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摘要:隨著(zhù)裝備自主化和國產(chǎn)化要求的提高，國產(chǎn)大功率底盤(pán)傳動(dòng)傳動(dòng)系統關(guān)鍵部件（液力機械變速箱+分動(dòng)器）已成為多軸超重型底盤(pán)的標準配置，但由于裝備載重量大，大功率底盤(pán)傳動(dòng)傳動(dòng)系統關(guān)鍵部件的結構和操作復雜，對駕駛員操作要求高，在新裝備交付部隊使用的初期，往往會(huì )出現由于駕駛員操作不規范而導致的裝備使用風(fēng)險和隱患。因此，研究基于裝備對駕駛員操作數據的分析，對每種不規范操作所帶來(lái)的風(fēng)險和隱患進(jìn)行了定量研究，當達到一定限值時(shí)，提示駕駛員進(jìn)行及時(shí)的檢查和維護，從而有效提高裝備的可靠性和綜合保障性。

摘要:現階段雷達目標檢測識別主要依賴(lài)人工算法提取目標的特征，難點(diǎn)在于環(huán)境自適應能力弱，高強度雜波背景下難以有效檢測到目標。針對上述問(wèn)題，結合深度學(xué)習在圖像識別等領(lǐng)域表現出的強大的學(xué)習表示能力，提出基于堆疊雙向長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )（Long Short-Term Memory Network，LSTM）的雷達目標識別方法。網(wǎng)絡(luò )模型以雷達多普勒維的回波數據構建數據集，采用雙向LSTM提取雷達回波數據在時(shí)間序列上的正向和逆向信息，通過(guò)RMSProp優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )參數迭代訓練，實(shí)現了對無(wú)人機這種低空慢速小目標的有效識別。實(shí)驗結果表明，基于堆疊雙向LSTM的雷達目標識別方法優(yōu)于傳統的SVM分類(lèi)算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)算法。

摘要:針對艦炮高頻射擊場(chǎng)景以及常規導彈智能化改造的過(guò)程中，發(fā)射過(guò)程膛內不可見(jiàn)的各種關(guān)鍵指標的測量對于整體彈藥發(fā)射過(guò)程的把控以及艦炮耐久極限性能的測量顯得極為重要。本設計基于IPC傳感器、MEMS高精度陀螺儀以及其余傳感器設計傳感器陣列采集膛內過(guò)程相關(guān)數據。本設計以FPGA為主控芯片，控制多通道高速模數轉換電實(shí)現對艦炮以及制導彈藥的擊發(fā)出膛極短時(shí)間段的動(dòng)態(tài)測試，通過(guò)SRAM緩存后寫(xiě)入eMMC存儲系統。記錄儀實(shí)現8路40MS/s采樣率的模擬信號以及2路數字信號采集，實(shí)現250MB/s的數據存儲。并且滿(mǎn)足50000g以?xún)葲_擊過(guò)載、15000°/s角速率的惡劣環(huán)境下動(dòng)態(tài)測試，誤差在1%以下，能夠滿(mǎn)足極短時(shí)間惡劣環(huán)境下的動(dòng)態(tài)參數測量。

摘要:針對炸高測量系統結構復雜、布陣繁瑣、低信噪比下的炸高測量精度偏低的問(wèn)題，提出一種立體六元聲光陣列的炸高測量方法。詳細介紹了該方法的炸高測試原理及結構組成，應用MATLAB建立了聲光陣列結構的數學(xué)模型，深入分析了該結構的測量原理和最佳測量高度。仿真驗證結果表明：該方法適用于爆炸高度為20~60m范圍內的炸高測量，測試時(shí)應保證爆炸聲信號到達傳感器的時(shí)延估計誤差小于20us、聲光信號到達基陣時(shí)延估計誤差絕對值在4ms范圍內；最終靶場(chǎng)實(shí)驗結果表明：在低信噪比的情況下，采用立體六元聲光陣列結合改進(jìn)的廣義二次互相關(guān)算法在最佳測量高度范圍內的炸高測量精度達到5%，可以應用于靶場(chǎng)炸高測量。

摘要:作為S波段新一代天氣雷達的重要補充，目前廣東省正加快建設X波段雙極化相控陣天氣雷達。如何更好的做好優(yōu)化布局提升全網(wǎng)覆蓋率和探測能力，站點(diǎn)選擇是否科學(xué)合理顯得尤為重要。本文設計一套全新的基于數字高程DEM的探測環(huán)境參數智能分析系統，客觀(guān)、定量、自動(dòng)計算探測凈空投影面積、凈空占總投影面積比例、投影阻擋面積比例、探測凈空體積、靜錐盲區體積、低空盲區體積、掃描立體空域完備度等，在現場(chǎng)選址時(shí)能夠1分鐘內輸出綜合分析結果和建議。作為輔助選址系統，已經(jīng)在廣東省26部X波段雙極化相控陣天氣雷達選址中應用，輸出結論對現場(chǎng)選址起到了很好的指導性作用，為雷達系統建設快速提供科學(xué)決策依據。

摘要:針對新形勢下，軟件研制快速迭代、自動(dòng)化要求高以及國產(chǎn)化要求，設計并實(shí)現了一種跨平臺、可復用的測發(fā)控類(lèi)軟件一體化設計框架，解決了航天器地面測試工作自動(dòng)化程度低、人員介入頻繁、誤操作率高的問(wèn)題，提高系統自動(dòng)化程度的同時(shí)，滿(mǎn)足了軟件國產(chǎn)化要求。所提出軟件框架具有擴展性強、穩定性高、使用靈活等特點(diǎn)，試驗表明軟件能夠適應大部分航天器地面測試流程，具有跨型號、跨平臺使用特性，具有一定的實(shí)用和推廣價(jià)值。

