摘要:针对磁耦合谐振式无线电能传输系统在设计过程中不同的参数选择会对系统的输出功率和传输效率造成较大影响， 难以对二者进行兼顾，提出了一种改进型多目标麻雀搜索算法(IMOSSA) 用于系统的参数设计。首先，构建了LCC-S 型电路 拓扑结构的数学模型，并对与系统输出功率和传输效率相关的关键参数进行了深入分析。在此基础上，确立了以输出功率和 传输效率为优化目标，以工作频率、负载阻值和传输距离为优化参数的目标函数。为提升算法性能，提出了3种改进策略对 传统多目标麻雀搜索算法(MOSSA) 进行改进，并基于此对目标函数进行了寻优。仿真结果显示，与MOSSA算法和NGSA-II 算法相比，IMOSSA算法得到的解集在评价指标上具有显著优势。在设定的权重系数下，IMOSSA算法能够实现更高的输出 功率和传输效率。最后，通过仿真模型对优化参数进行了仿真验证，证实了其可行性。

摘要:针对车辆分类检测在精度和实时性方面存在的挑战，提出了一项改进方案，以优化YOLOv5s 模型，旨在实现轻量化 的汽车检测。通过在MPSoC硬件架构的现场可编程门阵列(FPGA) 上设计系统，成功打造了一个具备高精度、快速检测和低 能耗的解决方案。为了使得模型更适合嵌入式设备部署，采用了MobileNetv3 Small 替代YOLOv5s 的主干网络，并引入卷积 块注意力模块(CBAM) 注意力机制和Inner-IoU Loss 优化方法，使模型在轻量化的同时提升了检测精度和速度。改进后的模 型相较于原始Yolov5s模型，平均精度均值(mAP) 提升了14.8%,参数量减少了49.7%,模型体积减小了40.7%,计算量减 少了48.9%,在NVIDIA 3060上，改进后的检测速度提升了48.8%,达到了82 fps。此外，还利用FPGA 对YOLOv5s 进行了 硬件加速。经过优化的系统达到了45fps 的检测帧率，并保持了较高的精度和速度，这一系统易于部署，适用于智能交通系 统，满足其高效实时监测的需求。

摘要:为了解决自抗扰控制器核心模块的参数难以整定的问题，提出了利用改进型粒子群算法的扩张状态观测器设计方法。研究了扩张状态观测器的数学模型，分析了影响观测信号跟踪精度的因素，给出了待定参数设计方法的具体步骤。该设计方法选择改进后的适应度函数作为性能优化指标，增加了惯性系数的自适应性，并引入速度钳制以防止陷入局部最优。最后通过计算和仿真实验分析，验证了所提方法的正确性和鲁棒性，对解决自抗扰控制器中其他模块的待定参数整定问题具有一定的意义。