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2023,37(7):1-16, DOI:
Abstract:
光信号在大气湍流信道中传输时会引起信号衰落和光强闪烁等现象,接收端采用固定阈值检测无法正确恢复出基带信 号,需要对接收信号判决阈值进行自适应调整。 自适应阈值检测技术能够有效抑制大气湍流效应,是改善无线光通信系统的误 码性能、提高系统可靠性的重要手段,其检测性能主要针对阈值检测算法和反馈机制等方面进行优化和改进。 回顾自适应阈值 检测技术的发展历程,从无线光通信系统结构出发,根据贝叶斯最大似然估计和最大后验概率准则,推导了接收信号的最优判 决阈值模型,通过比较接收信号和最优判决阈值解调出基带信号。 分析了基于最小均方误差滤波、卡尔曼滤波和渐消卡尔曼滤 波 3 种算法的典型自适应阈值检测模型,分别适用于平稳输入信号和非平稳输入信号,同时介绍了西安理工大学在自适应阈值 检测领域使用高阶累积量代替传统二阶统计量的相关研究工作,最后对未来该领域发展趋势进行总结和展望,可为未来无线光 通信自适应阈值检测技术的研究和发展提供一定的参考借鉴。
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2023,37(7):17-25, DOI:
Abstract:
针对 MEMS 加速度传感器在复杂应力条件下潜在的疲劳失效与断裂失效问题,提出了一种基于全概率公式的可靠性 评估模型,完成了器件在振动环境、冲击环境以及振动-冲击耦合环境下的可靠性建模。 模型包含 Wiener 过程和齐次泊松随机 过程,分别描述器件在振动环境中的疲劳损伤以及器件遭受的随机冲击,进一步考虑了随机冲击的幅值大小对器件退化率的影 响。 通过器件在冲击应力下产生的疲劳损伤突增量,反映多失效模式间的相关性。 对比分析了振动-冲击相互独立与相互耦合 作用的可靠性模型,结果表明,振动-冲击相互耦合作用的可靠性模型评估结果更具有指导意义。
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2023,37(7):26-32, DOI:
Abstract:
针对光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)解调系统在变温环境下由于波长漂移引起的解调精度不足问题,提出了 一种基于法布里-珀罗(Fabry-Perot,F-P)标准具非线性波长漂移校准的 FBG 传感系统解调方法。 研究建立了引入 F-P 标准具 的 FBG 解调系统,设计了基于 F-P 标准具非线性误差补偿的波长校准流程,搭建了 FBG 解调系统在航空航天实际应用环境中 的模拟实验系统,并在恒温及变温环境下进行了实验测试。 实验结果表明,本文所提出方法在恒温及变温环境下的传感系统解 调稳定性在 ±0. 6 pm 及 ±1. 1 pm 以内,且在变温环境下传感系统解调的波长漂移量从 20. 3 pm 减小到 0. 7 pm。 验证了解调方 法的精度和稳定性,为航空航天等领域的结构健康监测提供了参考。
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2023,37(7):33-41, DOI:
Abstract:
针对无线传感器网络中传统 DV-Hop( distance vector-hop) 算法定位误差大的问题,提出了一种基于蜣螂算法优化的 DV-Hop 定位算法。 首先使用双通信半径的方式细化节点间跳数,并使用最小均方误差准则计算锚节点的平均跳距,将改进后 的平均跳距的平均值当做每个未知节点的平均跳距,最后引入权重因子优化适应度函数,使用蜣螂优化算法代替三边测量法进 行坐标计算。 仿真结果表明,所提算法比经典 DV-Hop 算法平均定位误差提升了 55. 69%、59. 61%和 67. 59%,误差方差提升了 52. 41%、45. 58%和 36. 87%,具有良好的定位精度和较好的稳定性。
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2023,37(7):42-52, DOI:
Abstract:
本文针对高精度温度传感器测温效率低,提出了一种高精度批量测温系统及其测试方法,且具有多芯测试能力。 针对 铂电阻 PT100 测试精度低,提出了分类法、二分扫描法、逐次逼近法对铂电阻 PT100 进行校准,校准后在-65 ℃ ~ 145 ℃ 温度区 间最大测温误差值由 0. 412 ℃ 变为 0. 021 ℃ ,测温精度提升 94. 9%。 同时建模仿真了系统的稳定性、测温时间和测温精度,首 先对恒温装置外壁到内壁和内部腔体冷流体的对流换热进行传热学建模,仿真结果表明恒温装置只需 75. 2 s 便能够达到热平 衡;接着对待测电路发热、基座散热、校准后铂电阻进行综合热仿真建模,仿真结果表明系统测温精度可达 0. 016 ℃ ;最后对几 款经典高精度温度传感器的外温和内温进行测试验证,结果表明系统能够对 0. 031 ℃测温精度的温度传感器进行测试,系统能 够很好满足测温需求。
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2023,37(7):53-61, DOI:
Abstract:
水电站库区两岸边坡地质状况复杂多变,边坡的稳定工作状态与水电站的安全运行息息相关,本文在雅砻江官地水 电站库区左岸边坡覆盖层处,将 MEMS 姿态传感器(陀螺仪和加速度计)按照阵列方式布置在边坡上,建立边坡稳定状态数 据实时采集系统,利用初始对准确定导航目标参数姿态、方位、速度和位置的初始值,计算出目标姿态矩阵,再通过姿态矩阵 实时将 MEMS 姿态传感器获取的载体系下的加速度和角速度转换到导航系下,用于实时计算边坡变化姿态矩阵和位移开展 试验研究。 试验结果表明,将 MEMS 姿态传感器应用到边坡位移监测中能够实现边坡表面位移数据的实时获取,位移数据 获取精度能够达到毫米级,满足工程实际使用需求,该项研究成果对边坡表面位移稳定状态进行实时监测分析具有十分重 要的意义。
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2023,37(7):62-71, DOI:
Abstract:
为了降低三电平中点钳位型(NPC)整流器故障诊断算法的复杂度和成本,本文提出基于开关状态的开关开路故障诊断 方法。 首先,选取某些开关状态在半个电流周期的累计值作为诊断变量,并结合自适应阈值及电流相位实现故障桥臂的检测。 其次,执行基于无功电流注入的外开关故障容错控制并对阈值进行更新。 最后,在容错期间基于诊断变量的变化情况,实现故 障开关的定位。 所提出的方法能够同时实现单和双开关开路故障诊断,而无需额外的传感器以及复杂的计算和诊断规则,具有 实现简单和成本低的优点。 实验结果验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。
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2023,37(7):72-80, DOI:
Abstract:
针对有光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景下物体六自由度位姿估计精度低的问题,提出了一种结合多 尺度特征融合和注意力机制的混合通道注意力模块(mixed channel attention,MCA)。 在 MCA 基础上进一步构建了类别级物体 六自由度位姿估计方法(MCA6D),其关键步骤包括物体的实例分割,特征提取与基于 MCA 的特征优化,基于先验形状的物体 模型重建,及基于点云配准的位姿估计。 本文方法在公共数据集 CAMERA 和 REAL 分别取得 86. 3% ( 5° 2 cm)、73. 4% (5°5 cm)和 39. 2%(5°2 cm)、43. 3%(5°5 cm)的均值平均精度,领先于 NOCS、SPD、SGPA 等主流方法;同时实物实验表明本文 方法在存在光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景可准确估计物体六自由度位姿。