摘要:緩存加速技術(shù)可以利用固態(tài)硬盤(pán)(solid state disk,SSD)隨機訪(fǎng)問(wèn)性能高的優(yōu)勢,提升機械硬盤(pán)的隨機讀寫(xiě)性能。傳統的緩存加速技術(shù)難以適應大數據背景下高并發(fā)、間歇性頻繁訪(fǎng)問(wèn)等熱點(diǎn)數據訪(fǎng)問(wèn)需求。為了提升緩存整體性能,提出一種基于虛擬存儲層的緩存策略(The cache policy based on the virtual storage layer,CVSL),將緩存技術(shù)和分層存儲技術(shù)相結合,通過(guò)熱度統計、數據邏輯遷移,實(shí)現基于數據邏輯分層的緩存控制。實(shí)驗結果表明,相對傳統的緩存策略,CVSL策略的隨機讀寫(xiě)性能提升了9-10%,未見(jiàn)明顯波動(dòng),在緩存命中率方面具有良好的效果,達到了預期設計目標。

摘要:近年來(lái)為加快形成多域聯(lián)合作戰能力，美空軍將“像作戰一樣訓練”的理念應用到新技術(shù)、新戰術(shù)、新能力的試驗中，創(chuàng )新推出了“橙旗”“翠旗”“黑旗”三個(gè)新的以“像作戰一樣試驗”為核心理念、相互聯(lián)動(dòng)、三位一體、試訓結合的“試驗旗”系列演習，為加快研制“天生聯(lián)合”武器裝備體系和快速形成全域作戰能力提供重要平臺和手段。本文介紹了近年來(lái)美空軍頻繁開(kāi)展“試驗旗”系列演習的實(shí)情；分析了 “試驗旗”成功實(shí)施背后的理論方法和能力基礎；最后從轉變理念、完善機制、整合資源等方面提出了對推動(dòng)我國武器裝備試驗鑒定工作發(fā)展的啟示建議。

摘要:針對傳統解析模型、信號處理及知識方法受到信息傳輸時(shí)延影響而導致診斷精準度低的問(wèn)題，提出基于北斗衛星通信的航天測控頻段故障診斷系統設計。硬件結構設計了判斷故障類(lèi)型的波頭信號檢測模塊；通過(guò)地面接收機接收衛星發(fā)出的微弱信號，計算本機晶振脈沖數，以此修改北斗衛星通信數據。利用北斗授時(shí)模塊，保證了輸出時(shí)間的準確性，避免了延遲問(wèn)題。軟件部分用邏輯推理設計航天測控頻段故障診斷流程，并使用北斗衛星診斷技術(shù)，糾正誤差。由實(shí)驗結果可知，該系統信號線(xiàn)松動(dòng)脈沖信號診斷結果與實(shí)際情況一致，陀螺輸出角度量漂移與實(shí)際值一致，誤差為0，具有精準診斷結果。

摘要:目前設計的航天器多路射頻頻譜監測系統采樣間隔時(shí)間過(guò)長(cháng)，導致監測結果與實(shí)際結果相差較大。為了解決上述問(wèn)題，基于力位協(xié)同控制設計了一種新的航天器多路射頻頻譜監測系統，設計該監測系統的硬件和軟件。在頻譜分析儀的使用界面上，具有大量的射頻信號控制命令，其中包含部分接口命令，通過(guò)該接口命令監測和控制頻譜分析儀；單片機自帶控制器，可協(xié)助系統的控制單元控制頻譜；控制單元內的驅動(dòng)接口電路其核心為76JG632芯片，主要對單片機內的各種接口進(jìn)行供電。通過(guò)多路射頻信號頻譜切換、多路射頻信號頻譜顯示、射頻信號頻譜監測實(shí)現軟件流程。實(shí)驗結果表明，基于力位協(xié)同控制的航天器多路射頻頻譜監測系統能有效縮短采樣間隔時(shí)間，保證監測結果與實(shí)際結果吻合。

摘要:針對傳統衛星在軌姿態(tài)監測系統無(wú)法確定在軌姿態(tài)向量與正常向量匹配度，導致衛星在軌姿態(tài)角度監測結果不精準的問(wèn)題，提出了基于Fuzzy ART聚類(lèi)的衛星在軌姿態(tài)監測系統設計。設計系統硬件結構，根據GPS解算方位角和俯仰角，隔離載體擾動(dòng)。使用MSP430微控制器內部集成數字/模擬信號轉換器，統一CPU指令和尋址模式。通過(guò)讀取指令代碼，完成由指令代碼指定操作。使用AS5145B磁角位置編碼器，保證每個(gè)單元上都能產(chǎn)生磁鐵場(chǎng)強，輸出脈沖信號。通過(guò)雙軸磁傳感器HMC6352的電磁羅盤(pán)電路，找出衛星在軌姿態(tài)大致方向。利用Fuzzy ART聚類(lèi)衛星在軌姿態(tài)監測數據，確定聚類(lèi)中心，判定衛星在軌姿態(tài)向量與正常向量匹配度，根據匹配結果，開(kāi)辟新的記憶節點(diǎn)，給出報警信息，完成姿態(tài)監測。實(shí)驗結果表明，所設計衛星在軌姿態(tài)監測系統在軌道圈數為1圈時(shí)施加控制力矩，能夠迅速使姿態(tài)達到穩定；軌道圈數為2圈時(shí)，z軸方向的俯仰角與實(shí)際三維角度相差1°，表明該系統對衛星在軌俯仰角和方位角的監測準確率較高。

摘要:在大量軟件出現的今天,除開(kāi)軟件的功能是否完善外,對軟件本身提出了更高的安全性和穩定性要求。一款軟件在上線(xiàn)前夕需要進(jìn)行大量的測試,以便提升軟件的質(zhì)量。由于開(kāi)發(fā)人員參與了軟件的研發(fā)及上線(xiàn)流程,導致了看待軟件問(wèn)題的局限性。而測試人員在編寫(xiě)測試用例時(shí),往往由于依據文檔的不一致性,使得測試用例的價(jià)值大打折扣。并且在實(shí)際軟件的開(kāi)發(fā)流程中,測試環(huán)節與開(kāi)發(fā)嚴重脫節。往往只是為了出相應的測試報告而去測試,偏離了測試的初衷。針對以上問(wèn)題,本文提出的基于模型的用例生成方法,能夠基于工作流程圖,判定表,狀態(tài)轉換等多種測試方法,并在該方法中應用邊界值與等價(jià)類(lèi)的思想,夠貫穿整個(gè)軟件研發(fā)的生命周期,在軟件研發(fā)初期就能夠參與測試,提出設計方案的不足。并且能夠自動(dòng)生成測試用例,提高測試人員的效率。

