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摘要:風(fēng)洞試驗需要高壓空氣等多種動(dòng)力資源。風(fēng)洞群高壓空氣作為一種共享競爭的資源,具有風(fēng)洞用戶(hù)多、系統結構復雜、拓撲動(dòng)態(tài)變化、資源消耗快速等特點(diǎn)。為滿(mǎn)足風(fēng)洞運行管理和試驗成本核算的需求,設計并研制了風(fēng)洞群高壓空氣系統集中監測與動(dòng)態(tài)計量系統。該系統基于流體力學(xué)靜壓差理論分析,采用集中監測、OPC通信、圖形數據庫等技術(shù),建立高壓空氣資源配氣網(wǎng)絡(luò )的動(dòng)態(tài)拓撲模型,實(shí)現高壓空氣系統壓縮機組、閥門(mén)、儲罐、管線(xiàn)與保障風(fēng)洞之間的動(dòng)態(tài)邏輯關(guān)聯(lián),自動(dòng)獲取當前試驗風(fēng)洞消耗的壓力差和保障容積,從而獲得當前風(fēng)洞試驗的高壓空氣資源動(dòng)力消耗。該系統解決了高壓配氣系統拓撲準確描述、風(fēng)洞試驗單次消耗計量等問(wèn)題,取得良好的效果。

摘要:針對機場(chǎng)跑道裂縫的自主識別和提取過(guò)程中存在的陰影、光照不均勻以及效率和精度難以兼顧等一系列問(wèn)題,提出利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的機場(chǎng)道面裂縫檢測算法。首先,將拍攝的機場(chǎng)道面裂縫圖像進(jìn)行預處理,包括圖像灰度化、高斯濾波以及ROI區域確定。設定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )拓撲結構,初始化編碼長(cháng)度以權值閾值及等參數,利用選擇、交叉和變異等操作反復執行至最佳進(jìn)化解,進(jìn)而搭建匹配的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),獲得最大分割閾值。結果表明,遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法在綜合評價(jià)、召回率、和準確率3個(gè)評價(jià)指標上均具有顯著(zhù)提升,其均值分別為93.22%、96.28%、90.75%,實(shí)現了在復雜背景下對裂縫提取的目標,為機場(chǎng)道面的后期維護和保養提供了技術(shù)支持。

摘要:埋地管道因為在長(cháng)期服役后防腐層產(chǎn)生的裂紋易導致管道金屬層受到損害，為了避免損傷造成管道泄漏，有必要建立管道防腐層裂紋損傷識別智能化平臺。通過(guò)引入集合經(jīng)驗模態(tài)分解，提取管道防腐層結構在裂紋損傷狀態(tài)下的頻域特征值并構建裂紋損傷數據系統。依次利用孤立森林、缺失森林和核主成分分析對損傷數據進(jìn)行異常檢測、數據補全和特征降維優(yōu)化，構建適于管道防腐層裂紋損傷識別的extreme gradient boosting（XGBoost）模型。研究表明：基于XGBoost的管道防腐層裂紋損傷識別模型可準確地對裂紋長(cháng)度進(jìn)行有效檢測，與gradient boosting decision tree（GBDT）和隨機森林算法相比，其決定系數最大且均方誤差最小，裂紋長(cháng)度識別誤差保持在4.37厘米以?xún)龋瑸楣艿婪栏瘜咏Y構健康檢測和安全運輸提供了有效的識別方法。

摘要:運動(dòng)目標檢測是智能安防系統的重要組成部分，為了滿(mǎn)足安防系統遠距離監視目標以及視頻傳輸實(shí)時(shí)性等需求，設計了一種基于FPGA平臺的運動(dòng)目標遠程監視系統；該系統以Xilinx公司的Artix7系列FPGA芯片為核心，通過(guò)OV5640攝像頭實(shí)現視頻圖像的采集，將采集到的圖像進(jìn)行灰度化處理，并通過(guò)DDR3存儲器緩存處理后的圖像，采用幀間差分法運動(dòng)目標檢測技術(shù)實(shí)現對多個(gè)運動(dòng)物體的檢測與標記，將檢測結果通過(guò)以太網(wǎng)的UDP協(xié)議傳輸到上位機實(shí)時(shí)顯示；實(shí)驗結果表明，在圖像分辨率為640*480時(shí)，以太網(wǎng)UDP傳輸速度為133Mbit/s，視頻圖像幀率為26fps，大于人眼的可視幀率24fps，滿(mǎn)足視頻傳輸實(shí)時(shí)性的要求，同時(shí)該系統能夠遠距離、高效地檢測與跟蹤多個(gè)運動(dòng)目標，相比于其他系統具有可遠程實(shí)時(shí)檢測、小型化、低功耗的特點(diǎn)，可進(jìn)一步應用到智能安防系統中。