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2023,37(7):81-92, DOI:
Abstract:
针对多终端多信道复杂认知无线电-物联网 (cognitive-radio Internet of Things, CR-IoT)当中的频谱感知-分配问题,提出 了一种基于边缘计算思想的协作频谱感知-分配方法。 为了评估边缘计算思想的引入为 CR-IoT 系统带来的性能提升,设计了 一种能够量化对授权用户的干扰以及认知用户的服务质量的性能评估系统 ( performance evaluation system, PES)。 在该系统 中,基于排队论以离散时间马尔可夫模型对系统状态进行建模,能够对可配置参数的异构终端进行独立分析,进而对不同的频 谱感知-分配方法进行性能评估。 使用 PES 所进行的仿真结果表明,相比于中心感知-分配方法,所提出的边缘计算方案能够实 现更低的对授权用户的干扰以及对于认知用户更好的服务质量。 这一结果同样证明了,所提出的 PES 具有帮助网络监管者设 计频谱感知-分配方案的能力。
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2023,37(7):93-103, DOI:
Abstract:
随着锂离子电池系统在电动汽车中的广泛应用,电池组短路引起的安全问题日益凸显,因此动力电池的状态监测与故 障诊断备受关注。 针对当前非模型故障诊断方法存在的泛用性低、抗干扰性差和电池组不一致性突出等问题,提出了一种基于 统计分析和密度聚类的电池组短路故障诊断方法。 首先根据遗忘机制,利用核密度估计的相对熵和相关系数提取电池组的故 障信息,用于识别短路引起的电池电压和温度变化;接着采用基于密度的空间噪声聚类算法(DBSCAN)自动识别短路故障电 池。 该方法的鲁棒性在噪声干扰和电池组较大不一致性的条件下得到了有效验证。 随后,在不同程度的微短路情况下(短路 电阻分别为 1、5 和 10 Ω)进行故障诊断,结果表明在 10 Ω 短路情况下故障诊断的准确率能够达到 92. 17%。 最后通过对比分 析,表明该诊断方法能够有效检测和定位短路电池,并且故障越严重,诊断所需时间越短。
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2023,37(7):104-112, DOI:
Abstract:
现阶段,图像深度学习算法无法检测时序性的工艺流程问题。 本文针对针织机械山板总成的人为装配工艺进行研究, 提出 MS-RetinaNet 目标检测算法。 借鉴自然语言处理的思想,引入 Swin-Transformer 结构,保留了 CNN 结构的层次性,弥补了 CNN 结构对于高层语义信息融合不足的问题,增强了全局与细节学习能力;使用改进的 GIoU Loss,增加判定因子式,缓解损失 计算退化的影响,优化边界框回归效果;根据多尺度目标参数,采用最佳锚框比,提高了召回率和检测精度;设计时序检测头,使 算法具有判别目标先后顺序和逻辑关系的能力。 实验结果表明,算法 AP 可达 90. 3%,高于当前主流算法 2%以上,单张图片检 测速度约 46 ms,满足了工艺流程的时序检测要求,综合性能优越。
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2023,37(7):113-120, DOI:
Abstract:
针对实体螺纹量规加工难、成本高、易磨损、检定工序繁琐等问题,提出了一种基于三维点云的螺纹量规数字化计量模 型建立及参数计算方法。 为实现实物螺纹量规数字化,首先获得其三维数字化模型,并获取模型大径、中径、小径、螺距与牙型 角等关键参数。 其次对模型进行单项误差与综合误差分析,得到各参数相对误差均小于 5%。 最终得到数字化模型各项参数 的不确定度与扩展不确定度,证明螺纹量规数字化计量模型的准确性。 该结果为螺纹量规数字化发展提供了研究基础,对计量 行业的数字化转型具有参考价值。
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2023,37(7):121-130, DOI:
Abstract:
针对基于栅格地图的路径规划技术在面对大地图、高分辨率地图的情况下,存在的规划速度慢、内存占用高的问题,提 出一种基于语义网络的网络搜索算法。 首先使用语义分割网络对栅格地图进行预采样,其次通过图像学膨胀拓宽最优路径形 成最优路径范围,增强算法鲁棒性,最后利用语义网络的特征图指导搜索算法规划,加快了高分辨率栅格地图的路径规划的速 度。 实验仿真表明,网络搜索算法较传统搜索算法,时间平均缩短 72. 5%,遍历点数平均减少 51. 6%,路径长度平均延长 0. 73%,网络搜索算法可以有效加快路径搜索速度,减少内存占用。
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2023,37(7):131-139, DOI:
Abstract:
针对北方苍鹰优化算法(NGO)存在收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种改进北方苍鹰算法( INGO),并应 用于光伏阵列故障诊断。 首先,利用 Circle 映射、自适应权重因子和 Levy 飞行策略改进了北方苍鹰优化算法,结合高斯检测机 制和混合核极限学习机(HKELM)搭建 INGO-HKELM 故障诊断模型。 其次,将 INGO 算法与 NGO、粒子群算法(PSO)、鲸鱼算法 (WOA)在测试函数上进行比较,表明在寻优能力、稳定性等方面具有优越性。 然后,分析不同运行状态下光伏阵列运行特征, 提出一种 5 维故障特征向量,作为数据的输入。 最后,将 4 种算法分别对 HKELM 的核参数进行优化并实现故障分类。 结果表 明,所提方法能够准确地检测出光伏组件发生的异常状态,INGO-HKELM 模型准确率达到 93. 74%,验证了所提算法的有效性 和可行性。
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2023,37(7):140-147, DOI:
Abstract:
针对非均匀光照下 ORB 图像特征检测算法存在特征点过于聚集、匹配准确率不高等问题,提出了一种高效高精度光 照自适应的 ORB 图像特征匹配算法。 利用自适应阈值提取待测图像的 oFAST 特征点,通过优化的四叉树分解法均匀分配,进 一步提高了低照度或高曝光区域特征点的数量,随后,根据汉明距离进行特征匹配,使用改进的 RANSAC 算法剔除误匹配,提 高 ORB 算法中特征点的匹配准确率。 实验结果表明,针对具有明显光照变化的数据集,相较于 ORB、MA、Y-ORB 及 S-ORB 算 法,本文算法的平均特征分布均匀度提高 13. 1%,特征提取时间节省 26. 3%,综合评价指标提升 18. 5%,可高效完成复杂场景变 化下的特征匹配,对目标识别和三维重建等领域具有较强的应用价值。
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2023,37(7):148-155, DOI:
Abstract:
为解决强反射表面物体测量过程中易发生局部镜面反射,影响测量精度的问题。 将数字微镜添加到结构光测量光路中 并设计搭建测量系统,包括数字微镜、CCD 相机、投影仪等器件。 完成了系统的匹配、相机和投影仪的参数标定以及相位计算, 采用麻雀搜索算法优化 BP 神经网络的方法建立数字微镜单元和相机像素单元之间的坐标映射关系,映射误差为 0. 583 pixels。 基于 PID 控制器提出一种自适应掩膜生成方法,并对具有强反射表面的量块进行了测量实验,实验表明该方法能有效降低过曝 光区域的灰度,实现了高动态范围成像。 提出的方法可为强反射表面的三维测量提供理论支撑。
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2023,37(7):156-165, DOI:
Abstract:
为提升单相五电平整流器的控制性能,研究了一种基于无延时功率观测器的双闭环综合控制方法。 该方法通过提出一 种虚拟电流信号重构算法并结合改进广义积分算法构建了无延时功率观测器,将其应用到整流器内环的模型预测功率控制当 中实时观测所需功率,同时电压外环采用线性自抗扰控制代替传统比例积分算法。 实验结果表明,该控制方法在功率突变后重 新跟踪给定值所需时间缩短了 5~ 7 ms,在电网电压跌落和负载扰动工况下使直流侧电压波动分别降低 4. 4%和 4. 8%。 相较于 传统方法,本文方法不仅降低了整流器的启动超调、提升了内环模型预测功率控制的动态性能,而且有效增强了电压外环的抗 干扰能力。
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2023,37(7):166-176, DOI:
Abstract:
金具锈蚀在输电线路航拍图像中细节丰富且分布不规律,为克服分割检测过程中局部信息丢失、精度低和速度慢等问 题,提出基于 DeepLabV3+的金具锈蚀语义分割模型。 替换其主干网络为轻量化改进 MobileNetV3 网络加快运算速度,并提出自 适应特征金字塔( adaptive feature pyramid,AFP) 结构融合多尺度。 结合 FRN 层提出特征融合空洞空间金字塔池化( feature fusion atrous spatial pyramid pooling,FEF-ASPP)结构,能够在加强像素间联系的同时不降低分辨率。 最后优化损失函数,提高算 子的有效性。 实验表明,mIoU 和 mPA 分别达到了 87. 15%、96. 64%,相较于原模型提高了 3. 09%、4. 29%。 参数量仅为原模型 的 48%,推理时间仅为 15. 94 ms,降低了对设备算力的要求,实现高效高精度、轻量化的输电设备锈蚀缺陷分割检测。
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2023,37(7):177-185, DOI:
Abstract:
针对人体关键点检测存在检测精确度低的不足,在 KAPAO( keypoints and pose as objects)网络的基础上进行改进。 使 用 PoseTrans(pose transformation)进行数据增强,提高网络的泛化性;针对特征融合能力的不足,设计融合注意力机制的 BiFPN (Bi-directional feature network)模块充分融合不同语义特征,提高网络对深层语义信息和浅层语义信息的融合能力;在网络输出 阶段设计自适应扩张卷积模块,将不同扩张率的输出分支进行自适应融合,有效获得图像的全局信息;在网络的后处理部分设 计 SDR-NMS(soft DIOU relocation non-maximum suppression)替代传统的 NMS,保留最优的关键点预测框。 实验结果表明,网络 的 AP 分数提高了 4. 8%,AP 为 68. 6%,检测速度为 19. 1 ms。 网络精确度和检测速度均具有较好的表现性。
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2023,37(7):186-195, DOI:
Abstract:
准确的预测风速对于风电场的安全运行和高效发电具有重要意义。 针对已有文献在风速预测问题中采用的单一分解 策略存在固有缺陷、优化预测模型效果不稳定等问题,提出了一种融合两阶段分解与 iJaya-ELM 的混合预测模型。 首先,对原 始风速序列进行 ICEEMDAN 分解,得到 12 个分量后基于排列熵熵值重构为高频项、中频项与低频项;随后对高频项进行奇异 谱分解滤去序列噪声;提出一种改进的 Jaya 算法 iJaya,利用 iJaya 算法获取极限学习机 ELM 的最优连接权值与阈值,最后将各 个分量的预测结果线性集成得到最终结果。 以我国甘肃地区风电场风速数据进行模型验证,并利用新疆地区数据集测试其鲁 棒性与通用性。 实验结果表明,iJaya 算法具有较强的寻优精度与稳定性,两阶段分解能够深度挖掘风速序列的特征;该混合模 型能够有效提升风速预测精度,平均绝对误差与均方误差分别为 0. 067 9 和 0. 134 5。
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2023,37(7):196-204, DOI:
Abstract:
双边剪切工艺中钢板对中过程需要人工目视激光线进行余量观测,操作复杂且主观判断影响数据准确性。 为此设计基 于机器视觉的双边剪钢板自动对中系统,依赖沿辊道分布的多组面阵相机进行辊道钢板状态数据采集,利用现场测量数据及钢 板目标宽度标定出两条虚拟剪切线,摆脱对传统辅助激光线的依赖。 同时系统中采用级联的钢板对象提取模型,采用先粗后精 的分步提取思想,提升钢板边缘检测精度。 依据钢板轮廓位置与虚拟剪切线位置关系换算出移动距离,从而控制磁力对中装置 完成钢板对中过程,提升双边剪工艺的自动化程度。 实际应用结果表明,系统对于钢板宽度测量误差小于 5 mm,系统自动控制 对中误差小于 10 mm,满足企业自动控制需求。
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2023,37(7):205-212, DOI:
Abstract:
针对传统深度学习网络模型在变工况条件下的故障诊断泛化能力差的问题,提出一种基于迁移学习的双向长短时记忆 网络和注意力机制(TLBA)融合的故障识别方法。 将原始故障数据划分为源域及目标域;并构建融合注意力机制的双向长短时 记忆网络(BiLSTM-Attention,BA)模型,之后使用此模型学习源域数据特征;最后利用迁移学习通过对目标域数据的学习,进一 步优化调整 BA 模型的网络参数,最终得到目标域的故障分类辨识模型。 以航空器翼梁故障为案例,结果表明,该方法与传统 故障诊断方法 BiLSTM-Attention 相比,其综合评价指标 F1-score 有 3. 4%的提高,故障平均诊断准确率在 91%以上;同时针对变工 况下的故障分类结果较为稳定。
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2023,37(7):213-220, DOI:
Abstract:
电力金具作为输电线路中的不可缺少的关键部件,对电力稳定传输提供了保障,一旦电力金具出现缺陷,就会带来巨大 的隐患,造成输电设施的损坏甚至大面积停电事故,影响人们的生产和生活。 传统的输电线路检修主要依靠人工现场进行巡 检,不仅危险程度高,辨识难度也比较大。 人工智能识别技术的不断进步,为电力金具的缺陷识别提供了更好的方法。 目前 Faster-RCNN 算法的目标识别准确率高,但对于螺钉等小金具目标物体的识别率相对较低。 本文首先通过双特征融合算子提取 特征并进行标记后,输入引进混合注意力机制改进的 Faster R-CNN 模型中,进行特征再提取,融合重合度较高的特征,并进行缺 陷的分类和识别,能够对电力小金具中的螺钉进行高效的辨识。 实验结果表明,本文双特征融合的改进 Faster R-CNN 模型相较 于传统的 Faster R-CNN 模型和 YOLO 模型的提升效果明显,模型的平均准确率提升了 5%,平均精度提升了 11%,在保障算法 实时性的同时对螺钉等电力小金具具有较好的检测效果。
