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摘要:在第四次工業(yè)革命中，智能制造成為各國工業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)方向，數字孿生技術(shù)作為一項新興技術(shù)，能夠有效實(shí)現物理信息的融合；將其應用于火箭控制系統的故障診斷和健康管理，能夠進(jìn)一步提高故障診斷的事前準確性，提升火箭發(fā)射的可靠性；本文對數字孿生技術(shù)在航天領(lǐng)域的研究現狀進(jìn)行歸納整理；首先梳理了NASA的數字孿生目標，國內領(lǐng)域按照設計、生產(chǎn)、支持服務(wù)階段對數字孿生應用進(jìn)行分類(lèi)；其次，按照故障樹(shù)、專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、數據驅動(dòng)的方法闡述控制系統故障診斷的研究現狀；在介紹數字孿生驅動(dòng)的健康管理方法的基礎上，提出數字孿生驅動(dòng)的火箭控制系統的故障診斷方法；詳細介紹其基本組成框架，分析關(guān)鍵技術(shù)及應用難點(diǎn)，并提出數字孿生健康管理平臺的基本流程；該方法預期實(shí)現火箭控制系統的事前診斷和維修策略的制定

摘要:目標跟蹤是計算機視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要的問(wèn)題，自從被提出以來(lái)逐漸發(fā)展出了不同類(lèi)型的技術(shù)方法。由于可見(jiàn)光與紅外光在目標跟蹤方面存在互補性，兩者融合的目標跟蹤技術(shù)在性能和魯棒性上比傳統目標跟蹤方法更具有優(yōu)勢。近年來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了可見(jiàn)光與紅外融合目標跟蹤技術(shù)的快速進(jìn)步。面向可見(jiàn)光與紅外融合目標跟蹤技術(shù)的發(fā)展歷程，首先針對可見(jiàn)光與紅外融合領(lǐng)域經(jīng)典方法和近年來(lái)出現的技術(shù)進(jìn)行梳理和總結，特別是對近兩年的研究進(jìn)展進(jìn)行了歸納整理，具體包括基于Transformer、基于注意力機制、基于時(shí)間序列、自適應融合和基于多模態(tài)編解碼器的可見(jiàn)光與紅外融合目標跟蹤方法；然后介紹了可見(jiàn)光與紅外融合數據集及目標跟蹤的評價(jià)指標；最后對未來(lái)的發(fā)展方向作了展望。

摘要:針對現有水電站故障監測系統識別效率低、工作難度大等問(wèn)題,提出了一種基于巡檢機器人視覺(jué)識別的故障監測方法,并將其應用于水輪機調節系統(Hydro-Turbine Governing System,HTGS)故障診斷問(wèn)題。通過(guò)可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller,PLC)保證巡檢機器人的穩定工作運行,通過(guò)非線(xiàn)性輸出頻率響應函數(Nonlinear Output Frequency Response Functions,NOFRFs)分析故障參數的特性。利用方向梯度直方圖(Histograms of Oriented Gradients,HOG)作為模板,采用可變形組件模型(Deformable Part Model,DPM)算法實(shí)現HTGS的故障識別。試驗表明,本研究方法處理2GB故障數據所耗時(shí)間為40s。

摘要:ARINC 818航空電子數字視頻總線(xiàn)因其高帶寬、低延時(shí)的特性，在現代航空器上得到越來(lái)越多的應用。在飛行試驗過(guò)程中，由于受到遙測傳輸帶寬的限制，將該視頻總線(xiàn)信號無(wú)損地傳輸至地面進(jìn)行實(shí)時(shí)監測是不可能實(shí)現的。本文通過(guò)對視頻信號的分析，提出了經(jīng)過(guò)格式轉化、視頻壓縮、TS包傳輸實(shí)現多幅畫(huà)面同時(shí)傳輸的一種方法，并詳細介紹了其工程實(shí)現過(guò)程。試飛驗證表明，本測試方法正確，工程上合理可行，傳輸畫(huà)面質(zhì)量清晰流暢，鏈路時(shí)延滿(mǎn)足實(shí)時(shí)監控要求.

摘要:現有技術(shù)中的變電站GIS設備內SF6氣體泄漏濃度較大,檢測精度較低,本文設計了TMS+XD芯片提高巡視機器人性能,采用離子遷移法設計SF6檢測技術(shù),利用掃描窗口提供的SF6濃度分析離子波譜,更為精準地判斷氣體泄漏規律；采用差分能量檢測(Differential Energy Detection DED)算法和概率學(xué)公式掌握SF6氣體泄漏濃度,進(jìn)而制定出最佳填充范圍,增加變電站GIS設備的安全性。試驗表明,本研究檢測系統輸出的SF6泄漏濃度為15.8mol/ml,檢測精度為92.5%,SF6氣體泄漏濃度少,檢測精度高。

摘要:徑向速度作為現代雷達測量目標特征的重要參量，提高對其的精確測量能力是目前航天測控領(lǐng)域重要的研究方向之一。實(shí)際上一臺單脈沖雷達通常綜合測距、速、角等功能，選取的重復頻率不足以使雷達測速無(wú)模糊，因此必須進(jìn)行解速度模糊操作。基于不變量嵌入法的解速度模糊技術(shù)更加成熟但解模糊的時(shí)間相對較長(cháng)。變重復頻率法能夠有效的解速度模糊以獲取精確值，但通過(guò)實(shí)驗證明其進(jìn)行的變頻率操作與航天發(fā)射領(lǐng)域普遍運用的多站工作模式要求不相符，容易造成信號阻塞導致解速度模糊失敗。在傳統譜峰搜索方法基礎上改進(jìn)的變步長(cháng)譜峰搜索方法通過(guò)區域搜索，改變檢索步長(cháng)的方式，在單站工作模式下檢索7次獲取譜峰所在區域，并利用頻譜偶對稱(chēng)性質(zhì)有效減少系統噪聲的影響，極大的提升了解速度模糊效率和精度。在多站工作的模式下變步長(cháng)搜索算法比傳統搜索算法更具優(yōu)勢。

