摘要:功率半导体器件栅极氧化层退化对功率器件的正常运行产生严重影响，不同偏置应力导致栅氧化层退化形式不同，故栅氧化层的状态监测研究对确保功率器件的高可靠性具有重要意义。从栅氧化层退化的微观机理出发，建立相关特征参数与栅氧化层退化的精确函数关系，在栅氧化层退化的情况下对特征参数漂移量进行检测可以实现对功率器件栅氧化层的状态监测。围绕退化特征参数和退化模型方面的国内外研究，分类讨论基于阈值电压、米勒效应参数等状态监测方法的最新进展，并着重对栅氧化层状态监测方法的性能进行分析和对比。在此基础上，结合功率器件发展和应用趋势，展望了功率半导体器件栅氧化层状态监测的研究方向。

摘要:量子霍尔效应为电学计量提供了最高电阻标准，近年来随着新材料的发现和新技术的进步，量子化霍尔电阻标准也正在发生新的进展。全面介绍了量子化霍尔电阻标准的发展过程，描述量子霍尔效应的发现及其理论和普适性，阐述基于砷化镓和基于石墨烯的量子电阻器件以及量子电阻阵列的发展过程，分析新型石墨烯量子化霍尔电阻标准的优势及其发展现状，总结直流电流比较仪电桥、低温电流比较仪电桥和常温低频电流比较仪电桥等3种电阻传递装置原理和优缺点，并展望量子化霍尔电阻标准的发展方向。

摘要:定期对工业领域中的铁磁性构件进行应力检测可确保工业设备安全工作。提出了一种弱交流磁化条件下的基于磁弹效应的钢材应力检测方法。首先通过有限元仿真研究了弱交流磁化条件下的钢板力磁关系，并优化了测点位置。其次针对不同热磁处理钢板开展了弱交流磁化条件下的钢板应力磁测实验。结果表明，钢板表面法向弱交流感应磁场在不同频率下均具有良好的应力敏感特性；弹性应力变化范围为0～167 MPa时，钢板表面法向弱交流感应磁场幅值与应力之间具有近似线性单调的关系；消磁和热处理可以有效改善相同尺寸钢板的力磁关系的一致性；弱交流磁化条件下的应力磁测方案具有非接触、良好的一致性和抗背景磁场干扰等优势。

摘要:三线圈式电感型传感器是润滑油金属屑末监测的主流传感器,但润滑油中的气泡会使该型传感器产生干扰信号。针对传统的双阈值法存在将气泡干扰信号误检为是金属屑末信号的问题,提出了基于连续小波变换与曲线拟合的信号检测方法。利用金属屑末信号波形与Gaussian1小波相似性高的特点,使用Gaussian1小波对预处理后信号进行连续小波变换(CWT)，在小波域使用阈值法过滤干扰信号并对信号波形进行提取,使用高斯牛顿法对提取出的信号波形进行曲线拟合,使用可决系数作为标准对拟合结果进行判断,检测金属屑末信号,去除干扰信号。在内径20 mm传感器上实际测试表明,方法可以准确检测直径150 μm以上的球形铁屑末与直径250 μm以上的球形铜屑末,准确率分别达到了99%与97%,并可有效去除气泡干扰信号。

摘要:载流量是海底电缆运行调度的重要参数,受最高允许工作温度所制约,建立考虑复杂海洋环境中洋流影响的海底电缆温度场及载流量模型具有重要意义。针对传统解析法计算复杂、仅适用于特定敷设环境等问题,根据电热流多场耦合理论,基于有限元分析技术分别建立了埋设和铺设两种敷设方式下的高压三芯交联聚乙烯(XLPE)海底电缆温度场及载流量分析模型,并研究了洋流流速及温度对海缆载流量的影响。研究结果表明,所建模型与传统解析法相对误差在5%以内;相同环境因素下,铺设海缆稳态载流量比埋设高出200~330 A不等,且两者变化率在低流速时更灵敏,但不受洋流温度所影响;此外,短时应急载流量允许运行时间与其大小及初始缆芯温度成反比关系。