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周孝法，张越港，方 宇，杨 皓，夏严峰，武 欣，范狄庆，孙博洋
2023,37(7):221-229, DOI:
Abstract:
架空输电线路导地线弧垂是架线施工质量和线路安全运行的关键指标之一,针对目前弧垂测量方法在准确性、便捷性 等方面存在的不足,提出了一种基于激光测距与光栅测角技术的输电线路弧垂测量数学模型,并在该模型的基础上,针对单根 导线测量鲁棒性不足的情况,提出一种基于相似性度量与牛顿插值法相融合的多分裂导线弧垂测量数据质量评估优化算法,实 现对数据集的补偿与弧垂计算。 与点云提取电力线方法相比,该测量方法只需通过少量测量数据即可拟合出导线模型并计算 出弧垂值。 以 220 kV 双分裂导线为测量对象,进行试验验证,并与现有测量方法弧垂测量值作比较,试验结果表明数据优化后 的弧垂误差率最大为 1. 47%,证明了该方法的准确性,能够满足工程现场测量精度要求,并提高了架空输电线路弧垂测量工作 的安全与效率。
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2023,37(7):230-242, DOI:
Abstract:
煤矿井下主接地电极腐蚀检测对于保护工作人员的安全起着极其重要的作用,当前通过运至井上人工肉眼检测的方法 耗时耗力且无法定损,因此本文提出了一种基于超声 SH 波回波特性的煤矿井下主接地电极在线腐蚀检测新方法。 首先推导 了液浸板结构中 SH 波的频散方程,选取频散小、传播距离长的零阶 SH 波作为检测激励信号,建立液浸板结构有限元模型,确 定了最佳超声激励频率;其次构建煤矿主接地电极声-固-流多物理场耦合检测模型,仿真研究超声 SH0 波在主接地电极上的传 播特性以及对于腐蚀的检测能力,分析了 1~ 5 mm 腐蚀深度以及 5~ 25 mm 腐蚀半径下的回波信号特征;最后搭建了煤矿主接 地电极无损检测系统,开展了实验验证工作。 实验结果表明,通过超声 SH 波检验井下主接地电极腐蚀缺陷具有可行性,在 500 mm×375 mm×5 mm 的主接地极板上腐蚀定位误差为 5. 64%,同时腐蚀信号的幅值与不同程度的腐蚀缺陷与成正相关性, 为煤矿井下主接地电极腐蚀检测以及腐蚀程度的定量评估提供了一种有效的方法。
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2023,37(7):243-250, DOI:
Abstract:
针对轧辊磨床屏幕数据只能依靠人工抄录无法自动获取的问题,设计了一种轧辊磨床屏幕智能相机及轧辊磨床关键参 数自动识别与记录的方法。 将专门设计的小型屏幕智能相机安装于磨床数控屏幕上方,通过 45°倾角“L”型方式设计相机结 构,可以在不影响师傅作业的情况下,对磨床数控屏幕进行拍照。 首先,通过边缘定位和透视变换方法,对获得的屏幕图像进行 配准和矫正;其次,通过训练后的 YOLOv5 模型,对图像中的磨床参数进行识别;最后将磨床关键参数导入数据库,完成轧辊磨 床参数的实时记录和传送,为相关后续生产工序的调整,提供及时、准确的关键设备参数。 另外,针对屏幕图像中普遍存在的摩 尔纹现象,通过设计偏振视窗和去摩尔纹处理算法相结合的方式,有效的滤除摩尔纹,显著降低了摩尔纹对识别精度的影响。 系统运行半年以来,磨床屏幕数据的识别率超过了 99%,显著降低了劳动强度和人工误差,提高了生产率。
2023年第37卷第7期
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基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法研究
Abstract:
针对水表出厂检定过程中的被检表梅花针在接近于采集频率一半的高速转动下识别效果差的问题，提出了一种基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法。首先对图像进行预处理转化为二值化图像，再利用背景异或法对当前帧图像与起始帧图像进行异或运算得到梅花针运动轨迹，统计梅花针转动过程中的白色像素占比大小变化，最后通过自适应峰值提取算法统计转动齿数。通过实验，证明了该算法克服了伪波峰对峰值提取算法的干扰，相较于传统统计方法，该方法对梅花针转动齿数识别效果显著，误差不超过1%。
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融合PCA与自适应K-Means聚类的水电机组故障检测在线方法
Abstract:
灯泡贯流式水电机组在运行过程中,由于受水力因素、机械、工况等因素影响,很容易导致转轮叶片与转轮室发生故障,严重影响水电机组安全运行。在分析灯泡贯流式水电机组转轮叶片与转轮室故障信号特征的基础上,提出了一种基于K均值(K-Means)和莱特准则(Wright"s criterion)的水电机组故障在线检测方法。该方法利用主元分析(PCA)对水电机组振动和噪声信号特征降维后,融合莱特准则改进传统K均值算法,以实现K值的自适应选择,对特征进行在线聚类,能快速准确识别水轮机变负荷状态与金属扫膛故障。将本文提出的这种方法应用到五凌电力近尾洲水电站灯泡贯流式机组故障检测中,实验结果表明,采用该方法的故障在线检测准确率为100%、变负荷在线检测准确率为96.7%,运行近10个月没有出现故障误报和漏报,表明了该方法的有效性。
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基于激光信息的移动机器人定位研究
Abstract:
针对移动机器人在导航定位过程中，使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高，以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题，本文给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率。首先，在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进，融入自适应区域划分的方法，保证所划区域包含更多有效信息，减少粒子的收敛时间，完成机器人初步粗定位。然后，在粒子采样和重采样阶段，使用正态分布概率模型进行粒子权重更新，实现更加快速高效地全局精定位。通过实验对比分析，所给方法与基于蒙特卡罗定位算法相比较，耗时缩短了4s左右，且本文的自适应蒙特卡罗定位方法，能够将定位误差保持在6cm左右，从而验证了所给方法的有效性和稳定性。
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高斯过程改进的鲁棒容积卡尔曼滤波及其组合导航应用
Abstract:
基于GNSS/INS的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒容积卡尔曼滤波方法?首先采用免重采样采样点更新框架实现容积点更新与高斯矩信息的解耦,提高采样点实例化信息在迭代滤波中的传播效率?其次基于状态可观测度分析,将高斯过程引入到系统模型矩估计积分不确定性的标定中,改善移动载体直线行驶条件下航向的估计精度?仿真实验表明,所提GP-RCKF算法能在状态可观测度较弱时显著改善航向角估计精度,航向角误差较RCKF改善28.9%?