摘要:為解決衛星遙感圖像邊緣模糊噪點(diǎn)過(guò)多，導致圖像清晰度過(guò)低的問(wèn)題，提出基于深度學(xué)習的衛星遙感圖像邊緣檢測方法。利用Softmax分類(lèi)器結構，提取邊緣圖像節點(diǎn)處的數據信息參量，遵循深度學(xué)習算法，完成對圖像信息的卷積與池化處理，實(shí)現基于深度學(xué)習的衛星遙感圖像識別。根據尺度空間定義原則，確定邊緣檢測特征點(diǎn)所處位置，再聯(lián)合梯度信息熵計算結果，完成對衛星遙感圖像的拼接處理。分別計算一階微分邊緣算子、二階微分邊緣算子的具體數值，確定梯度幅值的取值區間，總結已知數值參量，建立完整的雙閾值表達式，完成基于深度學(xué)習的衛星遙感圖像邊緣檢測方法的設計。實(shí)驗結果表明，應用所提方法后衛星遙感圖像邊緣節點(diǎn)處信噪比指標增大，可有效控制模糊噪點(diǎn)對圖像清晰度的影響，在衛星遙感圖像邊緣精準檢測方面具有較強的實(shí)用性。

摘要:研究線(xiàn)陣CCD采集一維圖像亞像素級別邊緣檢測方法。該方法經(jīng)過(guò)圖像平滑濾波、基于梯度算子邊緣粗定位、擬合區間搜索、最小二乘直線(xiàn)擬合邊緣精確定位幾個(gè)步驟，定位出線(xiàn)陣CCD圖像邊緣位置。圖像采集卡(FPGA)接收圖像處理卡(DSP)下發(fā)的控制指令，接收CCD圖像數據，并且負責圖像數據的平滑濾波和梯度值計算，粗定位出邊緣位置，然后把邊緣粗位置坐標，以及截取粗定位的邊緣點(diǎn)附近段數據上傳給圖像處理卡，以供后者進(jìn)行下一步擬合區間搜索和最小二乘擬合精確定位出邊緣位置。通過(guò)圖像采集卡的前期處理，可以大大減少其與圖像處理卡之間的通訊數據量，FPGA+DSP這種分工處理模式發(fā)揮了各自處理芯片的優(yōu)勢，大大提高了運算處理效率。實(shí)驗結果表明，該算法檢測精度達到亞像素級別，3σ小于0.5像素，處理時(shí)間小于90μs。

摘要:無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )存在因漏洞數據大量累積而造成通信網(wǎng)絡(luò )運行速率下降的問(wèn)題，提出基于蟻群算法的無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )安全漏洞檢測方法。根據最大、最小螞蟻系統定義原則，采用蟻群算法，建立完整的數學(xué)模型表達式。結合網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)，將待測數據載荷單元整理成既定組合形式，遵循繞過(guò)規則，提取待測安全漏洞數據。分析SQL注釋語(yǔ)句與URL編碼條件，設置動(dòng)態(tài)化查詢(xún)指令，選取其中表現為空的信息字節，建立信息剝離表達式，實(shí)現無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )安全漏洞檢測。實(shí)驗結果表明，設計方法的漏洞信息檢測量均值達到了4.37Mb，該檢測方法有效提高了檢測量，解決了因漏洞數據大量累積而造成的通信網(wǎng)絡(luò )運行速率下降的問(wèn)題。

摘要:遙感圖像中含有大量的微小目標,只有準確檢測到這些微小目標,才能實(shí)現遠程目標的識別與跟蹤。為了給遠程跟蹤工作提供有效的輔助工具,以深度學(xué)習算法為技術(shù)支持,優(yōu)化設計遙感圖像微小目標檢測方法。利用硬件設備實(shí)時(shí)采集包含微小目標的遙感圖像,通過(guò)幾何校正、灰度化轉換、噪聲抑制、去霧以及圖像增強等步驟,完成初始圖像的預處理。通過(guò)前景與背景圖像的分割,選擇遙感圖像中的待檢測目標。構建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )作為深度學(xué)習算法的運行環(huán)境,經(jīng)過(guò)前向傳播、反向傳播提取遙感圖像特征。最終通過(guò)特征匹配,得出包含微小目標數量以及位置坐標的檢測結果。通過(guò)性能測試實(shí)驗得出結論：與傳統遙感圖像目標檢測方法相比,優(yōu)化設計方法的查準率和查全率分別提高了6.3%和10.74%,目標位置檢測誤差得到明顯降低,且響應時(shí)間縮短了2440ms,由此證明優(yōu)化設計方法具有良好的檢測性能。

摘要:系統的可靠性與測試性密切相關(guān)，良好的測試性設計，可以提升系統的可靠性，一個(gè)可靠的系統不是通過(guò)最后的測試結果測試出來(lái)的，而是在設計中將測試性考慮其中，系統測試性對系統的基本可靠性有著(zhù)很大的影響。為了找到飛行器發(fā)射控制系統最優(yōu)測試項，對可靠性與測試性二者的關(guān)聯(lián)進(jìn)行深入研究，通過(guò)系統設計初期的結構組成進(jìn)行測試性分析，建立系統多信號流圖模型，研究系統的相關(guān)性矩陣，并進(jìn)行系統的故障檢測率、故障隔離率等參數分析。提出了基于測試覆蓋度的遺傳算法進(jìn)行測試項的優(yōu)化選擇，通過(guò)此方法進(jìn)行實(shí)驗仿真找到系統的最優(yōu)測試項，成功滿(mǎn)足系統的故障檢測率、故障隔離率要求，將改進(jìn)的遺傳算法和傳統的遺傳算法進(jìn)行對比，改進(jìn)后的算法有著(zhù)更好的收斂性，對系統分析更好。