摘要:水大流量标准装置是开展大口径流量仪表测试、确保大流量量值溯源与传递准确可靠的核心设备，换向器是影响其测量结果准确性与可靠性最关键的部件。针对现有水大流量装置存在稳定性难以保证、换向误差较大、被检仪表尺寸适应性差以及测试效率较低等诸多局限，设计并研制了一套高准确度、高流速大口径水流量标准装置及新型换向系统，装置集静态质量法、容积法和标准表法3种原理于一身，其最大测试管径为DN1000、最大运行流量10 000 m3/h、局部最高流速可达10 m/s，整体不确定度优于02%（k=2）；分析了静态质量法水装置换向过程中液体流量的变化特征，建立了换向流量误差与计时误差关系模型，据此开展了对新型单向换向器的不确定度评价实验测试，结果表明，计时不确定度优于883×10-6、测量时间总不确定度优于924×10-6，量级均十分微小，该换向装置性能出色

摘要:目前在集成电路测试中,测试时间长、测试效率低是影响测试成本的关键问题之一,针对此问题提出了一种基于测试性能估算的测试集重排序方法。首先针对不同的故障类型进行分类建模,然后对每种故障类型进行仿真,通过在每个逻辑门注入故障,统计测试向量命中故障门的面积之和来估算测试向量的测试性能,最后根据测试性能的优劣对测试集进行重新排序。实验表明,对于单固定故障使用排序后的测试集测试可以减少5329%的故障检测时间。该方法是通过对电路的逻辑结构进行分析和统计然后对测试集进行优化,对ISCAS 89标准电路进行试验,与其他测试集重排序对比,有着明显的优化。算法运行完全是基于软件的,不需要增加任何硬件开销,可以直接相容于传统的集成电路测试流程。

摘要:针对传统深度学习方法没有充分利用轴承信号的时序特点，以及难以处理动态数据的问题，提出一种基于改进卷积双向门控循环神经网络的轴承故障智能诊断方法。采用卷积神经网络从输入信号中提取代表性特征，引入双向门控循环神经网络挖掘故障数据在时间维度上的语义信息，通过注意力机制自适应地对特征图通道赋予不同权值，从而实现高精度的轴承故障诊断。在公开轴承数据集上进行实验，实验结果表明，该方法能够正确地将轴承故障分类，分类精度可达996%。

摘要:考虑到分布式存储系统中数据的存储和节点修复，提出一种基于混合型正交表的异构部分重复(fractional repetition, FR)码构造算法，并证明了该异构FR码是一般好的一般部分重复(generalized fractional repetition, GFR)码。具体地，利用混合型正交表中的水平对构造关联矩阵，根据关联矩阵对数据块在存储节点进行存放。另外，利用分组的方法在混合型正交表的基础上构造分组部分重复码,可以在局部组内实现单故障节点的精确无编码修复，修复局部性为2或3，且能够对多个故障节点进行快速有效的修复。性能分析和实验仿真可知，所构造的分组FR码与RS码和简单再生码相比，在修复故障节点时具有较小的修复带宽开销和修复局部性，修复效率得到了提升

摘要:提出了一种抗磁气流混合悬浮结构，利用提升磁铁和气流使悬浮转子稳定地悬浮于热解石墨板上方。通过理论分析和有限元数值分析方法对该抗磁悬浮结构的悬浮特性开展研究；利用压缩氮气作为气源进行实验测试研究。在标准温度和压力下，当气流量为2 198 sccm时，悬浮转子转速达到16 666 r/min，悬浮间隙为07 mm。通过调整喷嘴的垂直位置，悬浮转子可以在悬浮间隙为02~08 mm的任意高度上稳定悬浮旋转。当气流速度达到2 748 sccm时，悬浮转子的转速增加到22 300 r/min。采用混合悬浮结构的悬浮转子具有较大的悬浮间隙和较高的旋转速度。这种悬浮结构有望应用于气流驱动下的传感、能量采集和空气轴承。