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基于YOLOv5算法的交通标志识别技术研究
Abstract:
针对传统方式识别交通标志算法存在的检测精度较低的问题，提出了一种改进YOLOv5算法的交通标志识别方法。首先改进YOLOv5算法的损失函数，使用EIOU损失函数代替YOLOv5算法所使用的GIOU损失函数来优化训练模型，提高算法的精度，实现对目标更快速的识别；然后使用加权Cluster NMS改进YOLOv5本身所使用的加权NMS算法，提高生成检测框的准确率。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法在由长沙理工大学制作的CCTSDB交通标志数据集上训练的模型的mAP值达到了84.35%，比原始的YOLOv5算法提高了6.23%。所以改进YOLOv5算法在交通标志识别中有更高的精度，能够更好的应用到实践当中。
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一种帧间大变形材料的视觉测量方法
Abstract:
为解决数字图像相关（DIC）方法测量帧间大变形时出现的退相关现象，提出一种基于双边特征匹配的DIC全场测量方法。首先，采用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法提取和匹配特征点对，保证快速提取到数目较多的匹配点对；其次，针对存在的错误匹配问题，在网格运动统计方法基础上提出双边特征匹配，剔除错误匹配点对；最后，独立估计每个感兴趣点的变形参数，为反向高斯-牛顿算法提供初值，并不断迭代获得最终变形结果。通过仿真和聚合物泡沫大压缩实验验证了该方法的鲁棒性和准确性。结果表明，该方法适用于测量帧间大压缩变形，可测实际变形量在40%左右，并且在测量其它帧间大变形方面具有广阔的应用前景。
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空间守时系统概念研究
Abstract:
针对太阳系广域时空尚没有统一时间的规则的问题,提出了一种新的统一时间的方法.空间守时系统坚守人类对时间的两个约定,即时间单位和时间起始点的约定,在基于广义相对论的空间计量理论的基础上,用铯原子钟测量原时,用脉冲星测量坐标时,用太阳系质心坐标系原点上的坐标时来统一时间.阐明了“标准时间不是唯一的”相对时间观,在不同局域坐标系之间,相互观测对方的时间都不可能是均匀流逝的,相互认为对方的时间坐标轴是弯曲的,而绝对时间观则必须维持"标准时间的唯一性",用授时技术可以统一所有用时设备.空间守时系统的概念颠覆了传统的绝对时间观点.空间守时系统具有特别设计的反馈机制,使时间系统更加稳定.
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基于J-A力磁耦合模型的压力磁测系统研究
Abstract:
本文提出了基于磁机械效应的在役容器压力测量方法,利用磁信号与器壁应力之间存在稳定对应关系,实现非侵入无损检测。采用J-A力磁耦合模型分析了弱地磁环境下钢材磁导率和应力的关系,在理论上证明了利用容器外部磁场测量内部压力的可行性。设计了一套多通道磁信号同步采集系统,能够完成多传感器三个分量的磁信号的同步获取,实验验证了本方法的性能和优势。实验表明,在压力设定范围内,容器附近磁场与内部压力符合线性模型。压力容器表面的不同部位的磁场对压力变化的灵敏度差别较大,因此需要多点布置、标定优选。对于实验的低碳钢压力容器,磁场测量灵敏度可达131.4 mGs/MPa,并通过轴对称布置一对传感器叠加,可以减弱旋转容器对测量精度的影响。
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625MS/s 12bit双通道时间交织ADC的设计研究
Abstract:
基于40nm CMOS工艺，设计了一款625MS/s、12bit双通道时间交织模数转换器（ADC）。单通道ADC采用了前端无采保模块的流水线架构以降低系统功耗。系统采用了宽带高线性度前级驱动电路以及高速高精度栅压自举开关以保证交织系统的有效输入带宽。一种基于辅助通道的后台校正算法被用于校正通道间采样时间失配，该后台校正方法可适用于完全随机输入信号。芯片核心面积为0.69mm2。后仿真结果表明：该625MS/s 12bit 时间交织ADC在全速率下进行奈奎斯特采样，系统SFDR为67dB，SNDR为58.5dB，功耗为295mW，满足设计指标，证明了设计的有效性。
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反背景差分结合Otsu的细胞图像分割方法*
Abstract:
针对相差显微镜采集的间充质干细胞图像具有对比度低、背景不均匀、光晕伪影等问题，提出了反背景差分结合Otsu的细胞图像分割方法。该方法通过构建反背景差分增强图像中细胞主体与非细胞区域的差异，降低背景不均匀干扰因素的影响，结合Otsu阈值分割法粗略区分细胞和背景，并通过二值形态学运算、图像滤波和局部梯度迭代的算法组合进一步修正分割结果。通过对实际采集的细胞图像进行分割验证，像素精确度、交并比、Dice相似性系数和汇合度误差四个评价指标分别达到了0.9338、0.7296、0.8524和0.07，表明该算法具有较高的分割性能，能客观、准确自动分析细胞汇合度，而且可以处理细胞不同培养时期的图像，具有较高的应用价值。
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PSO_SVM算法在太阳能电池板裂缝缺陷检测研究
Abstract:
针对太阳能电池板在生产过程中出现的裂缝问题，在太阳能电池板缺陷数据集有限的条件下，提出应用粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）优化支持向量机（Support Vector Machines, SVM）的太阳能电池板裂缝缺陷检测算法。首先，为减少图像采集过程中由电致发光（Electroluminescence, EL）检测产生的光照分布不均影响，对太阳能电池板组件图像进行Retinex增强处理；其次，在频域上利用Gabor变换对图像进行纹理特征提取，以获取裂缝特征；最后，将各个太阳能电池板组件的纹理特征经主成分分析法（principal component analysis, PCA）降维后输入到粒子群-支持向量机（Particle Swarm Optimization_Support Vector Machines, PSO_SVM）系统中进行分类识别。应用该方法对600幅太阳能电池板电致发光（EL）图像进行实验，仅有1幅出现误检，分类识别准确率为99.33%。将该算法与决策树分类、极限学习机、卷积神经网络及SVM算法进行对比实验，PSO_SVM获得最高识别准确率。
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基于链式聚类博弈机制的太赫兹纳米传感网能量空洞修补算法
Abstract:
为改善太赫兹纳米传感网部署过程中存在的链路节点能量消耗较快,内外层数据交互困难及传输性能较低等不足,提出了一种基于链式聚类博弈机制的太赫兹纳米传感网能量空洞修补算法。首先,基于等距划分模型,设计了一种等距环结构,快速提高节点链路性能；通过内外层节点交换传输数据,优化等距环结构内层与外层数据的交互质量,采取轮询均衡内层节点能量消耗方式,设计了一种新的基于能量空洞形成预测方案的链式聚类博弈机制,分担内外层节点间流量,修补节点受限导致的能量空洞；随后,基于流量均衡思想设计了一种基于能量可控的均衡消耗优化方法,改善节点能量在不同层级上的消耗水平,增强节点对能量受限的适应能力,规避节点受限风险。仿真实验表明：与当前常用的基于动态簇机制的无线传感器网络节能方案及基于亲和传播的考虑节点剩余能量和减轻簇头负担方案相比,本文算法具有更高的网络生命周期,以及更低的数据传输轮数和节点受限程度。
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ADAM改进BP神经网络与动态称重应用
Abstract:
为提高动态检重秤的运行效率和测量准确度，深入分析了机械振动对测量的干扰及传感器非线性特性的产生机理。提出一种基于ADAM优化器的多层BP神经网络，实现了检重秤传感器的非线性校正，并准确估计了动态称量结果。试验对比经典梯度下降法、附加动量法、均方根传播法以及ADAM算法，结果表明ADAM算法综合考虑了参数梯度的一阶和二阶矩估计，具有更快的收敛速度，更准确的预测结果。最终实现满量程400 g，最高运行速度2 m/s的高速动态检重秤，型式测试结果表明其各指标均满足国家标准《GB/T 27739-2011 自动分检衡器》对XIII级检重秤的要求。
