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2025,39(12):1-9,
Abstract:
锂离子电池驱动的卡车作为重型电动商用车辆领域的新兴类别，其深度应用对我国加速交通运输领域“双碳”目标落地具有重要意义。然而，重型电动商用车在大电流充电过程中存在电池状态误报问题，引发不必要的停机，故障诊断准确性和运营效率低的问题。为解决上述问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和动态自编码器（DYAD）融合的电池故障检测方法，用于解决电池状态变化与累积故障效应问题。采用编码器-解码器架构，利用CNN提取电池数据的空间特征，通过LSTM网络捕捉时间序列的动态演化规律，并借助DYAD信息熵处理电池系统的非线性特性，从而实现对复杂故障模式的深度学习。模型架构通过CNN与LSTM的融合，有效提取了时空特征，引入多模态解耦技术实时监测关键特征误差，并结合全局可解释性分析与潜在空间可视化，显著提升了模型可信度与透明度。实验结果表明，该方法在真实数据集上达到了88.7%的受试者工作特征曲线下面积（AUROC），相比图动态网络（GDN）提升26.2%；通过重构误差分析，显著减少了因大电流充电事件引发的虚假报警，并实现了故障早期检测。
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2025,39(12):10-18,
Abstract:
面向X射线平板探测器研发阶段的可靠性优化，提出了一种多维度可靠性强化试验方法。选取两款平板探测器为试验对象，结合其实际服役环境，设计并实施了低温步进、高温步进、快速温变、振动步进、恒定湿热步进、恒定湿热极限、交变湿热及综合环境8种应力加载试验，并搭建了暗场灰度值测量系统以检测性能变化。结果表明，两款探测器在全温区均能保持稳定运行，在振动步进试验中，探测器1在10 grms时出现短暂断连但可恢复，探测器2在8 grms时发生不可逆故障。在湿度95%RH条件下，两款探测器均能正常工作，但在综合环境试验中，探测器1失效且无法恢复，说明多因素耦合环境对损伤具有显著加速作用。显微镜与X射线透射表征揭示了焊点开裂、印制电路板（PCB）裂纹、导线错位和表面污染是主要失效模式，机械应力与湿热环境的协同作用显著加快了材料老化与界面退化。基于此，提出了从焊接工艺优化、洁净度控制、印刷电路板抗振设计及芯片导线固定工艺等方面的改进建议，为X射线平板探测器的设计与制造可靠性提升提供了思路和参考依据。
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2025,39(12):19-33,
Abstract:
在实际工业场景中,由于故障数据难以获取,且变工况条件下新的细粒度故障模式不断涌现,小样本变工况下跨域故障诊断的需求逐渐凸显。然而,在大规模细粒度故障分类情境下,当前小样本跨域故障诊断方法存在特征甄别能力弱、模型泛化效果差、新类别识别困难等短板。为此,提出了一种基于属性引导细粒度特征对比学习的小样本跨域故障诊断方法,在多任务学习方法的基础上整合有监督对比学习和多属性学习,通过属性学习过程引导故障诊断模型有效区分源域已知细粒度故障特征,同时基于提取的跨类别属性语义信息，采用少样本微调的方式实现目标域未知新故障的精准识别。通过对比各故障诊断方法在少样本、多分类轴承故障数据集上的性能表现,验证了所提方法在小样本细粒度情境下具有优越的跨域诊断性能。
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2025,39(12):34-42,
Abstract:
传统的声发射阀门内漏检测场景中，便携巡检式仪器检测存在实时性不足、数据存储与管理效率低、环境适应性受限等问题，而无线采集云端处理的方式受到电池寿命、和云端算力成本的制约。针对以上问题提出一种边缘-云端协同的阀门内泄漏声发射信号识别方法。首先构建轻量化的识别模型，在复频域内引入残差块和多头注意力机制，自适应关注不同频率成分之间的全局关系，增强模型对关键特征的聚焦能力。在残差结构中使用深度卷积，在注意力机制中对K、V做了维度分割实现压缩注意力机制，以此保证模型轻量化。映射回时域后，将原始输入与频域重构信号相加，避免频域处理过程中的信息丢失，同时缓解梯度消失问题。在训练阶段将编码器、解码器与识别模型一起训练，部署阶段将编码器部署在无线检测设备中，降低无线传输的功耗，解码器与识别模型部署在云端。实验结果表明，所提神经网络仅需10.1×103参数即可取得较好的表现，该方法在压缩比为8，准确率由99.5%降至98.9%的情况下，可将设备每次工作的功耗由0.49 mAh降低至0.15 mAh，有效延长电池使用寿命或提高检测频率。为阀门内泄漏长期在线监测和阀门内漏识别模型的低成本部署提供了解决方案。
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2025,39(12):43-52,
Abstract:
针对传统图神经网络处理单一模态导致信息不完整、图结构构建不准确、难以有效捕捉节点间的空间依赖关系等问题，提出了多模态曼哈顿图Lap-Transformer的故障诊断方法。该方法通过曼哈顿距离构建一个新的图结构，从而更加稳定的度量节点间相似性，避免依赖固定拓扑结构，提升对复杂故障数据关系的适应性。同时，利用图拉普拉斯矩阵编码图拓扑信息，使注意力权重同时关注节点特征相似性和图结构连接性，增强对局部与全局关系的建模，从而有效捕捉节点间的空间依赖关系。通过在PU轴承数据集、AUST轴承数据集和掘进机轴承数据集上的实验，故障诊断平均准确率分别达到了99.7%、98.8%和99.8%，验证了该方法在轴承故障诊断中的优越性，在噪声和多工况体条件下具有显著的诊断准确率和较强的工况适应能力，并且该方法有较好的鲁棒性和稳定性，为轴承及其他机械设备的故障诊断提供了一种新颖且高效的解决方案。
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2025,39(12):53-63,
Abstract:
变速器在旋转机械中有着广泛的应用，对其复合故障诊断有利于机械设备的健康运行。为了提高变速器复合故障诊断的准确度和泛化性，提出了一种基于多域特征图神经网络(MDFGNN)的变速器复合故障诊断方法。首先，分别在时域、频域、熵中提取振动信号的多个特征，得到丰富的变速器多特征状态信息，并构建节点特征矩阵，再利用K-近邻算法（k-nearest neighbor，KNN）提取节点特征的序列规律性和有序性，并构建边索引矩阵；其次将节点特征矩阵与边索引矩阵组合来构建特征图, 将特征图输入到图神经网络（graph neural networks，GNN）模型，来进行分类识别；最后通过向原始数据中添加不同信噪比的高斯白噪声和公开的数据集检验所提模型的准确度和泛化性。为了验证所提方法的有效性，搭建了变速器振动实验平台，通过压电式加速度传感器采集5种状态的变速器数据。研究结果表明，多域特征图能够对变速器复合故障状态进行充分且全面的故障信息挖掘，克服复合故障信号微弱，非线性，复杂的问题，获取更敏锐的变速器运行状态信息，提高原始数据的利用率和模型的稳定性，相较于现有其他变速器故障诊断方法正确率可提高4.75%~12.26%，准确度相差波动区间介于0.07%~1.28%，泛化性检验可达96.25%。
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2025,39(12):64-76,
Abstract:
万能式断路器(air circuit breaker,ACB)作为配电系统中重要的保护设备,其故障诊断对电力系统稳定运行至关重要。然而传统的单一模态模型在特征提取时,不能全面地筛选数据特征,导致故障诊断准确率下降。针对此问题提出了一种改进鱼鹰算法（IOOA）优化门控循环单元-格拉姆角和场-递归图-视觉转换器（GRU-GASF-RP-ViT）的万能式断路器故障诊断模型。该模型将一维信号和二维图像特征融合在一起,从时序和空间的角度更全面地描述数据的特征,提高故障分类和识别的准确性。首先通过GASF和RP分别将一维振动信号转换为两组二维图像。然后利用双支路ViT有效地学习两组二维图像的空间特征和局部特征。另一条支路通过GRU来捕获一维时序信号中的动态变化和趋势,实现GRU与全新的双支路ViT并行结合。针对模型中难以确定的超参数,引入IOOA对参数进行寻优改进,使模型更加合理。最后搭建断路器故障模拟实验平台,通过与其他6种模型的对比,准确率提升3.3%~13.3%,验证了所提模型具有更高的诊断精度。
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2025,39(12):77-90,
Abstract:
针对电机跨工况运行时滚动轴承故障特征分布差异和有用信息偏少导致诊断准确率低的问题，提出了改进多通道卷积双向门控模型(IMACNN-BiGRU) 的跨工况滚动轴承故障诊断方法。设计了带有瓶颈模块和BiGRU模块的多通道卷积神经网络模型，该模型使用多通道结构端对端地捕捉原始振动信号中的全局故障信息，借助瓶颈模块减轻模型计算负担，利用BiGRU模块优化信息传递路径，采用局部最大均值差异完成子领域适配，有效缩减源域和目标域在预训练模型中的特征分布差异。区分不同负载相同转速、不同负载不同转速和大跨度工况变化3种情况，在SDUST 、CWRU、PU公开轴承数据集上分别设计了12个迁移任务对所提方法进行实验验证。结果表明，所提方法的故障分类平均准确率分别达到90.09%、99.70%、91.75%，明显高于最大均值差异（MMD）、域对抗神经网络（DANN）、条件对抗网络（CDAN）等对比方法，在强工况偏移条件下，该方法仍然保持了最高99.99%的单任务精度和最小波动，兼具高准确性与强泛化能力。在CWRU数据集上的实验结果对比进一步表明，所提方法的跨工况轴承故障分类准确率优于DAMSCN-BiGRU、MSDAM和改进DANN的无监督域适应网络模型。
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2025,39(12):91-103,
Abstract:
针对航空活塞发动机的进排气系统不同堵塞程度下的故障数据稀缺、各类样本数量不均衡导致诊断效果不佳、鲁棒性差等问题，设置了小样本故障诊断和类不均衡故障诊断两个实验场景，并提出了一种基于迁移架构的梯度惩罚类别条件生成对抗网络（TCWGAN-GP），用于生成指定类别的高质量多源故障样本。TCWGAN-GP的生成器以Vision Transformer的编码器为基础骨干网络，以充分捕捉到各分块数据源间的对应关系；在损失函数中结合Wasserstein距离和梯度惩罚项，防止模型崩溃和梯度消失，提高对抗训练的稳定性。生成的样本经筛选后与原始数据合并，用于诊断模型的训练以检验样本的质量。在两个场景下的两种稳定工况数据集实验中，平均测试准确率相较于原始数据集均有不同幅度的提升，如1 750 r/min_50%油门数据集在类不均衡实验中，训练轮次分别为30和50时，平均测试准确率分别提升了55.74%和59.26%。在消融实验中，所提方法生成的样本更接近真实样本，在诊断测试中准确率达到100%，其测试准确率和鲁棒性均优于其他生成方法。
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2025,39(12):104-114,
Abstract:
为提升低压交流电力系统中串联电弧故障（SAF）的检测效率与精度，以工业电动机配电线路为对象，通过电弧故障实验构建数据集，并设计了基于MobileViT架构的轻量级SAF识别模型。该识别模型采用轻量级卷积模块和Transformer模块分别提取电流信号中的局部特征和全局特征，并使用Unfold-Transformer-Fold机制以及全局平均池化层减少模型参数量和计算复杂度。进一步通过TensorRT推理优化器和推理引擎对该模型进行部署优化，大幅提升了其在嵌入式设备中的推理速度，并据此研制了全线路SAF在线检测装置。该检测装置具备灵活的部署特性，当安装于变频器前端时，可同时监测变频器前端和后端的SAF；安装在后端时也能实现后端SAF的精准监测。测试结果表明，该装置平均运行时间不超过0.874 ms，识别准确率在97.20%以上，能够满足IEC62606标准的要求和工业场景应用需求。此外，对比实验表明该装置优于现有电弧故障探测器产品，能够为研发工业电弧故障断路器提供参考。
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2025,39(12):115-128,
Abstract:
针对海杂波背景下海面小目标检测中特征提取复杂、检测率低等问题,分析了海杂波与目标回波的数据特征,研究了特征模态分解（feature mode decomposition，FMD）在海杂波信号处理中的适用性,提出了一种结合优化特征模态分解与谱熵特征的海面小目标检测方法。使用结合互生生物搜索（symbiotic organism search，SOS）与粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）的混合智能算法进行参数寻优,利用多尺度包络谱熵（multi-scale envelope spectrum entropy，MSESEn）提取信号特征,构建了虚警可控的深度极限学习机分类器模型（deep extreme learning machine，DELM）。将归一化之后的特征数据输入模型中,通过对比预测值与决策阈值的大小实时更新判决门限,实现了控制模型的虚警率,提高了算法的可靠性与检测效率。采用IPIX数据集进行验证,在HV极化方式下检测率平均提高了18%,说明了所提方法性能优于傅里叶变换与三特征检测方法。
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2025,39(12):129-137,
Abstract:
轮轨力是衡量铁路安全性的核心指标，获取轮轨力数据最直接且有效的方式是利用巡检车上的测力轮对，但是，从测力轮对采集到的数据往往包含多种干扰因素，这使得准确评估铁路状况变得复杂，而现有的算法难以从现实的复杂干扰中分离出所需的轮轨力信号。为此，本文提出了一种融合改进型复杂度追踪算法与信号特征提取一体化的轮轨力鲁棒检测方法。首先，采用新型小批量迭代策略从轮轨力总数据集抽取子集作为小批量样本，提升了算法的全局寻优能力，避免了陷入局部极值；其次，使用基于自适应学习率调度器的梯度下降算法进行复杂度追踪，有效地优化了模型的收敛速度和整体性能，更适用于实际工程；然后，利用Hilbert-Huang变换方法对分离得到的轮轨力源信号提取特征参数。最后，经过实际轮轨力数据实验验证，结果表明该检测方法能够有效地从混杂信号中分离出轮轨力信号，并准确地提取特征参数，为铁路安全状态监测提供了有力的数据支撑。
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2025,39(12):138-146,
Abstract:
为了降低基于传统时差法的超声波流量计在不同流态下的计算误差，本文针对流速计算提出一种新的修正方法。首先根据雷诺数（Re）将流场化为3种不同状态即层流（Re<2 000）、过渡流（2 000
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2025,39(12):147-154,
Abstract:
针对低信噪比环境下Turbo码递归系统卷积（recursive system convolutional, RSC）子码识别算法存在的局部收敛和鲁棒性退化问题，本文提出一种基于误差指数惩罚机制的代价函数设计方法，并融合改进粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法实现高效全局搜索。该方法通过非线性指数放大校验方程失配误差，显著增强噪声抑制能力，从而在较低信噪比条件下依然能够保持较高的识别可靠性。同时，本文在PSO框架中引入自适应速度——位置更新策略，使粒子在搜索初期具备更强的全局探索能力，而在迭代后期能够有效收敛到最优解，避免陷入局部极值。仿真结果显示，在1.5 dB信噪比下，截获2 000比特信息序列时本方法在8次迭代内可实现超过95%的识别准确率，较现有方法性能提升约0.5 dB。进一步实验还表明，该方法在不同信噪比和码长条件下均保持了良好的适应性与稳定性。综合来看，所提方法兼顾识别精度与计算效率，特别适用于低信噪比下的工程应用，具备良好的推广价值。
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2025,39(12):155-166,
Abstract:
针对视网膜血管分割中存在微细血管提取困难、成像对比度低及病灶信息干扰等问题,提出一种多层级语义融合与特征耦合Transformer的视网膜血管分割算法。首先,采用列非均匀校正模块构建双联合特征提取端,有效保留血管纹理信息,增强模型提取微细血管的能力；然后,在编解码连接处引入特征耦合Transformer模块,增强血管特征的表达能力,使算法能更准确辨别血管语义特征；最后,在编码端加入多层级语义融合模块,有效抑制背景噪声干扰,着重关注血管区域特征。在公共数据集DRIVE、STARE和CHASE_DB1上进行实验,其灵敏度分别为80.30%、80.84%和82.43%,准确率分别为97.11%、97.61%和97.63%,F1值分别为82.96%、83.76%和81.48%。实验结果表明,该方法在血管分割精度、微细血管结构完整性保持以及复杂病灶区域处理方面均表现优异,整体性能优于现有大部分先进算法,并在泛化能力和鲁棒性方面展现出良好潜力,为视网膜血管疾病的智能辅助诊断提供更为可靠的技术支持。
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2025,39(12):167-177,
Abstract:
针对现有微特电机电枢表面缺陷检测方法存在检测精度不高，特别是相似性工件容易误判等问题，结合深度学习的方法，提出了一种基于改进YOLOv11n的微特电机电枢外观缺陷检测方法。首先，采用高效部分卷积和残差连接思想，设计一种部分多尺度特征聚合模块（C3K2-multi scale partial feature aggregation，C3K2-MSPFA），显著提高了对不同尺度目标的检测能力，提升了模型的检测精度；其次，引入全维动态卷积（omni-dimensional dynamic convolution，ODConv）和自适应下采样（adaptive downsampling，ADown），设计一种轻量化的全维下采样模块（omni-dimensional adaptive downsampling，OD-ADown），减少了C3K2-MSPFA模块的参数量和计算量；最后，为了弥补完整交并比损失函数(complete-IoU loss，CIoU)在检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题，使用距离交并比损失函数(distance-IoU loss，DIoU)提高模型精度，加快边界框回归速度。在自建数据集上进行实验对比，实验结果表明，改进后的模型平均精度达到94.2%，召回率为90.9%，准确率为95.9%，参数量为2.15×106，模型大小为4.5 MB。与原YOLOv11n网络模型相比，准确率、召回率、平均精度均值分别提高了1.3%、4.6%、2.7%，参数量和模型大小相比于原模型分别降低了16.67%和15.09%。能够满足移动端和嵌入式设备的部署要求，为微特电机电枢表面缺陷检测的发展提供了一定有效的技术支持。
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2025,39(12):178-187,
Abstract:
在大型设备广泛应用的背景下，设备结构健康状态的在线监测至关重要。基于主动导波的结构健康监测(health structure monitoring, SHM)方法因其对损伤较为敏感、能够长距离传播等特性和优点被应用在损伤诊断领域。然而，大型设备在工作时产生的随机、无规则的振动会影响导波信号的传播特性变化，剧烈的振动甚至会淹没结构中的导波信号，影响导波信号的提取，降低了SHM的准确率。为此，本研究提出导波-高斯过程(guided wave-gaussian process, GW-GP)损伤预测模型，该模型基于主动导波SHM技术，结合高斯过程机器学习算法，利用均方根偏差和归一化互相关矩损伤因子构建损伤因子与裂纹长度的非线性映射关系，并通过共轭梯度法优化超参数。铝板裂纹扩展实验结果表明，模型预测裂纹长度与真实值的最大绝对误差为1.52 mm，均方根误差为0.72 mm，有效实现了振动条件下结构损伤的定量诊断与预测，为大型设备结构健康监测提供了新的技术路径。