摘要:球磨機負荷參數是決定磨礦工作質(zhì)量和效率的重要指標,為了提升球磨機負荷參數軟測量系統的運行性能,降低綜合測量誤差,利用ASOS-ELM算法,從硬件和軟件兩個(gè)方面,設計球磨機負荷參數軟測量系統。加設球磨機工作數據采集器,改裝處理器與輸出顯示屏,擴大存儲器空間,利用電源電路連接硬件設備,完成硬件系統的設計。根據球磨機的組成結構和工作原理,構建球磨機數學(xué)模型,在該模型下,采集球磨機不同工況下的振動(dòng)信號。利用ASOS-ELM算法,提取振動(dòng)信號特征,得出球磨機球負荷、料負荷、水負荷參數的軟測量結果,實(shí)現球磨機負荷參數軟測量系統設計。通過(guò)系統測試實(shí)驗結果表明,設計系統負荷參數的綜合測量誤差降低了約0.064kg,且系統運行性能得到明顯提升。

摘要:參數依賴(lài)型軟件是指初始化時(shí)讀取并解析配置參數,并據此進(jìn)行任務(wù)處理的軟件,航天測控軟件是典型的參數依賴(lài)型軟件。航天測控軟件具有明顯的領(lǐng)域軟件特征,多采用領(lǐng)域工程分析技術(shù),實(shí)現業(yè)務(wù)處理邏輯和具體任務(wù)參數的分離,達到僅通過(guò)修改任務(wù)配置參數而適應高強度型號任務(wù)的目的。通過(guò)對參數依賴(lài)型軟件架構、應用模式的分析,提出一種對參數依賴(lài)特性進(jìn)行驗收測試、參數更動(dòng)測試的流程、策略和方法。并基于該方法,對遠程數據交互軟件進(jìn)行了參數依賴(lài)特性測試,測試結果表明,該方法具有測試覆蓋性強、測試重點(diǎn)突出、測試效率高的特點(diǎn)。

摘要:在電磁軌道炮發(fā)射過(guò)程中，由于需要采集并存儲電樞的瞬態(tài)過(guò)載參數，數據量大且變化率極快，因此對瞬態(tài)過(guò)載信號回讀的傳輸率和穩定性要求更高。基于對瞬態(tài)過(guò)載數據回讀的需要，實(shí)現了一種基于USB傳輸總線(xiàn)的回讀系統。該回讀系統采用XC3S400主控芯片，控制過(guò)載數據的采集、存儲數據的回讀和上位機指令接收，內部FIFO負責數據緩存；采集模塊采用儀表放大器和數字電位器相結合的方法，實(shí)現電路增益可調；以FT232HL橋接芯片作為USB接口芯片，利用該芯片的同步245 FIFO接口，設計了USB接口硬件電路，數據傳輸速率能夠達到46 MB/s；采用FLASH模塊存儲數據，以FT232HL芯片為載體，實(shí)現PC端與存儲模塊的數據傳輸。經(jīng)過(guò)試驗驗證，系統能夠對彈丸的瞬態(tài)過(guò)載參數進(jìn)行可靠回讀，整個(gè)系統開(kāi)發(fā)周期短，硬件設計簡(jiǎn)單，可適用于其他工程應用中。

摘要:針對空中對接任務(wù)中的目標自主跟蹤問(wèn)題，提出了一種基于深度強化學(xué)習的端到端的目標跟蹤方法。該方法采用近端策略?xún)?yōu)化算法，Actor網(wǎng)絡(luò )與Critic網(wǎng)絡(luò )共享前兩層的網(wǎng)絡(luò )參數，將無(wú)人機所拍攝圖像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入，通過(guò)策略網(wǎng)絡(luò )控制多旋翼無(wú)人機電機轉速，實(shí)現端到端的目標跟蹤，同時(shí)采用shaping方法以加速智能體訓練。通過(guò)物理引擎Pybullet搭建仿真環(huán)境并進(jìn)行訓練驗證，仿真結果表明該方法能夠達到設定的目標跟蹤要求且具有較好的魯棒性。

摘要:在復雜的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,控制系統不可能工作在理想狀態(tài),其總會(huì )受到外界的影響,比如,在對反饋信號進(jìn)行測量時(shí),控制系統不可避免的會(huì )受到測量噪聲的影響。為了降低測量噪聲的影響,通常會(huì )使用各種各樣的濾波技術(shù)以提升控制系統的性能。本文以微電網(wǎng)的頻率控制系統為研究對象,考慮了當反饋回路有高斯分布測量噪聲和非高斯分布測量噪聲的兩種情況,針對這兩種測量噪聲信號在模型中引入了動(dòng)態(tài)數據校正濾波技術(shù),分別對比了有無(wú)使用動(dòng)態(tài)數據校正濾波技術(shù)時(shí)電網(wǎng)的頻率偏差的方差大小,以此驗證了動(dòng)態(tài)數據校正濾波技術(shù)在微電網(wǎng)反饋控制回路中可有效抑制測量噪聲的影響從而提升微電網(wǎng)頻率控制性能。

摘要:針對一類(lèi)非線(xiàn)性系統在持續擾動(dòng)下的控制問(wèn)題，設計基于U模型的模糊免疫自抗擾控制方法。首先，引入U模型方法進(jìn)行被控對象建模，提高處理非線(xiàn)性系統的能力，結合自抗擾控制方法，設計基于U模型的改進(jìn)自抗擾控制器。在非線(xiàn)性反饋環(huán)節引入模糊免疫方法實(shí)現非線(xiàn)性智能反饋，設計基于U模型的模糊免疫自抗擾控制系統。最后仿真實(shí)驗表明：基于U模型的模糊免疫自抗擾控制方法在保持了基于U模型的自抗擾控制的簡(jiǎn)潔性和良好抗擾性能的基礎上，簡(jiǎn)化了控制器參數調節過(guò)程，在持續未知擾動(dòng)下的跟蹤速度、精度都更優(yōu)。

