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高梓皓，张巧芬，王桂棠，温腾腾，庞亮雨，贾林锋，吴铭扬，李云飞
2023,42(4):1-7, DOI:
Abstract:
针对传统特征点检测算法需人为制定检测机制和基于深度学习的特征点检测网络泛化能力不强的问题，引入灰度不 变量和残差结构，设计并实现具备像素级特征点检测能力的残差不变量神经网络(residual-invariant neural network,Resinv- Unet)。采用自标注的方式，在真实场景图像数据集的基础上构建用于训练神经网络的数据集。实验结果表明，Resinv-Unet 相较于现有的特征点检测算法和特征点检测网络，在真实场景图像上具有更强的泛化能力和鲁棒性，在平均精确度、精确度 和召回率上均取得更好的性能指标，其中，平均精确度达到0.7155、精确度达到0.7762、召回率达到0.7137。
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2023,42(4):8-15, DOI:
Abstract:
为了提高交通目标检测的精度和效率，提出一种改进YOLOv5s的交通场景多目标检测方法，在YOLOv5s 的主干网 络中引入高效的层聚合网络结构来提高模型学习目标特征的能力，引入了通道注意力和空间注意力结合的卷积注意力模块 (BAM)机制，进一步提高网络模型的特征提取能力，通过采用a-IoU 作为边界框回归损失函数，提高了边界框回归精度。实 验结果表明，改进的目标检测模型相较于YOLOv5s原模型在检测精度上提升了2.4%,模型参数量和模型大小分别降低了 20.9%和19.1%。实现了在不同时间段准确且高效的检测交通场景的多种目标，保证了实时检测的应用需求。
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2023,42(4):16-22, DOI:
Abstract:
针对永磁同步电机中速度环传统比例积分控制(proportional integral,PI)超调量过大与传统滑模观测器(sliding mode observer,SMO)存在的高频抖振等问题，提出一种基于新型微分积分滑模控制器及新型滑模观测器的无感控制方法。 该方法用新型微分积分滑模控制器代替PI 控制器，采用连续函数代替开关函数以减轻抖振，用指数趋近律设计滑模观测器并 估计反电动势，并根据反电动势设计自适应律以避免低通滤波器的使用，得到较为精确的转子位置。最后通过 MATLAB/ Simulink搭建模型，结果表明该方法具有削弱抖振、无超调、准确估计转子位置的特点，转速最大误差从18下降至2.5r/min, 转子位置误差从0.048下降至0.021 rad。
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2023,42(4):23-30, DOI:
Abstract:
为了提高视觉惯性同时定位与建图(visual-inertial simultaneous localization and mapping,VISLAM)系统的系统性能， 提出了一种单目视觉惯性里程计(visual-inertial odometry,VIO)定位精度与跟踪稳定性优化方法。在相机位姿优化阶段，通 过多残差项对相机位姿进行优化，提高系统的定位精度。在特征跟踪丢失时，通过惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)积分信息与特征点深度增强方法对系统进行重定位，提高系统的跟踪稳定性。针对所提方法，基于 ORB-SLAM3代码 框架进行改进，并在开源数据集与真实环境中验证方法的可行性。实验结果表明，所提方法能够有效提高视觉惯性里程计的 定位精度与跟踪稳定性。
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2023,42(4):31-37, DOI:
Abstract:
针对5G外场测试中，同频多小区检测受噪声和干扰影响的问题，提出一种改进的阈值选取方法。算法通过分块计算 信噪比以及峰均比来确定检测门限，并且基于DFT 的信道估计算法可以进一步降低噪声对信号检测的影响。检测出首强小 区后，将其设为干扰信号，利用信号重构和干扰抑制算法，可以进一步提高有效5G小区的检测概率。在硬件实现上，充分利 用 DSP 的多核并行信号处理能力，进一步提升分块检测的效率。仿真实验对比了不同场景下所提算法与传统算法的检测结 果，平台实测验证了所提算法的有效性和可靠性。
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2023,42(4):38-48, DOI:
Abstract:
针对含恒功率负荷的混合储能直流微电网大扰动稳定及储能变换器建模问题，在推导混合储能(hybrid energy stor- age system,HESS)脉宽调制开关网络等效模型基础上，提出了一种基于混合势函数理论的含 HESS 直流微电网稳定性判据 及分析方法。首先，计及 HESS 充放电特性，将含HESS 直流微电网系统的工作状态划分为buck 和 boost工作模式；接着，分 别建立上述两种工作模式下基于脉宽调制开关网络等效模型的直流微电网系统混合势函数模型；最后，应用混合势函数理论 第3稳定性定理，分别推导得到buck和 boost工作模式下的直流微电网大扰动稳定性判据，并对比基于开关平均模型的系统 稳定性判据，提出的稳定性判据推导方法对系统动态行为预测更为准确。仿真验证了所提稳定性分析方法的合理性以及混 合势函数判据的先进性。
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2023,42(4):49-55, DOI:
Abstract:
为解决烟尘环境对红外图像增强处理的干扰，突出目标的轮廓细节，提出一种基于引导滤波图像分层的红外烟尘图 像增强方法。首先利用引导滤波将图像拆分为基础层与细节层，对细节层使用分数阶微分掩模作增强处理；然后基于红外烟 尘图像的特点设计了二次分层方法，利用各项异性扩散将基础层分为原始层与轮廓层；之后对原始层进行自适应直方图均衡 化，对轮廓层进行增益放大并与细节层合并；最后利用平均亮度设置权值函数，将两层图像进行加权融合得到增强图像。实 验结果表明，相较于其他增强算法，该方法能够更有效的提高烟尘干扰下红外图像的清晰度，突出其细节纹理特征，增强后3 组图像的平均梯度和信息熵平均值为7.7211及5.8114,相较于原始图像提升1.0119及3.1778。
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李 琼，张 莹，张 春，张 柏 雯，金 天 晔，曾气亮，曾凡芳
2023,42(4):56-65, DOI:
Abstract:
近年来，随着人工智能技术的发展，可独立完成任务的自主智能机器人成为研究热点。视觉感知和步态控制作为机 器人完成各项任务的重要手段，是亟需不断深入研究的技术点。为了拓展小型人形机器人的自主智能水平和应用场景，本文 从国际自主智能机器人大赛技术问题出发，研究分析视觉感知和步态控制在模拟人类生活场景的任务(即U 型赛)中的应用。 首先，对比赛环境和软硬件平台进行介绍，其次分别分析了视觉感知和步态控制在大赛中的应用方法和算法实现，并以上下 开横杆为例，介绍了U 型赛参赛队伍所使用的算法并进行分析比较。随后，展示了历年参赛队伍的优秀成果，分析了比赛任 务完成度，指出比赛的研究难点及可能的解决方向。最后，对未来大赛的技术应用发展方向进行总结。
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2023,42(4):66-73, DOI:
Abstract:
深度学习模型在时间序列预测中得到了广泛的应用，然而，传统的深度学习点预测模型更多关注未来某个特定时刻 的预测值，无法描述复杂时间序列预测的不确定性。此外，大多数深度学习模型的预测过程是不透明的，使用者对深度学习 预测模型的内部机理缺乏认识，导致模型预测的可解释性偏低。针对上述问题，引入了分位数回归理论，刻画复杂时间序列 预测的不确定性特征；构建可解释深度学习模型并应用于纽约州首府地区的短期电力负荷预测。结果表明，预测模型在两个 数据集上都具有较好的区间预测结果，置信水平为95%时，该模型在1月和7月的PICP 值分别为94.28%、93.23%,区间覆 盖率趋于置信水平。相比于对比模型，模型的预测精度高、泛化能力强，能够提升短期电力负荷预测中的稳定性，可为电网管 理者的相关决策提供数据支撑。
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2023,42(4):74-79, DOI:
