摘要:高精度重力测量是进行惯性导航、大地测量、空间科学、海洋探测、基础物理研究的重要观测手段,高精度的重力仪一直 是科学研究追求的目标。 原子干涉重力仪能够提供 uGal 量级的绝对重力加速度值,是获取高精度重力信息的重要仪器之一, 其集成光源系统的设计及实现对其实用化和商业化具有重要意义。 首先介绍原子干涉重力仪激光系统的输出需求,然后对国 内外典型集成光源系统的相关研究发展进行综述,分别介绍了基于自由空间和光纤传输的两种光源系统的实现方案和发展现 状,重点阐述了其稳频、跳频、稳功率等关键技术。 最后,对原子干涉重力仪集成光源系统的进行了总结与展望。

摘要:开关电源作为电子系统的重要组成部件,一旦发生故障将会对整个电子系统带来不可估量的损失,所以需要对开关电 源的元器件参数进行及时准确地辨识,以便有效地评估开关电源的健康状态。 受环境应力的影响,在实际工作中开关电源的多 个元器件参数均会发生退化。 为有效地辨识开关电源的状态,提出基于关键特征和 Elman 神经网络的开关电源多参数辨识方 法,方法首先利用小波包分析提取局部能量特征;为提高辨识精度,将变异系数作为优选局部能量特征的标准,提取具有较大变 异系数的局部能量特征作为关键特征;最后,采用 Elman 神经网络建立关键特征与辨识参数的关联。 仿真实验和硬件实验结果 证明具有较高的辨识精度和良好的实用性。

摘要:针对多中继通信网络,中继选择算法效率低及潜在窃听节点的安全威胁问题。 提出一种基于人工神经网络的联合中继 和干扰节点选择策略。 首先,采用解码转发(decode-and-forward,DF)中继协议,构建存在窃听节点的多中继协作通信网络,结合 协作干扰策略,推导得到系统安全中断概率的闭合表达式;然后,对神经网络进行训练,将相关节点的信道状态信息( channel state information,CSI)作为输入对模型进行训练,获得最优模型参数;最后,利用部分数据集验证模型,仿真结果表明对最优节点 选择的正确率能够达到 93%以上。 与传统选择方案相比,所提方案实现复杂度降低且计算时间明显减少,并且有效改善了系统 的安全性能。

摘要:睡眠呼吸暂停综合征作为一种常见的与睡眠相关的呼吸障碍性疾病,受到众多的关注。 由于其复杂的检诊断过程及昂 贵的价格,吸引了众多研究学者探索基于单通道信号的快速、便捷检测方法。 基于心电信号(ECG)提出了一种多尺度卷积神经 网络睡眠呼吸暂停快速检测方法,与常规的单尺度卷积神经网络方法相比,该方法可以有效地结合信号的细节信息和抽象信 息,提升卷积神经网络的特征呈现能力。 通过 PhysioNet 提供的 Apnea-ECG 数据库进行验证,多尺度卷积神经网络获得了 85. 2%准确率、83. 1%敏感性和 86. 5%特异性。 与现有方法相比,该方法进一步提升了睡眠呼吸暂停的检测性能。

摘要:针对北斗导航定位系统(BDS)数据处理过程中出现的周跳问题,提出一种提升小波结合 NAR 动态神经网络的周跳探 测与修复方法。 首先构造了非差周跳检验量,通过提升小波法探测到周跳发生历元,再采用 NAR 动态神经网络法、改进 BP 神 经网络法以及传统多项式拟合法,分析对比不同方法周跳修复效果。 实验仿真结果表明,在周跳探测方面,提升小波法可有效 探测 0. 2 周以上的小周跳;在周跳修复方面,NAR 神经网络比改进 BP 神经网络的拟合度提高 40%左右,预测精度比改进的 BP 神经网络提高 50%左右,比传统多项式拟合法提高 10%以上,更适用于小周跳的探测与修复,进一步提高了定位精度。