摘要:針對盲人出行時(shí)盲道場(chǎng)景復雜度高,已有目標檢測算法對遠距離障礙物以及條形障礙物特征提取困難,造成漏檢等問(wèn)題提出改進(jìn)。針對條形障礙物檢測增加非對稱(chēng)卷積模塊(ACB),強化網(wǎng)絡(luò )在垂直與水平方向的特征提取；構建混合池化模塊,將條形池化引入網(wǎng)絡(luò )與金字塔池化融合為混合池化模塊(MPM),增強網(wǎng)絡(luò )對長(cháng)條形與非長(cháng)條形障礙物檢測效果；網(wǎng)絡(luò )末端改變特征融合方式,低級特征與高級特征相乘形式以加強復雜場(chǎng)景下盲道障礙物識別。實(shí)驗結果表明,在盲道障礙物數據集上,改進(jìn)算法對比YOLO V4在多個(gè)評價(jià)指標上都有提升；實(shí)際場(chǎng)景測試中對遠距離障礙物以及條形障礙物檢測的檢測精度提升明顯。

摘要:膝關(guān)節外骨骼系統是一種人體膝關(guān)節助力設備,其主要作用為可以使穿戴者在行走、奔跑、爬坡等運動(dòng)過(guò)程中獲得膝關(guān)節部位的助力扭矩,提升穿戴者的行動(dòng)及負載能力。根據膝關(guān)節外骨骼系統的產(chǎn)品特點(diǎn),對膝關(guān)節外骨骼的測試需求進(jìn)行了研究,得到常規數據、助力效率、舒適度、壽命測試、關(guān)節驅動(dòng)特性等五種測試需求。后基于測試需求,對一種膝關(guān)節外骨骼綜合測試系統進(jìn)行了架構設計,并對各種測試科目包括常規數據測試、助力效率、穿戴舒適度、使用壽命、關(guān)節驅動(dòng)特性等進(jìn)行測試方法研究。經(jīng)實(shí)際應用試驗表明,該測試系統可滿(mǎn)足膝關(guān)節外骨骼設備的測試需求。

摘要:為促進(jìn)秦嶺地區生態(tài)環(huán)境保護，確保“一江清水送京津”，設計了基于A(yíng)BC-BP模型的丹江水源地水質(zhì)監測系統。該系統通過(guò)ZigBee和4G無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )對pH值、DO、導電率、水溫等水質(zhì)數據進(jìn)行采集和傳輸，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )建立了水質(zhì)參數預測模型，為減小預測誤差，采用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC算法）對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測模型的權值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，建立了ABC-BP水質(zhì)參數預測模型。試驗結果表明，該算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法相比誤差減少了45.8%，實(shí)現了pH值、DO、導電率、水溫等水質(zhì)的實(shí)時(shí)顯示和預測功能，能更好地對水源地水質(zhì)進(jìn)行智能監測。

摘要:在工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò )中任何異常入侵行為都直接影響現場(chǎng)控制與決策，工控系統的安全檢測迫在眉睫。工業(yè)控制系統中存在的正弦波攻擊，三角波攻擊和方波攻擊等周期性入侵攻擊，這些攻擊隱蔽的分布很難被檢測出來(lái)并且會(huì )造成機器的磨損，目前針對該類(lèi)攻擊檢測研究較少。針對以上問(wèn)題，本文首先采用小波分解把數據分解到各個(gè)尺度上，然后采用主成分分析進(jìn)行局部檢測，最后把各個(gè)尺度的主成分分析組成一個(gè)包含各尺度信息的綜合主成分分析模型。通過(guò)在數據集及自建數據集的周期性攻擊實(shí)驗結果表明，采用該算法比采用單獨主成分分析算法進(jìn)行攻擊檢測的整體準確率提高7.4%。

摘要:針對當前高空飛艇囊體的應變實(shí)時(shí)測量裝置無(wú)法同時(shí)具備體積小和實(shí)時(shí)測量的工作屬性，創(chuàng )新性地用光學(xué)器件和感光元件配合，對工作中飛艇囊體兩個(gè)固定點(diǎn)的相對位移量進(jìn)行測量，提出了一種能夠在線(xiàn)監測飛艇囊體應變的測量裝置，能夠實(shí)現應變在線(xiàn)測量且測量精度高。采用TCD1500C電荷耦合器件作為數據來(lái)源。主芯片采用ZYNQ處理器，ZYNQ能夠具備FPGA的并行處理能力和Cortex的數據調度能力，能夠處理CCD高速數據。通過(guò)自定義IP核,使用PS端與PL端互聯(lián)AXI協(xié)議，實(shí)現了高速、大量數據傳輸。為了得到應變信號，采用了將應變信號轉化為位移信號進(jìn)行采集的方法，之后將位移信號采集存儲至SD卡中并周期性顯示到上位機上，實(shí)現地面對飛艇囊體應變的實(shí)時(shí)監控。實(shí)現了飛艇囊體應變的實(shí)時(shí)測量并把測量精度提高至0.1%。

摘要:針對鍍鋅板在生產(chǎn)工藝和傳輸過(guò)程中對鍍鋅板表面造成缺陷的問(wèn)題。本文應用了基于Otsu算法的鍍鋅板表面缺陷檢測系統,由數字光源控制器、高速CCD相機、同步觸發(fā)器和編碼器等硬件設備共同連接組成,采集到鍍鋅板表面的圖像,然后將圖像傳輸給基于Otsu算法的圖像處理系統。改進(jìn)優(yōu)化了Ostu算法,在一維直方圖求解最佳截距閾值,利用該閾值和二維信息完成圖像的分割,提高了圖像的抗噪能力。使用分塊檢驗所發(fā)初步判定鍍鋅板表面缺陷,再逐個(gè)排查確認缺陷區域,對缺陷特征進(jìn)行分類(lèi)并保存在缺陷數據庫中,同時(shí)發(fā)出預警。實(shí)驗結果顯示本研究的檢測系統對鍍鋅板表面缺陷檢出率最高可高達98%,檢測出缺陷鍍鋅板的數量最多,系統的檢測精度高。