摘要:如果在現有光纖陀螺精度基礎上進(jìn)一步提高捷聯(lián)慣性導航系統的導航精度，采用誤差自補償的旋轉調制技術(shù)勢在必行。連續旋轉對準方式是光纖陀螺慣導系統實(shí)現高精度對準的一種有效技術(shù)手段。為了實(shí)現高精度的單軸旋轉光纖陀螺捷聯(lián)慣性導航系統，提出一種實(shí)現單軸旋轉導航系統所需的低功耗、低成本、中精度旋轉控制方案，一般往復旋轉運動(dòng)的理想效果是旋轉機構圍繞載體坐標系的基準角，作勻速的往復旋轉。航向解藕往復旋轉模式是航向追蹤運動(dòng)與往復旋轉運動(dòng)的兩種矢量疊加。旋轉機構的設計方案集電子、自控、軟件、機械于一體，慣導中的慣性測量單元置于旋轉機構上，直流電機通過(guò)變速箱軸承驅動(dòng)旋轉機構轉動(dòng)，通過(guò)測角裝置上傳角位置，旋轉機構帶動(dòng)慣性測量單元以設定的速率和旋轉方式進(jìn)行旋轉和定位。經(jīng)過(guò)理論分析、設計和試驗驗證，該旋轉控制機構控制精度良好，可靠性好，能夠滿(mǎn)足中高精度光纖陀螺捷聯(lián)慣性導航系統的研制需求。

摘要:由于無(wú)人機航拍圖像的采樣節點(diǎn)重疊度較高，所以在無(wú)人機航拍圖像配準過(guò)程中無(wú)法避免像素點(diǎn)錯誤匹配的問(wèn)題，提出基于鄰域一致性的無(wú)人機航拍圖像配準過(guò)程控制技術(shù)。根據無(wú)人機航拍圖像配準區域劃定標準，識別關(guān)鍵圖像標注點(diǎn)，通過(guò)計算一致性測度值指標設計基于鄰域一致性的無(wú)人機航拍圖像融合方法。結合圖像融合結果進(jìn)行航拍圖像地理定位，根據采樣灰度因子的數值水平分析圖像采樣節點(diǎn)之間的重疊關(guān)系，對航拍圖像進(jìn)行坐標變換與幾何校正。結合坐標變換與幾何校正結果提取圖像邊界特征點(diǎn)，將特征點(diǎn)作為配準過(guò)程控制點(diǎn)，根據控制點(diǎn)分布質(zhì)量與尺度空間極值實(shí)現無(wú)人機航拍圖像配準過(guò)程控制。實(shí)驗結果表明，在鄰域一致性原則作用下，無(wú)人機航拍圖像采樣節點(diǎn)之間的重疊度明顯下降，像素點(diǎn)錯誤匹配問(wèn)題得到了解決，配準效果好。

摘要:目前，國內運載火箭火工品多采用箭上安裝短路保護插頭方式進(jìn)行保護；火箭臨射前短路保護插頭需電氣系統人工手動(dòng)拆除完成火工品解保，這制約了電氣系統實(shí)現無(wú)人值守；此時(shí)火箭已加注推進(jìn)劑，箭上人工操作存在安全隱患；為實(shí)現運載火箭發(fā)射前火工品解保無(wú)人操作，提高火工品保護與解保的安全性，提出了運載火箭火工品自動(dòng)保護與解保安全控制技術(shù)。該技術(shù)在運載火箭電氣系統中配置火工品自動(dòng)保護與解保裝置，采用磁保持繼電器實(shí)現火工品保護回路常開(kāi)、常閉兩種狀態(tài)的自保持，并已在某運載型號電氣系統中應用；實(shí)現運載火箭臨射前火工品解保無(wú)人操作和電氣系統無(wú)人值守，對提高運載火箭射前流程安全性有重大意義。

摘要:針對選擇性催化還原(selective catalytic reduction,SCR)脫硝系統脫硝過(guò)程存在非線(xiàn)性、多工況等復雜特點(diǎn)，提出一種基于MiniBatchKMeans聚類(lèi)與Stacking模型融合的SCR脫硝過(guò)程NOx預測方法。該方法通過(guò)應用MiniBatchKMeans聚類(lèi)算法對訓練集進(jìn)行工況聚類(lèi)與劃分優(yōu)化，建立基于XGBoost、隨機森林、LightGBM以及線(xiàn)性回歸的Stacking融合框架預測模型(Stacking-XRLL)，實(shí)現電站SCR系統多變工況下NOx排放的精準預測。以廣東某電站SCR系統脫硝過(guò)程中NOx排放數據為例進(jìn)行建模仿真與實(shí)驗，結果表明與單一建模方法多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(BP)、長(cháng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(LSTM)以及門(mén)控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(GRU)相比，Stacking-XRLL建模方法的平均預測精確度達到了99%，并最終結合建立好的深度確定性策略梯度(DDPG)強化學(xué)習模型，實(shí)現電站SCR脫硝過(guò)程的參數優(yōu)化控制。

摘要:高鐵1000t/40m梁“昆侖號”架橋機集簡(jiǎn)支箱梁的運輸和架設于一體，可直接提吊運輸箱梁到達架梁工位架梁。架橋機的主梁連接有前車(chē)行走機構和后車(chē)行走機構，后車(chē)行走機構與主梁通過(guò)球鉸連接。由于主梁很長(cháng)，前后車(chē)行走機構是兩套獨立的閉式液壓系統驅動(dòng)，以及驅動(dòng)數量較多且分散等因素，導致保證同步協(xié)調困難。整機行走過(guò)程中，前后車(chē)行走驅動(dòng)是否同步直接影響操控效果和機械性能。通過(guò)對橫向、縱向行走特性的分析、驅動(dòng)模型建模、以及驅動(dòng)同步算法的推演，確定了兩種行走模式采用的同步算法。并在已確定的同步算法基礎上完成了控制系統硬件及軟件編程設計，通過(guò)現場(chǎng)調試和試用，最終解決這一難題，有效保證了整機的同步性，減少了行走系統不同步傳遞給主梁的外力，提高了架橋機的行車(chē)運行效率并保障設備穩定的工作。