Abstract:
光学超声成像是一种新型的医学成像技术，相比于传统超声成像技术具有更高的分辨率和更高的对比度。目前，光 学超声成像通常以单传感器采集超声信号，使用机械扫描视场进行超声成像，但这会导致相对较长的扫描时间和较低的帧速 度。为了解决这一问题，提出了基于法布里一珀罗(Fabry-Perot,F-P) 干涉和激光多普勒测振两种原理的阵列式光纤超声传 感系统，使用多个光纤传感单元并行采集处理信号来实现快速光学超声成像。搭建传感系统并进行超声传感实验，结果显示 F-P 干涉系统的灵敏度更高，实现了10 fps 的成像速度，而激光多普勒测振系统更适合全部通道并行传感，成像速度为 100 fps。研究实现了快速光学超声成像，这开创了光纤传感系统用于并行超声传感的先河，这在无损检测和生物医学超声成 像方面具有巨大潜力。
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2023,42(4):80-85, DOI:
Abstract:
为了兼顾非接触式原子力显微镜(noncontact atomic force microscope,NC-AFM)更高谐振频率探针的使用需求，并通 过提高控制器精度进而提高NC-AFM分辨率，提出了一种基于探针一样品间原子作用力变化的全数字可调谐NC-AFM高分 辨率探针起振系统。在Simulink 环境下对探针起振系统的控制部分进行了设计，通过现场可编程门阵列(FPGA) 实现了鉴 相，滤波，锁频等功能；采用压电陶瓷片驱动探针振动，设计了操作便捷的探针座。将不同频率正弦信号提供给设计的起振系 统进行功能性验证，实验结果表明，系统可以在20 kHz～50 MHz频率范围内跟踪探针谐振频率；最后使用起振系统成功使商 用探针在谐振频率处振动，准确测出了探针的谐振频率及振动幅值，系统频率分辨率达到了0.1 Hz。
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2023,42(4):86-95, DOI:
Abstract:
随着现代农业技术的发展，草莓生产和采摘的自动化是一个必然的趋势，而草莓目标检测是实现采摘自动化的关键 环节。基于YOLOv5目标检测算法，采用ShuffleNet轻量级网络结构替代原模型的特征提取网络，并在骨干网络提取的特征 图后加入SE 通道方向的注意力机制，结合EIoU 和Alpha-IoU损失函数，设计了一个a-EIoU 损失函数，给定参数α的值为3, 统一指数化 IoU损失函数，据此获得更准确的边界框回归和目标检测。改进的模型在草莓小目标数据集上平均检测精度均 值达到了97.6%,其中成熟草莓的准确率为99.4%,与YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5相比，平均精度均值(mAP) 分别提高 了5.4%、2.9%和1.1%,该模型识别图像传输帧率为125 fps, 比原YOLOv5模型提升了38 fps, 该实验模型更适应于移动端 部署，为草莓采摘识别的自动化提供了一些理论基础。
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2023,42(4):96-102, DOI:
Abstract:
针对某食品工厂月饼包装生产线需要大量人力且工作效率较低问题，构建了基于SCARA 机器人的自动化包装工作 站，依据包装流程进行离线编程，仿真分析了机器人工作站工作节拍、工作空间和轨迹规划。利用SolidWorks 和RobotStudio 搭建了工作站模型，结合实际场景进行规划布局，对机器人吸盘、传送带和包装盒进行了动态Smart 组件设计，完成I/O 信号 的创建及连接，进行了编程和仿真分析。仿真结果表明，机器人运动轨迹平滑，速度和加速度连续，SCARA 机器人在食品包 装生产线的应用后，提高了产线效率，降低了体力劳动强度，为自动化产线的智能升级、改造提供了借鉴。
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2023,42(4):103-109, DOI:
Abstract:
针对使用电容器和电抗器对电容电感测试仪进行校准时面临的校准程序复杂、维护成本高、误差过大的技术问题，设 计了一种新型电容电感测试仪校准装置。该校准装置包括档位自动切换模块、输出比例控制模块、移相切换模块、电流放大 调整模块及控制模块，通过将测试仪需要测量的电容值与电感值转化为电压电流的相位关系实现标准值的溯源。设计中依 据电流输出范围将标准值划分为7个档位且各档位间自动切换，可以有效提高校准精度。实验测试结果表明，电流放大调整 模块输出电流的稳定度可达到10-4量级，对其在2与20V 输入电压下电容量及电感量标准值的测量不确定度分别进行评 估，校准电感量与电容量相对扩展不确定度均优于0.15%,证明其测量不确定度满足设计要求。
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2023,42(4):110-116, DOI:
Abstract:
为解决火花熄灭器检测中人工称量活性炭效率低、无法在线称量等问题，基于国家标准GB13365-2005, 提出了一种 机动车火花熄灭器的自动检测系统设计。系统设计了自动称重装置，可实现检测过程中活性炭重量的自动实时称重。对于 称重过程中气流造成的误差，采用软件方式进行实时自动校准，首先利用卡尔曼滤波算法对训练数据进行去噪，然后利用三 次样条插值对降噪后数据进行拟合，构造误差补偿模型。实际在线测试结果表明，系统补偿后的称重误差可控制在1g 以内， 满足了实际使用场景的需求。
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2023,42(4):117-124, DOI:
Abstract:
对于控制电能的输出电路，在工程中一般是通过调整脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)的占空比来控制 流向负载的能量。但在实际应用中，如果在控制输出电路时不考虑能源的交直流形式，可能会出现占空比变化晶闸管的输出 不发生变化，从而导致被控负载失控的问题。为解决此问题，分别研究了PWM 控制直流负载和交流负载方式，分析了不同 PWM周期和占空比下负载获取交流电压的情况，提出了PWM 控制晶闸管电路有关参数的配置方法。最后，通过水循环温 度控制系统进行测试，测试结果表明，该方法实现了温度精准稳定的控制，能够为该领域内从事相关工作的工程师提供参考。
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高 强，唐 福 兴，李 栋，吉 月 辉，刘 俊 杰，史 涛，苏 艳 杰
2023,42(4):125-130, DOI:
Abstract:
当前的研究中密集场景行人检测精度较低，为提高检测精度，提出一种基于YOLOv5 网络的改进方法 V-YOLO, 采 用加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)改进原始网络中的路径聚合网络(path aggrega- tion network,PANet),加强多尺度特征的融合能力，提高对行人目标的检测能力。为了保留更多的特征信息，提高主干网络 的特征提取能力，添加残差结构VBlock;引入SKNet(select kernel networks)注意力机制，动态融合不同感受野的特征图，提 高对不同行人特征的利用率。使用CrowdHuman 数据集进行训练和测试，实验结果表明，所提出算法比原始网络的精确度、 召回率和平均精度值分别提高1.8%、2.3%和2.6%,验证了所提出算法能有效的提高密集场景下行人目标检测的准确率。
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2023,42(4):131-140, DOI:
Abstract:
使用无人机采集的航拍图中存在背景复杂、目标密集、目标重叠等诸多问题，这都对现有的目标检测网络提出了挑 战。以YOLOv5 为基础进行改进，修改原有的BackBone网络，嵌入改进后的单聚合(OSA) 模块，解决因为网络深度造成的梯 度衰减问题；针对原网络结构对小目标的定位不准确，获得的信息不充分问题，增加一个160×160的小目标检测层应对小目 标难以检测问题，同时修改特征融合网络丰富语义信息；最后改进原有的损失函数CIoU, 长宽不再是一个统一的整体计算损 失，而是分开优化，提高预测方框的准确度。算法在VisDrone2019无人机航拍数据集上实验结果表明，平均精度均值(mAP) 与原算法相比提升了5.2%,检测帧率达到了45 fps, 训练模型大小为18.9 MB。