摘要:當前水下監測系統缺乏統一的開(kāi)發(fā)規范,軟件可復用性低,難以快速、高效地進(jìn)行系統設計與實(shí)現。提出了基于水下傳感器網(wǎng)絡(luò )的監測系統設計方法,對監測元數據以及監測數據進(jìn)行規范化描述,形成監測數據模型；構建了可擴展的功能組件庫,通過(guò)對組件進(jìn)行配置,可快速生成滿(mǎn)足用戶(hù)需求的監測系統。通過(guò)在不同的應用開(kāi)發(fā)中進(jìn)行驗證,證明該方法能夠在保證系統質(zhì)量的前提下,顯著(zhù)提高開(kāi)發(fā)效率。

摘要:為實(shí)現門(mén)座式起重機減速箱機械故障的智能診斷和分類(lèi)，運用長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )構建了門(mén)座式起重機減速箱機械故障的自動(dòng)診斷分類(lèi)模型。首先設計并使用了基于labview的數據采集系統對門(mén)座式起重機的復合故障數據進(jìn)行了采集，結合東南大學(xué)公開(kāi)的齒輪箱故障數據建立了數據集。然后用數據增強的方法對數據進(jìn)行預處理，接著(zhù)采用長(cháng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，構建門(mén)座式起重機減速箱機械故障診斷模型。最后使用測試數據集對模型的診斷分類(lèi)準確性進(jìn)行了驗證實(shí)驗，結果表明該診斷模型能快速準確的對門(mén)座式起重機減速箱的機械故障進(jìn)行自動(dòng)診斷和分類(lèi)，實(shí)現了96.8%的診斷分類(lèi)準確率，與傳統的基于CNN的診斷分類(lèi)模型相比，準確率提高了4.1%，為下一步便攜式智能診斷儀器的開(kāi)發(fā)和應用奠定了一定的理論基礎。

摘要:異種金屬焊接結構在使用過(guò)程中容易產(chǎn)生損傷，因此需對其進(jìn)行檢測。本文采用脈沖渦流一發(fā)一收式非同軸(Transmitter-Receiver，Tx-Rx)探頭對異種金屬焊縫缺陷進(jìn)行檢測，并考慮到異種金屬焊接構件成分多樣、結構復雜的特點(diǎn)，對Tx-Rx探頭的擺放位置進(jìn)行了優(yōu)化。首先，建立仿真模型，討論了激勵線(xiàn)圈的擺放位置對試件中渦流及渦流擾動(dòng)的影響，結果表明，當激勵線(xiàn)圈位于帶堆焊的合金鋼上方時(shí)，其表面渦流強度及渦流擾動(dòng)強度較大；其次，建立實(shí)驗平臺，實(shí)驗表明，當激勵線(xiàn)圈放置在帶堆焊的合金鋼上方時(shí)，其檢測信號幅值和差分信號幅值最大；最后利用差分信號的峰值對焊縫缺陷的定量展開(kāi)分析。本文研究?jì)热菘蔀槊}沖渦流Tx-Rx探頭或陣列探頭在異種金屬焊縫缺陷的應用提供參考。

摘要:為推進(jìn)國際天文底片數字化工作，上海天文臺正在開(kāi)展高精度天文底片專(zhuān)用掃描儀的研制。兩軸線(xiàn)性運動(dòng)平臺是高精度天文底片掃描儀的核心部件，需要對其各項參數進(jìn)行標準化測試，以獲取其對天文底片數字化精度的直接影響。基于激光干涉測量原理，使用RENISHAW XL80激光干涉儀搭建測量光路，對正在研制的天文底片掃描儀所用氣浮式運動(dòng)平臺關(guān)鍵性能進(jìn)行了測試。結果表明，在350mm×350mm工作范圍內，氣浮式運動(dòng)平臺載物臺的定位重復精度優(yōu)于0.025μm，直線(xiàn)度和平面度優(yōu)于0.3μm，俯仰角和偏擺角誤差小于0.3″。該平臺滿(mǎn)足高精度天文底片掃描儀設備的研制需求，測試結果不僅可為掃描儀設備的整體性能評估提供參考，也可為后續的位置系統差補償提供依據。

摘要:航空發(fā)動(dòng)機軸承早期故障多是由于裂紋、疲勞剝落和保持架損壞造成的,這類(lèi)型的故障在發(fā)動(dòng)機振動(dòng)信號中均會(huì )產(chǎn)生瞬時(shí)的沖擊。但是,在早期故障中,振動(dòng)信號由于夾雜過(guò)多部件耦合激勵,缺陷沖擊信號很難辨識,早期故障診斷十分困難。采用了基于卷積自編碼網(wǎng)絡(luò )的航空發(fā)動(dòng)機軸承早期沖擊故障特征提取方法,通過(guò)分析信號中沖擊成分的周期性,利用卷積自編碼網(wǎng)絡(luò )的平移不變學(xué)習特性,自動(dòng)捕獲信號中的周期成分,將信號分解為由卷積核重構的多個(gè)特征分量,實(shí)現信號特征分量的自學(xué)習,考慮到峭度指標對信號沖擊成分描述的特點(diǎn),使用峭度指標作為最優(yōu)特征分量的選取指標,進(jìn)而實(shí)現早期沖擊故障特征的提取。最后利用仿真數據和軸承數據驗證了該方法的有效性。

摘要:介紹了一種基于PTZ（Pan/Tilt/Zoom）相機的測量范圍可調的激光三角測距新方法，利用VS2015和OpenCV，設計實(shí)現了針對大型戶(hù)外目標的激光遠程除冰視覺(jué)測距系統，通過(guò)自行開(kāi)發(fā)的軟件進(jìn)行相機云臺PTZ運動(dòng)控制及激光光斑識別定位，并借助PTZ相機水平360 °全角度旋轉、垂直90 °翻轉及23倍光學(xué)變倍能力，實(shí)現了40 m范圍內不同位置目標的距離測量。測距實(shí)驗結果表明，系統測量誤差在Zoom=3倍時(shí)不大于54 mm，在Zoom=5倍時(shí)不大于27mm，在Zoom=10倍時(shí)不大于19 mm，在Zoom=15倍時(shí)不大于15 mm，在Zoom=20倍時(shí)不大于11 mm，測量誤差隨測量距離的增大而增大、隨鏡頭變倍值的增大而減小。