摘要:基于深度学习方法构建轴承健康指标正成为机械故障诊断领域新的研究内容和应用热点。 基于深度学习的指标构建 容易受到前期人工特征提取和特征选择的影响,且缺乏对多通道传感器信息进行有效融合。 针对上述问题,设计了一种基于深 度融合神经网络(DFNN)的多通道信息融合健康指标构建方法。 首先,提出一种多通道融合特征提取器(MFE)从传感器原始 信号提取轴承退化特征,然后设计一种自适应特征选择器(AFS)进行特征选择,最后引入双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建 健康指标。 所提出的方法在轴承全寿命数据集上进行实验验证,实验结果表明,相比现有基于深度学习的轴承健康指标构建方 法,DFNN 构建的健康指标趋势性指标高达 98. 4%,单调性指标增加 44%,因而能够更准确的反映轴承实际性能退化趋势。

摘要:血压是人体重要的生理参数,能够反应心脏泵血功能、外周血管阻力、血容,对其进行非接触连续测量在日常生活和诸 多应用场合中具有很重要的意义。 从面部视频中获取相关脉搏波信号,然后提取信号中与血压相关性高的特征参数,从而利用 这些参数建立血压估计的神经网络模型,并采用遗传算法对其进行优化。 通过验证得出遗传算法优化 BP 神经网络(GA-BP) 模型估计能力和拟合精度明显提高,且其估计结果满足相应血压测量标准并能实现血压非接触连续估计,其收缩压估计准确率 为 93. 1%,舒张压估计准确率为 96. 6%。 故通过脉搏波特征参数建立 GA-BP 模型是一种有效非接触式血压估计方法。

摘要:视频异常事件检测一直是一个具有挑战性的问题,现有的方法往往把视频特征提取和异常检测模型建立两个步骤独立 设计,导致方法无法达到最优。 针对该问题,设计了一种一类神经网络方法用于视频异常检测。 该方法结合了自编码器的逐层 数据表示形式能力以及一类分类能力,隐藏层的特征是针对异常检测的特定任务而构建的,从而获得了一个超平面以将所有正 常样本与异常样本分开。 实验结果表明,提出的方法在 PED 子集和 PED2 子集上分别达到了 94. 9%的帧级 AUC 和 94. 5%的帧 级 AUC,在 Subway 数据集上实现了 80 个正确事件检测,证实了该方法在工业和城市环境中的广泛适用性。

摘要:针对传统平移扫描检测系统的缺陷,提出了一种基于旋转扫描线结构光的三维检测与重构系统及对应的系统参数标定 方法,建立了点云数据获取模型。 被测物体通过旋转实现与线结构光间的相对运动,得到被测物体的外表面二维图像。 系统标 定获得图像坐标与世界坐标间的转换关系,得到被测物体的三维坐标信息及数字模型。 由实验可知,相机的标定精度为 0. 2 mm,原理样机进行物体测量的精度为 0. 1 mm。 实验证明该系统检测精度高,具有可行性。

摘要:针对现有现场可编程逻辑门阵列(FPGA)焊接点失效故障评估方法存在的无法提供准确的信息、样本数据少、时效性 不高等问题,提出结合遗传算法(GA) 改进最小二乘支持向量机(GA-LS-SVM) 的 FPGA 焊接点失效故障评估方法。 建立 SJ BIST 测试模型,选择合适的外接小电容,通过改变不同工作频率下可变电阻的大小模拟焊点阻值,获得基于小电容电压变化的 故障数据,建立电容低电平的持续时间、电容测试工作频率和焊接点电阻值的三维数据图;最后利用遗传算法优化的最小二乘 支持向量机对所得到的数据进行状态评估,由三维数据图可知,健康的 FPGA 焊接点与断裂的 FPGA 焊接点在低电平的持续时 间具有明显差异。 仿真实验结果表明,所提出的 GA-LS-SVM 方法焊接点健康状态等级分类的总准确率达到 97. 2%,相较于 BP 神经网络、标准 SVM 及 LS-SVM 方法分别提高了 17. 9%、13%及 7. 2%。

