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摘要:隨著(zhù)設備系統集成化、信息化程度的提高，復雜設備的工作可靠性至關(guān)重要，對其進(jìn)行健康狀態(tài)評估有著(zhù)重要意義。健康度是對設備健康狀態(tài)進(jìn)行定量評估的方法。通過(guò)對近幾年國內外涉及設備健康度評估方法的相關(guān)文獻整理，綜述了復雜設備健康度的發(fā)展現狀和評估方法，并對各種評估方法進(jìn)行了分類(lèi)闡述和分析。著(zhù)重指出健康度評估中存在的權重問(wèn)題、樣本不均衡問(wèn)題和健康度與故障率間的問(wèn)題，結合復雜設備特點(diǎn)及該領(lǐng)域最新研究進(jìn)展，提出了未來(lái)研究思路和發(fā)展方向。

摘要:爆炸場(chǎng)振動(dòng)測試中節點(diǎn)分布范圍廣、數量多，對各測試節點(diǎn)的狀態(tài)監控及全局管理難以有效實(shí)現，傳統測試方案中節點(diǎn)部署后難以快速更改狀態(tài)。針對上述問(wèn)題，依據模塊化、標準化和穩定性原則，設計了一種基于無(wú)線(xiàn)技術(shù)的振動(dòng)監測系統。給出了爆炸場(chǎng)振動(dòng)監測系統的基本功能單元，包括數據采集設備、無(wú)線(xiàn)組網(wǎng)設備。數據采集設備具有高精度采集、數據存儲、高精度同步、定位定姿等功能；利用無(wú)線(xiàn)網(wǎng)橋技術(shù)構建了覆蓋廣域范圍的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )，支持IEEE802.11n/ac協(xié)議，實(shí)現了對遠程分布式測試節點(diǎn)的集中管理、狀態(tài)監控、數據傳輸，也可對指定測試節點(diǎn)的工作模式進(jìn)行快速設置，以滿(mǎn)足測試需求。測試節點(diǎn)的振動(dòng)測量范圍為0~10g，室外1公里數據傳輸。通過(guò)模擬測試試驗驗證了系統的有效性，各項功能滿(mǎn)足工程需要。

摘要:針對衛星部件維修更換、燃料加注、廢棄衛星回收等空間在軌服務(wù)中需解決的目標衛星部位檢測問(wèn)題，在Mask R-CNN的基礎上，改進(jìn)其主干網(wǎng)絡(luò )結構并縮減分類(lèi)回歸、Mask分支通道數，提出了一種改進(jìn)的實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò )模型Ring-Engine-Mask R-CNN，使用實(shí)物模型圖像和3ds Max生成的仿真圖像建立了專(zhuān)用數據集，給出了一種基于深度學(xué)習的衛星目標部位檢測方法。實(shí)驗結果表明，該方法能較好的完成衛星星箭對接環(huán)和遠地點(diǎn)發(fā)動(dòng)機噴管兩種目標部位的檢測分割，相較于傳統的網(wǎng)絡(luò )模型，在縮小了網(wǎng)絡(luò )規模的同時(shí)，具有更高精度和更快的檢測速度。

摘要:航天測量船S頻段測控系統采用雙通道單脈沖跟蹤體制,其跟蹤接收機必須經(jīng)過(guò)校相保持和、差通道相位一致性才能確保跟蹤性能。測量船傳統校相方法是碼頭對塔校相+海上微波自檢的方式,但已無(wú)法滿(mǎn)足衛星工作頻點(diǎn)不斷增多的需要,因此提出一種全新的全頻段校相方法。首先闡述了雙通道單脈沖體制的跟蹤原理、校相原因,解析了和、差通道相位差的組成及近場(chǎng)效應對對塔校相的影響；通過(guò)分析不同和、差通道物理長(cháng)度差條件下相位差與頻率的變化關(guān)系,并確定和、差通道固定波程差的計算方法；基于碼頭對塔校相數據的分析計算,得出整個(gè)工作頻段的相位計算公式,并驗證了公式的正確性。基于數據分析歸納總結出測量船海上相位標校/修正方法,有效解決海上全頻段校相的難題,提高相位標校工作效率。

摘要:為提高金屬微銑削過(guò)程中刀具磨損狀態(tài)在線(xiàn)監測系統的預測效率與精度，提出一種基于線(xiàn)性判別分析與改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型識別刀具磨損的方法。該方法通過(guò)傳感器與數據采集系統采集微銑削過(guò)程振動(dòng)信號，提取其時(shí)域和頻域特征并通過(guò)線(xiàn)性判別方法進(jìn)行降維約簡(jiǎn)。將降維后的特征輸入經(jīng)灰狼優(yōu)化改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，從而實(shí)現微銑刀磨損狀態(tài)特征的分類(lèi)。結果表明，提出的微銑刀在線(xiàn)監測方法能夠準確識別微銑刀的各種磨損狀態(tài)。此外，和其它分類(lèi)算法相比，提出的基于灰狼優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型在分類(lèi)精度和計算效率方面具有綜合優(yōu)勢。這對實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中微銑刀的磨損狀態(tài)監測具有非常重要的實(shí)際意義。

摘要:針對單一的激光傳感器或視覺(jué)傳感器無(wú)法檢測到透視三維平面的問(wèn)題，提出一種基于激光傳感器與視覺(jué)傳感器融合的透視平面檢測與深度預測算法。首先采用GDNet，在二維彩色圖像中對透視平面進(jìn)行圖像分割；其次應用單一圖像反射去除算法，在分割得到的透視平面區域分離背景信息，并使用MegaDepth算法進(jìn)行深度預測，得到相對深度圖；最后結合激光傳感器的深度數據，采用抽樣一致性算法，計算深度標尺，并使用對透視平面進(jìn)行深度賦值，將相對深度圖轉化為絕對深度圖，進(jìn)而完成對透視平面的深度預測。實(shí)驗結果表明該算法能成功檢測并分割透視平面，且能得到正確的透視平面絕對深度信息。