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2023,42(4):141-148, DOI:
Abstract:
风电机异常数据检测对维护风电设备的稳定运行有着重要意义，为解决K-means算法随机指定初始点聚类和风电机 数据异常问题，提出一种改进K-means算法的风电机数据异常检测方法。改进之后的方法，首先选择数据样本中位数作为第 一个初始聚类中心，在选取下一个聚类中心时，距离当前n 个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1 个聚类中心， 进而达到聚类中心互相距离较远的目的，以此对风电机运行数据进行聚类，检测出离群点及异常点，保障风电设备稳定运行。
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2023,42(4):149-157, DOI:
Abstract:
社交平台上文本和图像相结合的多模态谣言比纯文本谣言更易于误导用户，因此研究多模态的谣言检测方法具有重 要意义。现有方法大多只是对各个模态特征直接进行向量拼接，忽略了模态间联系，不能充分利用多模态信息。为了解决上 述问题，提出了一种基于双预训练Transformer 和交叉注意力机制的多模态谣言检测模型：首先使用预训练的Transformer (BERT 和ViT) 分别提取文本单词和图像的特征，克服了训练样本小的局限性；然后使用交叉注意力机制将文本和视觉特征 进行特征融合，充分地学习到两种模态间的潜在联系；最后将得到的多模态融合特征输入谣言检测模块进行分类。实验结果 表明，该模型在 Twitter 和微博数据集上的检测性能均高于多模态基准模型，有效性和泛化性进一步提升。
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2023,42(4):158-165, DOI:
Abstract:
针对复杂近色背景下青瓜目标识别率低、定位效果不佳等问题，提出一种基于SSD 的循环融合特征增强(CFFE-SSD) 目标检测模型。首先，对 SSD 的前4个有效特征层进行循环特征融合，使低层特征层和高层特征层的信息得到有效利用；其 次，针对青瓜目标的特殊长宽比以及重叠现象，使用K-means算法改进先验框的默认尺寸以及长宽比，提出以DIoU-NMS替 换普通NMS; 最后，将ECA 注意力机制引入循环特征融合模块，增强网络特征提取能力。实验结果表明，改进CFFE-SSD 模 型 AP@0.5 达到了96.63%,提升了4.61%;AP@0.75 达到了89.02%,提升了7.14%,检测速度达到144 fps, 边框回归精 度更高，能有效满足青瓜自动采摘的需求。
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2023,42(4):166-172, DOI:
Abstract:
针对当前小样本条件下电磁信号识别算法在不同信噪比下识别准确率较低的问题，提出了一种模糊熵限阈经验模态 分解(fuzzy entropy empirical mode decomposition,FEEMD)算法进行电磁信号特征提取，提取表征明显的数据展开短时傅里 叶变换(short time Fourier transform,STFT),然后选用Transformer模型分类识别各制式信号。该算法采用8种不同制式 的电磁信号分别在-10、-5、0、5、10 dB这5种信噪比下的识别准确率，确定了该网络的最优超参数。仿真结果表明，在5种 信噪比下，2FSK、AM、ASK、SSB这4种调制信号识别率均超过90%,QAM16、QPSK和OFDM的准确率由30%～40%提升 到了70%以上，由此表明了该算法的有效性和可实施性。
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2023,42(4):173-180, DOI:
Abstract:
针对瓶装白酒包装质检存在的检测准确度低，小目标重合度高导致误检漏检的情况，提出一种基于RetinaNet 的目标 检测优化算法，主要使用白酒瓶盖瑕疵数据集进行检测。方法将网络 Backbone替换为Swin Transformer,其包含的窗口注意 力机制运算有效提升瓶盖瑕疵检测精度同时降低复杂度节省了计算量。在Neck 阶段使用神经架构搜索特征金字塔网络 (FPN) 代替FPN, 利用自动架构搜索选出最佳特征融合层，为后续检测提供更高质量的模型，最后采用Soft-NMS 降低检测框 置信度保留一定真实框，有效的防止瓶盖瑕疵过近或重叠造成漏检。实验证明，改进算法能够精准的识别出各类瓶盖瑕疵， 检测精度在白酒瓶盖瑕疵数据集达到了93.53%,相较于原网络提升了8.02%。
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2023,42(4):181-186, DOI:
Abstract:
为了兼顾火箭弹非金属粘贴结构缺陷的检测速度和准确率，提出一种基于改进YOLOv5s的 X 射线图像火箭弹缺陷 检测算法。该算法在YOLOv5s的基础上使用深度分离卷积重新设计特征提取网络中 Bottleneck 结构，以此改进C3 模块，通 过减少模型参数数量，提高运行速度。然后分别在特征提取网络的Focus 结构后和Neck 层的卷积和上采样之前加入卷积模 块的注意力机制模块(CBAM), 用来提高模型对有效特征提取，使模型更加关注小目标，力图保持运行速度的同时提高检测精 度。实验结果表明，该算法在自制的火箭弹粘贴缺陷数据集上测试的平均精度均值(mAP) 达到86.40%,比原始模型提高 6.44%,帧率为32 fps; 相比SSD、YOLOX-Tiny 网络算法，该模型在检测速度和检测精度上有着出色的综合表现，能够针对火 箭弹非金属粘接结构缺陷进行高效的检测。
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2023,42(4):187-193, DOI:
Abstract:
为解决当前多模态情感识别效果不佳的问题，提出了一种基于Transformer 与增强信息融合的双源情感识别模型，模 型由音视频编码分支网络和双源增强特征融合模块组成。其中，视频编码分支利用MobileViTv2提取每帧视频的空间特征， 并通过在Transformer 编码器结构中内嵌残差结构，强化各帧短期关联语义信息的提取能力。在音频特征提取部分构建了维 度匹配器，避免了潜在异构鸿沟，提高了模型训练的鲁棒性。在音视频特征融合处引入低参数量跨模态注意力机制，从两个 角度同时增强特征融合能力。通过对比和消融实验证明了方法在多模态情感识别任务中的有效性。
2023年第42卷第4期
理论与方法
研究与开发
应用天地
2023年第42卷第4期
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基于Hausdorff距离的微电网两阶段分布鲁棒经济优化调度
Abstract:
分布式光伏不确定性给微电网稳定运行带来巨大挑战，为了提高微电网应对不确定性的能力和总体运行经济性，提出了一种基于豪斯多夫(Hausdorff)距离的微电网两阶段分布鲁棒经济优化调度模型。首先，基于分布鲁棒优化的方法，建立了含分布式光伏、储能、微型燃气轮机、常规负荷和需求响应负荷的微电网优化调度模型。然后，使用Hausdorff距离对模型中不确定场景及其概率分布集进行构建。最后，通过列与约束生成算法(column-and-constraint generation,CC&G)对模型求解，得到最优调度策略。算例对某居民微电网进行仿真，结果表明基于Hausdorff距离建立的概率分布集能有效提高模型经济性，且可以通过调整置信度控制模型鲁棒程度。在蒙特卡洛仿真实验中，验证了所提模型具有良好的鲁棒性。
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一种高集成P波段数字阵列模块设计
Abstract:
为了适应多功能一体化电子战装备的应用需求,本文围绕大功率射频收发、高速数据采集、任意波形产生等技术,研制出一种高集成P波段数字阵列模块。首先介绍了数字阵列模块的功能和组成,并对模块的发射链路和接收链路进行了详细介绍。数字阵列模块主要由T/R组件、放大滤波模块、数字接收模块、波形产生模块等部分组成,论文对这些模块的设计原理进行了论述。为了实现大功率信号的稳定输出,组件使用液冷散热方式,给出了散热的具体实现途径并针对组件的环控做了仿真设计,最后搭建了自动化测试系统,通过测试,组件典型频率的输出功率大于200W,接收动态大于45dB。实测结果验证了高集成有源数字阵列模块的工程可实现性,并成功应用到某相控阵电子战装备中。