摘要:在遙操作系統中為了增強現實(shí)及實(shí)現本地力覺(jué)信號再現功能以提高精細化操作的目的,設計了用于人機交互功能的力反饋裝置。該裝置為單自由度結構,基于步進(jìn)電機驅動(dòng)。利用STM32微控制器采集觸覺(jué)力信號以及關(guān)節位移信號,通過(guò)設計基于力誤差的控制律調整位置變量實(shí)現輸出力信號與標準力信號的匹配。為了驗證該力反饋裝置進(jìn)行了標準力信號再現實(shí)驗。并且利用該力反饋裝置作為主機械手與單自由度從機械手搭建遙操作裝置,進(jìn)行了力、位置雙邊跟蹤實(shí)驗驗證,實(shí)現了主、從機械手力、位置協(xié)同一致的目的。

摘要:針對欠驅動(dòng)移動(dòng)機器人的多目標點(diǎn)追蹤問(wèn)題，提出了一種基于粒子濾波的高精度跟蹤控制方法。具體地，在考慮移動(dòng)機器人采樣噪聲的情況下，首先利用粒子濾波對移動(dòng)機器人的位置信息進(jìn)行處理，得到精準可靠的移動(dòng)機器人狀態(tài)信息。在此基礎上，根據欠驅動(dòng)移動(dòng)機器人的運動(dòng)學(xué)模型以及目標點(diǎn)的分布狀況，設計基于反饋控制的多目標點(diǎn)跟蹤控制方法。相對于傳統的欠驅動(dòng)移動(dòng)機器人目標點(diǎn)跟蹤控制算法，改進(jìn)了該控制方法中增益參數的約束條件，有效避免了移動(dòng)機器人在接近目標點(diǎn)時(shí)產(chǎn)生的奇異現象，有效提高了移動(dòng)機器人對目標點(diǎn)的跟蹤精度。此外，分析了該目標點(diǎn)跟蹤控制系統的穩定性，并通過(guò)數值仿真驗證了所提方法的可行性與有效性。

摘要:針對當前PMSM控制技術(shù)，在抑制PMSM轉矩波動(dòng)的過(guò)程中，容易受到磁鏈波動(dòng)的影響，導致輸出繞組電流范圍較小，PMSM轉矩波動(dòng)抑制效果差的問(wèn)題，提出了基于A(yíng)NSYS的工業(yè)機器人PMSM轉矩波動(dòng)抑制技術(shù)。通過(guò)分析工業(yè)機器人機械臂模態(tài)結構和靜力模型，設計封閉曲柄差動(dòng)輪系的擺線(xiàn)針輪減速器的傳動(dòng)裝置，利用腕部驅動(dòng)結構，實(shí)現工業(yè)機器人轉動(dòng)和直線(xiàn)升降運動(dòng)。分析PMSM轉矩波動(dòng)慣量及力矩，根據PMSM工作流程，為PMSM提供穩定的交流電流。通過(guò)構建PMSM數學(xué)模型，運用ANSYS有限元分析軟件中宏命令，確定磁鏈矢量方向及定子同步旋轉坐標系，對PMSM電機電磁轉矩、磁鏈和轉動(dòng)力矩進(jìn)行計算，結合轉矩方程抑制波動(dòng)，通過(guò)引入負載角改善電機運行性能，實(shí)現PMSM轉矩波動(dòng)抑制。實(shí)驗結果表明，基于A(yíng)NSYS的工業(yè)機器人PMSM轉矩波動(dòng)抑制技術(shù)抑制后最高輸出繞組電流為24A，最低為-22A，與理想輸出結果一致，能夠有效增大輸出繞組電流范圍，具有較好的PMSM轉矩波動(dòng)抑制效果。

摘要:摘要：推力矢量試驗裝置是進(jìn)行戰斗機過(guò)失速機動(dòng)和直接力控制模式超機動(dòng)能力試驗的裝置。結合推力矢量試驗裝置的特性，推力矢量試驗需要對多路高壓、大流量氣流進(jìn)行精確的流量控制。通過(guò)推力矢量試驗裝置的特性分析，提出多模型控制的策略。針對不同階段的特點(diǎn)和控制任務(wù)要求，分別采用基于專(zhuān)家系統、智能PID以及補償解耦等控制策略，實(shí)現高壓、大流量條件下的高精度流量控制。從調試運行結果看，流量控制精度達到3～5‰的水平，滿(mǎn)足了推力矢量試驗的對流量精準度的要求。

摘要:隨著(zhù)生產(chǎn)規模的擴大,履帶起重機被廣泛應用于物料搬運與工業(yè)生產(chǎn)建設等領(lǐng)域。而在役履帶起重機缺乏運行數據監控裝置,無(wú)法實(shí)時(shí)監控設備運行狀態(tài),并難以為設備檢修、故障分析甚至事故回溯提供足夠的數據支撐。基于虛擬儀器技術(shù),設計并實(shí)現了履帶起重機的多參數運行安全監控管理系統,該系統硬件由傳感器、PLC和工控機組成,軟件平臺基于LabVIEW環(huán)境開(kāi)發(fā),以狀態(tài)機與隊列結構為基礎架構,設計并實(shí)現了一種模塊化并行的體系結構。通過(guò)該體系結構可以方便的為系統中增加所需功能,提高安全監控管理系統的通用性和適用性。根據系統運行結果顯示,系統能夠對履帶起重機運行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、監控與報警,具有較好的工程應用價(jià)值。