摘要:針對漸開(kāi)線(xiàn)圓柱直齒輪齒距偏差的自動(dòng)測量問(wèn)題,研究了一種基于機器視覺(jué)的影像測量方法。該方法利用影像測量系統攝取被測圓柱直齒輪端面圖像,根據齒距偏差的定義設計了齒距偏差自動(dòng)測量程序。該程序能自動(dòng)采集待測齒輪圖像,并通過(guò)圖像預處理、擬合圓算法、構造分度圓、提取測量點(diǎn)等一系列處理,最終計算出每個(gè)齒距偏差,從而計算出齒輪的單個(gè)齒距偏差、齒距累積偏差和齒距累積總偏差。搭建了影像測量系統對該方法進(jìn)行了實(shí)驗驗證,對實(shí)驗結果進(jìn)行了比較分析,分析結果表明齒距測量的重復性精度優(yōu)于6 μm,所述方法和系統能夠實(shí)現齒距偏差的有效檢測。

摘要:針對航空蜂窩板復合材料外部蒙皮破損導致內部產(chǎn)生泥沙、積水以及裂紋等影響飛行安全的問(wèn)題，提出采用電容層析成像技術(shù)(Electrical Capacitance Tomography，ECT)進(jìn)行蜂窩板復合材料缺陷檢測。針對平面ECT成像精度低的問(wèn)題，通過(guò)構建多尺度融合策略、殘差編碼解碼融合模塊，引入一種新的池化模塊(Soft-pool)等形成多尺度殘差編碼解碼路徑的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Multi-scale Residual Encoding and Decoding paths，Ms RED)，使最終的結果完全融合解碼階段學(xué)到的特性，對使用共軛梯度成像算法的重建圖像進(jìn)一步改善。結果表明，應用平面ECT技術(shù)可以實(shí)現蜂窩材料的缺陷檢測，通過(guò)Ms RED網(wǎng)絡(luò )可以提升圖像重建效果，更清晰重建出蜂窩結構缺陷圖像。

摘要:織物緯斜角度檢測是布料整緯的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節，如何快速、準確檢測緯斜角度對提高整緯質(zhì)量具有重要意義。針對現有布料圖像整緯方法存在速度慢、精度不高的缺點(diǎn)，提出了基于Hough變換原理和快速傅里葉變換多投影的織物緯斜圖像快速檢測方法。首先對采集到的織物圖像通過(guò)傅里葉變換對圖像進(jìn)行頻域濾波再逆變換，濾除圖像中不表示緯斜方向的區域信息，其次使用Sobel邊緣方向檢測算子對圖像進(jìn)行卷積以得到邊緣方向圖，提取緯紗方向信息，利用形態(tài)學(xué)濾波得到緯紗骨架圖，進(jìn)一步精簡(jiǎn)緯紗區域以減少計算量，最后進(jìn)行Hough變換和FFT多投影分析得到織物圖像的緯斜角度。實(shí)驗測試證明對于不同類(lèi)型的織物圖像，該算法的檢測時(shí)間低于0.55s，誤差值低于0.2°，能夠兼顧檢測精度和檢測速度，滿(mǎn)足工程實(shí)際應用要求。

摘要:串聯(lián)故障電弧具有隱蔽性強、短時(shí)釋放熱量大等特點(diǎn)，過(guò)流型斷路器難以及時(shí)發(fā)現或采取動(dòng)作，極易引發(fā)電氣火災，造成重大損失和人員傷亡。因此實(shí)現建筑內串聯(lián)故障電弧的快速可靠識別與監測具有重大意義。按照線(xiàn)路負載類(lèi)型對電氣線(xiàn)路高頻電氣參數運行數據進(jìn)行分析，利用結合串聯(lián)電弧故障特征的互補集合經(jīng)驗模態(tài)分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD）方法，實(shí)現對電氣線(xiàn)路串聯(lián)電弧故障的識別。經(jīng)實(shí)驗驗證，并與灰度梯度共生矩陣與支持向量機(GLGCO-SVM)、時(shí)域可視卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(TDV-CNN)等方法識別結果進(jìn)行對比，識別準確率達到94.8%及以上。

摘要:由于現有低軌衛星移動(dòng)通信隨機接入前導檢測系統存在檢測延時(shí)過(guò)長(cháng)、檢測準確率較低的問(wèn)題，因此提出基于MRLS的隨機接入前導檢測系統。分別對前導格式器、前導序列器、前導信號持續時(shí)間計算器和隨機信號發(fā)送器進(jìn)行優(yōu)化。根據MRLS算法進(jìn)行差分檢測和相關(guān)性檢測，利用共軛運算計算加入子載波偏移頻率參數，完成隨機接入前導檢測系統。實(shí)驗結果表明：所設計的檢測系統對比現有檢測系統，能夠很好地減少檢測延時(shí)時(shí)間，具有較高的檢查準確率，能夠更好地適應低軌衛星移動(dòng)通信系統，檢測效果好，實(shí)用性強。