摘要:標定是汽車(chē)駕駛輔助系統中至關(guān)重要的一環(huán)，為了使駕駛輔助系統更加精確地感知目標，提升汽車(chē)駕駛主動(dòng)安全性，設計了一種針對攝像頭和毫米波雷達的多傳感器下線(xiàn)標定系統；該系統通過(guò)利用攝像頭和毫米波雷達自身結構特性建立數學(xué)模型，計算出各傳感器的外部參數，將不同傳感器感知的目標數據轉換到一個(gè)統一的世界坐標系下，實(shí)現了攝像頭和毫米波雷達的單獨標定和聯(lián)合標定；采用了基于CAN總線(xiàn)的UDS診斷服務(wù)作為通信媒介，實(shí)現了會(huì )話(huà)控制、安全訪(fǎng)問(wèn)、待機握手、例行程序控制等診斷服務(wù)，設計了符合前裝量產(chǎn)標準的下線(xiàn)標定流程；為方便產(chǎn)線(xiàn)工人操作和簡(jiǎn)化前裝量產(chǎn)中的操作步驟，設計了專(zhuān)門(mén)針對前裝量產(chǎn)場(chǎng)景下的上位機標定軟件；經(jīng)過(guò)實(shí)驗測試驗證了該下線(xiàn)標定系統的可靠性、實(shí)時(shí)性和準確性，標定之后的測距誤差均值在0.25m附近，毫米波雷達投影點(diǎn)與圖像檢測框坐標匹配的比率是93.2%，可以滿(mǎn)足汽車(chē)輔助駕駛系統中攝像頭和毫米波雷達感知精度的要求。

摘要:對于高層建筑清潔、大型化工罐體焊接與檢測以及管道、隧道等狹小空間的安全巡查，傳統方式為人工操作，存在安全隱患及效率低下等缺點(diǎn)，針對這些問(wèn)題，提出了一種爬壁機器人設計方案。通過(guò)研究自然界尺蠖類(lèi)生物的壁面攀爬機理，結合仿生技術(shù)，利用真空吸附和爪刺抓附兩種附著(zhù)技術(shù)，研發(fā)了一種仿尺蠖多模式爬壁機器人。首先在靜態(tài)條件下，采用D-H參數法建立了機器人運動(dòng)學(xué)數學(xué)模型，求解了機器人運動(dòng)學(xué)的正、逆解，然后進(jìn)行了基于極坐標理論的機器人控制方法研究，分析了了步態(tài)控制策略，并基于嵌入式控制器搭建了實(shí)際樣機的控制系統，進(jìn)行了功能性測試，驗證了爬壁機器人的運動(dòng)學(xué)模型的正確性和步態(tài)控制方法的平穩性，為雙足類(lèi)仿生機器人進(jìn)一步研究提供了參考。

摘要:由于多旋翼無(wú)人機產(chǎn)生噪聲的位置點(diǎn)較多，難以感知具體的噪聲位置，導致噪聲控制效果不理想，因此提出基于移動(dòng)群智感知的多旋翼無(wú)人機噪聲控制技術(shù)。根據移動(dòng)群智感知原則，確定標準群節點(diǎn)所處位置，對多旋翼無(wú)人機的噪聲位置進(jìn)行精準定位。再按照感知任務(wù)分配表達式，計算調度性能指標的具體數值，完成基于移動(dòng)群智感知的執行任務(wù)調度。分析無(wú)人機板狀結構的振動(dòng)特性，求解同步開(kāi)關(guān)阻尼、短路開(kāi)關(guān)阻尼、電感開(kāi)關(guān)阻尼、外加電壓源開(kāi)關(guān)阻尼的數值表達式，實(shí)現對多旋翼無(wú)人機噪聲控制原理的研究。聯(lián)合已知數值計算結果，分析噪聲信號在無(wú)人機蒙皮結構、加筋板結構、典型壁板結構內的布局形式，完成基于移動(dòng)群智感知的多旋翼無(wú)人機噪聲控制方法的設計。對比實(shí)驗結果，在移動(dòng)群智感知算法作用下，無(wú)人機噪聲信號在各個(gè)方向上的波動(dòng)幅值均得到較好控制，與模糊邏輯控制方法相比，能夠較好維持多旋翼無(wú)人機的穩定運動(dòng)能力。

摘要:目前,空中靶標的發(fā)射平臺各自獨立設計,互不兼容,存在發(fā)射控制資源閑置率高、綜合保障難度大、多點(diǎn)發(fā)射協(xié)同水平低等問(wèn)題；基于一體化設計思想,設計并實(shí)現了一型機動(dòng)式通用發(fā)射平臺,采用PLC開(kāi)放式標準模塊化架構、國產(chǎn)化Vladder梯形圖編程軟件和易控天地組態(tài)軟件,實(shí)現了多彈種共架發(fā)射、高精度自動(dòng)調平、機動(dòng)性強、狀態(tài)信息監測全等功能；闡述了系統軟硬件設計實(shí)現過(guò)程；實(shí)踐表明,該平臺能完成調平、定向、方位俯仰姿態(tài)調整等任務(wù),該系統能有效降低研制成本,節約保障資源,提升地面支持系統的供靶保障能力。