摘要:為提高UUV分布式控制系統架構中運動(dòng)控制層的通用性，依據分布式計算和模塊化設計的原則，設計了一種基于嵌入式系統STM32的通用運動(dòng)控制層架構。硬件電路設計以STM32F407ZGT6型芯片為核心微控制器，支持兩路CAN總線(xiàn)進(jìn)行層間通信和推進(jìn)器控制，輸出4路PWM進(jìn)行舵機控制，對外提供多路RS232和RS485總線(xiàn)接口與各種傳感器進(jìn)行數據交互，并設計了一片IIC接口的掉電非易失EEPROM進(jìn)行參數保存。軟件設計實(shí)現CAN總線(xiàn)數據通信和X舵到十字舵的轉換邏輯控制。經(jīng)實(shí)驗測試，該設計方案能夠完成UUV的推進(jìn)器推進(jìn)功率控制和X舵的上下左右轉向打舵控制，實(shí)現了與上層決策規劃層進(jìn)行1Mbps速率的CAN總線(xiàn)數據通信。結果表明，該設計方案達到了運動(dòng)控制層的設計目標，實(shí)現了具有較強通用性的UUV運動(dòng)控制層設計。

摘要:浮空器在飛行時(shí)需要借助排氣閥的開(kāi)關(guān),進(jìn)行囊體壓力和浮力調節,并通過(guò)采集安裝在排氣閥上的溫度、壓差等傳感器的數據,監控飛行狀態(tài)。現有排氣閥的供電和控制信號,傳感器的采集信號,一般通過(guò)安裝在囊體上的線(xiàn)纜傳輸,隨著(zhù)浮空器體積的增加,排氣閥數量的增多,使得現有通過(guò)線(xiàn)纜傳輸的方式,出現應用上的限制。對LoRa遠距離無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)進(jìn)行研究,提出了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的浮空器遠置終端設計,對分布在浮空器上的傳感器數據進(jìn)行無(wú)線(xiàn)傳輸并無(wú)線(xiàn)控制排氣閥開(kāi)關(guān),設計硬件電路,通過(guò)軟件進(jìn)行仿真和調制,保證傳輸可靠性。從而驗證了在浮空器上使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集并傳輸傳感器數據的可行性,為浮空器上數據的采集傳輸和壓差控制,提供了新的思路。

摘要:隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)速發(fā)展，給人們的生活帶來(lái)越來(lái)越多的應用。因此，對無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)部署到室內，實(shí)時(shí)采集室內環(huán)境數據，并對數據進(jìn)行相應的融合和處理分析出室內環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化情況，并且能夠預測每個(gè)時(shí)間段的環(huán)境狀況，并將其分析結果實(shí)時(shí)反饋給用戶(hù)，提醒當前的室內環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行了研究。首先，采集室內的溫度、濕度、PM2.5和VOCs，利用ZigBee無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，作為傳感器網(wǎng)絡(luò )的通信基礎，同時(shí)利用各傳感器實(shí)時(shí)獲取室內環(huán)境物理數據，通過(guò)多元數據的多元線(xiàn)性回歸算法對室內環(huán)境進(jìn)行有效監控和評估，通過(guò)實(shí)驗對數據的分析最終在多元線(xiàn)性回歸算法中擬合出的均方根誤差RMSE為0.0495，能夠預測出室內各項因素的變化情況。

摘要:分布式工廠(chǎng)生產(chǎn)形式對提高預制構件生產(chǎn)效率、保證訂單按時(shí)交付、降低企業(yè)拖期交貨懲罰費用具有重要的意義。因此針對分布式預制構件流水車(chē)間調度問(wèn)題，以最小化訂單總拖期懲罰為目標建立了數學(xué)優(yōu)化模型，并基于雙層整數編碼方式提出了一種離散教與學(xué)算法（DTLBO）。在算法初始化階段，采用啟發(fā)式規則和隨機生成融合策略改善初始解的質(zhì)量，進(jìn)而增加算法的尋優(yōu)效率；在教學(xué)階段，結合問(wèn)題模型特點(diǎn)，設計了頂層替換、底層替換兩種鄰域構造，促進(jìn)教師解對學(xué)生解的引導優(yōu)化；在學(xué)習階段，通過(guò)變異算子和交叉算子讓學(xué)生解之間相互學(xué)習更新，進(jìn)一步提升算法的局部開(kāi)發(fā)和全局探索能力。試驗結果表明，與遺傳算法和變鄰域搜索算法對比，提出的DTLBO算法具有更好的求解性能和魯棒性。最后與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程常用的經(jīng)驗啟發(fā)式調度方法相比，提出算法在目標值上表現出不低于10%的平均改進(jìn)率，有望顯著(zhù)增加預制構件制造企業(yè)凈利潤并提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，能夠為企業(yè)管理者提供更佳合理的生產(chǎn)調度方案。

摘要:針對現有聲學(xué)透鏡結構確定后功能單一的問(wèn)題，提出一種利用可調諧材料實(shí)現梯度折射率曲面聲學(xué)透鏡的新技術(shù)。不同于以往聲學(xué)透鏡依靠幾何陣列結構漸變的方式，該曲面聲學(xué)透鏡通過(guò)電路系統建立溫度與材料聲學(xué)折射率的映射關(guān)系，調控梯度折射率的精確分布。曲面聲學(xué)透鏡在不同梯度溫度控制下可實(shí)現多種聲學(xué)功能器件，如隱身斗篷、呂內堡透鏡和魚(yú)眼透鏡等，具有調試簡(jiǎn)單，便于操作等特點(diǎn)。基于透鏡材料聲學(xué)特性可調諧和熱電路溫度控制技術(shù)，實(shí)現了一個(gè)功能可切換的梯度折射率曲面聲學(xué)透鏡器件，研究結果可為設計新型多功能聲波導控制器件提供理論與技術(shù)支持。