摘要:實(shí)驗室環(huán)境對電子儀器及設備的使用安全和壽命以及實(shí)驗室消防安全有著(zhù)非常重大的影響,傳統實(shí)驗室環(huán)境監控需要安排人員進(jìn)行24h值班和巡檢,人力投入和安裝布線(xiàn)成本非常高。針對上述問(wèn)題,采用高性能低功耗離子式煙霧傳感器NIS-07和溫濕度復合傳感器DTH11進(jìn)行環(huán)境數據的采集,采用無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )模塊完成數據的傳輸,并通過(guò)微處理器將采集的數據上傳服務(wù)器,同時(shí)采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID控制算法實(shí)現在線(xiàn)動(dòng)態(tài)溫濕度調控。服務(wù)器端使用Tomcat web服務(wù)器,采用MySQL數據庫進(jìn)行數據存儲,并通過(guò)Java編程語(yǔ)言實(shí)現傳感器數據的存儲、分析、處理以及客戶(hù)端數據的更新。客戶(hù)端通過(guò)Web網(wǎng)頁(yè)或APP對實(shí)驗室環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監控,從而實(shí)現精確和高效的實(shí)驗室環(huán)境遠程集中管理。

摘要:針對模糊雙線(xiàn)性系統,研究一類(lèi)事件觸發(fā)滑模控制。求出使控制器分母為零的奇異區域,選定事件觸發(fā)閾值,確定事件觸發(fā)需滿(mǎn)足的條件區域,使奇異區域包含于條件區域。構造積分滑模面,得出常規滑模控制律,并在此基礎上,結合事件觸發(fā)機制,對控制律進(jìn)行增廣,設計輔助控制律,使得系統狀態(tài)臨近奇異區域時(shí),得以平穩過(guò)渡,保證系統穩定性,同時(shí)保證狀態(tài)正常到達滑模面。根據設計的事件觸發(fā)滑模控制律,考慮系統狀態(tài)趨近奇異區域的不同情況,結合李雅普諾夫穩定性條件,分別對系統狀態(tài)的可達性和穩定性進(jìn)行證明。最后,以數值仿真驗證所提方法的有效性。

摘要:拉蓋爾(Laguerre)級數是一類(lèi)L2空間上的正交級數，具有很好的函數逼近能力，目前在自動(dòng)控制領(lǐng)域用于連續動(dòng)態(tài)過(guò)程建模以及數字控制器設計。為了拓展拉蓋爾級數在連續控制器設計方面的應用范圍，本文將0型拉蓋爾級數型傳遞函數模型，改進(jìn)為1型擬拉蓋爾級數型傳遞函數模型，提出了一種具有積分行為的擬拉蓋爾控制器；比較了擬拉蓋爾控制器與工業(yè)常用PID控制器的頻域特點(diǎn)；通過(guò)將擬拉蓋爾控制系統模型和期望模型的麥克勞林(Maclaurin)展開(kāi)，給出了擬拉蓋爾控制器參數的整定規則；在三類(lèi)不同被控對象的仿真實(shí)驗中，將擬拉蓋爾控制器和PID控制器的系統逼近性能以及抗擾性能進(jìn)行了對比研究。結果表明，擬拉蓋爾控制器只需要三階展開(kāi)項，即可獲得高于PID控制器的系統逼近能力和抗擾能力，具有較好的應用前景。

摘要:傳統風(fēng)洞模擬測控系統容易受到測試位置干擾，導致控制效果不佳，針對該問(wèn)題，提出了基于嵌入式技術(shù)的風(fēng)洞模擬測控系統設計。在系統硬件部分，根據IEEE1588標準，設計總線(xiàn)，在印刷電路板PCB上，確定布線(xiàn)層的層數，避免線(xiàn)路串擾。使用AT91 RM9200驅動(dòng)模塊控制開(kāi)關(guān)，并在系統中嵌入測量?jì)x器和執行機構。在系統軟件流程設計過(guò)程中，通過(guò)嵌入模擬不同湍流特征脈動(dòng)風(fēng)場(chǎng)，結合PID算法，設置閾值并計算風(fēng)洞模擬數據偏差值，通過(guò)調節積分控制風(fēng)洞模擬測控系統的運行。由實(shí)驗結果可知，該系統靜風(fēng)狀態(tài)下，與實(shí)際情況最大誤差為0.01cm；吹風(fēng)狀態(tài)下，與實(shí)際距離橫向最大相差0.01cm，縱向相差0.01cm，具有精準控制效果。

摘要:在對伺服電機實(shí)際控制中，存在外部未知干擾導致被控對象模型不準確，考慮電機運行過(guò)程中的摩擦模型，提出一種基于差分進(jìn)化的伺服電機自抗擾控制技術(shù)，得到改進(jìn)后的自抗擾控制框圖。通過(guò)對自抗擾控制中參數的動(dòng)態(tài)整定，對比了基于差分進(jìn)化算法（DE-ADRC）、自抗擾控制算法（DERC）、PID算法的跟蹤誤差，結果顯示DE-ADRC算法具有明顯優(yōu)勢，較ADRC算法、PID算法，跟蹤誤差分別降低了54%和49%。為了證明DE-ADRC算法的魯棒性，利用蒙特卡羅統計學(xué)算法對控制對象進(jìn)行仿真，以超調量、調節時(shí)間和誤差絕對值積分為控制性能評估指標，仿真結果顯示相比較于其他兩種算法，提出的DE-ADRC算法具有較強的魯棒性和系統抗干擾能力，對伺服電機在實(shí)際工程中的應用提供了基礎。

摘要:針對真實(shí)高山地形設計了一套地形跟隨系統。首先,根據數字地圖結合航跡規劃算法生成參考航跡。接著(zhù)設計了一個(gè)基于滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化的航跡控制器,用于跟蹤航跡、穩定速度并處理約束,將預測時(shí)域內的航跡點(diǎn)作為參考輸入,通過(guò)最小化跟蹤誤差以及滾動(dòng)優(yōu)化實(shí)時(shí)求解控制量。仿真結果表明,與基于適應角導引的地形跟隨系統相比,本文的方法具有更好的性能,能夠滿(mǎn)足亞音速飛行器地形跟隨任務(wù)需求。