摘要:針對傳統圖像采集系統遠程圖像傳輸延時(shí)長(cháng)和數據丟失的缺點(diǎn)，設計了一種基于ZYNQ芯片開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)視頻采集與圖像傳輸系統；系統具有兩個(gè)采集通道，模擬視頻信號通過(guò)BNC(Bayonet Neill-Concelman)信號線(xiàn)接入設備并經(jīng)過(guò)ADC(Analog-to-Digital Converter)完成信號的數字化；利用主控芯片內部的FPGA資源部署并行處理單元完成對數字化圖像數據的低時(shí)延處理；通過(guò)驅動(dòng)片內AXI(Advanced eXtensible Interface)總線(xiàn)以DMA(Direct Memory Access)的方式將數據傳輸至DDR3存儲器中；利用芯片內部的雙核ARM Cortex-A9處理器高性能，在采集設備上移植嵌入式Linux系統，搭建Gstreamer流媒體應用服務(wù)器端，實(shí)現整個(gè)采集系統復雜任務(wù)調度和圖像數據遠程網(wǎng)絡(luò )傳輸；與傳統單ARM或DSP處理器的圖像采集系統相比，該系統具有FPGA(Field Programmable Gate Array)的并行處理能力和高帶寬的內部互聯(lián)總線(xiàn)的優(yōu)勢，提高了圖像數據處理速度，降低了圖像數據由采集端到存儲器的傳輸延時(shí)，提供了穩定遠程圖像傳輸功能，經(jīng)實(shí)驗測試該系統實(shí)現了每秒25幀的視頻信號輸出，與前端ADC的采集速率保持一致，整個(gè)采集展示的過(guò)程中視頻畫(huà)面連續且穩定。

摘要:為解決黃河特大橋團霧出現無(wú)法預測、團霧分布狀態(tài)難以估測、團霧影響范圍難以測量對影響黃河特大橋發(fā)布交通管控措施的問(wèn)題，針對黃河特大橋氣象條件，設計出一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò )（ESN）預測算法的高速公路黃河特大橋團霧預警系統；預警系統采用分布式結構，由主站和子站構成，利用主站和子站連接的氣象傳感器、雷視一體等設備，主站和子站都能獲取實(shí)現團霧預測相關(guān)的測量信息；子站通過(guò)zigbee網(wǎng)絡(luò )將獲取的數據信息發(fā)送給主站，主站中的邊緣計算終端利用主站獲取的數據和子站傳送的數據結合ESN預測算法對是否出現團霧進(jìn)行預測，并利用霧端路測終端將預警信息發(fā)送到云端或指定服務(wù)器上；將團霧預警系統部署在黃河特大橋進(jìn)行實(shí)驗測試，結果表明：該系統能準確預警黃河特大橋是否出現團霧。

摘要:近年來(lái),Logo檢測在知識產(chǎn)權保護和產(chǎn)品品牌管理等領(lǐng)域得到了廣泛應用。針對Logo檢測中的復雜背景和多尺度問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)Mosaic數據增強和特征融合的Logo檢測算法。將六張原始圖片隨機翻轉、縮放和拼接構成合成圖像,與單張圖像和由四張原始圖片合成的圖像一起作為YOLOv4模型的訓練輸入,并確定三種輸入形式的最優(yōu)比例,同時(shí)使用一種新的訓練策略,改進(jìn)的Mosaic數據增強方法豐富了Logo對象的尺度和背景,使模型更好地學(xué)習全局和局部特征；在路徑整合網(wǎng)絡(luò )(PANet)的基礎上引入跨層連接、重復堆疊、直接連接和加權特征融合等操作,改進(jìn)的PANet擴大了模型感受野,增強了模型的多尺度特征表達能力。實(shí)驗結果表明,提出的MP-YOLOv4算法在減小21.7%模型大小的同時(shí), IoU(Intersection of Union)等于0.5時(shí)的平均精度上達到了67.4%,較YOLOv4提高了2.4%,同時(shí)在多尺度目標上的檢測性能得到了改善。

摘要:為實(shí)現UUV系統對不同的探測系統外圍傳感設備信號進(jìn)行快速處理和控制，利用DSP的數據高速處理能力和FPGA的高速接口數據交互能力，設計了基于高速數字信號處理器（DSP）的UUV目標探測通用處理系統。該系統采用了XC7Z045T芯片擴展TMS320C6678芯片的硬件架構設計，通過(guò)配置SPI總線(xiàn)進(jìn)行編程設計，產(chǎn)生250MHz、156.25MHz、100MHz和50MHz 的時(shí)鐘分配設計方案，支持2路百兆以太網(wǎng)接口通信和16路RS232串口數據的發(fā)送及接收，并可根據實(shí)際需求擴展 CAN通信以及RS485通信。經(jīng)實(shí)驗測試，該系統設計方案可完成百兆以太網(wǎng)到目標探測傳感設備的數據傳輸，實(shí)現對不同RS232傳感器設備進(jìn)行地址定義、讀寫(xiě)和數據通信操作。結果表明，該系統設計方案達到了對以太網(wǎng)傳感設備和不同RS232外圍傳感器快速處理和控制的目的，實(shí)現了基于DSP的UUV目標探測通用系統設計。

摘要:目前廣泛采用的振動(dòng)測試系統側重于數據采集的精度、采樣率等指標的提高，但數據預處理環(huán)節不足，智能化程度不高，測試人員面對分散數據，查詢(xún)對比分析存在很大困難；為集中有效管理海量預處理數據，實(shí)現數據高性能查詢(xún)分析，分別設計了面向查詢(xún)結果和面向數據解耦關(guān)系的兩套數據庫；采用MySQL + Python架構實(shí)現了海量數據背景下全船振動(dòng)數據的快速查詢(xún)與分析等功能；經(jīng)過(guò)多艘船舶的數據處理實(shí)踐表明，該系統有效解決了振聲數據的綜合分析問(wèn)題，具有一定的工程實(shí)際應用價(jià)值。

摘要:數據庫查詢(xún)性能預測即預測查詢(xún)的執行延遲時(shí)間。數據庫查詢(xún)延遲預測技術(shù)能夠用于查詢(xún)調度和查詢(xún)進(jìn)度顯示等。當前的查詢(xún)性能預測技術(shù)都具有一定的局限性，不能準確預測分布式數據庫中多并發(fā)查詢(xún)導致CPU、I/O資源爭用情形下的查詢(xún)延遲。針對這一問(wèn)題，該論文提出了一種在分布式數據庫中預測并發(fā)OLAP型查詢(xún)延遲的技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)建立查詢(xún)干擾度和查詢(xún)敏感度模型來(lái)衡量資源（I/O，網(wǎng)絡(luò )）競爭的激烈程度，并據此來(lái)預測不同執行環(huán)境下的查詢(xún)性能。TPC-DS的實(shí)驗結果表明，分析型查詢(xún)預測的誤差率在25%以下，說(shuō)明該技術(shù)能夠較準確地預測查詢(xún)執行時(shí)間。