摘要:由于水环境较为复杂，传统水质预测方法难以建立理想的非线性系统。为了提高水质预测精度，本文提出一种利用果蝇算法（fruit fly optimization algorithm，FOA）改进广义神经网络（general regression neural network，GRNN）的水质预测模型。利用果蝇优化算法具有的全局寻优特性可以对关键参数进行寻优的特点，结合广义神经网络的高精度逼近能力，建立了FOAGRNN水质预测模型。选取太湖水域0号观测站采集到的溶解氧、温度、总氮、总磷等4项数据，使用线性插值法、平滑法与归一法对数据进行预处理并实验仿真。仿真结果表明，FOAGRNN的预测结果接近真实值，其4项预测指标的均方根误差分别为0164 83、0250 39、0126 59、0111 19，达到理想结果，具有稳定性强、精度高的优点，在水质预测方面有很大的实际应用价值。

摘要:针对滚动轴承发生故障时的冲击信号易被噪声淹没和其非平稳的特性，以及传统使用自适应白噪声平均总体经验模态分解（CEEMDAN）时固有模态函数（IMFs）中的有效信息不能被充分利用等问题，提出了一种基于加权自适应白噪声平均总体经验模态分解（WACEEMDAN）和调制信号双谱（MSB）的滚动轴承故障特征提取方法。首先，使用CEEMDAN将采集的非平稳振动信号分解成若干具有平稳特性的IMFs；然后，构建了一种强调敏感分量的新型指标：相关—峭度值，利用该指标对各个IMFs加权并重构为WACEEMDAN信号；最后，应用调制信号双谱（MSB）分解WACEEMDAN信号中的调制分量并提取故障特征频率。研究结果表明，通过使用西安交通大学通用轴承数据集和我们试验台进行了验证，所提出的WACEEMDAN—MSB方法能够准确的提取出轴承故障特征频率，从而验证了WACEEMDAN—MSB方法的有效性。

摘要:关节点数据结合卷积神经网络用于双人交互行为识别存在图像化过程中对交互信息表达不充分且不能有效建模时序关系问题，而结合循环神经网络中存在侧重于对时间信息的表示却忽略了双人交互空间结构信息构建的问题。为此提出一种新的卷积神经网络结合加入注意机制的双向长短时期记忆网络（CNN ABLSTM network）模型。首先对每个人的关节点采用基于遍历树结构进行排列，然后对视频中的每一帧数据构建交互矩阵，矩阵的中的数值为排列后双人之间所有的关节点坐标间的欧氏距离，将矩阵进行灰度图像编码后所得图像依次送入CNN中提取深层次特征得到特征序列，然后将所得序列送入ABLSTM网络中进行时序建模，最后送入Softmax分类器得到识别结果。将新模型用于NTU RGB D数据集中的11类双人交互行为的识别，其准确率为90%，高于目前的双人交互行为识别算法，验证了该模型的有效性和良好的泛化性能。

摘要:无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触（high resistance connection, HRC）故障是电机的典型故障之一，该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾，因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障，但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题，设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号，利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后，利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明，提出的方法检测和定位故障的精度为9875%，故障定量分析的平均均方根误差为0018 Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点，对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。

摘要:针对在使用深度学习对燃气轮机转子故障诊断过程中，因振动信号样本中正常运行数据多、故障数据少而使得模型故障诊断准确率低的问题，提出了一种采用深度迁移学习对燃气轮机转子进行故障诊断的方法。首先，使用典型行业样本数据集预训练第一层宽卷积核深度卷积神经网络（WDCNN）模型，给予模型初始的权重。其次，在源域中，使用某型燃气轮机试车获得的大量正常运行样本更新WDCNN模型的权重；在目标域中，利用源域训练的卷积层提取燃气轮机的正常和故障数据样本特征，然后使用支持向量机（supportvector machines, SVM）进行分类识别，从而达到燃气轮机故障识别的目的。试车数据实验结果表明，该方法能够实现96%的识别准确率，验证了将轴承数据集预训练的深度学习模型迁移到燃气轮机转子领域进行故障诊断的可行性。