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无人机航测高精度RTK接收机信号捕获与跟踪仿真方法研究
Abstract:
近年来以载波相位差分技术为核心的实时动态(Real-time kinematic, RTK)高精度卫星定位技术在测绘领域迅速发展,本文基于RTK定位原理,以轻小型化、高精度、稳定快速卫星定位接收机为目标,研究无人机RTK接收机的多系统多频段全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号处理技术,包括GNSS多频射频前端处理、基带信号处理关键技术。通过专业仿真手段可以得出设计的射频前端接收灵敏度高于-130dBm,对6758个采样点搜索捕获的执行时间仅为0.68s,捕获频移误差约为多普勒频移的0.932%,载波跟踪稳定后频率误差基本集中在0.75KHz以下。仿真结果表明,设计的GNSS信号处理模块符合实际的多频RTK定位接收机要求。
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基于多域特征的螺栓松动检测方法研究
Abstract:
螺栓作为机械设备最常用的连接件，螺栓连接的稳定性对保障机械设备安全运行起着至关重要的作用，对螺栓松动程度进行检测有着重要意义。本文针对螺栓松动四种不同状态，提出了一种基于变分模态分解（VMD）及时频敏感特征与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的螺栓松动检测方法。针对螺栓松动的四种不同状态，搭建了螺栓松动检测模拟实验平台，通过加速度传感器获取螺栓松动四种不同状态振动响应数据；提取了时频域敏感特征量，结合VMD分解的IMF分量能量熵组成状态检测敏感多特征向量，将提取的多特征向量结合LSSVM对螺栓不同松动状态进行识别，并对比基于经验模态分解（EMD）-LSSVM及EMD-多特征-LSSVM检测结果，结果显示，本文提出的基于多域特征的螺栓松动检测方法识别率优于EMD-LSSVM检测方法。
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测试不可靠条件下基于精华蚂蚁系统的诊断策略优化方法
Abstract:
诊断策略优化设计是测试性设计过程中重要一环，不可靠测试因素严重影响优化设计过程。本文总结了前人研究成果，针对启发式搜索算法难以解决不可靠测试条件下的诊断策略优化问题，提出了一种基于精华蚂蚁系统的诊断策略优化算法。文章首先建立了测试不可靠条件下诊断策略优化问题的数学模型；后以测试成本与错误代价为构建了优化目标；随后利用针对诊断策略优化问题改进过的精华蚂蚁系统算法对该问题进行求解；最后应用该算法针对某装备进行实例分析，通过与贪婪算法、普通蚁群算法的对比，体现出该算法的在精度与收敛速度方面的优势，验证了算法的可行性与有效性。
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一种复合微动空间目标窄带成像方法
Abstract:
提出一种复合微动空间目标窄带成像方法。由于窄带雷达在目标检测和跟踪等方面的优势,窄带雷达被广泛用于空间目标探测中。对空间微动目标,微动产生时变多普勒调制,蕴含了目标的重要结构信息,通过对时频图像应用逆约旦变换方法可获取目标各散射点的位置,实现窄带成像。窄带成像降低了对雷达带宽的要求,在空间目标探测上具有优势。在实际探测场景中,目标运动表现为微动和平动的复合叠加,使窄带成像方法失效。本文在建立复合微动空间目标雷达回波模型的基础上,分析目标的时变多普勒调制特性,提出一种复合微动窄带成像方法,该方法首先基于时频相关系数估计微动周期,利用多普勒相消方法去除平动影响,实现目标平动参数估计,进而实现平动补偿,最后基于逆约旦变换方法实现窄带成像。所提方法不受目标平动影响,能有效实现复合微动空间目标的窄带成像。
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改进型多项式匹配图像去噪算法的研究与应用
Abstract:
为进一步改善常规多项式匹配算法的去噪能力,针对常规多项式匹配算法不足和图像特征及噪声问题,提出一种基于边缘保护的改进多项式匹配滤波的算法。该方法在常规多项式匹配算法基础上,改进滤波窗口的选择方式,沿着图像纹理走向方向提取自适应滑动滤波窗口,选择具有最小匹配误差的窗口进行匹配滤波并作为最终输出结果。然后分别在灰度图像和CT图像上添加高斯白噪和椒盐噪声进行测试,经数据验证表明,该方法在有效压制噪声的前提下能够保持边缘/纹理信息,峰值信噪比平均提升80%以上,均方根误差减少80%以上。结论认为,和常规多项式滤波方法、中值滤波方法、双边滤波方法以及边缘保持滤波方法相比,改进方法能够有效提升图像视觉效果,满足图像应用要求,具有良好的应用前景。
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激光雷达无人飞行器自主着陆选址方法
Abstract:
无人飞行器在陌生场景中的自主路径规划与着陆工作一直是相关领域研究的重点，本文提出了一种基于激光雷达采集到的点云数据来给飞行器推荐最优着陆地址的方法。该方法通过飞行器位姿信息辅助以及选址窗口维护等手段校正并扩充了雷达采集到的原始点云数据，之后再利用改进的RANSAC算法对生成的候选平面进行评估选择，最后反馈最优着陆点的位置坐标信息。仿真环境下的实验结果表明本文的方法运算结果稳定准确，且运算速度满足飞行器实时工作需求，同时计算所需空间时间开销较小，能够符合在现实场景中正常工作的标准。
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基于C单元的抗干扰低功耗双边沿触发器
黄正峰, 杨 潇, 国欣祯, 戚昊琛, 鲁迎春, 欧阳一鸣, 倪天明, 徐 奇
Abstract:
快速增长的功耗是VLSI设计中的重要问题，特别是输入信号中存在毛刺，双边沿触发器的功耗将会显著增大。为了有效降低功耗，本文提出了一种基于C单元的抗干扰低功耗双边沿触发器AILP-DET。本文结构采用了快速的C单元，不仅能够阻塞输入信号存在的毛刺，阻止触发器内部冗余跳变的发生，降低晶体管的充放电频率；而且增加了上拉-下拉路径，降低了其延迟。相比现有的双边沿触发器，AILP-DET只在时钟边沿采样，有效降低了功耗。通过HSPICE仿真，与10种双边沿触发器相比较， AILP-DET仅仅增加了7.58%的延迟开销，无输入毛刺情况下总功耗平均降低了261.28%，有输入毛刺情况下总功耗平均降低了46.97%。详尽的电压温度波动分析表明，该双边沿触发器对电压、温度等波动不敏感。
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2017,31(1):45-50, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.007
Abstract:
火电厂排放气体中的氮氧化物（NO2、NO、N2O等）浓度一直是环保检测的重要指标。针对基于光谱分析的氮氧化物浓度检测精度受到多种因素制约和干扰（如温度、粉尘、水分、电器噪音、光学镜片老化、多组分气体吸收峰值交叉干扰等），很难采用单一方法进行改进的问题。首先设计硬件预处理装置用于气体组分的过滤和提纯，然后利用构建的径向基函数（RBF）网络对传感器测试值进行校正。RBF神经网络的自学习自训练能力省去了传统的对干扰因素进行补偿的研究建模，使得检测中数据处理工作效率更高。随机抽取国内某大型火电厂2015年实际数据进行仿真实验以及预测、分析，综合平均相对误差为0841%，表明方法的有效性。
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2017,31(1):1-8, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.001
Abstract:
球铰链具有结构紧凑、运动灵活和承载能力强等优点，是一种应用较普遍的多自由度机械关节，其回转角度的检测对系统运动误差预测分析、反馈和控制具有十分重要的意义。首先介绍球铰链的应用与结构特点，然后分析球铰链多维回转角度的测量需求，对国内外球铰链多维角度检测的相关研究发展进行综述，主要包括基于结构解耦测量、基于光学原理测量和基于磁场理论测量等方法。最后，对球铰链多维回转角度测量的研究现状进行总结，指出了其研究的重点、难点以及关键技术突破面临的挑战。
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2017,31(1):9-14, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.002