摘要:针对空间数据系统咨询委员会(CCSDS)标准下低密度奇偶校验(LDPC)码编码器低硬件实现复杂度的应用需求,提出 一种适用于不同码长、码率 LDPC 码的多路并行编码器实现架构。 该架构通过重复利用编码器中的存储单元,将矩阵信息共享 到所有并行的运算单元中从而提高资源利用率。 进一步,在现场可编程门阵列(FPGA)平台上验证并测试码率分别为 1 / 2、2 / 3 及 4 / 5 的单路和多路编码器,测试结果表明采用多路并行架构的编码器吞吐量比单路编码器有明显的提高且均达到 1 Gbps 以 上;与达到基本相同吞吐量的单路多组编码器相比,其查找表资源分别减少 40%、44%和 46%。 该架构充分利用 FPGA 的存储 资源进而有效降低硬件实现复杂度。

摘要:近年来,质量相关的故障诊断受到学界的广泛关注。 目前存在多种基于后处理的故障诊断算法,但是,进一步的研究发 现,当质量无关的故障幅度增强时,这些后处理算法会逐渐失去功能,除此之外,后处理算法在实践中会产生很大的计算量。 为 了进一步解决上述算法的弊端,采取一种预处理、建模、后处理的结构,并提出修正的潜在结构正交投影算法。 对比之前的算 法,该方法对质量相关的故障更具实用性,同时减少了模型所需潜在变量的数目,与之前算法相比,计算量更低,数值示例和田 纳西-伊士曼过程用来验证该方法的有效性。

摘要:针对板球系统轨迹跟踪精度低、震荡大以及实时性差的问题,提出了一种基于遗传算法优化的组合趋近律滑模控制方 案。 首先运用 Ackermann 公式设计的滑模面来表达不连续的超平面;其次,在滑模前期采用指数趋近律来减小抖振幅度,后期 运用变速趋近律使抖振收敛;最后,运用遗传算法来进行参数选定。 实验结果表明,组合趋近律相对变速趋近律起始输出振幅 降低了 2. 2,遗传算法优化后收敛时间较优化前减少了 0. 4 s。 采用 Lyapunov 理论证明了控制器的稳定性,仿真验证了控制策 略具有良好的动态品质和稳态性能,满足板球系统轨迹跟踪要求。

摘要:漏磁内检测技术是长输油气管道缺陷检测的主要手段,缺陷几何特征识别对管道安全运行评价具有重要意义。 基于二 维磁偶极子模型,建立管道内壁缺陷漏磁场空间分布的三维解析模型,对磁化方向垂直缺陷时磁荷产生漏磁场的变化规律进行 研究;基于内壁解析模型,引入管壁退磁影响因子,对模型进行补偿,建立管道外壁缺陷漏磁场三维解析模型,得到了管道外壁 不同缺陷漏磁场的分布特征。 搭建漏磁检测实验平台,对所建模型有效性进行实验验证。 结果表明,管壁对外壁缺陷漏磁场具 有一定屏蔽作用,实验结果和理论分析具有很好的一致性,所建模型可有效描述管道内外壁缺陷漏磁场空间分布特性,对缺陷 识别和定量评估具有一定工程指导意义。

摘要:时间数字转换器(TDC)是一种常用的时间间隔测量电路,广泛用于飞行时间(ToF)测量,频率测量等领域。 针对传统 TDC 分辨率与测量范围相互制约的问题,基于 SMIC 55 nm CMOS 工艺提出了一种兼顾分辨率与测量范围的两步式 TDC 结构。 该 TDC 第 1 级使用环形结构进行粗量化,以扩大测量范围;第 2 级利用延迟锁相环(DLL)结构精确控制压控延迟单元的延迟, 以产生代表分辨率的延迟差,进而实现细量化,提高了分辨率。 其中,设计了一种简便的时间余量求取算法,将第 1 级的粗量化 误差准确传递到第 2 级。 同时特别设计了第一级延迟单元的结构,以消除传统环形 TDC 中多路选择器(MUX)在信号循环过程 中造成的延迟失配。 仿真结果表明,该 TDC 的分辨率为 4. 8 ps,测量范围达到 1. 26 μs,微分非线性(DNL)小于 0. 6 LSB,积分 非线性(INL)小于 1. 8 LSB。