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考虑需求响应及碳捕集的联合系统灵活性调度
Abstract:
随着新能源在电力系统中占比的不断增加，系统对灵活性资源的需求逐渐提升。抽水蓄能和需求响应等灵活性资源已被广泛应用于电力系统调度。为进一步提升系统的低碳性与灵活性，提出了一种结合需求响应的碳捕集-风光火蓄联合系统调度方案。首先分析了抽水蓄能、碳捕集和需求响应的联合调度机制，利用削峰填谷的方式在净负荷高峰和低谷时段充分发挥不同资源的互补性，实现负荷曲线的平滑化。其次，基于线路传输能力的灵活性约束，构建了两阶段调度模型:第一阶段通过最小化净负荷差来优化负荷曲线波动；第二阶段以最小化系统运行成本为目标，兼顾系统的经济性、灵活性和低碳性来制定调度方案。最后在改进的IEEE-30节点系统上进行的仿真验证表明，该方案有效提升了风光消纳能力，降低了系统运行成本和碳排放，为未来低碳化电力系统的调度提供了新的思路和技术支持，为能源结构转型与绿色低碳发展提供了重要参考。
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直导线微型EMAT辐射声场特性及优化设计研究
Abstract:
针对传统跑道型线圈以及蝶形线圈EMAT在扫查成像探伤时存在的中心区能量陷阱、换能面积大、空间分辨率低的?? 突出问题,本文提出了一种采用直导线微型线圈的电磁超声横波直入射换能器(SWTS-EMAT)。建立了SWTS-EMAT换能器时域频域有限元模型,研究了线圈宽度以及激励电流频率对其声场特性的影响,搭建了SWTS-EMAT辐射声场测量系统,测量了新型换能器声场测量实验。验证了仿真模型规律的有效性。结果表明,SWTS-EMAT辐射声场分布关于线圈中心对称分布,研究结果表明:SWTS-EMAT辐射声场分布关于线圈中心对称分布,随着线圈宽度的增加,声场幅值升高至5.5倍,声场宽度减小了60%。随着激励频率的升高,声场幅值减小了32%,声场半扩散角减小了42%。
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残差全连接神经网络在输电塔基边坡风险评价中的应用
Abstract:
目前的边坡风险评价方法在计算复杂性和全面性方面存在不足,尤其是在输电塔基边坡应用中尤为突出。为解决这一问题,本研究从危险性和健康性两个角度构建起输电塔基边坡风险评价指标体系,并提出一种基于残差全连接神经网络和贝叶斯优化的输电塔基边坡风险评价方法。研究结果表明,该方法在实际应用中能够达到98.4%的准确率,显著优于传统的BP神经网络和全连接神经网络,且具有较强的泛化能力。此外,通过近期降雨滑坡事件对模型进行验证,进一步证实该方法的实用性和可靠性。这一结果证明,贝叶斯优化残差全连接神经网络在处理复杂的边坡风险评价问题上具有明显优势,可有效应用于输电塔基边坡的风险评价,具有较高的应用价值和推广前景。
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风电波动与碳税下火储系统的容量与调度优化
Abstract:
为解决碳达峰、碳中和目标下风电装机容量增长对火电机组调峰能力的新挑战，本文提出一种火电机组储能系统鲁棒优化容量配置与经济调度模型。该模型考虑风电出力波动性与碳税，通过建立风电年时间尺度中不确定性的离散场景集合，优化火电机组适配的储能系统容量及充放电策略。采用列约束生成（Column-and-constraint generation，C&CG）算法，将模型转化为优化储能容量的主问题和优化调度策略的子问题，并通过交替迭代求解。基于不同风电占比和鲁棒程度的优化结果，使用全年风电历史数据进行仿真，对比分析成本与效益。建议火电厂应配备相当于其火电机组容量19%的储能系统，以实现高达85.5%的常规调峰能力，并促进火电机组的低碳经济运行，同时确保储能投资的经济合理性。
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基于改进YOLOv5的陶瓷基片缺陷识别
Abstract:
陶瓷基片的缺陷严重影响电子器件的性能,为提高缺陷检测的准确性,本文基于超声显微镜扫描的陶瓷基片检测方法,提出了一种改进YOLOv5的神经网络算法。根据超声检测具有穿透性的优点,增加一条新的主干网络综合陶瓷基片表面与内部的回波信息,同时使用极化注意力机制进行特征融合提高检测的精确度,并融合了轻量化网络减少参数量。本文进行了超声显微镜扫描陶瓷基片实验分析缺陷特征并制作数据集,在此数据集上本文提出的FusionPol-YOLOv5模型对9种缺陷检测的平均精确度达到88.3%,mAP@0.5达到91.7%,可以极大减少陶瓷基片检测的人力物力损耗和成本。
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基于LSTM神经网络的高机动目标航迹预测
Abstract:
博弈对抗场景下，对空飞机类目标一般采用S机动、桶滚机动规避导弹的打击，攻击机动目标弹道弯曲导弹能量损失大，弹目交会态势不佳容易造成引战配合效能下降，实现高机动目标航迹预测对实现预测制导，进而改善弹道性能具有重要意义。为解决对空目标机动样式复杂、模型建模困难等问题，提出了基于目标机动航迹的自适应预测方法，采用试验数据+模拟器+数字仿真混合建模生成数据集、测试集的设计方案,解决了智能训练模型构建难题，并设计了一种CNN-LSTM神经网络，提高了网络模型的自适应以及泛化能力，使识别准确率及识别精度大幅度提高。实验结果证明，目标航迹预测方法能够适应目标机动样式、参数不确定等作战使用场景。
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基于语音和文本的跨模态情感识别方法研究
Abstract:
跨模态情感识别(Cross-modal emotion recognition,ERC)旨在通过不同模态数据来感知人类情感。目前,大多数研究仍然专注于单一模态,忽略了其他模态的重要性。本文提出了一种基于知识蒸馏的跨模态情感识别方法,通过融合语音和文本模态的信息,显著提高了情感识别的准确性。具体来说,本文利用了预训练的文本模型Roberta作为教师模型,通过特征蒸馏法将其高质量的文本情感表示传递给一个轻量级的语音学生模型。此外,教师模型和学生模型通过双向目标蒸馏法相互传授知识。实验结果表明,本文提出的方法在IEMOCAP和MELD数据集上表现优异。
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基于多源数据融合的GCB故障诊断方法
王兴, 张昆, 毛雕, 刘举, 鲍超斌, 徐礼荣, 陈雅彤, 曾晗
Abstract:
本文提出一种基于自适应卷积权重 学习模块和多源数据融合技术的GCB故障诊断模型。选择GCB设备运行时产生的声纹数据、GCB两侧基波电压频谱图、特高频局放检测图谱作为GCB设备故障诊断的输入数据；对声纹数据进行小波变换,生成声纹时频特征图谱；利用卷积神经网络对各类图像进行特征提取；将提取后得到的特征作为输入信息,输入自适应卷积权重学习的特征融合模块进行特征融合；将融合后的特征输入深度神经网络来进行故障诊断的分类。实验结果表明:本文提出的方法故障诊断查准率、查全率和准确率均很高、对复杂的故障环境有着较强的适应能力。
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基于改进长短期记忆网络的飞控系统飞参数据异常检测方法
Abstract:
飞行控制系统作为战斗机的核心安全保障，负责控制飞行姿态、航向和高度等关键动作。对飞控系统的监测飞行参数进行分析，有助于及时发现异常，提升故障识别速度，从而确保飞行安全。针对传统单向神经网络结构难以有效捕捉复杂飞控系统飞参数据的时间依赖性，以及MSE损失函数在处理异常与噪声时的鲁棒性不足的问题，本文提出双向LSTM模型，同时结合Huber Loss以增强对噪声的抗干扰能力，针对飞行参数，首先进行特征数据对齐和降采样处理，采用滑窗自回归预测方法学习飞机的正常飞行模式，并通过Huber Loss设定异常检测阈值，从而判断测试集中的异常点。实验在卡内基梅隆大学提供的ALFA数据集上进行，结果表明，所提出的改进Bi-LSTM模型在多项指标上优于当前先的异常检测模型，特别是在F1分数和AUC等关键指标上表现优异，可有效提升模型的异常检测能力。
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基于ZYNQ 7020的双通道紫外放电检测系统设计
Abstract:
高压电气设备和传输线在电网输电工程中扮演着重要角色,由于各种自然环境和自身工艺、材质缺陷的影响,导致运行过程中绝缘性能不断下降,当自身绝缘介质无法耐受施加的电压时,进而引发局部放电现象。为了对设备的局部放电进行检测,用于评估设备的运行状态。因此,本文研制了一款基于ZYNQ 7020处理器的紫外与可见双通道的高压设备局部放电检测系统。根据所需的功能和标准设计了系统的硬件电路,用于采集双通道图像。并利用图像处理相关算法对紫外图像和可见图像进行预处理,然后实现图像的配准、融合,使成像系统的最终输出结果不仅可以反映设备的放电光斑信息,还可以获悉放电部位的背景信息。同时,考虑到高压设备的放电检测可能涉及到高危环境,也为了进一步提升系统的智能化水平,特设计了4G无线传输功能,并开发了对应的软件系统,使用TCP协议将硬件系统处理后的图像传输到远程的电脑软件中,通过算法提取放电强度特征量的参数信息,软件通过对这些参数的分析,自主衡量放电状态并反馈,实现了局部放电的全流程闭环自主检测。
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时频域处理提升电磁超声横波双折射应力检测精度的研究
Abstract:
本文针对钢构件内部切向应力检测需求,研制了双通道电磁超声传感器并搭建了基于横波双折射的高精度应力检测系统。分析了时域下不同声时提取方法及频域下不同滤波算法对应力测量结果的影响。其中,巴特沃斯滤波器滤波效果最好,信噪比与原始信号相比提升1.3倍,重复性测试下标准差为0.7；使用自相关法提取声时最稳定,其重复测试标准差仅为0.2。对Q345与L360两种钢材进行了应力测量,实验结果表明,两种材料标定曲线R2值均在在0.98以上,应力测量绝对误差小于10MPa。本文搭建的基于横波双折射的电磁超声应力检测系统具有较高的精度和稳定性。
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基于异源特征融合的电力设备分割与异常发热检测
Abstract:
为了从复杂的变电站场景中准确检测电力设备的异常发热区域，本文提出了一种融合红外与可见光异源图像特征的电力设备异常发热检测方法。首先，构建基于语义边缘信息协同增强的电力设备语义分割网络，通过构建多级跨模态特征融合模块，采用分层融合策略整合跨模态特征，从而提升模型对图像的理解能力。在特征解码阶段引入边缘信息监督模块，以增强分割边缘的清晰度与连续性，准确去除图像中的背景区域。在此基础上，提出一种基于注意力机制与残差信息优化的异常发热检测方法，设计了多级特征融合与注意力增强模块，分析红外与可见光前景特征，引入图像的残差信息，进一步加强对异常发热区域的探查能力并显著提升检测精度。通过现场采集的数据并进行手工标注，自建数据集并与多种先进算法进行了对比实验，语义分割的mAcc和mIoU分别达到97.2%和88.9%，设备异常发热区域检测的E-measure指标较次优算法提升2.6%。实验结果表明，本文所提出的方法能够高效、准确地检测复杂场景中的电力设备异常发热区域。
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粉尘环境下的捞渣机刮板状态监测算法研究
Abstract:
针对某发电厂捞渣机状态监测系统设计需求,将机器视觉技术应用到捞渣机状态监测系统中,设计了一种粉尘环境下的捞渣机刮板状态监测算法。该监测算法基于轻量化的YOLOv5s-SCB目标检测模型,实现了对电厂捞渣机刮板异常状态的监测。由于捞渣机所处环境粉尘较大,在YOLOv5s-SCB模型的基础上,前端引入DehazeFormer去雾网络,并对其进行了改进,将尺度、空间以及通道三种注意力融合到DehazeFormer网络中来提高其去雾能力。此外为了进一步提升检测精度,在监测算法中加入了RAFT光流网络来提取刮板的运动特征,利用RAFT光流网络提取的运动特征与YOLOv5s-SCB提取的卷积特征进行特征融合。最终,通过选取400副粉尘图像进行刮板监测测试,误检率为0%,漏检率为4.9%,实验表明,该模型具有良好的准确性和泛化能力,达到了预期目标。
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一种基于双频通道的WPT系统功率提升方法
Abstract:
无线电能传输(Wireless Power Transfer, WPT)技术因其独特的传输优势成为国内外研究的热点。随着研究的深入,现阶段迫切需要提升WPT系统的输出功率,为此本文提出了一种基于双频通道的WPT系统功率提升方法。在能量发射端采用双谐振网络进行谐振补偿,通过其参数配置,可以使WPT系统在基波与三次谐波频率下均处于谐振状态,从而可以对两个频率下的能量同时进行传输。论文首先介绍了系统的整体结构和工作原理,接着通过对系统特性分析得到系统输出功率以及效率与逆变器调制参数之间的关系。进一步,分析了传统单通道系统与所提系统之间的功率、效率对比,并基于此进行了系统最优工作区间的分析与选择。最后,搭建了实验平台进行了实验验证,实验结果与理论分析一致,表明了所提WPT系统输出功率提升方法的优越性与可行性。
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基于自编码器无监督学习结构损伤量化检测研究
Abstract:
结构健康检测指通过实时或周期性监测评估工程结构的健康状态，深度学习方法因能从原始数据中提取高层特征而备受关注。针对实际应用中损伤类别的多样性，缺乏对损伤状态进行定量分析，本文提出了部分跳跃卷积自编码器损伤判断量化方法。本方法使用卷积自编码器处理结构响应，将高维数据降维至低维特征空间，通过重构误差设定损伤指标，以判断健康状态；基于低维特征构建损伤系数，实现结构损伤量化。利用IASC-ASC I和IASC-ASCE II数据集验证了算法在损伤判断和量化方面的有效性。实验结果表明，损伤指标对大部分损伤状态的判定准确率达到100%，个别损伤状态下的准确率为96%，对不同损伤状态的量化均符合预期。
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离子管李萨如图在线测量系统设计
Abstract:
为实现离子管李萨如图的在线测量，本文采用BP神经网络拟合离子管变压器低压侧电压、电流信号到高压侧总电压、测量电压信号的非线性关系，通过设计数据采集电路得到用于训练及测试BP神经网络的样本数据，测试表明所构建BP神经网络的计算误差低于3%。在实际测量过程中，采用训练好的BP神经网络由离子管变压器低压侧信号计算高压侧信号，得到离子管的李萨如图。最后基于STM32单片机，设计了离子管李萨如图在线测量系统样机。实验分析表明：所设计的BP神经网络适用于同一离子管不同工作电压，以及不同离子管相同工作电压下的李萨如图计算；所设计的在线测量系统样机可以实现对离子管李萨如图的在线测量。
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复杂室内环境下轻量级手势识别算法
Abstract:
针对室内环境背景复杂、手部多样、识别角度多变等因素导致手势识别算法检测率低，算法复杂难以在移动端设备部署，提出了一种SA-YOLOv8手势识别算法。首先，利用改进后的CB-ShuffleNet V2轻量级网络作为主干网络提取手势特征，在保证准确率的同时降低模型参数与计算量，方便模型部署在智能家居设备，保证识别的实时性。其次，在Neck层引入渐进特征金字塔网络AFPN实现手势信息的多尺度特征融合，通过自适应空间融合操作避免复杂因素干扰，保留手部细节信息，提高模型鲁棒性。最后，在损失函数阶段引入Shape-IOU损失函数，增加模型对非规则手势与远距离小尺度手势识别的敏感力与准确性。实验结果表明，SA-YOLOv8在ASL数据集上平均检测精度mAP50达到99.80%，相较于原始YOLOv8模型提高了4.47%，参数量下降80.18%，计算量减少77.46%。改进后的算法在手势识别方面效果提升明显，且模型更加轻量，适合部署在移动端设备中。
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水库地震作用下超高压输电塔力学响应及加固措施研究
Abstract:
我国西南地区的大型水利工程在水库周期性蓄水过程中监测到地震事件频发，对周边输电通道的安全稳定造成一定威胁。为了研究水库地震对超高压输电塔的影响，本文基于白鹤滩库区蓄水以来的地震统计规律所得出的水库地震目标反应谱，从太平洋地震网选择符合规律的水库地震记录，采用有限元方法研究输电塔在水库地震下的力学响应。在此基础上，针对薄弱位置采用碳纤维增强复合材料加固，并分析其加固效果。计算结果表明：水库地震作用下输电塔薄弱位置出现在塔身中部及塔腿处；在最大震级为6级的水库地震荷载下，输电塔整体保持稳定并未出现杆件失效等情况；对输电塔施加不同方向荷载，发现水平方向荷载对输电塔影响更为显著。针对输电塔薄弱位置使用双层碳纤维增强复合材料粘贴加固，在相同工况下，塔顶、塔身、塔腿最大位移分别降低12.26%、9.34%%、9.57%。 模拟结果验证了加固措施的有效性，为后续抗震加固研究提供一定理论支撑。