摘要:為確定多機器人生產(chǎn)線(xiàn)在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的可實(shí)施性，利用RobotStudio虛擬仿真軟件設計一類(lèi)以IRB2600工業(yè)機器人為控制核心的多機器人工作站，用以實(shí)現對裝配搬運生產(chǎn)線(xiàn)的虛擬搭建。采用SoildWorks軟件為工作站設計三維仿真模型及使用工具；構建多機器人生產(chǎn)線(xiàn)的布局，依據生產(chǎn)線(xiàn)工序流程，說(shuō)明動(dòng)態(tài)效果構建過(guò)程，對機器人系統進(jìn)行I/O信號創(chuàng )建，設置工作站邏輯，進(jìn)而完成離線(xiàn)編程程序的編寫(xiě)，實(shí)現工作站的虛擬仿真運行，通過(guò)對運行結果數據進(jìn)行研究，找出機器人運行的最優(yōu)速度，保證了該生產(chǎn)線(xiàn)的可實(shí)施性。該方案可以為實(shí)際機器人生產(chǎn)線(xiàn)設計提供理論依據，降低設計周期和成本，指導現場(chǎng)生產(chǎn)。對類(lèi)似工作站的創(chuàng )建實(shí)施具有一定的借鑒意義。

摘要:復雜的水下環(huán)境會(huì )對常規條件下的測量設備及傳感器性能產(chǎn)生影響。因此模擬水下溫濕度環(huán)境對于水下設備及傳感器的性能測試及標定具有重要意義。針對非確定性密閉艙室溫濕度精確控制需求，重點(diǎn)研究了一種溫濕度動(dòng)態(tài)控制系統。首先設計了溫濕度控制系統的硬件結構和軟件功能模塊；其次，研究了一種P-Fuzzy-PID控制方法，并建立了溫度的模糊PID控制模型，在不同溫濕度范圍內分別采用不同的控制方法實(shí)現分段控制，給出了溫度和濕度的實(shí)際最終控制結果；最后，實(shí)現了溫濕度控制系統的人機交互功能，并對控制結果進(jìn)行了分析。實(shí)驗結果表明本控制系統在實(shí)際應用過(guò)程中，能夠滿(mǎn)足非確定性密閉艙室溫濕度控制的工程需要，相比傳統控制方法，在控制響應快速性、控制精確性、人機交互友好性以及系統智能性等方面都具有一定優(yōu)勢。

摘要:通過(guò)仿真手段能夠對預警探測雷達在復雜環(huán)境和邊界極限條件下的作戰能力進(jìn)行試驗。在分析雷達作戰能力仿真測試方法的基礎上,從對空中目標的發(fā)現及跟蹤能力、雷達邊界極限能力兩個(gè)方面列出仿真試驗重點(diǎn)考核項目及具體內涵；從探測性能、跟蹤性能和抗干擾性能三個(gè)方面研究試驗結果評估的方法內容；最后以一個(gè)典型態(tài)勢為例開(kāi)展了雷達的作戰能力研究。在該態(tài)勢下,雷達抗干擾性能的自衛距離得益為9.43%,目標航跡連續性得益為14.56%。

摘要:針對某型導彈現有電液伺服系統存在動(dòng)態(tài)響應速度慢、結構復雜、可靠性差、使用維護困難等缺點(diǎn),研究提出了一種以大功率無(wú)刷直流電機為控制對象的電流/位置/速度三閉環(huán)反饋控制系統設計方案。采用DSP和FPGA的組合工作模式,其中DSP內部主控制程序實(shí)現系統初始化、三閉環(huán)控制算法和產(chǎn)生PWM信號等功能,FPGA則實(shí)現各功能電路的時(shí)序邏輯控制。通過(guò)構建由模擬制導計算機、1553B總線(xiàn)通訊網(wǎng)絡(luò )和舵機控制系統組成的測試系統,驗證了本文所提出的三閉環(huán)電動(dòng)舵機控制系統設計方案的可行性,該導彈電動(dòng)舵機控制系統具有輸出力矩大、響應速度快、控制精度高、使用壽命長(cháng)和可維護性好等優(yōu)點(diǎn)。

摘要:在航天航空的導彈數據采集領(lǐng)域中,針對遙測系統受環(huán)境因素影響較大,檢測區域存在的“黑障”等問(wèn)題,設計一種將遙測系統與防毀記錄儀相結合的彈載遙測防毀采編存儲系統。該系統通過(guò)設計防毀記錄儀的內外層防護結構保證系統的抗高沖擊性和穩定性；硬件方面通過(guò)設計56路模擬量信號的調理電路、模數轉化電路以及多路RS422、LVDS數字量信號的光耦隔離式接口電路,實(shí)現多通道高壓模擬量的采集和數字信號接收的功能；軟件方面通過(guò)對系統總體邏輯設計及遙測發(fā)送模塊的設計,實(shí)現對數據的采集、存儲、發(fā)送與讀取。最后通過(guò)實(shí)驗測試,表明系統能夠實(shí)現對多路高壓模擬信號的采集以及數據準確完整回讀的功能,保證了導彈飛行數據的正確性與完整性。

摘要:為了保障導彈機動(dòng)靈活的特點(diǎn)以及發(fā)射成功率，更加小型輕便簡(jiǎn)約的測試設備是提高部隊平戰時(shí)導彈保障效率的重要手段，基于RapidIO總線(xiàn)研制一種的小型化測試設備，不再依賴(lài)機箱架構，僅依靠測試模塊之間的堆疊連接，利用串行通信手段以及數據交換功能實(shí)現所有測試資源的數據交換及通信，可以大幅減小測試設備體積，解決了導彈測試設備攜帶不方便、轉場(chǎng)困難的技術(shù)問(wèn)題，同時(shí)對測試模塊的選型，硬件架構、物理架構及設計指標等進(jìn)行了分析說(shuō)明，經(jīng)過(guò)同某型PXI測試設備的對比測試，不僅完成了對某型導彈模擬器的測試功能，相比原PXI測試設備體積減小了95%以上，重量減輕了90%以上，功耗降低了60%以上，不僅可以適應更多的導彈測試場(chǎng)景，更可以大幅提高部隊在日常訓練維護以及戰時(shí)精準保障的工作效率。

