过样本熵对聚类后的图像子集权重进行辨别，区分类火灾区域和火灾区域的熵值统计差异，确认聚类筛选出来的图像子集是否存在火灾。实验结果表明，采用样本熵融合K-Means聚类算法对森林火灾图像识别能够有效提高识别正确率。经过60幅图像的检测，全部图像的火灾区域识别正确率提高到96.67%，平均识别时间为16.03 s。由于本算法具有较强的鲁棒性和便捷性，能够适应复杂背景下火灾区域识别工作，相对于传统K-Means算法具有更好的检测效果。

摘要:在航天密封继电器的生产过程中，多余物检测是一个必不可少的过程。微粒碰撞噪声检测（PIND）是我国军标规定的航天电子元器件多余物检测方法。针对传统检测方法中多余物信号和组件信号的误判问题，使用参数优化的决策树算法对检测信号进行分类。通过对比组件信号和多余物信号时域频域波形，提取出最具有代表性的特征作为决策树的分裂属性。采用网格搜索法寻找决策树最优分裂准则和分裂深度，然后采用参数优化的决策树建立分类模型。实验结果表明，采用参数优化的决策树算法进行多余物检测信号分类有效提高了分类准确率、Gmeans值和Fmeasure值等各项分类指标值。

摘要:针对港口企业对港机探伤可视化的需求，进行了电磁层析成像(EMT)技术用于港机金属结构裂纹成像的仿真研究。Landweber迭代算法是一种常用的经典图像重建算法，但用于EMT金属结构探伤成像中则多有不足。为了提高图像重建质量，首先对经典Landweber算法进行了改进，根据传感结构的特点定义了图像重建的“感兴趣区域”，通过裂纹定位、移位等过程使其位于“感兴趣区域”，然后再进行Landweber图像重建；这种改进后的Landweber图像重建效果较好，但缺点是不能一次成像。然后，基于金属结构裂纹稀疏分布的特性，采用一种稀疏重建方法，即子空间追踪(SP)算法对裂纹进行图像重建,仿真结果表明，SP算法在图像重建质量、算法鲁棒性等方面明显优于经典Landweber算法，且重建过程耗时短，可以一次成像。

摘要:片上系统中含有大量的存储器，常使用共享内建自测试电路的方法测试。内建自测试电路的插入过程受到片上系统的面积开销、测试功耗与测试时间的约束。针对这个问题，将多存储器内建自测试建模为多目标优化问题，并提出一种多目标聚类遗传退火算法。该算法在遗传算法的基础上，通过存储器聚类获得存储器兼容组，采用启发式方法获得高质量初始解，提出一种多约束条件下不同权重的目标函数，对较优个体采用模拟退火算法规避局部最优解风险。实验结果表明,该算法比遗传算法性能更优，获得存储器组解进行测试，比现有方法测试功耗降低113%，或测试时间降低487%，节省了片上测试资源与测试时间。