摘要:為實(shí)現AUV手柄遙控模式不增加AUV無(wú)線(xiàn)電通信硬件開(kāi)銷(xiāo)，且為了實(shí)現該功能模式的低成本、易實(shí)現、全透明和自定義，設計了AUV手柄遙控指令經(jīng)指控臺中轉的AUV手柄間接遙控方案；方案硬件上以安卓手機為遙控手柄，配套遙控手柄APP軟件實(shí)現手柄操作，通過(guò)手機藍牙與指控臺計算機藍牙進(jìn)行近距離點(diǎn)對點(diǎn)連接，以藍牙無(wú)線(xiàn)通信實(shí)現手柄遙控指令對指控臺的傳輸，之后指控臺通過(guò)LoRa無(wú)線(xiàn)通信實(shí)現手柄遙控指令對AUV的無(wú)線(xiàn)傳輸；方案試驗驗證環(huán)節以Arduino開(kāi)發(fā)板模擬指控臺，結合無(wú)線(xiàn)藍牙收發(fā)模塊接收手機遙控手柄發(fā)來(lái)的遙控指令，實(shí)現了10米間距20Hz數據幀藍牙通信，結合LoRa模塊進(jìn)行遙控指令的無(wú)線(xiàn)發(fā)送，以AUV無(wú)線(xiàn)通信板進(jìn)行LoRa接收，并對收到的遙控指令進(jìn)行解析和執行，實(shí)現了1000米間距9600bps速率的LoRa通信；最終通過(guò)點(diǎn)燈試驗、打舵試驗和推進(jìn)器試驗證明了該設計方案鏈路完整可行并應用到工程實(shí)踐。

摘要:為打破“數據孤島”，推動(dòng)氣象數據跨部門(mén)融合使用，充分發(fā)揮氣象數據科學(xué)價(jià)值，針對海南省氣象部門(mén)與外部門(mén)數據共享方式雜亂、共享水平低、管理滯后等問(wèn)題，依托專(zhuān)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )，從氣象數據需求類(lèi)型、數據格式出發(fā)，設計了一套氣象數據跨部門(mén)的分發(fā)處理流程。在氣象大數據云平臺數據環(huán)境的基礎上，整合各類(lèi)數據資源，基于B/S架構、SSH框架，采用分布式存儲技術(shù)、數據緩存技術(shù)，建立了跨部門(mén)跨行業(yè)的氣象數據共享平臺。目前，該平臺已經(jīng)投入業(yè)務(wù)使用, 為海南省氣象數據跨部門(mén)跨行業(yè)使用提供穩定、高效的實(shí)時(shí)數據共享服務(wù)，取得了較好的應用效果。

摘要:在航空伽瑪能譜測量中，接收伽瑪射線(xiàn)的NaI(Tl)晶體與光電倍增管電路特性，容易受到環(huán)境溫度的影響，能譜測量數據會(huì )隨著(zhù)環(huán)境溫度的改變而發(fā)生數據記錄道數的非線(xiàn)性漂移。電路穩譜技術(shù)對于保證航空伽瑪能譜測量數據準確性有著(zhù)非常重要的作用，航空伽瑪能譜測量穩譜電路設計，采用控制光電倍增管高壓方式調整信號增益，以及信號脈沖疊加電平的方法平移脈沖信號幅度，利用軟件程序控制穩譜電路工作，調整環(huán)境溫度變化引起的能譜脈沖記錄道數的非線(xiàn)性漂移，實(shí)現了能譜測量數據自動(dòng)穩譜的功能；在能譜測量數據實(shí)驗中，穩譜電路特征峰位調整控制明顯，穩譜速度快，對于1024道測量總譜最大峰漂小于1.5道，達到了設計要求。

摘要:針對傳統電子干擾器系統復雜、體積大、功耗高的缺點(diǎn)，文章設計了一種基于FXI規范的射頻通信干擾器，FXI規范在FMC信號定義的基礎之上，針對虛擬儀器領(lǐng)域的應用，定義了FXI模塊的結構尺寸和FXI接口的專(zhuān)有信號組，提高了虛擬儀器模塊的功能密度，從而實(shí)現了模塊化、小型化和輕量化的設計目的。該射頻通信干擾器內部同時(shí)集成了頻譜儀模塊和射頻信號發(fā)生器模塊，通過(guò)采用硬件邏輯實(shí)現射頻信號的實(shí)時(shí)跟蹤和干擾信號的實(shí)時(shí)合成，從而實(shí)現對高跳速射頻通信信號的跟蹤和干擾，用戶(hù)可針對短波通信、超短波通信和微波通信擴展不同的模塊，來(lái)實(shí)現在不同使用場(chǎng)景中的應用。經(jīng)過(guò)測試，該射頻通信干擾器的各項指標可滿(mǎn)足使用要求，可進(jìn)一步推廣至電子對抗、無(wú)人機干擾等技術(shù)領(lǐng)域。

摘要:針對傳統電力巡檢過(guò)程中必須依靠有經(jīng)驗的人工來(lái)完成對電力設備相關(guān)數據信息安全進(jìn)行識別的方法，本文提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò )和密集連接網(wǎng)絡(luò )的數據信息安全識別方法。在解決安全隱患的同時(shí)還可以推動(dòng)人工智能技術(shù)的落地實(shí)現。首先，利用生成對抗網(wǎng)絡(luò )強大的表征能力，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )訓練對訓練樣本數據庫進(jìn)行擴充，實(shí)現提升生成能力的目的；然后，采用稠密連接網(wǎng)絡(luò )對數據信息的安全性進(jìn)行識別；最后，通過(guò)比較本文方法在不同類(lèi)型數據集上的識別度，驗證了本方法的可學(xué)習與有效性。