摘要:摘要：為實(shí)現衛星熱控回路熱響應關(guān)系的快速自動(dòng)化測量，開(kāi)發(fā)了一種基于虛擬儀器的自動(dòng)化測試系統。該系統集成了數字萬(wàn)用表、矩陣開(kāi)關(guān)、程控直流電源及轉接電纜等硬件，適用于多種衛星接口，最多可實(shí)現120個(gè)節點(diǎn)測試，阻值測量精度可達0.1+0.01%FS。在LabVIEW平臺下使用操作者框架開(kāi)發(fā)了上位機測試操作軟件并采用了模塊化設計，，通過(guò)LXI總線(xiàn)控制開(kāi)關(guān)切換數字萬(wàn)用表及直流電源實(shí)現了熱控回路節點(diǎn)連接關(guān)系、負載阻值及熱響應測試功能。軟件除了具備常規的數據存儲及調用查看功能，還可對比用戶(hù)設計輸入及實(shí)際測試結果進(jìn)行合格性判斷并生成測試報表。與人工熱響應的對比測試及實(shí)際應用表明，該系統硬件集成度高，測試結果精確可靠，效率高，操作使用簡(jiǎn)單，方便現場(chǎng)使用，具有較高的工程應用價(jià)值。

摘要:針對單一探測方式難以對“低慢小”目標進(jìn)行全天候探測與跟蹤，采用雷達與光電的主被動(dòng)復合探測技術(shù)，結合兩者的優(yōu)勢，提高定位精度，實(shí)現脈沖多普勒雷達掃描探測引導光電系統精跟蹤。首先利用四元數法建立雷達坐標系與光電坐標系的空間配準模型，雷達與光電系統空間配準后，光電接收到目標位置信息視場(chǎng)自動(dòng)轉向目標；當雷達與光電探測到同一目標，通過(guò)最小二乘法將雷達與光電探測目標數據進(jìn)行加權時(shí)間配準，最后將配準后的數據采用擴展卡爾曼濾波交互多模型算法(EKF-IMM)進(jìn)行濾波預測，改善復合探測系統能持續跟蹤能力，同時(shí)對目標在不同運動(dòng)狀態(tài)下具有強適應性。仿真與實(shí)驗分析表明通過(guò)復合探測的方法實(shí)現對目標進(jìn)行探測跟蹤，利用EKF-IMM算法降低了噪聲干擾，提高了目標跟蹤能力及精度，其精度較傳統模型提高了7%左右。

摘要:為了解決現有火災檢測算法模型復雜，實(shí)時(shí)性差，難以部署在無(wú)人機平臺的問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)Yolov5s算法對無(wú)人機火災圖像目標檢測進(jìn)行分析研究。利用搭載高清攝像頭的無(wú)人機設備獲取的火災圖像、公開(kāi)數據集、互聯(lián)網(wǎng)航拍視頻自主建立無(wú)人機火災圖像數據集；采用輕量化模型Yolov5s為基礎模型，MobileNetV3作為特征提取主干網(wǎng)絡(luò )，降低模型參數和計算量，解決實(shí)時(shí)性差和模型部署的問(wèn)題；模型頸部引入注意力模塊CBAM，綜合了通道和空間信息，加強網(wǎng)絡(luò )對高層次語(yǔ)義信息的傳遞；修改模型檢測頭部結構，增強小目標檢測能力。通過(guò)消融試驗對比分析各個(gè)模塊對模型的影響，與常見(jiàn)火災模型進(jìn)行對比分析，分析本文算法的優(yōu)劣。算法在自建數據上的平均精度達到78.2%，模型大小為6.7M，單幀（640×640）圖像處理時(shí)間為15.2ms。實(shí)驗結果表明，本文算法模型簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好，為火災檢測算法部署在無(wú)人機平臺奠定技術(shù)基礎。