摘要:电子系统由于其功能结构复杂，且工作在多载荷耦合的复杂环境条件下，导致其失效模式较多。因此，电子系统的失效更多的是多个失效模式共同作用的结果。而目前关于电子系统多模式耦合条件下的可靠性建模方法较少。针对电子系统多模式耦合条件下的可靠性建模方法进行研究。首先，通过基于失效物理的可靠性仿真分析方法获取各个单一失效模式的寿命分布信息，进而利用Copula函数对多模式耦合下的系统建立可靠性模型，给出了可靠度计算方法。最后，以某型综合电子系统进行案例研究，说明提出的方法能够获取更为准确的系统可靠度计算结果，避免了过于保守的可靠性评估。

摘要:视网膜血管分割是自动筛查糖尿病视网膜病变的重要步骤，当前大部分深度学习方法都使用大样本进行网络训练，但医学领域带标签样本难以获取，且存在健康人样本与患者样本不平衡问题。提出了一种基于生成对抗网络的少样本视网膜血管分割方法，生成器部分对图像做反色等预处理后，通过旋转增扩充了数据集，网络部分使用UNet结构，判别器部分使用卷积神经网络。在实验阶段，在DRIVE数据集和HRF数据集上进行训练测试，训练时只使用训练集的6个样本，测试时使用全部测试集样本，最终在两个数据集下的ROC曲线下面积分别达到了097和095，准确率达到了095和094。与少样本情况下的UNet相比，分割性能提升很大，表明本方法针对少样本视网膜血管分割任务确实有效。

摘要:针对SINS/GPS/DVS全源组合导航系统在非理想状态下的容错性差,无法实现多源组合导航系统最优化的问题,建立基于卡尔曼滤波器的导航子系统局部滤波器和基于联邦滤波器的全源导航系统全局滤波器,设计了一种全源容错组合导航系统。通过仿真验证,该全源导航系统能够在子系统出现故障的情况下实现高精度导航,满足临界空间飞行器对导航系统精度和可靠性的要求。

摘要:列车和轨道之间的开放约束条件决定了车辆脱轨的客观存在。轮轨接触区域边缘曲线分割对列车轮轨接触关系的研究具有重要意义，提出了一种基于生成对抗网络的轮轨接触区域边缘曲线分割算法。通过将残差模块引入生成器网络中，增强了网络对输出变化的敏感程度，进而更好的调整生成器权重。此外，膨胀残差模块的引入，有效扩大了特征图的接收区域。实验结果显示，改进的生成对抗网络对轮轨接触区域边缘曲线的分割准确度达到9613%，敏感度、特异度、F1值、ROC曲线下的面积分别为8390%、9713%、8367%和9812%，验证了该方法能够准确分割轮轨接触区域边缘曲线。

摘要:针对目前开关磁阻电机采用单一解析模型进行在线转矩估算存在模型复杂、精度低的问题，提出一种基于分段解析建模的开关磁阻电机在线转矩估算方法。根据开关磁阻电机在一个电周期内磁链特性曲线的对称性及其定转子极弧的结构特点，提出将其半个电周期划分为5个区间，分别建立了每个区间的磁链与转矩简化解析模型，并通过有限元分析及构建基于DSP28335的实验系统分别对上述模型的估算精度与运算时间进行了验证，同时与传统单一解析模型进行了对比分析，结果表明，所提出的分段解析模型相较于传统单一解析模型，不仅有效提高了转矩估算精度，而且显著减少了运算时间，因而有助于提高开关磁阻电机调速系统的控制精度与动态性能，具有较好的应用价值。

摘要:针对5G下行系统中普遍存在的载波频率偏移现象,提出了一种基于DMRS改进联合频偏估计方法。首先在时域通过CP相关进行频偏粗估计,当频偏大于15 kHz时,进行频偏补偿;然后在频域,为了减少信道噪声和衰落的影响,将接收端提取的DMRS和本地生成原始DMRS进行相关计算,得到信道响应值,再利用一个时隙内两处OFDM符号的DMRS信道响应值进行频偏细估计。所提方法使得频偏在［-15 kHz,15 kHz］范围内有了更高的估计精度,提升了系统总体性能,已应用于5G多通道基站综测仪