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2025,39(12):188-196,
Abstract:
为了解决传统图像处理方法在阴影、夜晚等复杂场景下车道线检测实时性和准确性难以兼顾的问题，提出了一种基于特征融合与行锚点分类的车道线快速检测算法，以适应实时交通场景的需求。在图像预处理阶段，将图像划分为网格状的行锚点，将车道线检测转化为行锚点分类问题，显著降低计算量。车道线检测网络采用ResNet-18作为骨干网络，并引入聚合模块增强上下文特征提取，提升车道线结构信息捕捉能力；结合特征金字塔网络（FPN）进行多尺度特征融合，实现车道线局部特征与全局特征的互补；此外，引入含ASPP模块的辅助分割分支，进一步优化车道线检测精度。在公开数据集TuSimple和CULane上进行实验，TuSimple数据集上的精确度达到96.16%，运行耗时仅为3.2 ms；CULane数据集上取得了70.3%的F1分数，帧率达到310 fps。实验结果表明，所提方法在保证检测精度的同时，显著提高了检测速度。
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2025,39(12):197-205,
Abstract:
针对图像去模糊过程中单一域分析的局限和扫描特征分布差异化的问题，提出一种双域特征融合的Mamba去模糊方法。通过引入状态空间模型，同步提取模糊图像的空间结构特征与小波变换生成的多尺度频域特征，突破单一域分析的局限，实现空间域上下文信息与小波域高频细节特征在状态空间模型引导下的深度聚焦与自适应融合。设计双分支状态空间模块，分别独立建模空域与频域信息，精准适配空域结构特征与频域高频细节的差异化分布特性，在显著提升特征表征能力的同时，彻底规避扫描特征分布差异化，实现高质量的恢复。实验结果表明，所提方法在GoPro数据集上峰值信噪比（PSNR）达到33.75 dB，结构相似性（SSIM）为0.968；在HIDE数据集上PSNR为31.81 dB，SSIM为0.949；在RealBlur J和RealBlur R数据集上分别取得PSNR 32.92/0.937和40.15/0.974，显著优于对比方法。提出的方法在模糊去除、结构恢复、边缘保留和视觉效果方面的性能均优于经典去模糊方法，通过该方法设计出的装置能够在实际工程领域实现高精度清晰化处理。
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2025,39(12):206-216,
Abstract:
无传感器控制技术不仅解决了传统位置传感器易受环境影响、运行可靠性低等问题，还显著提升系统功率密度，特别适用于高速航空推进系统。高性能控制策略决定了高速永磁电机(high-speed permanent magnet motors，HSPMM)无位置传感器控制系统的动态性能，传统的滑模观测器(sliding mode observer, SMO)存在固有抖振、相位延迟及动态跟踪能力不足等问题，基于此，提出一种自适应超螺旋滑模观测器(adaptive super-twisting sliding mode observer, ASTSMO)和基于扩展状态观测器的正交锁相环(extended state observer-based quadrature phase-locked loop, ESO-PLL)相结合的复合控制策略。核心创新在于通过ASTSMO结构有效抑制滑模面上的固有抖振；采用自适应率替代传统低通滤波器，从而避免反电动势信号的幅值衰减与相位偏移，显著增强系统鲁棒性；设计一种基频转速叠加的ESO PLL取代传统正交锁相环，提升位置与转速的动态估计性能。基于所建立的无位置传感器高速永磁推进系统仿真模型及9 kW无人机用高速推进电机测试平台进行验证，结果表明，相较于传统SMO方法，所提复合策略使转速调节时间缩短33%、稳态转速波动降低59%，稳态位置误差减小50%，系统动态响应与控制精度得到显著改善，能够满足航空高速推进电机系统的高动态响应和高精度控制要求。
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2025,39(12):217-228,
Abstract:
时钟同步是保证 TDOA定位精度的关键，目前TDOA定位系统多采用无线时钟同步方式，需要主从基站间频繁的对时通信，存在易受干扰，占用信道，影响标签容量等问题，为此提出了一种基于 UWB 有线时钟同步的 TDOA定位系统设计方案。设计了时钟与同步信号差分远传电路，采用D触发器、或非门设计同步号的调制与解调电路，保证了时钟与同步信号的相位一致性，并设计了时钟同步校准方法补偿系统误差。经测试同步精度达到 0.5 ns,选用的标准超5类网线最长有效距离可达100 m，优于传统无线时钟同步精度，并构建了主基站-次级主基站-从基站的多层级联时钟同步架构，实现系统的高可扩展性。在室内环境下进行TDOA 定位实验验证,实验结果表明，解算得到的标签定位精度 R95 平均值可达 9.75 cm 左右，该系统提升了超宽带 TDOA 定位的精确度和稳定性,减少了超宽带 TDOA 定位的无线信道占用。