摘要:發(fā)電廠(chǎng)廠(chǎng)區內違規吸煙易導致火災、爆炸等事故，會(huì )帶來(lái)巨大損失。針對電廠(chǎng)內人員違規吸煙行為檢測精度不高的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)YOLOv5s（You Only Look Once v5s）的電廠(chǎng)內人員違規吸煙檢測方法。該方法以YOLOv5s網(wǎng)絡(luò )為基礎，將YOLOv5s網(wǎng)絡(luò )C3模塊Bottleneck中的3×3卷積替換為多頭自注意力層以提高算法的學(xué)習能力；接著(zhù)在網(wǎng)絡(luò )中添加ECA（Efficient Channel Attention）注意力模塊，讓網(wǎng)絡(luò )更加關(guān)注待檢測目標；同時(shí)將YOLOv5s網(wǎng)絡(luò )的損失函數替換為SIoU（Scylla Intersection over Union），進(jìn)一步提高算法的檢測精度；最后采用加權雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò )（BiFPN，Bidirectional Feature Pyramid Network）代替原先YOLOv5s的特征金字塔網(wǎng)絡(luò )，快速進(jìn)行多尺度特征融合。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)后算法吸煙行為的檢測精度為89.3%，與改進(jìn)前算法相比平均精度均值（mAP，mean Average Precision）提高了2.2%，檢測效果顯著(zhù)提升，具有較高應用價(jià)值。

摘要:常規駕駛室異常抖動(dòng)故障診斷方法多采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法,忽略了故障數據之間的關(guān)聯(lián)性,使得診斷準確率較低。為此,提出特定車(chē)速下輕型卡車(chē)駕駛室異常抖動(dòng)故障診斷方法。利用數據采集器采集駕駛室在線(xiàn)信息數據,并采用周期性的方式對數據分類(lèi),分析故障數據之間的內部關(guān)系,解析收集的信息數據,判斷車(chē)輛駕駛室運行狀態(tài),并采用故障樹(shù)方法計算底事件的概率重要度,進(jìn)而實(shí)現駕駛室抖動(dòng)故障診斷。利用對比實(shí)驗對所提方法的診斷性能進(jìn)行測試,結果顯示,所提方法對于駕駛室異常抖動(dòng)故障具有較高的診斷準確率。

摘要:針對因工業(yè)機器人旋轉部件故障診斷模型最優(yōu)參數難以自適應確定導致故障識別率低的問(wèn)題，提出了一種參數聯(lián)合優(yōu)化的VMD-SVM的工業(yè)機器人旋轉部件故障診斷方法；提出了一種基于遺傳變異的改進(jìn)灰狼算法，該算法采用Logistic混沌映射進(jìn)行種群初始化，將非線(xiàn)性因子引入位置更新公式，并利用遺傳變異策略解決算法陷入局部最優(yōu)時(shí)的停滯現象；基于該算法對VMD和SVM進(jìn)行參數聯(lián)合優(yōu)化；利用參數優(yōu)化的VMD對故障信號進(jìn)行分解，對所得的本征模態(tài)函數計算改進(jìn)樣本熵以構成特征向量，再輸入至參數優(yōu)化的SVM完成工業(yè)機器人旋轉部件的故障診斷；仿真和實(shí)驗結果表明，本文方法能夠準確地進(jìn)行故障診斷，在信號無(wú)噪和含噪的條件下準確率最高均達100%，較EMD、LMD、DTCWT、VMD等四種方法具有更優(yōu)的指標。

摘要:針對采煤機截割部滾筒軸承結構復雜極易損壞，且單憑借人為經(jīng)驗難以對故障進(jìn)行定位判別的問(wèn)題，提出了一種基于入人工蟻群-模擬退火算法的自適應時(shí)變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解方法，去掉了原始振動(dòng)信號中的低頻干擾，畫(huà)信號快速峭度圖以峭度最大處對應的中心頻率和帶寬來(lái)設定帶通濾波器參數，以進(jìn)一步突出信號的高頻特征，對經(jīng)過(guò)處理后的信號平方包絡(luò )后畫(huà)包絡(luò )譜圖，將計算所得理論故障頻率和包絡(luò )譜圖最大幅值處所對應的頻率對比，從而對故障類(lèi)型進(jìn)行判別；通過(guò)采煤機試驗表明所提方法能夠適用于采煤機實(shí)際工程應用，可以有效消除信號中低頻干擾部分，提高振動(dòng)信號的峭度特征，并在不同轉速和不同故障尺寸的條件下下分別達到100%和88.9%的故障判別率。