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2024,43(7):14-23, DOI:
Abstract:
针对目前无人机航拍图像目标尺寸较小 , 图像背景复杂 ,导致现有的无人机目标检测算法检测精度较低的问题 ,提出 一种改进 YOLOv8s的无人机目标检测算法 。首先使用可变形卷积替换标准卷积 , 以增强网络对不规则形状目标的特征提取 能力 ;然后使用可分离大核注意力机制(LSKA) 改进快速空间金字塔池化(SPPF) 模块 ,改善因 目标尺度差异较大导致检测精 度较低的问题 。在网络颈部结合双向特征金字塔网络(Bi-FPN) 实现多尺度特征融合 ,改善网络对小目标的漏检和错检问题 。 在网络头部 ,使用自注意力机制动态检测头(DyHead) 替换原检测头 ,增强对遮挡物体和小 目标的检测能力 。最后 ,针对 数 据 集中存在大量低质量样本对训练过程产生负面影响的问题 ,使用 Wise-IOU 损失函数 , 提 升 模 型 收 敛 速 度 和 检 测 精 度 。实 验 结果表明 ,改进后的方法在 VisDrone2019数据集上获得了 41.7%的平均精度均值(mAP) ,与原 YOLOv8s算法相比 ,mAP@ 0.5 提升了 3.0% ,mAP@0.5 ∶ 0.95提升了 1.9% ,参数量下降了 17.5% ,计算量下降了 12.63% 。实现了模型轻量化和检测 精度双重提升 。
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2017,36(7):9-13, DOI:
Abstract:
承印物输送是数码喷墨印花机的主要组成部分，为了提高数码喷墨印花机的稳定运行，对承印物运动控制系统进行MATLAB/Simulink仿真。首先阐述了印花机承印物运动控制系统的基本原理，对伺服电机和步进电机的特点做出了对比分析；然后介绍了永磁同步电机伺服控制原理；最后对数码喷墨印花承印物运动控制系统进行了建模并对永磁同步电机驱动采用SVPWM控制系统运行进行了仿真分析，从而实现了承印物运动系统速度响应快、转速、转矩控制性能好。实验结果表明，该方法在一定程度上提高了数码喷墨印花承印物运动伺服系统印花的精度和稳定性。
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2024,43(7):57-64, DOI:
Abstract:
针对于汽车自适应巡航系统面对复杂工 况 时 自 适 应 性 不 强 的 问 题 , 提 出 了 一 种 基 于 T-S模 糊 变 权 重 模 型 预 测 控 制 (Takagi-Sugeno fuzzy modelpredictivecontrol,T-SMPC) 的 自适应巡航分层控制策略 。首先上层控制器基于安全距离模型将 自适应巡航系统划分为定速巡航模式 、多目标优化控制 的 跟 随 模 式 和 紧 急 制 动 模 式 ; 下 层 控 制 器 基 于 车 辆 逆 动 力 学 模 型 ,将 上层控制器输出的期望加速度转变为节气门开度或制动压力 ;其次考虑到权重系数对控制精度的影响 ,建立基于 T-S模糊控 制的变权重模型预测控制器 ;最后搭建 Carsim Simulink联合仿真平台 ,验证控制策略的准确性 、适应性和跟踪响应速度 。结 果表明 ,在定速巡航工况时 ,T-S MPC控制方法跟踪响应时间为 1.54 s,较 PID 和传统 MPC控制跟踪响应快 ;在跟随和混合 工况时 ,T-S MPC控制方法均方根误差为分别为 0.307 3、2.775,均低于 PID、PID+LQR和传统 MPC控制的均方根误差 、并 且自适应性好 ,有效提高了跟车性能与安全性 。
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2024,43(7):1-13, DOI:
Abstract:
针对瞪羚优化算法收敛精度低和易 陷 入 局 部 最 优 的 问 题 , 提 出 一 种 精 英 反 向 学 习 及 柯 西 扰 动 引 导 的 瞪 羚 优 化 算 法 (improved gazelle optimization algorithm , IGOA) 。首先 ,对瞪羚个体利用精英反向学习策略进行初始化 ,提升初始解的质量并 增加种群多样性 ;其次 ,在算法迭代初期 ,利用二阶段非线性惯性权重引导种群的位置更新方式 ,提高算法的精度并均衡算法的 全局搜索和局部搜索 ;最后 ,将存活率引导的柯西扰动策略引入勘探阶段种群的位置更新公式中 ,提升算法跳出局部最优的能 力 。利用 12个基准测试函数和 Wilcoxon秩和检验在 8个对比算法上进行实验检测 ,结果表明改进算法寻优精度更高 、收敛速度 更快且具有跳出局部最优的能力 。在齿轮系和三杆桁架设计两个实际工程问题上验证了 IGOA的实用性和有效性 。
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2024,43(7):90-96, DOI:
Abstract:
针对传统的视觉同步定位与地图构建(SLAM) 在动态场景下容易受到运动物体干扰 ,导致位姿估计精准 度 和 鲁 棒 性 下降的问题 ,提出了一种基于目标检测网络的视觉 SLAM 算法 。该算法通过在 ORB-SLAM2 的跟踪线程中新增动态特征点 检测剔除模块 ,从而利用静态特征点进行位姿估计 。首先 ,选择 YOLOv7作为目标检测的主干网络 ,结合 GhostNet轻量化卷 积网络和具有 SE注意力机制的卷积(Conv_SE) , 以有效地检测周围环境 ;其次 ,对检测到的物体进行分类处理 ,剔除动态物体 特征点 ,通过几何约束的方法进一步检测和剔除潜在运动物体 ;最后 ,仅利用静态特征点进行特征匹配和位姿估计 。在 TUM 数据集上的验证结果表明 ,与 ORB-SLAM2相比 ,提出的算法在动态 Walk序列下 ,绝对轨道误差(ATE) 的均方根误差平均减 少 96.5% ,在其他动态序列下也有改进效果 。实验证明 ,该算法在动态场景下能够显著提升系统的定位精度和鲁棒性 。
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2024,43(7):105-111, DOI:
Abstract:
微带交指滤波器作为一种常见的二维滤波器 ,在工程上有着广泛应用 ,但由于其尺寸较大 ,从而限制了应用场景的扩 展 。基于阶跃阻抗谐振器(stepped impedance resona-tor,SIR) 理论 ,设计了一款新型微带交指滤波器 ,完成了对传统微带交指 滤波器的尺寸优化 。该滤波器使用三段式 SIR结构 ,与 传 统 结 构 滤 波 器 的 谐 振 器 相 比 ,长 度 缩 减 了 23.2% 。利 用 CST仿 真 了相同设计指标下 SIR滤波器和传统滤波器的性能 ,结果表明二者都能够满足设计指标要求 ,且 SIR 滤波器在通带内性能更 佳 ,说明使用该方法实 现 小 型 化 具 有 较 强 实 用 意 义 。 为 验 证 滤 波 器 的 可 用 性 , 进 行 了 实 物 加 工 和 测 试 , 谐 振 结 构 尺 寸 为 10.9 mm×13.6 mm ,为便于测试 , 电路板尺寸为 24 mm×18 mm×0.508 mm , 实测结果与仿真结果在通带内最大差异小于 1.5 dB。该 滤 波 器 的 最 终 指 标 为 中 心 频 率 2.5 GHz, 带 宽 150 MHz, 带 内 损 耗 ≤ 4 dB, 阻 带 抑 制 ≥ 23 dB( 频 率 ≤ 2.2 GHz或 ≥2.72 GHz) 。
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2024,43(7):75-82, DOI:
Abstract:
通过对人体细胞内液和细胞外液这两个参数 的 特 征 分 析 可 以 预 测 或 诊 断 人 体 的 某 些 疾 病 。应 用 传 统 的 生 物 电 阻 抗 谱分析法计算这两个值时 ,需要用到几百 甚 至 几 千 个 频 率 点 的 人 体 生 物 电 阻 抗 数 据 , 数 据 的 采 集 和 处 理 都 极 为 复 杂 。基 于 Cole-Cole理论提出了三频谱点法与 Moissl方程相结合的人体细胞内 、外液研究方法 。该方法只需要采集和应用 3 个频率点 的生物电阻抗值 ,就可以提取出生物电阻抗参数 ,进 一 步 计 算 出 细 胞 内 液 和 细 胞 外 液 。实 验 结 果 表 明 ,方 法 与 常 用 的 生 物 电 阻抗谱分析法得到的结果相吻合 ,且采集数据和处理数据耗时仅为传统方法的 12.73% 。