摘要:结合麦克斯韦方程组建立了光在电光晶体中传播的数学模型;通过有限元仿真分别建立了铌酸锂晶体和锗酸铋晶体的 物理参数模型,提出了一种通用的入射光三维波动场仿真方法,该方法将晶体内部电场分布和电光效应耦合波理论相结合,计 算了在横向调制下两种晶体的 Pockels 效应,其结果与理论差值在 10 -5 数量级内;同时,仿真结果表明,铌酸锂晶体的 Pockels 效应更为明显。 最后对两种不同材质的电光晶体进行了 0~ 1 000 V 直流加压实验,实验表明铌酸锂晶体的 Pockels 效应测量精 度优于±2. 9%。 该方法为光学电压传感器电光晶体的选择和性能评估提供了新的研究思路与理论参考。

摘要:针对短时交通流量序列的非平稳性和随机性的特征,为提高短时交通流预测精度和收敛速度,提出一种基于自适应变 分模态分解(VMD)和结合注意力机制层的双向长短时记忆网络(BiLSTM)的组合预测模型。 首先,使用自适应变分模态分解 将时空交通流量序列分解为一系列有限带宽模态分量,细化了交通流信息,降低了非平稳性,提升了建模的精确度;其次,利用 结合注意力机制的双向长短时记忆网络挖掘分解后交通流量序列中的时空相关性,从而揭示其时空变化规律,从而进一步提升 了建模精确度,并且利用改进 Adam 算法进行网络权值优化,以加速了预测网络的训练收敛速度;最后,将各模态分量预测值叠 加求和作为最终交通流预测值。 实验结果表明,使用模态分解的预测模型预测性能明显优于未使用模态分解的预测模型,同时 自适应 VMD-Attention-BiLSTM 预测模型相较于 EEMD-Attention-BiLSTM 预测模型,均方根误差降低了 47. 1%,该组合预测模型 提升了预测精度,并且能够快速预测交通流量时间序列。

摘要:针对传统控制方式下并联型有源电力滤波器(SAPF)并网时引起的电压超调和电流冲击问题。 基于保护开关器件和防 止电流过大产生的线路过电流保护,通过建立 SAPF 直流侧数学模型,分析了产生电压超调和电流冲击的原因。 在进行以上工 作之后,在传统的串联限流电阻启动策略的基础上引入过渡过程和一阶自抗扰控制,设计了一种带有过渡过程的一阶自抗扰 SAPF 并网启动策略,并验证了一阶自抗扰控制的稳定性。 在仿真软件中对所提出的启动策略进行了验证,同时在仿真中与传 统的比例积分(PI)控制方法进行了对比,验证了所提出的启动策略的有效性和可行性。 最终通过仿真分析,该启动策略可将 本系统并网启动过程产生的冲击电流抑制在 100 A 以内,与传统控制策略冲击电流 500 A 相比,极大的抑制了冲击电流对电网 的损害;并网启动过程产生的电压超调为 0,实现了 SAPF 无冲击启动。

摘要:为了提升非制冷红外热像仪的图像质量,满足低对比度弱小区域的观瞄与锁定的需求,提出了一种基于多尺度密集残 差网络的红外图像超分辨重建模型,该模型的基本框架是通过级联多个残差特征进行学习,以粗到细的方式重建高分辨率图 像。 首先提出一种多尺度跨域融合模块,通过对不同感受野的分支结果进行融合,不仅可以融合不同感受野的互补信息,还可 有助于提升梯度收敛和特征传输;然后叠加多个跨域融合模块,并采用残差特征学习进行优化,最终学习出高分辨率细节信息。 仿真实验结果表明,所提出的超分辨模型能够较好的超分辨重建效果,在微弱结构保持和点目标保持上的性能也更加突出。 所 提的模型已经在海思嵌入式深度学习平台上实现了高质量的红外增强,具有较高的工程应用价值。