摘要:簡(jiǎn)介：隨著(zhù)航空武器裝備試驗測試的不斷發(fā)展,分布式、獨立的測試系統已越來(lái)越不能滿(mǎn)足試驗測試任務(wù)的需求,急需建立一種多區域聯(lián)合試驗測試技術(shù)體系架構,實(shí)現跨區域的聯(lián)合試驗與測試。本文針對多區域聯(lián)合試驗中的對象模型構建技術(shù)進(jìn)行研究,采用基于TDL和MagicDraw的可視化建模技術(shù)對測試系統對象模型進(jìn)行可視化建模,形成靶場(chǎng)運行控制平臺可調用的組件化模型,并對典型飛行試驗測試系統對象模型組件進(jìn)行了調用、部署與功能測試。實(shí)驗結果表明組件化的測試系統對象模型構建技術(shù)能夠貼切的表述測試系統的功能特點(diǎn),同時(shí)能夠很好的與實(shí)物模型進(jìn)行關(guān)聯(lián),測試系統對象模型內部的數據通信延時(shí)不大于150ms,滿(mǎn)足未來(lái)聯(lián)合試驗場(chǎng)構建需求。

摘要:針對輸電線(xiàn)路螺栓螺母異常檢測問(wèn)題，對無(wú)標簽螺栓數據訓練深度學(xué)習預訓練模型進(jìn)行了研究，首次采用了自監督學(xué)習的方法，使用大量無(wú)標簽數據集進(jìn)行學(xué)習，首先，使用少量帶標簽的螺栓目標檢測數據集訓練目標檢測模型，推理獲取大量的單圖無(wú)標簽螺栓數據集，然后，采用自監督學(xué)習方法通過(guò)單圖無(wú)標簽螺栓數據集訓練螺栓預訓練大模型并獲取可視化的螺栓注意力圖，最后通過(guò)實(shí)驗對比螺栓預訓練大模型在螺栓分類(lèi)和檢索任務(wù)中與非預訓練模型的效果，實(shí)驗結果表明無(wú)標簽數據得到的預訓練大模型可以注意到螺桿、螺母、連接件的位置，進(jìn)一步表明螺栓預訓練大模型在在分類(lèi)任務(wù)中準確率提升了2%到7%，在螺栓檢索任務(wù)中平均精度提升了8%。

摘要:全程可控的地基微重力試驗設備是一種采用直線(xiàn)電機驅動(dòng)實(shí)驗艙體,以上拋下落方式來(lái)產(chǎn)生微重力環(huán)境的新型落塔裝置,具有4秒的微重力模擬能力,同時(shí)可以模擬月球重力、火星重力以及勻速運動(dòng)等多種重力環(huán)境,為了保證運行于軌道上的實(shí)驗艙能夠平順運行,需要密切監測相應輪軌的運行狀態(tài)。首先根據應用在實(shí)驗艙上的軸具體實(shí)際軸承進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模,完成動(dòng)力學(xué)仿真,針對實(shí)驗艙不同的運動(dòng)狀態(tài)考慮到不同轉速、不同載荷的情況,在時(shí)域與頻域上進(jìn)行故障分析對比,其次也在整個(gè)導軌副上不同的故障判斷方法進(jìn)行分析。最終得出具體故障模式的數據波形以及判斷方法,為之后的實(shí)驗艙導軌副故障診斷打下一定的基礎,為后續在工程上得到的實(shí)驗數據進(jìn)行驗證分析,具有一定的工程價(jià)值。