摘要:針對現有輕氣炮彈丸測速方法存在的問(wèn)題,提出了一種可靠性更高的基于高速攝影圖像模板匹配的輕氣炮彈丸速度測量方法。通過(guò)在二級輕氣炮發(fā)射試驗中設置高速攝影拍攝方案,利用得到的高速攝影圖片進(jìn)行彈丸目標匹配并獲得模板所在的像素位置,通過(guò)換算得到彈丸速度。將計算結果與激光遮斷測速方法得到的速度值進(jìn)行了對比,滿(mǎn)足試驗要求,證明了該方法既能可獨立作為輕氣炮發(fā)射彈丸測速手段也可為現有測試有段提供有效校核。

摘要:隨著(zhù)頭戴式顯示設備的發(fā)展,在基于虛擬現實(shí)(Virtual Reality,VR)的教育培訓中,存在用戶(hù)與設備間進(jìn)行交互的場(chǎng)景。針對用戶(hù)與VR視頻中對象的模擬靠近與躲避問(wèn)題,提出了姿態(tài)感知與步態(tài)識別相結合的方法。通過(guò)姿態(tài)感知算法解算用戶(hù)頭部姿態(tài),通過(guò)步態(tài)識別算法識別出人體的靜止與行走狀態(tài),進(jìn)而在行走狀態(tài)時(shí),將計算所得航向角和固定步長(cháng)代入三角函數公式進(jìn)行位置更新,在靜止狀態(tài)時(shí),保持位置不變。實(shí)驗證明,提出的姿態(tài)感知算法可以有效的計算出使用者頭部的姿態(tài),與商用慣性測量單元提供的姿態(tài)角相比具有1.1×10_^-2的平均姿態(tài)偏差；提出的步態(tài)識別算法可以有效的識別出人體的靜止與行走狀態(tài)；所提出的兩者結合的交互方法,可以有效的實(shí)現虛擬的靠近與躲避。

摘要:在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在機器翻譯中的應用越來(lái)越廣泛。除了其他語(yǔ)言外,漢語(yǔ)中還包含大量的詞匯,提高英譯漢的機器翻譯質(zhì)量是對漢語(yǔ)處理的一個(gè)重要貢獻。設計了一個(gè)英漢機器翻譯系統的模型,該系統使用基于知識的上下文向量來(lái)映射英語(yǔ)和漢語(yǔ)單詞,采用編解碼遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現。對基于激活函數模型的性能進(jìn)行了測試,測試結果表明,編碼器層的線(xiàn)性激活函數和解碼器層的雙曲正切激活函數性能最好。從GRU和LSTM層的執行情況來(lái)看,GRU的性能優(yōu)于LSTM。注意層采用softmax和sigmoid激活函數進(jìn)行設置,該模型的方法在交叉熵損失度量方面優(yōu)于現有的系統。

摘要:利用傅里葉輪廓術(shù)(FTP)可實(shí)現對單幀光柵投影條紋圖像的相位提取，恢復被測物體三維信息。該方法具有實(shí)時(shí)性高的特點(diǎn)，但在頻域濾波時(shí)易受到不均勻背景分量的干擾。現有投影條紋圖背景去除方法在遇到條紋圖背景分量不均勻時(shí)，存在去除效果差，嚴重影響重建精度的問(wèn)題。針對該問(wèn)題，通過(guò)實(shí)驗發(fā)現單個(gè)條紋周期內的背景分量變化很小，可近似作為常量處理；結合兩次希爾伯特變換能有效去除信號直流分量且保持相位信息穩定的特性，提出一種自適應的分周期條紋背景濾除方法。該方法首先對光柵投影圖像中的條紋峰值進(jìn)行提取，分割出逐個(gè)條紋周期；再對逐條紋周期分別進(jìn)行兩次希爾伯特變換，自動(dòng)去除該周期內的背景分量，實(shí)現條紋背景分量的逐周期自適應去除。該方法能有效克服條紋投影圖像背景分量不均勻的問(wèn)題。實(shí)驗結果表明，該方法相對于傅里葉輪廓術(shù)可更好的消除條紋背景分量影響，對復雜表面物體的重建異常點(diǎn)少，精度優(yōu)于0.1mm。

摘要:針對傳統山頂點(diǎn)識別方法中特征選擇困難等問(wèn)題，借助深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )特征自學(xué)習的優(yōu)勢，將格網(wǎng)DEM數據中的山頂點(diǎn)提取轉換為數字圖像中的目標檢測問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)Faster R-CNN的山頂點(diǎn)識別方法。將DEM數據處理為等高線(xiàn)圖與灰度圖疊加的形式，采用基于Faster R-CNN的目標識別框架，以ResNet-101替代原始的VGG16作為山頂識別模型的特征提取網(wǎng)絡(luò )，并在RPN錨框尺寸設置中引入K-Means聚類(lèi)算法，實(shí)現適用于自建山頂樣本集PEAK-100的錨框參數設定。利用改進(jìn)后的Faster R-CNN自動(dòng)提取山頂的深度特征，生成高質(zhì)量的山頂區域，并結合高程標識出最終的山頂點(diǎn)坐標。實(shí)驗結果表明，新方法的山頂點(diǎn)識別準確率為94.82%，相比于傳統方法漏提率減少約60%，在一定程度上避免了山頂識別效果易受人工選擇特征的影響。