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2025,39(12):229-238,
Abstract:
针对传统同步定位与建图（SLAM）算法在动态遮挡场景中难以有效标记被遮挡物体、无法准确判断潜在物体的运动状态以及在动态物体剔除后造成特征点数量减少的问题，提出了一种改进Oneformer分割网络的视觉SLAM算法。该算法通过设计特征增强卷积、特征增强模块和遮挡关注模块，来增加被遮挡区域的关注度，并优化相对位置编码以提升被遮挡物体边界的语义准确性，从而实现对潜在动态物体的精确标记；使用相机位姿估计初步确定相机位置，再进行物体运动估计的方法进行物体的运动判断；采用最优近邻像素匹配策略，利用相邻帧中的静态信息来完成对动态区域的修复，进而提取修复后的特征点用于位姿估计。在公开数据集TUM及真实场景中进行了验证，与DS-SLAM和DynaSLAM算法相比，绝对轨迹误差的均方根误差均值分别降低了84.08%、22.29%，表现出良好的轨迹精度。
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2025,39(12):239-247,
Abstract:
针对甲醛电化学传感器在室内环境监测过程中易受乙醇气体交叉干扰的问题，本研究以嵌入式人工智能芯片RV1126作为运算平台上，以电化学甲醛传感器和乙醇传感器作为感知器件获取环境要素输入研制甲醛检测仪器硬件系统，同时结合嵌入式人工智能技术，在设备端以算法补偿的方式来提高甲醛检测仪抗乙醇交叉干扰的能力。本研究以网格采样法获取数据集，并以此数据为基础，分别以线性方程回归法、常规机器学习回归法、神经网络回归法搭建回归模型。通过对各种模型预测的均方根误差进行对比实验，发现线性方程回归法搭建的模型误差最大约600 μg/m3，以常规机器学习回归法搭建的模型可以达到约100 μg/m3，而神经网络回归法搭建的模型预测精度最高，其预测误差均方差可以达到30 μg/m3。而根据世界卫生组织的《室内空气质量指南》室内空气中甲醛的长期平均浓度不应超过80 μg/m3，本研究研制的甲醛检测仪及以神经网络回归法搭建的模型能够在有一定浓度的乙醇气体交叉干扰的环境下实现对甲醛污染的检测要求。
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2025,39(12):248-257,
Abstract:
密集人群检测算法在公共安全监控、智能交通调度等领域意义重大。针对密集场景中目标遮挡、小目标检测精度低及漏检问题,以轻量化 YOLOv10 为基础,提出改进的 YOLOv10-SCD 算法。首先，融入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),通过通道 - 空间双维度加权,增强运动模糊处理能力并提升行人检测精度;其次,引入动态采样(dynamic sample,DySample)上采样器提升图像分辨率与处理效率,同时采用改进交并比(SIoU)优化损失函数,进一步提升定位精度与边界框回归速度;最后,在密集人群数据集上验证算法性能,并通过消融实验分析各模块作用。实验表明,YOLOv10-SCD 相较于原始 YOLOv10,核心指标显著提升，其中精确度提升 1.5%、召回率提升2.9%，平均精度均值（mAP）mAP@0.5提升0.8%、mAP@0.5:0.95提升1.8%等。消融实验在两套数据集进行，自建数据集聚焦分析各模块对算法精度、效率的单独与协同影响;WiderPerson 公开数据集则验证算法泛化能力。因此,YOLOv10-SCD 能高效应对密集人群复杂场景,缓解目标遮挡、小目标难识别问题,显著提升目标检测鲁棒性与综合性能。
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2025,39(12):258-269,
Abstract:
为提高强噪声影响下矿井提升机主轴轴承故障诊断的准确性，提出变分模态分解（VMD）和卷积神经网络（CNN）结合的滚动轴承故障诊断方法。利用融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法对VMD的惩罚因子和分解层数进行多目标寻优，根据峭度准则将振动信号进行VMD分解得到本征模态函数（IMF）并筛选含有冲击成份的IMF分量，根据筛选结果对原始信号进行信号重构。针对重构信号使用多点最优最小熵解卷积（MOMEDA）降噪处理，对MOMEDA中的关键参数故障周期建立自相关峭度指数作为适应度函数对其进行寻优；对滤波器长度，采用排列熵作为目标函数进行寻优。将MOMEDA算法增强后的信号进行包络解调，将包络幅值序列作为特征量，输入到CNN模型中进行训练以及验证，得到故障诊断结果。并比较分析变分模态分解-最小熵解卷积 卷积神经网络（VMD-MED-CNN）、变分模态分解-最大相关峭度卷积-卷积神经网络（VMD-MCKD-CNN）、VMD-CNN方法。结果表明，提出的VMD-MOMEDA-CNN的故障诊断方法平均准确率最高，达到98%以上。证明了该算法在强背景噪声环境影响下具有优越的准确性和稳定性。