摘要:点云配准是计算机三维视觉的研究热点。 传统点云配准算法存在着配准时间长和配准成功率低的问题,针对上述问 题,设计了融合轮廓特征的线激光点云配准算法。 该算法通过搜索轮廓特征关键点,并将这些关键点用于配准迭代并计算配准 结果,减少了迭代次数且对源点云和目标点云初始位置要求较低。 实验对比了迭代最近点(ICP)算法、Fast ICP 算法和改进的 点云配准算法,实验结果表明改进的点云配准算法的配准效果明显改善,与 ICP 和 Fast ICP 算法相比,改进的点云配准算法在 速度上分别提高了 14 倍和 2 倍,并且未出现配准失败的情况。

摘要:为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差 等不足,提出了非下采样 Contourlet 变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。 首先, 通过 NSCT 对可见光与红外图像计算,分离出其不同图像系数。 然后,利用信息熵函数,度量图像所含信息量的丰富度,以形成 低频系数的融合系数,得到富含红外目标等丰富信息的融合低频系数。 采用像素点的邻点信息,度量图像的清晰度特征,并引 入均值函数,度量图像的光谱特征,再联合图像的清晰度特征,构造特征选择机制,从图像中选择理想的高频系数融合函数,获 取兼顾细节特征和光谱特征的融合高频系数。 最后,通过实验结果发现,较现有的融合算法而言,所提算法拥有更好的融合质 量,更好地保持了图像的光谱特征,且目标内容显著。

摘要:在脉冲式激光飞行时间法测距中,存在着干扰脉冲叠加到信号脉冲上升沿的情况,因此双阈值处理算法无法正确修正 脉冲前沿时刻鉴别误差。 提出了一种动态多阈值拟合误差修正算法,通过动态切换 3 个阈值门限找到最佳的拟合方式,避免因 某个阈值时刻鉴别受到干扰脉冲影响导致错误的拟合修正结果。 除此之外,还提出了阈值时间差关联曲线的新概念,根据修正 点与关联曲线的偏离程度来动态调整阈值门限。 实验测试结果表明,提出的动态多阈值误差修正方法可获得理想的修正结果, 使得错误数据得以滤除,从而提高远距离目标的测距精度。

摘要:针对 IEEE1588 时钟同步过程中存在时钟频率漂移问题,提出了一种基于滑模控制的新型时钟同步算法。 首先根据主 从时钟偏差与漂移的递推关系,建立系统状态空间模型;然后运用滑模控制缩小时钟偏差与时钟漂移;最后结合滑动平均滤波 对实验过程中的频率抖动和随机误差进行优化。 结果表明,基于滑模控制的时钟同步算法可有效抑制时钟漂移引起的时钟偏 差线性增长,将时钟偏差控制在 1 μs 以下,从而实现亚微秒级网络对时。 相比传统 IEEE1588 协议同步方法,所提方法提供了 更高的同步精度。

摘要:为了改善传统滑模观测器( sliding mode observer, SMO)存在高频抖振、相位延迟、低速段失效等问题,提出一种改进 SMO 控制策略。 该方法在低通滤波器之前引入一个放大因子,放大反电动势信号以便于提取估计;采用双曲正切函数替换符 号函数,减少系统的高频抖振与信号干扰;采用自适应滤波器来提高检测精度,减小相位延迟。 通过 MATLAB/ Simulink 仿真分 析比较了改进 SMO 和传统 SMO 两种策略,结果显示改进 SMO 相较于传统 SMO 相位延迟时间缩短了 97. 5%,并且能够显著减 少抖振现象,精准估计 20 r/ min 以下的电机转速,实现在全速段保持良好的估算性能,表明改进 SMO 策略具有更优的估算精度 和适应性能。