摘要:針對深海爬游機器人足端軌跡規劃問(wèn)題,采用高階多項式擬合的方法對其進(jìn)行研究。首先,介紹了爬游機器人整體結構并對其進(jìn)行運動(dòng)學(xué)建模,結合爬游機器人運動(dòng)學(xué)模型提出了一種直線(xiàn)與曲線(xiàn)相結合的機器人足端軌跡。其次,利用四階多項式和六階多項式分別對機器人足端軌跡進(jìn)行擬合,比較兩種擬合結果可知,六階多項式擬合方法對機器人足端速度、加速度的規劃效果更佳。利用六階多項式軌跡擬合方法對多段軌跡連接點(diǎn)處的速度問(wèn)題進(jìn)行了分析,解決了機器人在運動(dòng)過(guò)程中腿部抖動(dòng)問(wèn)題,使機械腿具有良好的控制柔順性。最后,根據D-H法則建立機器人單腿仿真模型,通過(guò)仿真驗證了算法的可行性,進(jìn)一步在水池中利用機器人實(shí)物樣機驗證了算法的有效性。

摘要:行為識別技術(shù)在視頻檢索具有重要的應用價(jià)值。針對基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的行為識別方法存在的長(cháng)時(shí)序行為識別能力不足、尺度特征提取困難、光照變化及復雜背景干擾等問(wèn)題，提出一種多模態(tài)特征融合的長(cháng)視頻行為識別方法。首先,考慮到長(cháng)時(shí)序行為幀間差距較小，易造成視頻幀的冗余，基于此，通過(guò)均勻稀疏采樣策略完成全視頻段的時(shí)域建模，在降低視頻幀冗余度的前提下實(shí)現長(cháng)時(shí)序信息的充分保留；其次，通過(guò)多列卷積獲取多尺度時(shí)空特征，弱化視角變化對視頻圖像帶來(lái)的干擾；后引入光流數據信息，通過(guò)空間注意力機制引導的特征提取網(wǎng)絡(luò )獲取光流數據的深層次特征，進(jìn)而利用不同數據模式之間的優(yōu)勢互補，提高網(wǎng)絡(luò )在不同場(chǎng)景下的準確性和魯棒性。最后，將獲取的多尺度時(shí)空特征和光流信息在網(wǎng)絡(luò )的全連接層進(jìn)行融合，實(shí)現了端到端的長(cháng)視頻行為識別。實(shí)驗結果表明，所提方法在UCF101和HMDB51數據集上平均精度分別為97.2%和72.8%，優(yōu)于其他對比方法，實(shí)驗結果證明了該方法的有效性。

摘要:摘 要：攻擊者對于受虛擬機保護的代碼分析流程為，先從宏觀(guān)視角整體明晰虛擬機框架結構，然后再進(jìn)一步深入對各功能模塊進(jìn)行理解和分析，從而實(shí)現保護機制的破解。針對虛擬機框架不同模塊連接之間的強固定性，提出一種基于圖變換的虛擬機保護增強方法。首先將虛擬機結構框圖轉換為有向完全圖，然后運用多重等價(jià)變換策略對完全圖中節點(diǎn)模塊進(jìn)行等價(jià)變形，最后運用多樣化虛擬機對不同節點(diǎn)模塊進(jìn)行嵌套保護。采用了混沌不透明謂詞，跳轉表和多種指令等價(jià)變換規則等關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現了虛擬機代碼保護原型系統，并使用Windows本地應用程序驗證了方法的可行性和系統的有效性。

摘要:城市道路基礎設施三維模型的重構,在城市道路BIM應用與數字化領(lǐng)域具有重大意義。針對城市交通基礎設施數字化重構的需求,對車(chē)載激光掃描與無(wú)人機傾斜攝影采集技術(shù)進(jìn)行綜合運用,提出一套從信息采集、空地點(diǎn)云配準、點(diǎn)云分割到三維重構的完整技術(shù)方法。首先使用車(chē)載激光掃描技術(shù)和無(wú)人機傾斜攝影技術(shù)對交通基礎設施信息進(jìn)行采集,并使用運動(dòng)恢復結構算法(Structure from Motion,SfM)生成基礎設施空地點(diǎn)云。其次使用迭代最近點(diǎn)法(Iterative Closest Point,ICP)對空地點(diǎn)云進(jìn)行精配準,然后利用基于PointNet網(wǎng)絡(luò )的方法對融合點(diǎn)云進(jìn)行語(yǔ)義分割。最后對分割出的交通基礎設施對象進(jìn)行三維重構。提出的空地融合的城市交通基礎設施數字化技術(shù)能夠高效地實(shí)現交通基礎設施重構,為城市交通基礎設施數字化提供基礎、為后續交通專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的應用研究提供便利。

摘要:本文首先研究了蟻群算法和模擬退火算法在遙感信息處理計算節點(diǎn)任務(wù)上的調度原理,并分析了上述傳統算法在得出最優(yōu)解之前會(huì )出現的問(wèn)題。基于蟻群算法并結合其他啟發(fā)式算法的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的負載均衡任務(wù)調度算法,完成了遙感信息多任務(wù)處理服務(wù)鏈的計算任務(wù)分配,提升了數據處理系統整體的處理效率。最后通過(guò)仿真實(shí)驗驗證了算法的有效性。