摘要:SF6密度繼電器作為保障電氣設備安全運行的重要設備，需要花費巨大的人力、物力定期校驗，待校驗的密度繼電器不僅數量龐大，而且校驗過(guò)程存在效率低、成本高、數據錄入容易出錯等問(wèn)題，因此對其校驗過(guò)程智能化升級具有重要現實(shí)意義。為解決電力系統數量龐大的SF6密度繼電器在維護保障工作中遇到的這些問(wèn)題，借助分層分布式思路，提出了通過(guò)云邊端協(xié)同，統一完成工業(yè)現場(chǎng)重要儀器儀表在線(xiàn)校準的技術(shù)體系實(shí)現框架。在此基礎上，對該技術(shù)體系開(kāi)展了工程應用。在云邊端協(xié)同在線(xiàn)校準技術(shù)體系框架的指導下，提出了在現有密度繼電器上加裝輕量化在線(xiàn)校驗裝置的方案，使密度繼電器能夠在電氣設備運行過(guò)程中自動(dòng)完成校驗和上報校驗結果，有效地解決了現有密度繼電器需要在電氣設備停電后采用人工校驗的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)實(shí)驗驗證，以及與SF6密度繼電器校驗儀對比測試，該裝置精度與校驗儀精度相近，能夠滿(mǎn)足SF6密度繼電器的校驗需求，完全可以用于支持為SF6密度繼電器建立云邊端協(xié)同的統一在線(xiàn)校準大系統，來(lái)解決SF6密度繼電器校驗困難這一行業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題。

摘要:針對光在水中傳播距離短、損耗大造成圖像信息損失嚴重、對比度低、色彩畸變問(wèn)題，提出一種基于紅藍通道先驗的主動(dòng)光源偏振水下圖像復原算法（ALPUIR-RBCP），首先，研究光線(xiàn)在水體傳播時(shí)的偏振特性，建立水下光學(xué)偏振模型；在此基礎上，研究不同通道光信息差異性的先驗知識和偏振度之間的映射關(guān)系，構建多通道光學(xué)偏振成像模型；進(jìn)一步，結合后向散射光偏振度的光敏感性以及光分量間相關(guān)性，計算光照分布圖和互信息，實(shí)現自適應偏振度估計，提高偏振度計算精度，增大目標信息光比重，從而提高圖像復原質(zhì)量。實(shí)驗結果表明，對比傳統的偏振光算法以及傳統圖像增強和復原算法，本算法不僅在主觀(guān)上具有良好的水下圖像復原效果，同時(shí)在各項評價(jià)指標中均有提高。

摘要:為支撐導航衛星星間鏈路網(wǎng)絡(luò )的穩定運行，提升對星間鏈路網(wǎng)絡(luò )的監控管理能力，解決地面系統對星間鏈路網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)感知遲滯等監視能力不足問(wèn)題，以及對未來(lái)網(wǎng)絡(luò )趨勢的預測能力不足問(wèn)題，提出并構建了星間鏈路態(tài)勢感知模型，包括數據預處理、指標計算和態(tài)勢預測三部分；對于監視型網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)指標，通過(guò)對原始遙測信息進(jìn)行抽取獲得；對于更為復雜的分析型網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)指標，首先利用人工規則進(jìn)行數據篩選，隨后利用數據挖掘算法提取有效特征，選取相關(guān)性較大的參數綜合得出復雜指標；在此基礎上，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對星間鏈路網(wǎng)絡(luò )態(tài)勢進(jìn)行預測；通過(guò)實(shí)驗，某狀態(tài)指標預測的準確率穩定在98%左右，結果表明該模型可以有效的對星間鏈路網(wǎng)絡(luò )的未來(lái)狀態(tài)進(jìn)行感知預測，可以對星間鏈路網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)異常進(jìn)行及時(shí)處理，具有較高的可行性。

摘要:近年來(lái),超寬帶定位技術(shù)的快速發(fā)展,基于超帶寬的定位系統被廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)管控系統中。由于無(wú)線(xiàn)定位系統覆蓋范圍大、涉及場(chǎng)景多,所以需要根據工程實(shí)際情況將系統劃分為多個(gè)定位區域,每個(gè)定位區域內分別完成定位,最后由系統完成區域結果的仲裁和切換。如果區域切換處理不當,會(huì )影響整個(gè)定位系統的性能效果,制約了無(wú)線(xiàn)定位系統的進(jìn)一步推廣。針對基于超帶寬技術(shù)的多區域定位系統中的這個(gè)問(wèn)題,設計了一種區域切換方法及相關(guān)流程,實(shí)現了區域切換的有效性、準確性以及實(shí)時(shí)性,并在實(shí)際的工程項目中進(jìn)行了實(shí)測,測試結果順利通過(guò)工程驗證(定位頻率為5Hz,“切入”次數門(mén)限值為2,“切出”次數門(mén)限值為-2),滿(mǎn)足工程需求,為多區域定位系統的設計提供了有效手段。

摘要:汽車(chē)轉向輪轉向角度把握不好易造成的車(chē)庫移位、刮擦、追尾等不同程度的事故。通過(guò)本裝置可以幫助駕駛者初學(xué)者實(shí)時(shí)監控汽車(chē)轉向輪的方向降低交通事故發(fā)生率。設計開(kāi)發(fā)了基于STM32單片機的汽車(chē)轉向輪轉角顯示的設計與實(shí)現系統的功能有汽車(chē)轉向輪轉角檢測、按鍵控制、數據顯示、WiFi通信、報警提示。系統采集汽車(chē)轉向輪轉角數據,若汽車(chē)轉向輪轉角數據超過(guò)設置的閾值,則通過(guò)聲音報警提示。可以使用按鍵調整汽車(chē)轉向輪轉角閾值。對系統功能進(jìn)行逐一的測試,測試結果顯示完全達到最初設計的功能要求。該套設備可為初學(xué)者和教練員教學(xué)帶來(lái)便利,也為駕駛學(xué)校教練車(chē)裝備智能化提供借鑒。