摘要:为了提高单分类支持向量机(one class support vector machine, OCSVM)在滚动轴承性能退化评估的准确性,提出了一种 基于具 有 自 适 应 白 噪 声 的 完 备 经 验 模 态 分 解 方 法 ( complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)、粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)和 OCSVM 相结合的性能退化评估方法。 首先采用 CEEMDAN 将采集的振动信号计算展开为多个固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),根据 IMFs 的能量密度获得典型的特征信号; 其次,通过粒子群算法优化 OCSVM 的参数 ν 和径向基核函数参数 g,增强 OCSVM 的学习能力和泛化能力;最后,使用 3σ 设置 自适应阈值,确定轴承早期失效阈值并用 CEEMDAN 和 Hilbert 包络解调的方法验证评估结果的正确性,采用辛辛那提大学的 轴承实验全寿命数据验证所提模型的有效性。 结果表明,PSO 算法优化 OCSVM 的模型可以准确地对轴承运行全寿命状态监 测,与支持向量描述(support vector data description, SVDD)和参数自选的 OCSVM 模型相比,该方法的性能退化评估模型更有效 和优越。

摘要:开关磁阻电机在磁路饱和情况下,其导通相电感会随导通相电流的变化而变化,从而影响转子位置估算精度,提出一种 电机转子位置估算方法。 首先建立了相电感函数关系式;然后分析了相电流与相电感极值定位点位置角之间的关系;最后阐述 了由两相邻采样定位点来估算出相应的转子位置角度的实现过程。 以三相 6 / 4 结构电机进行了相关仿真与实验,结果表明上 述方法的可行性。

摘要:通过检测氧化锌避雷器泄漏电流,经过谐波分析提取泄漏电流基波和各次谐波参数,依据电流阻性分量可判断该装置 在电网中的运行情况。 为解决快速傅里叶变换(FFT)进行谐波分析时数据截断引起数字信号处理性能下降的问题,选用一种 考虑包含某样点所有可能数据截断情况的全相位 FFT 分析方法,再基于此分析方法选用全相位时移相位差校正算法,同时利 用窗谱函数推导出校正公式。 仿真结果表明,该算法对比基于 FFT 的比值公式校正算法在无噪和有噪(50 dB)情况下谐波分 析精度分别提高了 4~ 5 个数量级和 1~ 2 个数量级,且对相对小信号谐波分量的频率估计偏差不超过 0. 6 Hz,相位估计偏差不 超过 0. 5°。 该算法具有相位不变性和频谱泄漏抑制能力,实现了检测精度的提高和小信号参数的估计,并在泄漏电流检测系 统中得到验证。

摘要:中国铁路线大量分布在风区雪区,研究接触网腕臂绝缘子表面雪晶沉积特性,对预防冬季“雪闪”和提高供电可靠性有 重要意义。 利用有限元仿真软件模拟风速环境下 QBG-25 型铁路用绝缘子雪晶沉积量,计算绝缘子表面流场速度和静压分布, 分析雪晶类型和风速风向对绝缘子表面雪晶沉积的影响。 仿真结果表明,在相同风速风向下,雪晶类型对绝缘子表面雪晶沉积 量影响较小,其中实心枝状雪晶沉积量最大;绝缘子表面雪晶沉积量在平安装方式下随风速的增大而增大,斜安装方式下随风 速的增大呈现先增大后逐渐减小的趋势;当风速为 10 m/ s、风向在±45°范围内,绝缘子表面雪晶沉积量与风向关系呈现“V”型 分布,风向倾角为负角度时,安装方式对雪晶沉积量影响严重;伞裙表面雪晶沉积量随风向倾角的增大而增大,伞裙迎风面雪晶 沉积量大于伞裙背风面沉积量。