摘要:計算卸載作為移動(dòng)邊緣計算的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過(guò)將任務(wù)就近遷移至邊緣服務(wù)器上執行大幅降低了用戶(hù)的等待時(shí)延。針對具有依賴(lài)關(guān)系任務(wù)的計算卸載問(wèn)題，為了解決以往文獻在將表示任務(wù)依賴(lài)關(guān)系的有向無(wú)環(huán)圖輸入深度強化學(xué)習算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)存在的丟失結構信息的問(wèn)題，提出了一種有向無(wú)環(huán)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Directed Acyclic Graph Neural Network，DAGNN），并將其與深度強化學(xué)習相結合，用以做卸載調度的決策。卸載決策的過(guò)程被描述為馬爾科夫決策過(guò)程，用提出的DAGNN評估深度強化學(xué)習算法中每個(gè)卸載動(dòng)作的Q值，進(jìn)而做出卸載調度決策。仿真實(shí)驗表明，所提出算法在各種條件下的表現均優(yōu)于其它所有基線(xiàn)算法，并表現出較好的穩定性和通用性。

摘要:傳統無(wú)人機飛行路徑自動(dòng)規劃方法無(wú)法獲取全部障礙物信號，使無(wú)人機飛行不能達到避障效果，導致飛行路線(xiàn)規劃效果較差。為此提出基于貝葉斯決策的無(wú)人機飛行路徑自動(dòng)規劃方法。無(wú)人機飛行路徑自動(dòng)規劃硬件模塊包含自動(dòng)規劃模塊、動(dòng)畫(huà)演示模塊、地圖導航模塊和數據導出模塊，自動(dòng)規劃模塊負責控制無(wú)人機飛行；動(dòng)畫(huà)演示模塊使用240PRO型號的LEWITT聲卡，為展示飛機飛行路線(xiàn)提供聲音；LS-TM8N地圖導航模塊通過(guò)串口將射頻信號發(fā)送到天線(xiàn)的輸入端，再由數據導出模塊導出并保存相關(guān)數據。基于貝葉斯決策原理，結合貝葉斯元胞蟻群算法，計算貝葉斯先驗概率和后驗概率，規劃無(wú)人機飛行路徑，獲取最優(yōu)路徑。實(shí)驗結果表明，該方法遇到靜態(tài)障礙物捕獲的避障信號在-28-30mV范圍內波動(dòng)，動(dòng)態(tài)障礙物捕獲的避障信號在-27-30mV范圍內波動(dòng)，與實(shí)際障礙物信號波動(dòng)范圍一致，避障效果較優(yōu)。

摘要:隨著(zhù)感知智能水平的日趨成熟，人工智能研究呈現出向認知智能發(fā)展的態(tài)勢[1]。作為人工智能在感知智能方面的代表領(lǐng)域，圖像目標識別在向認知智能發(fā)展的道路上存在著(zhù)人機之間以及機器之間知識難通用、可擴展性低等問(wèn)題。為此，提出了基于知識的多目標關(guān)聯(lián)判別框架，通過(guò)引入知識圖譜，將目標特征知識進(jìn)行語(yǔ)義化表達與規則化關(guān)聯(lián)存儲，構建了基于知識學(xué)習的多目標關(guān)聯(lián)檢測與識別方法，動(dòng)態(tài)按需調用目標檢測模型的同時(shí)，迭代式更新多目標關(guān)聯(lián)的知識圖譜，形成雙向反饋學(xué)習循環(huán)。最后，通過(guò)相關(guān)仿真實(shí)驗，驗證了基于知識學(xué)習的多目標關(guān)聯(lián)判別方法的可行性，為提高圖像目標識別算法的知識通用化和可擴展性提供了新的思路。

摘要:針對輪軌力信號預處理過(guò)程中基點(diǎn)難于提取和確認的問(wèn)題，根據輪軌信號幅值變化的特性，提出了基于分段數據高階統計量聚類(lèi)分析的方法來(lái)篩選出能夠提取基點(diǎn)的數據段。輪軌力信號經(jīng)過(guò)適當分段后，計算數據段的高階統計量，按數據段的方差和峭度進(jìn)行基于OPTICS的聚類(lèi)分析，選取聚類(lèi)結果靠近零點(diǎn)的分類(lèi)所對應的數據段的中值作為基點(diǎn)，經(jīng)曲線(xiàn)擬合基點(diǎn)后即可得到信號的基線(xiàn)漂移干擾。經(jīng)過(guò)仿真數據和實(shí)測數據的驗證和與其他現有常用方法的對比分析，結果表明該方法在均方誤差和信噪比上都優(yōu)于其他方法。均方誤差最高僅為其他方法的0.47%，信噪比至少比其他方法高出23 dB。

摘要:針對機場(chǎng)自助行李托運設備運行狀態(tài)評估存在數據利用率低和預測精度不高的問(wèn)題,提出一種融合Cox回歸與維納過(guò)程的設備狀態(tài)評估方法。首先基于事件型數據構建多風(fēng)險因素影響下的設備狀態(tài)突變模型,又基于關(guān)鍵子系統的狀態(tài)型數據構建設備狀態(tài)漸變模型,提出了復合退化指標并基于維納過(guò)程建立設備性能退化模型,得到設備整體的健康狀態(tài)值并提出相應維修決策。利用商用模塊化航空推進(jìn)系統仿真數據集和自助行李托運設備運行監測數據對所提方法進(jìn)行實(shí)驗驗證,結果表明融合Cox回歸與維納過(guò)程的設備狀態(tài)評估方法提高了設備數據利用率和預測精度。