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2025,39(12):270-278,
Abstract:
为实现多形态介质材料介电特性的精确区分与测量，设计了一种基于互补分裂谐振环缺陷地结构（complementary split resonator ring-defected ground structure, CSRR-DGS）的微波平面传感器，该传感器通过CSRR-DGS的独特设计，显著增强了局部电场强度，与传统的平面结构相比，该传感器的品质因数提升了51.1%，提高了传感器的检测性能，能够实现对固体和液体介质的准确检测。仿真结果表明，在传感器的待测区域放置4 mm×4 mm×1 mm的立方体样品，且相对介电常数在1~15范围内变化时，传感器的谐振频率呈现良好的线性响应特性。通过测量聚四氟乙烯（polytetrafluoroethylene, PTFE）、3240环氧板、FR4玻璃纤维板以及丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(acrylonitrile-butadiene-styrene, ABS)树脂板的相对介电常数，所得结果与仿真数据具有良好的一致性。基于建立的数学模型分析得出固体介质的测量平均相对误差为2.4%。通过测量不同浓度乙醇溶液，建立溶液浓度与相对频偏之间的关系，由此计算出乙醇溶液的测量平均相对误差为4.6%。实验结果表明，所设计的传感器在介电特性测量中具有优异的性能，为多形态介质的高精度检测提供了有效的解决方案。
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2025,39(12):279-288,
Abstract:
针对废钢堆叠严重的问题及对废钢精细化分类的需求，本文提出一种基于跨层融合语义增强特征的废钢图像细粒度分类方法。首先，采用运动检测实现从视频序列中检索出不包含抓斗等运动物体的废钢图像；其次，采用Segment Anything(SAM)视觉大模型对不包含抓斗等运动物体的废钢图像进行语义分割，以分割出废钢图像中的废钢实例；最后，提出了一种基于跨层融合语义增强特征的废钢图像分类模型(efficientnetb5-cross layer fusion semantically enhanced feature, EfficientNetB5-CLFSEF)，该模型采用EfficientNetB5模型的特征提取器，并且通过使用跨层融合特征语义增强特征模块(CLFSEF)实现废钢图像分类。CLFSEF模块包括跨层特征融合(cross layer fusion, CLF)部分和语义增强特征(semantically enhanced feature, SEF)部分，CLF通过融合来自特征提取器中不同层的特征，使模型在捕获深层语义信息同时，保留边界等低级语义信息；SEF模块对融合特征按照各通道之间的语义相似性进行分组，并结合知识蒸馏技术和最大熵正则化技术提升模型对输入废钢图像中最具区分性部分的理解。本文在自制数据集上进行实验，实验结果表明，所提出的EfficientNetB5-CFLSEF模型能够对统废、剪料1、剪料2、炉料1、炉料2、钢板料和重废进行准确分类，该模型在测试集上的准确率为90.51%，优于相对比的分类模型。
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2025,39(12):289-299,
Abstract:
针对煤矿井下环境中存在的低照度成像质量差、小尺度异物漏检率高以及目标遮挡导致的特征信息缺失等关键问题，提出了一种基于YOLOv11s的低照度轻量化异物检测模型DEL-YOLO。首先，在图像预处理阶段，引入对比度受限自适应直方图均衡化算法来强化低照度图像细节特征，有效提升暗区异物可见性；其次，在网络架构层面创新性地设计了特征提取模块DE-Block，并通过构建DE-C3K2模块，对形状不规则以及存在重叠遮挡等特点的异物进行特征提取；进一步地，在颈部网络嵌入特征融合模块EFC，其通过层间特征相关性强化机制抑制冗余特征融合，同时强化小目标特征表达能力；最后，设计轻量化检测头L-Detect，利用颈部特征共享策略实现参数量压缩。实验结果表明，DEL-YOLO平均检测精度可达80.8%，与YOLOv11相比，平均精确率提升了4.9%，模型的计算量下降了40.74%，参数量下降了41.75%，模型大小仅为6.45 MB。改进模型在显著降低复杂度的同时，仍能有效解决煤矿井下低照度复杂环境中小目标漏检与遮挡目标检测问题。
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2025,39(12):300-309,
Abstract:
在隧道钻探地质超前预报中，为了更好地指导隧道掘进作业，需对钻探岩层内壁上存在的缺陷、裂隙和渗漏情况进行检测。在真实工程环境中采集了超前钻探岩层内壁图像，通过针对性处理，形成了钻孔内壁缺陷数据集，并提出一种基于YOLOv8n的孔洞内壁缺陷检测模型。首先，提出一种融合坐标注意力机制的坐标通道 空间卷积模块(CSCM)，通过建立通道维度与空间坐标的交互关系，以增强模型特征提取能力；其次，设计快速空间金字塔池化卷积模块，以提升网络浅层特征与深层特征融合传递的能力；最后，引入幻影卷积算子改进C2f模块，采用残差连接结构提升多尺度特征提取的效果，以进一步提高模型检测性能，并实现模型轻量化。验证结果表明，相比于原始的YOLOv8n模型，改进后的算法在自制钻孔数据集中的检测精度提升了5.5%，而计算负载降低了0.1 GFLOPs，相较于YOLOv11、RT-DETR等主流检测模型，平均检测精度提升了7%。改进后算法有效提升了检测精度，实现了实时高效超前预报，展现出良好的工程应用前景。
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2025,39(12):310-312,
Abstract:
2025年第39卷第12期
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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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2021,35(12):116-125, DOI:
Abstract:
针对滚动轴承振动信号的非线性动态特性及可靠度评估精度不高的问题,提出了基于改进的交叉模糊熵( improved cross fuzzy entropy,ICFE)和威布尔比例故障率模型(Weibull proportional hazards model,WPHM)的滚动轴承健康状态评估方法。 该方法首先对原始振动信号进行改进的微分局部均值分解(Crt-differential local meandecomposition,Crt-DLMD),选取包含故障 信息最多的有效分量进行重构;然后,利用滑动均值取代原有粗粒化过程,计算重构信号的 ICFE;最后,将 ICFE 作为 WPHM 的 协变量进行健康状态评估。 通过美国国家航空航天局(NASA)和西安交通大学-长兴昇阳科技有限公司的滚动轴承全寿命周期 数据实验表明,所提方法可以准确、有效地评估滚动轴承的健康状态。
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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):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):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):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):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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2023,37(1):177-190, DOI: 10.13382/j.issn.1000-7105.2023.01.020
Abstract:
针对经典双稳随机共振(CBSR)系统在微弱信号放大检测方面的困难,提出了 Levy 噪声下的欠阻尼指数型三稳随机共 振(UETSR)系统。 将双稳态和指数势函数相结合,利用非高斯噪声可有效提升信噪比的特性,构造出 UETSR 系统。 首先推导 该系统的稳态概率密度函数,以平均信噪比增益为衡量指标,采用量子粒子群算法进行参数寻优,研究在 Levy 噪声的不同参数 α 与 β 下,系统各参数对 UETSR 输出变化规律的影响。 最后将 UETSR、CBSR 和经典三稳系统(CTSR)应用于轴承故障诊断中, 系统输出后的内外圈故障频率处的幅值较输入信号分别增长了 197. 58,1. 153,18. 81 和 238. 87,26. 63,39. 72,最高峰与次高峰 的谱级比分别为 5. 44,4. 03,3. 85 和 5. 10,3. 79,5. 05。 实验结果表明,不同系统参数均可诱导产生 SR 现象,且 UETSR 系统的 性能明显优于 CBSR 和 CTSR,具有良好的工程应用价值。
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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):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):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):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):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):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):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。