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2024,43(7):97-104, DOI:
Abstract:
针对 YOLOv8算法在应用于带钢表面缺陷检测时存在漏检和错检等问题 ,提出了一种改进 YOLOv8 算 法 。针 对 数 据集中的小目标的标签 ,在 原 损 失 CIOU 的 基 础 上 面 加 入 标 准 化 高 斯 瓦 瑟 斯 坦 距 离(normalized Gaussian Wasserstein dis- tance,NWD) ,提升模型对小目标缺 陷 的 检 测 能 力 ; 采 用 聚 焦 调 制 (focal modulation) 替 换 YOLOv8模 型 的 空 间 池 化 金 字 塔 (spatialpyramid pooling-fast,SPPF) ,在轻量化的同时 ,提高多尺度特征的表达能力 ;采用移动翻转瓶颈卷积(mobile inverted bottleneck conv,MBConv) 替换 C2f中的 Conv构建新模块 C2f-MB, 同时使用 C2f-MB替换原有的 C2f模块 ,增强特征表达能 力和多尺度特征融合能力 ;在主干部 分 加 入 卷 积 块 注 意 力 机 制 (convolutional block attention module, CBAM) 来 抑 制 背 景 干 扰 ,能更好捕获全局信息 ,提升了主干部分的特 征 提 取 能 力 。 实 验 结 果 表 明 , 改 进 后 的 YOLOv8 算 法 在 计 算 量 下 降 的 同 时 , mAP@0.5 提高了 3% ,对漏检和错检等问题有明显改善 。
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2024,43(7):158-169, DOI:
Abstract:
针对带钢表面缺陷种类多样 、特征不明显 ,导致漏检和错检等问题 ,提出一种改进 YOLOv8n的带钢表面缺 陷 检 测 方 法 。首先 ,为适应较小尺寸目标 ,增加 P2检测层来识别各类缺陷 ,减少漏检率 , 以及设计一种高效的 PConv检测头 ,维持推理 速度 ;其次 ,采取将 YOLOv8n颈部中的 C2f模块和可变形卷积 DCNv2融合的方式 ,增强模型特征提 取 能 力 ;此 外 ,在 骨 干 网 络输出层引入大动态选择性 模 块 LSKNet,来 扩 大 模 型 的 感 受 野 并 提 高 目 标 检 测 的 准 确 性 ; 最 后 , 选 择 SIoU 损 失 函 数 替 换 CIoU损失函数 ,增强网络收敛效果 ,从而提高识别精度 。改进后 YOLOv8n方法在 CSU_STEEL数据集上测试 ,实验结果表 明 ,平均精度均值(mAP) mAP@0.5 比原模型提高 8.6% ,达到 82.3% ,体积只增加 0.5 MB。改进后的方法对带钢表面缺陷 有更好检测结果 ,可为带钢缺陷检测方法的研究提供参考意义 。
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2024,43(7):33-45, DOI:
Abstract:
为了提高现有最大类间方差法(OTSU) 的阈值化精度和适应性 ,提出了一种对称约束的 类 间 方 差 阈 值 方 法 。该 方 法 首先对输入图像使用 Prewitt算子构建梯度幅值图像 ,并根据对称性原则提取对称采样区 ;然后 ,基于构建的对称约束类间方 差目标函数最大化准则选取阈值 ,并判断在此阈值下对 称 采 样 区 是 否 满 足 对 称 条 件 ; 当 无 法 满 足 对 称 条 件 时 ,基 于 对 称 采 样 区对输入图像进行对称修正处理 ,并应用对称约束的类 间 方 差 目 标 函 数 对 修 正 后 的 对 称 采 样 区 选 取 阈 值 ; 最 后 ,使 用 最 终 选 取的阈值对输入图像阈值化 。在 28幅合成图像和 70幅真实世界图像集上比较了提出的方法与 OTSU法及 4种 OTSU 的改 进方法的阈值化性能 。实验结果表明 ,提出方法的误分类率在合成图像和真实世界图像上分别为 0.0106 和 0.016,相较于阈 值化精度第 2 的方法在误分类方面分别降低了 91.4%和 86.1% 。提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势 ,但它对不同 模态的测试图像具有更稳健的阈值化适应性和更高的阈值化精度 。
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2024,43(7):122-128, DOI:
Abstract:
针对静爆场中所拍摄图片存在破片 目 标 小 、背 景 复 杂 的 问 题 , 提 出 一 种 基 于 改 进 袋 獾 算 法 的 破 片 图 像 多 阈 值 分 割 。 基于 Tent混沌映射初始化种群 ,加入自适应权重策略以 提 高 算 法 全 局 搜 索 能 力 ,结 合 精 英 反 向 学 习 策 略 来 避 免 算 法 过 早 陷 入局部最优 。基于优化袋獾算法求解 Tsallis相对熵的最小值 ,作为 目标函数值计算最佳阈值 对 破 片 图 像 进 行 目 标 分 割 。仿 真结果表明 ,ITDO 在 12类基准函数上相较于其他算 法 表 现 出 更 强 的 收 敛 性 和 稳 定 性 。ITDO-Tsallis算 法 与 其 他 两 种 先 进 算法相比 ,收敛时间更快 、求解目标更精准 ,说明该算法能有效解决静爆场破片图像目标分割问题 。
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2024,43(7):112-121, DOI:
Abstract:
当前 ,许多学校体质测试项 目 中的仰卧起坐测试仍需通过手动计数 ,这不仅耗费人力 ,而且效率较低 。 为了促进体质 健身的智能化发展 ,提出了一种基于人体姿态估计模型 Fast-OpenPose和支持向量机(supportvector machine, SVM) 融合实 现的仰卧起坐行为计数方法 。通过 OpenPose检测出仰卧起坐连续视频流中人体关键点的位置信息 ,再 用 SVM 对 获 取 到 的 每一帧人体关键点的坐标数据进行动作特 征 分 类 。鉴 于 原 OpenPose网 络 复 杂 度 高 、模 型 参 数 量 大 、检 测 耗 时 长 的 缺 陷 , 用 FasterNet对其主干特征提取部分进行轻量化改进 ,并在预测分支中优化更为高效的单分支网络结构和卷积类型 ,最后引入空 间注意力(spatialgroup-wise enhance, SGE) 来弥补精度损失 。在 CoCo2017数据集的基础上 ,额外扩充 1 000张 仰 卧 起 坐 场 景的图片数据进行模型训练 ,实验结果表明 ,改进后的 Fast-OpenPose在损失部分精度但不影响仰卧起坐姿态估计的情况下 , 模型参数量缩减近 80% ,关键点检测速度提 升 110% 。 与 同 系 列 其 他 改 进 模 型 相 比 , 在 保 持 相 近 平 均 精 度 均 值(mAP) 的 同 时 ,更具有轻量化与速度优势 。
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2024,43(7):24-32, DOI:
Abstract:
针对地基合成孔径雷达(SAR) 形变测量中 ,常规 永 久 散 射 体(PS) 选 取 方 法 在 时 间 欠 相 干 复 杂 场 景 下 , PS选 取 数 量 、 质量难以满足形变测量需求的问题 。提出了一种基于双向长短期记忆 -卷积神经网络(BiLSTM-CNN) 的 PS选取方法 ,该方 法采用幅度离差与幅度联合选取正 、负样本构建训练数据集 ,并把干涉相位 、幅度差分与相关系数作为数据集的时序特征 ,然 后利用 BiLSTM 和多尺度 CNN分别学习 PS全局时序特征及局部时序特征 ,再通过多头 自注意力机制(MHSA) 对全局和局 部时序特征进行加权融合学习 ,最后进行特征概率映射以构建 PS分类模型 。利用重庆市万州区九道拐雷达监测数据对所提 方法性能进行实验分析 ,结果表明该方法改善了网络准确度 、F1 分数 、召回率 、精确度等指标 ,提高了雷 达 图 像 PS选 取 数 量 及质量 。
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2024,43(7):191-200, DOI:
Abstract:
针对现有的基于生成对抗网络的壁画修复方法,其生成样本缺乏多样性,容易造成大规模特征丢失等问题。提出一 种基于双生成器生成对抗网络(BGGAN)的壁画图像虚拟修复方法。首先,从两个随机方向进行样本生成,保证了生成样本 的多样性。其次,对 DilateU-NetKares生成器模型,改进下采样阶段的膨胀卷积扩张率,取消池化操作。最后,设计损失函 数,将均方误差(MSE)损失与对抗损失相结合,通过λG 约束生成样本的特征梯度。在所收集壁画数据集上进行修复测试,测 试结果与多种图像修复方法对比。结果表明,所提算法获得的图像修复结果细节更清晰。修复后图像的峰值信噪比(PSNR) 相较对比模型平均提高了约1.12dB,结构相似度(SSIM)平均提高了约0.047。
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2024,43(7):170-175, DOI:
Abstract:
为探究振荡电路中电容对石英晶 体 微 天 平 质 量 灵 敏 度 的 影 响 , 提 出 了 振 荡 电 路 的 等 效 电 路 模 型 阻 抗 分 析 方 法 。 首 先 ,建立等效电路模型 ,分析阻抗与频率关系 ,揭示了电容容值与其质量灵敏度对应关系 ;其次 ,进行多物理场耦合仿真实验 , 探究了电容容值对其质量灵敏度的影响规律 ;最后 ,搭建实验系统平台 ,开展了质量灵敏度实验 。结果表明 ,并联电容对其质 量灵敏度影响较小 ; 串联 1.01 pF电容其质量灵敏度提升 8.01× 10- 2 Hz/ng,串 联 15.84 pF电 容 其 质 量 灵 敏 度 提 升 1.49× 10- 2 Hz/ng。该结论有助于更好地理解电容对石英晶体微天平质量灵敏度影响 , 为该类传感器便携化 、微型化设计提供有力 支持 。
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2024,43(7):65-74, DOI:
Abstract:
为了解决遥感图像中小目标的误检 、漏检难 题 , 提 出 了 一 种 改 进 的 YOLOv7-tiny算 法 。首 先 , 引 入 高 效 多 尺 度 注 意 力模块(efficientmulti-scale attention, EMA) ,基于此设计了多尺度特征提取模块 ELAN-EMA,这大大增强了骨干网 络 对 于 多尺度特征的提取能力 ;其次 ,在 特 征 金 字 塔 网 络(feature pyramid network, FPN) 中 引 入 内 容 感 知 特 征 重 组(content-aware reassembly offeatures, CARAFE) 优化最近邻上采样方法 ,设计了 FPN-CARAFE结构 ,扩大了感受野 ,从而能够获取小 目标 更多的细节信息和丰富的语义信息 ;最后 ,采用归一化距离损失函数(normalized wasserstein distance, NWD) 优化 CIoU 损失 函数 ,设计了 NWD-CIoU损失函数 , 降低了 CIoU对小目标位置偏 移 的 敏 感 性 , 能 够 更 好 地 提 升 小 目 标 的 检 测 效 果 。在 公 开 的遥感数据集 RSOD和 NWPU VHR-10上进行的实验表明 ,与基准模型相比 ,在计算量和参数量略增长的情况下 ,改进的模 型在平均精度均值(mAP) mAP@0.5 上分别提升了 3.6%和 1.8% ,有 效 地 提 高 了 遥 感 图 像 中 小 目 标 的 检 测 精 度 ,综 合 性 能 优于其他算法 ,满足部署在遥感检测系统上的要求 。
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2024,43(7):148-157, DOI:
Abstract:
中性点有效接地供配电系统中电弧接地故障频 发 , 而 已 有 的 故 障 检 测 方 法 在 电 弧 耗 散 功 率 较 小 ,零 休 时 长 较 短 时 存 在不足 ,导致检测准确性偏低 。针对此问题 ,采用故 障 旁 路 零 序 电 流 特 征 进 行 故 障 辨 识 。 首 先 ,探 究 了 电 弧 接 地 故 障 下 故 障 旁路零序电流的形成机理 ,揭示了电弧故障特征向故 障 旁 路 信 号 的 传 递 作 用 。然 后 ,采 用 梯 度 积 及 相 关 系 数 指 标 , 描 述 故 障 旁路零序电流信号特征 ,建立辨识判据 ,实现故障 类 型 判 别 。最 后 ,仿 真 结 果 及 实 验 结 果 验 证 了 所 提 方 法 的 有 效 性 。对 比 分 析表明 ,其相比于已有方法 ,该方法具有较高的识别精度 。特别是在电弧耗散功率小于 2× 103 W、零休特征不明 显 的 故 障 场 景中 ,该方法更具识别优势 。所提方法拓展了电弧故障辨识手段 ,可用于预防电弧故障引发的电气火灾 。
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2024,43(7):176-181, DOI:
Abstract:
为了 扩 大 对 高 衰 减 固 体 火 箭 发 动 机 药 柱 的 厚 度 测 量 范 围 , 利 用 超 声 纵 波 在 固 体 传 播 中 产 生 静 态 分 量 ( static components,SC) 的理论 。通过一发双收的反射式超声换能器组合 , 即发射端超声换能器工作频率为 500 kHz,接收端超声换 能器工作频率分别为 50和 500 kHz,完成多种厚度药柱的静态测量 。测量结果表明 ,对于厚度较大的药柱 ,50 kHz超声换能 器可以放大并接收由 500kHz超声纵波所激发的 SC低频信号 ;对于厚度较小的药柱 ,500kHz可以同时接收 500kHz基波信 号和 SC低频信号 。相较于传统同频收发的换能器组合 ,该一发双收的换 能 器 组 合 在 不 加 大 测 厚 盲 区 的 同 时 , 提 高 了 可 测 量 厚度范围 ,可以完成 20~ 200 mm 厚度范围内的测量 ,有一定的创新性和较好实用价值 。
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2024,43(7):129-139, DOI:
Abstract:
针对麻雀搜索算法(sparrow search algorithm ,SSA) 存在依赖初始种群分布 ,易于陷入局部最优解 , 以及迭代后期种群 多样性减少等问题 ,提出一种多策略融合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm ,ISSA) 。首先 ,采用 Sobol 序列初始化种群 ,保证初始种群的多样性 ;其次 ,分别引入 随 机 反 向 学 习 策 略 和 螺 旋 觅 食 策 略 改 进 发 现 者 位 置 更 新 公 式 和 加 入者位置更新公式 , 以增强算法的全局搜索能力和跳出 局 部 最 优 解 的 能 力 ; 最 后 , 引 入 柯 西 变 异 对 可 能 陷 入 局 部 最 优 解 的 麻 雀进行扰动 。实验选取 9个标准 测 试 函 数 进 行 性 能 测 试 , 实 验 结 果 表 明 , 改 进 后 的 算 法 性 能 有 较 大 提 升 。将 ISSA 应 用 于 AGV(automated guided vehicle) 路径规划 ,在 3 种地图环境下分别可以达到最优值 13.135 6、28.834 5 和 44.364 9,寻优能力 和稳定性较原算法有较大提升 。
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2024,43(7):182-190, DOI:
Abstract:
电压暂降是电力系统中最令用户困扰的电能质量问题 ,对其特征参数进行准确测量是电压暂降评估和治理的首要前 提 。然而 , 当前电压暂降检测算法存在参数检测准确 度 低 、实 时 性 差 以 及 缺 乏 相 位 跳 变 信 息 等 不 足 。 为 此 , 提 出 一 种 基 于 有 效值滑窗差分算子和采样序列重构的电压暂降测量方法 , 以实现其特征参数的快速 、准确检测 。该方法首先利用有效值滑窗 差分算子准确获取电压暂降的起止时刻 。接下来 ,依据暂降起止时刻对原始信号分区 ,并对不同分区的信号进行加窗插值快 速傅里叶变换(FFT) 运算 。而后 ,对采样序列重构并进行相位校正 。最后 ,得到电压暂降的持续时间 、暂降深度和相位跳变等 特征参数信息 。在暂降幅值和相位同时变化 、不同谐波 分 量 、不 同 信 噪 比 噪 声 等 情 况 下 的 仿 真 实 验 结 果 表 明 ,所 提 方 法 具 有 准确度高 、实时性好和鲁棒 性 强 等 优 点 。 实 际 构 建 硬 件 测 试 平 台的 测 试 结 果 满 足 GB/T 30137- 2013 中 电 压 幅 值 误 差 ≤ 0.2% 、相位跳变误差 ≤1°以及暂降持续时间误差不超过一个周期的要求 ,验证了算法的有效性和可行性 。