摘要:隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,虛擬機創(chuàng )建速度慢、不易擴展、靈活性不足等缺點(diǎn)越來(lái)越凸顯,容器技術(shù)的出現為這些問(wèn)題提出了一種新的解決思路。而現有的調度算法僅考慮容器云集群中工作節點(diǎn)的內存、CPU等物理資源,沒(méi)有考慮對容器云調度后的鏡像分發(fā)過(guò)程有明顯影響的網(wǎng)絡(luò )負載率,導致容器調度任務(wù)等待時(shí)間過(guò)長(cháng),造成數據中心的資源浪費。鑒于粒子群優(yōu)化算法在局部開(kāi)采能力和全局探測方面有較強的優(yōu)勢,提出了一種基于模擬退火算法的粒子群優(yōu)化算法(Simulated annealing particle swarm optimization algorithm,SA-PSO)的容器調度算法,通過(guò)使用模擬退火優(yōu)化粒子群算法使其在算法初期跳出局部最優(yōu)情況,提升算法性能。在Kubernetes平臺實(shí)驗過(guò)程中,SA-PSO調度算法相比Kubernetes的BalancedQosPriority算法,提升了整體節點(diǎn)資源利用率,顯著(zhù)減少任務(wù)最少等待時(shí)間；同時(shí)與標準PSO算法以及動(dòng)態(tài)慣性權重PSO算法進(jìn)行對比,不僅收斂能力有顯著(zhù)提升,并且相較標準PSO算法全局最優(yōu)節點(diǎn)命中率提升近60%。

摘要:傳統運動(dòng)想象腦電信號(Electro Encephalogram Gram, EEG)識別方法需要人為提取大量特征，識別性能受研究人員經(jīng)驗影響較大，主觀(guān)性強。提出一種基于希爾伯特變換(Hilbert Transform，HT)聯(lián)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Convolution Neural Network, CNN)的運動(dòng)想象腦電信號自動(dòng)識別方法，首先利用HT對原始EEG信號進(jìn)行分析，實(shí)現一維數據向二維幅-相圖像轉換的同時(shí)增加信息提取維度；然后將其作為輸入利用CNN層次化的對幅-相二維圖像進(jìn)行理解和解譯，自動(dòng)提取特征并完成分類(lèi)識別，基于BCI競賽中所用Graz數據集開(kāi)展試驗，結果表明相對于傳統特征提取方法，所提算法在低、中、高信噪比條件下均能獲得更好的識別性能，具有更強的噪聲魯棒性。

摘要:在新型冠狀病毒疫情防控常態(tài)化要求下，目前的口罩佩戴檢測裝置受復雜場(chǎng)景下人員數量多、相互間易遮擋以及待檢目標尺度小的影響，易出現誤檢漏檢等情況。為解決以上問(wèn)題，提出一種基于YOLOv5的口罩佩戴檢測算法以實(shí)現復雜場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)檢測。首先對數據集做Mosaic數據增強等處理；再經(jīng)過(guò)Focus處理為后續的特征提取保留更完整的圖片下采樣信息，然后利用SPP融合多尺度信息實(shí)現特征增強，在Neck部分保留空間信息；最后考慮目標框與檢測框之間的重疊面積、中心點(diǎn)距離和長(cháng)寬比選用CIoU損失函數以提高定位精度，并且在訓練過(guò)程中對學(xué)習率采用動(dòng)態(tài)調整策略。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)后算法的平均精度均值可達到99.3%。

摘要:實(shí)現對缺少條形碼的水果蔬菜的識別與結算，是超市自助結算的一大難題。為在資源有限的結算終端設備上實(shí)現超市果蔬的識別與分類(lèi)，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的果蔬識別算法。通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò )寬度的方法改進(jìn)Alex Net，提升識別性能。結合壓力傳感器、攝像頭等硬件設備，在樹(shù)莓派上進(jìn)行實(shí)驗，完成了果蔬自助結算系統的搭建。經(jīng)實(shí)驗測試，系統對果蔬的平均識別準確率可達98.25%，單次結算總耗時(shí)約7.48秒，僅為人工結算耗時(shí)的1/4，滿(mǎn)足果蔬自助結算系統的實(shí)際應用需求。

摘要:摘要：以機載無(wú)線(xiàn)電通信導航監視（CNS）領(lǐng)域綜合化設計為背景，解決系統綜合后復雜度高、維護性差、適航難度大等問(wèn)題，提出了面向切面思想的系統設計方法。該方法基于軟件設計領(lǐng)域的面向切面思想，首先從系統的領(lǐng)域模型、業(yè)務(wù)模型、關(guān)注點(diǎn)分離三個(gè)維度進(jìn)行機載CNS系統需求分析，然后從系統架構設計、組件設計、組件編制、運行部署四個(gè)過(guò)程進(jìn)行機載CNS系統設計，最后以真實(shí)案例介紹了通過(guò)新增功能模塊和修改系統藍圖實(shí)現需求變更的過(guò)程。面向切面思想的綜合化CNS 系統從可維護性和適航符合性?xún)蓚€(gè)方面進(jìn)行綜合評估，可以得出本文提出的方法能夠提升系統的維護性，有助與產(chǎn)品適航符合性驗證，可以為射頻綜合CNS系統適航性研究奠定基礎。

摘要:邊緣粒子濾波是組合導航和目標跟蹤中狀態(tài)估計的高效方法。本文目的是研究附加量測噪聲具有時(shí)變未知方差的魯棒邊緣粒子濾波的算法并對算法仿真驗證。設計方法是使用Rao–Blackwellised原則實(shí)現混合模型中狀態(tài)降維，然后狀態(tài)與量測方差同時(shí)分別估計；量測分布模型設置為具有魯棒性質(zhì)的學(xué)生t分布，通過(guò)這種量測似然模型得到粒子權值；變分推斷方法加入混合濾波方案進(jìn)行量測噪聲方差參數的實(shí)時(shí)遞推估計。重采樣階段粒子權值與狀態(tài)及噪聲參數一起進(jìn)行重采樣，結果是給出狀態(tài)與噪聲參數估計的魯棒邊緣粒子濾波。通過(guò)對常速目標運動(dòng)跟蹤模型量測噪聲方差漸變和突變兩種情況的仿真設置分析，驗證了所提算法在量測方差變化情況下性能優(yōu)于邊緣粒子濾波算法的結論。