Abstract:
带钢表面缺陷形式的复杂多变给特征的选择带来了困难，为此，提出一种融合特征筛选和样本权值更新的R AdaBoost特征选择算法。该算法在AdaBoost算法的每个循环中通过Relief算法进行特征的筛选与降维，通过筛选后的特征利用样本的类内类间差去除噪声样本，然后根据AdaBoost的动态权值更新样本库，再利用每个循环优化选择得到的最优特征与弱分类器级联成最终的AdaBoost强分类器，进行带钢表面缺陷的检测与定位。实验结果表明，针对带钢实际生产线上的划痕、褶皱、山脉、污点等多种缺陷，该算法可以有效提取出具有高区分性和独立性的特征，同时提高了缺陷检测算法的准确率。
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2017,31(1):15-20, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.003
Abstract:
针对微机电系统（MEMS）陀螺仪随机误差成为制约其精度和应用范围的主要因素，提出基于回归滑动平均（ARMA）模型的卡尔曼滤波估计方法。首先基于Allan方差分析结果，确定出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性是MEMS陀螺随机噪声主要组成部分；然后采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机噪声的平稳性进行检验；最后基于随机漂移ARMA模型建立离散卡尔曼滤波方程对其开展误差估计与补偿。开展车载静、动态环境下的数字降噪与卡尔曼滤波估计补偿对比实验，结果表明基于ARMA模型的卡尔曼滤波估计法在MEMS陀螺随机误差补偿效果上具有更明显优势。
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2017,31(1):21-28, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.004
Abstract:
经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）降低噪声的同时也削弱信号能量，并会产生虚假信号，导致信号检测存在缺陷，针对这一问题，提出Levy噪声环境下经验模态分解随机共振检测方法。通过将含噪信号进行EMD分解，对分解后信号进行叠加取平均二次采样等处理方法，使其满足随机共振要求，利用自适应算法优化系统参数，进而使处理后信号能够在双稳系统中产生随机共振，达到精确检测的目的。理论分析及实验证明在Levy噪声下，此方法能实现同一特征指数下单频信号与多频信号检测，实验表明在单频信号信噪比为-28 dB情况下能有14 dB的提高，特征指数为1.8下多频信号5 Hz频谱幅值从311.8增加到724，10 Hz频谱幅值由138.9增加到143.2。此方法对在复杂噪声环境中降低剩余噪声能量同时，提高信号能量，减少虚假信号，相对于仅仅进行EMD分解无法判断信号成分，能更好的达到检测效果。
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2017,31(1):29-35, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.005
Abstract:
为帮助老年公寓监护人员及时发现老年人摔倒等动作，提出了一种基于视频监控的动作识别方法。对监控视频，首先通过基于HSV空间的混合高斯背景建模方法提取前景图像，然后利用所提出的运动特征和形态特征相结合的方式进行特征提取，最后通过具有高斯输出的HMM模型实现动作类型的识别。提出的方法能够适应光照变化影响，对不同动作的动作方向和动作幅度变化具有很好的鲁棒性，实验中动作的识别准确率达到90%。结果表明，本方法能够满足老年公寓动作识别的基本要求，具有一定的实用价值。
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2017,31(1):36-44, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.006
Abstract:
针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题，提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点，接着计算M LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离，提取出匹配的特征点对，然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵，根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系，结合两者统一投影平面，最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较，所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能，而且处理时间大大缩短，实现了有效的图像拼接。
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2017,31(1):144-149, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.021
Abstract:
为解决目前水表检定存在效率低、人为因素影响大等诸多问题，提出了应用机器视觉技术的水表检定系统，并重点研究实现梅花针快速定位的模板匹配算法和消除湿式水表表盘气泡的图像形态学算法。使用Harris算法预先提取梅花针模板角点，并实时提取现场图像的角点。采用部分Hausdorff距离法，实现梅花针的快速定位；利用图像形态学算法实时消除气泡影响，并完成对梅花针转动齿数的计数。实验表明，该系统在保证检定准确性的同时，可缩短检定时间，提高水表检定效率，解决了湿式水表表盘气泡对检定的不良影响，适用于各类水表的检定。
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2017,31(1):76-82, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.011
Abstract:
在抢险救灾等应急情况下，传感器网络的节点能量更为有限。为减少无用转发的能量消耗，利用无线信道的广播特性，根据广播子树删除思想，提出一种基于最短路由树、具有最少转发节点的组播路由树生成算法。对该算法进了证明和详细分析，并针对实际需要，给出使用范围更广泛的分布式实现方法。仿真分析说明，算法的分布式实现方法可减少ODMRP的转发节点数，大大降低数据发送次数，接收成员节点较多时尤为明显。最少转发节点的组播路由树的网络总开销最小，是延长网络生存时间的有效方法。
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2017,31(1):51-57, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.008
Abstract:
提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化，利用匹配滤波克服背景干扰，消除噪声影响，达到灰度均衡，实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例，利用直方图自动选择阈值，完成对眼底图像中血管的有效分割。在公开的眼底图像数据库上进行测试，该方法对眼底血管分割具有较好的性能指标。实验表明，提出的基于匹配滤波和阈值优化的眼底血管分割方法，准确率高、复杂度低，对眼科疾病的计算机辅助诊断有一定的实用价值。
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2017,31(1):106-111, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.015
Abstract:
速度平滑问题是高速数控加工及煤矿提升机为提高加工精度与设备寿命而提出的，针对该速度平滑问题建立分段模型，基于加速度与速度的关系，推导了各段速度、行程和时间的解析解，推导了模型中关键一元三次方程的通用解，并将其运用到速度平滑分段求解问题中。本方法应用于煤矿提升机速度平滑问题中，显示出易于程序实现、计算量小、过渡曲线平滑的特点，能很好适应高速运动设备速度平滑的场景。目前该方法已推广至多个实际项目中。