摘要:为解决激光雷达定位回波峰值时容易受到噪声干扰而导致测距结果存在误差偏大的问题。采用以两次卡尔曼滤波算法为基础，提出一种能够有效抑制噪声的算法。首先对时域回波进行卡尔曼滤波，然后对连续周期内的峰峰位置差再次进行周期域的卡尔曼滤波，最后将峰峰位置差映射为真实的空间距离。实验结果表明，上述算法处理后的距离方差降为去噪前方差的6%以下，平均绝对误差和均方根误差降为去噪前的20%~50%，说明所设计的滤波算法能有效降低噪声影响，使得测距结果更加稳定。

摘要:从剩余电流中分离故障支路电流是典型的新数据预测问题，目前故障支路电流分离方法匮乏且准确度较低。本文提出一种小规模交叉自编码深度网络模型构建策略，并将其用于剩余电流中准确分离故障支路电流。首先，在剩余电流和故障漏电电流数据集上分别独立训练自动编码网络；然后，截取剩余电流数据集的特征编码模块和故障漏电电流数据集的特征解码模块，将两者级联构成交叉自编码网络；最后，采用成对剩余电流故障漏电电流数据微调训练交叉自编码网络，获得剩余电流到故障漏电电流的分离映射模型。误差阈值设置为5时，分离平均准确率达7733%；误差阈值为15时，平均准确率达8867%，能较好地实现了故障漏电电流分离，为智能化电流分离式剩余电流保护器设计提供了技术支持。

摘要:针对低质量指纹的真实细节点缺失和伪细节点增加以及典型指纹识别算法对细节点准确性过于依赖的问题，提出了视觉约束的增强三角剖分指纹识别算法。首先根据所提取细节点利用三角形重构获得增强三角剖分集；然后计算三角形特征向量，使用递减验证进行三角形匹配确定匹配细节点对，并使用视觉约束优化；最后根据匹配点对的比例获得相似度从而完成识别。采用国际标准测试库FVC2000DB2、FVC2006DB2和FVC2006DB3进行综合性能比对实验，该算法等错误率（EER）分别为432%、264%和798%，相比改进前的Delaunay 三角剖分降低了128%、171%和283%，相比改进前的扩展三角剖分降低了126%、052%和258%，相比尺度不变特征转换（SIFT）算法分别降低了089%、297%和003%。实验结果表明，所提算法无需校准且对低质量指纹导致的真实细节点缺失和增加的伪细节点有较好的适应能力。

摘要:为解决局部放电检测中存在白噪声和周期窄带干扰的问题，提出一种结合改进变分模态分解（VMD）和阈值算法的局部放电去噪法。针对VMD在实际应用中难以自适应选取分解参数的问题，提出以能量偏差最小为原则确定分解个数，通过天牛须搜索算法（BAS）优化各分量对应的惩罚因子，以峭度准则筛选出有效分量，从而去除掉窄带干扰噪声；利用3σ准则确定阈值，结合阈值函数进一步去除有效分量中残留的白噪声，重构有效分量。通过对仿真、实测信号去噪分析，并与提升db4小波法、集合经验模态分解（EEMD）阈值法对比。结果表明，该方法具有更好的去噪效果，去噪后波形相似度更高，噪声抑制比更高，能够保留更多的局部放电特征。

摘要:电气阀门定位器调节阀门开度的PID控制过程容易出现较大的超调，通过自然泄气或增加反作用回调阀位，会对系统的鲁棒性和控制效率产生较大影响。提出一种遗传优化的PID整定算法，基于继电反馈法获得系统PID参数的大致范围，并利用改进遗传算法进行PID参数寻优，使系统接近无超调控制，提高控制精度，缩短调节时间。系统获得PID参数用于控制气动调节阀，超调量可控制在06%，调节时间相比于传统PID算法缩短66%。仿真和实验结果表明，该整定算法能够实现稳、准、快的控制方式，为优化电气阀门定位器的控制策略提供了一种新的思路。