摘要:針對高分對地觀(guān)測系統使用過(guò)程中會(huì )受到不同活動(dòng)項目的約束影響，出現系統成像、回傳及活動(dòng)完成率低的問(wèn)題，導致觀(guān)測效果不佳，為此提出了基于尺度特征卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的高分對地觀(guān)測系統設計。該系統通過(guò)管控中心服務(wù)器推送系統運行狀態(tài)信息，實(shí)現三維顯示任務(wù)的功能。利用 CMOS圖像傳感器實(shí)現成像面對應點(diǎn)的傳送，利用 FPGA控制器控制其數據存儲時(shí)間。采用BCM5464千兆交換機，實(shí)現數據高速傳輸。構建并訓練尺度特征卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，利用RPN網(wǎng)絡(luò )識別目標區域特征，通過(guò)劃分目標的前景和背景確定了該區域內的訓練興趣區域坐標，從而使RPN網(wǎng)絡(luò )權值學(xué)習達到了預期目標，提升了目標檢測識別的準確性，設計對地觀(guān)測信息管理流程，完成系統設計。由實(shí)驗結果可知，該系統最高成像、回傳概率、活動(dòng)完成率分別為83%、99.9%和100%，具有良好觀(guān)測效果。

摘要:首先介紹了航天型號軟件開(kāi)發(fā)框架遇到的問(wèn)題,分析了航天型號垂直應用框架和微服務(wù)框架的優(yōu)缺點(diǎn),著(zhù)重介紹了目前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域流行的微服務(wù)框架Thrift-Eureka和Dubbo。接著(zhù)描述了互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的微服務(wù)框架適配航天型號軟件領(lǐng)域遇到的問(wèn)題。然后基于微服務(wù)框架思想和Dubbo微服務(wù)框架,提出了一種適用于航天型號軟件領(lǐng)域的微服務(wù)框架。該服務(wù)框架有兩種使用模式,一種適用于包含數據庫的型號軟件系統,一種適用于不包含數據庫的型號軟件系統。針對有數據庫的型號軟件系統,利用數據庫系統來(lái)實(shí)現微服務(wù)框架的注冊中心功能。針對沒(méi)有數據庫的型號軟件系統,利用廣播協(xié)議、本地日志來(lái)實(shí)現微服務(wù)框架注冊中心功能。

摘要:線(xiàn)結構光三維視覺(jué)測量技術(shù)最關(guān)鍵的一步是提取出結構光圖像中的激光條紋中心線(xiàn)。針對動(dòng)態(tài)測量環(huán)境下激光條紋圖像存在復雜背景信息、激光光強分布不均、光帶各部分寬度差別大、激光條紋斷裂等問(wèn)題,本文研究了一種適用于動(dòng)態(tài)測量環(huán)境的激光條紋中心線(xiàn)提取方法。首先通過(guò)圖像預處理以及自適應裁剪算法提取出感興趣區域(region of interest, ROI)；其次通過(guò)改進(jìn)型伽馬校正(improved gamma correction, IGC)以及改進(jìn)型變閾值大津閾值分割算法(improved variable threshold Otsu, IVT-Ostu)分割出激光條紋區域；然后使用二維灰度重心法(two-dimensional gray barycentric method, TD-GBM)提取激光條紋的初始中心線(xiàn)；最終使用二次優(yōu)化算法對初始中心線(xiàn)進(jìn)行優(yōu)化,精確地提取出激光條紋中心線(xiàn)。實(shí)驗結果表明,相比于灰度重心法、Steger法等算法,本文所提方法受背景干擾以及激光條紋質(zhì)量的影響較小,能夠在多種復雜情況下更精確地提取激光條紋中心線(xiàn),滿(mǎn)足準確性高、穩定性強以及實(shí)時(shí)性好的要求。

摘要:針對大規模星座的智能處理通用平臺高速數據交互的需求，設計應用SpaceWire網(wǎng)絡(luò )實(shí)現外部載荷設備、智能處理通用平臺及內部各模塊間的互聯(lián)互通。采用標準物理接口、SpaceWire路由邏輯尋址方式、標準CCSDS協(xié)議和RMAP協(xié)議，使得用戶(hù)未知網(wǎng)絡(luò )連接細節即可實(shí)現即插即用。當冷備份的模塊故障時(shí)可以通過(guò)切機操作對系統重構，設計SpaceWire網(wǎng)絡(luò )自主尋址機制重新規劃傳輸路徑。同時(shí)對SpaceWire網(wǎng)絡(luò )應用設計進(jìn)行硬件防靜電、軟件狀態(tài)監測等可靠性設計。與無(wú)網(wǎng)絡(luò )連接的同類(lèi)型系統進(jìn)行比較，本設計優(yōu)勢明顯，接口種類(lèi)少、協(xié)議標準、支持應用重構且支持系統擴展。設計測試用例對數據傳輸速率、切機后自主尋址以及應用重構等功能進(jìn)行驗證，測試結果表明功能都滿(mǎn)足要求。該設計在大規模衛星設計中具有很好的應用前景。

摘要:隨著(zhù)計算機技術(shù)的發(fā)展，航空放射性伽瑪能譜測量技術(shù)也在不斷地發(fā)展提高，航空伽瑪射線(xiàn)多道能譜鑒別精度也達到了更高的技術(shù)水平，為航空放射性伽瑪能譜找礦和航空放射性環(huán)境測量提供了更為豐富的、精準的測量信息[1]。1024道航空伽瑪能譜儀器設計基于FPGA開(kāi)發(fā)技術(shù)，研究利用FPGA電路控制和進(jìn)行伽瑪射線(xiàn)數據采集、能量鑒別和脈沖數據處理的分析方法[2]，設計構建了實(shí)現其方法的硬件電路和軟件執行程序，實(shí)現了對伽瑪能譜射線(xiàn)數據的高速采集、高速處理、實(shí)時(shí)輸出，并能夠實(shí)時(shí)接收和監測所采集到的放射性伽瑪能譜數據信息，完成了1024道伽瑪射線(xiàn)能譜儀器的設計制作，掌握了1024道航空伽瑪能譜測量?jì)x器的設計制作的核心技術(shù)，對于航空伽瑪能譜儀器自主研發(fā)的發(fā)展有著(zhù)積極的促進(jìn)作用。