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2017,31(1):83-91, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.012
Abstract:
根据有向传感器节点感知特性，提出一种有向传感器节点模糊感知模型，以此为基础建立了模糊数据融合规则，减少网络中的不确定区域；就有向传感器网络强栅栏覆盖问题，提出一种基于粒子群的有向传感器网络强栅栏覆盖增强算法，将n维求解问题转化为一维求解，提高了算法收敛速度。仿真结果表明，对感知方向可连续调节的有向传感器网络节点，在随机部署情况下与现有算法对比，本算法对目标区域能有效的形成强栅栏覆盖，且具有较快的收敛速度，延长网络生存期。
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2017,31(1):99-105, DOI: DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.014
Abstract:
随钻方位电磁波电阻率测井仪器实现地层方位电阻率测量和地层层界面检测的关键在于测井仪线圈系结构的设计,且测井仪器的检测性能主要受电磁波信号发射频率、线圈源距、线圈间距、线圈倾角以及所测地层电阻率的影响。针对随钻方位电磁波电阻率测井仪器的不同检测要求，确定测井仪器的检测方式。根据线圈系结构在不同检测方式的条件下所满足的约束条件，采用仿真实验的手段设计随钻方位电磁波电阻率测井仪的线圈系结构，为实际工程应用中线圈系的结构设计提供参考依据。
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2017,31(1):118-124, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.017
Abstract:
针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群 自组织映射 学习矢量化（PSO SOM LVQ）混合神经网络算法。为了获取更加有效的SOM神经网络拓扑结构，首先采用PSO算法对SOM神经网络的权值向量加以改进，在此基础上融入LVQ神经网络，弥补了无监督学习SOM神经网络的不足。这种PSO、SOM和LVQ相结合的混合神经网络算法提高了变压器故障诊断的精度，减少了故障诊断的误差。通过仿真，对SOM、PSO SOM和PSO SOM LVQ这3种算法进行了对比。对比结果表明，PSO SOM LVQ混合神经网络算法准确度最高，其故障诊断准确率为100%。由此可见，采用PSO SOM LVQ混合神经网络算法可有效提高变压器故障诊断的性能。
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2017,31(1):139-143, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.020
Abstract:
为了提高多目标跟踪的鲁棒性，增强目标之间的区别性，使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法，不同于现有算法，本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型，模型中包括了更优的目标区分策略（相似度模型）。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案，算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上，算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性，而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。
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2017,31(1):132-138, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.019
Abstract:
提供了一种适宜于多通道集成的低功耗、小面积14位125 MSPS流水线模数转换器(ADC)。该ADC基于开关电容流水线ADC结构，采用无前端采样保持放大器、4.5位第一级子级电路、电容逐级缩减和电流模串行输出技术设计并实现。各级流水线子级电路中所用运算放大器使用改进的“米勒”补偿技术，在不增加电流的条件下实现了更大带宽，进一步降低了静态功耗；采用1.75 Gbps串行数据发送器，数据输出接口减少到2个。该ADC电路采用0.18 μm 1P5M 1.8 V CMOS工艺实现，测试结果表明，该ADC电路在全速采样条件下对于10.1 MHz的输入信号得到的SNR为72.5 dBFS, SFDR为83.1 dB,功耗为241 mW，面积为1.3 mm×４ mm。
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2017,31(1):125-131, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.018
Abstract:
频谱模型的乐音仿真是运用声学理论，由一系列基本函数及其时变幅度乘积的迭加来实现乐器的发声。通过对钢琴琴弦振动和衰减特性的分析以及共鸣箱共振作用的探讨，提出了一种新的数字化钢琴乐音仿真技术，仿真模型由激励系统和共振系统两部分组成。系统以琴弦振动方程为基础，先进行时域上的包络修饰，以模拟琴弦振动的自然衰减，这样可以使乐音各音符间衔接和谐；然后在频域上以频谱包络建模滤波器组，实现共振系统的仿真，对音色进行修饰。该方法能更为有效的雕刻声音，同时较好的表现音色，从而使乐音听起来更加和谐。
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2017,31(1):150-154, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.022
Abstract:
东巴象形文是由云南丽江纳西族先民创造并使用的，被誉为“世界上唯一活着的象形文字”。在图形识别、内容释读以及形、音、义信息等方面，现有的英文、汉字等识别系统及翻译系统往往不能适用于东巴象形文字，提出一种先拓扑特征处理后投影法特征提取的分步骤信息处理方法，并采用模板匹配法进行文字识别。通过实验验证表明，基于象形文固有特征的提取，利用拓扑特征与投影法相结合的特征提取方法进行东巴象形文字识别，具有准确度更高的特点，是东巴象形文识别的一种有效方法。
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2017,31(1):155-160, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.023
Abstract:
旋转机械是生产中应用最广泛的机械设备，其传动系统是旋转机械的重要组成部分，它的安全稳定运行对经济和社会具有重要影响。以转子实验台典型故障为研究对象，提出旋转机械传动系统运行稳定性劣化表征参数的提取方法。采用高阶累积量理论，从不同故障状态之间迁移的角度对传动系统稳定运行状态劣化为非稳定运行状态的劣化演化过程进行描述，提出“劣化演化矩阵”的概念。在此基础上，定义稳定性劣化均值、稳定性劣化方差等状态劣化趋势的表征参数，并进行了基于该方法的实验验证，结果表明，该方法可以描述系统运行状态的整体趋势，可以作为旋转机械传动系统运行稳定性的表征参数。
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2017,31(1):92-98, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.013
Abstract:
针对片上网络中使用虚拟输出队列（VOQ）机制的路由器在网络拥塞时存在的头阻塞问题,提出负载均衡的AVOQ路由器架构。首先,输入缓冲区仍使用VOQ机制来处理头阻塞问题。其次,在路由计算模块自适应地选择输出端口,确保数据从较不拥塞的端口输出;在单个虚通道内自适应地读取数据包,确保下游不拥塞的流量能够在网络里流通。实验结果表明,相较于虚通道路由器和VOQ路由器,AVOQ路由器平均延时最多减少83.2%和57.1%,吞吐率最多增加72.7%和33.3%,功耗和面积开销可接受。该方案通过两个层级的自适应均衡全网的流量分布,缓解拥塞,进而降低头阻塞出现的可能性,并在头阻塞出现时消除其影响,提升网络性能。