摘要:為驗證固沖動(dòng)力飛行器控制系統與動(dòng)力系統一體化設計方法、固沖發(fā)動(dòng)機可靠轉級等關(guān)鍵技術(shù)，提出了一種固沖動(dòng)力飛行器控制系統與動(dòng)力系統一體化自由射流試驗方法，介紹了試驗系統的組成與工作原理，針對試驗系統硬件設計中核心的各系統接地設計方法、供電能力與負載特性匹配性分析方法進(jìn)行了討論，提出了自由射流試驗中各系統的軟件工作流程與試驗程序；試驗結果表明：應用該方法的自由射流試驗系統工作穩定，試驗中正常模擬了飛行器飛行過(guò)程中的大氣來(lái)流條件，控制系統與動(dòng)力系統工作正常，固沖發(fā)動(dòng)機可靠轉級并按照試驗程序正常的進(jìn)行了推力調節，實(shí)時(shí)測量了攻角、側滑角、馬赫數等大氣數據，可以有效支撐固沖動(dòng)力飛行器開(kāi)展關(guān)鍵技術(shù)研究與評估。

摘要:針對珍珠自動(dòng)分揀應用場(chǎng)景,把優(yōu)等珍珠分成次等品會(huì )導致嚴重利益損失，把有瑕疵珍珠分成上等品會(huì )造成產(chǎn)品質(zhì)量爭議和企業(yè)信譽(yù)受損；基于深度學(xué)習的人工智能技術(shù)依舊存在著(zhù)難解釋?zhuān)敯粜圆畹热秉c(diǎn)，導致難以實(shí)現更高精度的分揀技術(shù)。為衡量珍珠分揀準確度的現實(shí)需求和提升準確度在現有技術(shù)框架下的限制因素，研究提出了一種通過(guò)人的分歧介入提升分揀可靠性的方法。該方法引入兩個(gè)獨立AI系統用于珍珠分揀的預處理，然后通過(guò)二者之間的分歧引入人的介入干預，在較少的人力成本下達到了對機器算法可靠性的提升。定義了包括分歧準確指數和額外成本指數在內的性能評價(jià)指標，在公開(kāi)珍珠數據集上，研究提出的方法以4.1%的額外人工成本提升了近4%的珍珠分揀精度，驗證了方法的有效性。

摘要:基于退化軌跡的評估方法是退化型產(chǎn)品進(jìn)行可靠性評估的主要方法，適合于對具有退化失效機理的高可靠長(cháng)壽命產(chǎn)品進(jìn)行可靠性評估。基于退化軌跡的可靠性評估方法首先選取合適的退化軌跡模型，利用退化數據對退化軌跡進(jìn)行模型擬合得到模型參數，然后根據退化軌跡外推得到偽失效壽命，最后基于偽失效壽命利用最小二乘法進(jìn)行統計分析確定產(chǎn)品的失效分布，并通過(guò)假設檢驗的方法選擇擬合度最優(yōu)的分布。本文以大功率開(kāi)關(guān)的加速退化試驗數據為例進(jìn)行了分析和說(shuō)明。

摘要:傳統的光斑中心計算方法僅依賴(lài)圖像本身,并且與實(shí)際應用環(huán)境的耦合度較低,缺少客觀(guān)的評價(jià)標準,通常采用同一位置光斑多次拍攝圖片的均值來(lái)近似確定光斑中心。在這篇文章中提出一種基于非獨立信標光的空間激光通信光學(xué)天線(xiàn)子系統,在進(jìn)行系統標校之后,分別采用質(zhì)心法、Hough變換法和圓擬合的圓心檢測方法,通過(guò)與激光通信信號光緊密耦合來(lái)評價(jià)信標光中心計算方法的誤差性能。實(shí)驗結果表明,在所述的實(shí)驗環(huán)境和條件下,質(zhì)心法準確性較高。在應用層面,該評價(jià)方法可以為圖像探測單元的方案取舍提供參考。

摘要:測控裝備是對航天器發(fā)射及運行過(guò)程進(jìn)行跟蹤、測量與控制的專(zhuān)用系統，具有設備種類(lèi)多、地域分布廣、狀態(tài)參數多等特點(diǎn)，其性能往往難以得到快速、全面、客觀(guān)的評估。針對此問(wèn)題，提出了一種基于A(yíng)HP層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS的組合模型，用于航天測控裝備性能綜合評估，并以某型雷達為例進(jìn)行了指標量化與評估驗證。研究表明，多種方法的綜合運用，既能避免各自的局限性，又能充分發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn)，其評估過(guò)程科學(xué)、結果合理，可以有效解決測控裝備難以量化、分析、評估的問(wèn)題，具有較強的實(shí)用性。

摘要:大功率電臺的要求越來(lái)越高了,在同等發(fā)射功率下要求體積越來(lái)越小,本文基于1kW短波電臺供電設計了一款效率高、功率密度大的供電單元。通過(guò)芯片C8051F330能實(shí)現與上位機串口通信,能控制電源的啟動(dòng)以及監測各路直流輸出的電壓、電流大小和整機的溫度,對末級功放單元的供電可以實(shí)現階梯式八級電壓的調整。能自動(dòng)識別交流輸入的欠壓、過(guò)壓,可以有效的保護整機電源不受損傷。具有輸入過(guò)欠壓保護,輸出過(guò)壓保護、輸出過(guò)流保護、輸出短路保護和過(guò)溫保護。

摘要:建立了油氣潤滑ECT傳感器的基準三維物理模型；分析了管道厚度、電容極板長(cháng)度、軸向屏蔽電極長(cháng)度和徑向屏蔽電極深度4個(gè)結構參數對傳感器性能的影響并確定優(yōu)化范圍；通過(guò)靈敏度影響系數和電容響應比確立了傳感器性能優(yōu)化函數；采用響應面法對上述4個(gè)結構參數進(jìn)行了優(yōu)化設計。在此基礎上以圖像相對誤差和圖像相關(guān)系數為評價(jià)標準，對優(yōu)化后傳感器的重建圖像質(zhì)量進(jìn)行了評判。研究結果表明，優(yōu)化傳感器得到的圖像質(zhì)量最高，圖像相對誤差平均降低了22.99%，圖像相關(guān)系數平均提高了21.73%。