摘要:糖尿病一直以來(lái)是人們關(guān)注的重點(diǎn)，尿糖是衡量糖尿病的關(guān)鍵指標，針對糖尿病的快速精準檢測的迫切需求，研究多波長(cháng)紅外尿糖檢測技術(shù)，推動(dòng)近紅外光譜技術(shù)應用于尿糖濃度的檢測以及糖尿病的預防與診斷。選取吸收光譜特性與葡萄糖濃度變化相關(guān)性較好的近紅外光源（940nm、1150nm、1310nm、1550nm），進(jìn)行硬件選型、光學(xué)結構系統、信號探測電路以及軟件設計，并進(jìn)行光譜信息預處理以及濃度模型研究，最終配合上位機實(shí)現尿糖濃度的處理、存儲和實(shí)時(shí)檢測等功能。通過(guò)實(shí)驗測試環(huán)節，檢測得到了尿糖濃度值，并經(jīng)過(guò)計算R2=0.9928，誤差不大于4.2%，驗證了此檢測技術(shù)具有出色的相關(guān)性、準確性。 該技術(shù)研究最終證實(shí)了多波長(cháng)紅外尿糖檢測的可行性以及穩定性，相比傳統檢測方法有較好的創(chuàng )新性，同時(shí)可以滿(mǎn)足糖尿病快速準確檢測的需求，保障了人們的健康安全，有利于推動(dòng)近紅外光譜應用于臨床尿糖檢測的進(jìn)程。

摘要:作戰編隊是軍事領(lǐng)域特有的軍事群體組織方式，具有廣泛的軍事應用，針對戰場(chǎng)態(tài)勢中作戰編隊的聚合/解聚可視化問(wèn)題，基于知識圖譜及模型-視圖-控制器(MVC)設計模式，提出了面向作戰編隊的聚合/解聚可視化控制模型，主要研究作戰編隊基于MVC的架構設計、作戰編隊基于知識圖譜語(yǔ)義建模、基于主成分分析（PCA）的作戰編隊區域幾何輔助對象構建、作戰編隊解聚/聚合ADLOD顯示及地圖比例尺控制以及作戰編隊聚合/解聚可視化模型的向量形式表征，該模型既彌補了軍事標繪相關(guān)標準中作戰群體方面研究的空白，也為聯(lián)合作戰態(tài)勢多分辨率顯示優(yōu)化提供了基于作戰編隊聚合簡(jiǎn)化的新技術(shù)途徑，同時(shí)，提供的可視化手段可加深對戰場(chǎng)綜合態(tài)勢的認知，提升作戰指揮決策水平，軍事應用前景良好。

摘要:航天特種機械臂具備精確操作和視覺(jué)識別的能力，在載人航天領(lǐng)域中廣泛應用，為了在復雜環(huán)境中精準完成陸基裝配任務(wù)，設計基于CAN總線(xiàn)控制系統的航天特種機械臂。從關(guān)節、連桿、驅動(dòng)電機、鎖緊制動(dòng)器等方面，組裝航天特種機械臂結構元件。裝設航天特種機械臂控制器，在控制器中加設一個(gè)串行通信接口，將控制器連接到CAN總線(xiàn)中，配置CAN總線(xiàn)控制系統的通信協(xié)議，完成航天特種機械臂硬件結構設計。利用航天特種機械臂中傳感器設備，檢測航天特種機械臂實(shí)時(shí)位姿，補償航天特種機械臂重力負載。根據機械臂工作任務(wù)，規劃移動(dòng)軌跡，在控制器的支持下，通過(guò)控制量的計算與通信，實(shí)現航天特種機械臂的控制功能。性能測試實(shí)驗表明，設計基于CAN總線(xiàn)控制系統的航天特種機械臂平均位置和關(guān)節姿態(tài)角的控制誤差分別為3.0m和0.32°，平均形變量為2.64m2，具有較好的控制性能和抗壓性能。

摘要:針對目前工業(yè)化焊接存在工作繁重、人員勞動(dòng)強度大、身體容易疲勞、易出錯、安全生產(chǎn)事故率較高、焊接質(zhì)量難以保證等問(wèn)題，基于國外進(jìn)口通用焊接機器人價(jià)格昂貴、維護保養成本高、備品備件難選購等情況，提出一種高速DSP（數字信號處理器）的低成本智能焊接機器人解決辦法，深入研究了機器人各關(guān)鍵部件和核心技術(shù)，搭建了機器人硬件平臺，設計了專(zhuān)用運動(dòng)控制器，分析了人工引導方式“示教-編程”操作學(xué)習方法，應用大量工業(yè)成熟貨架產(chǎn)品，實(shí)現了專(zhuān)用智能化焊接機器人，制造了國產(chǎn)化樣機并投產(chǎn)實(shí)機對比驗證，可原位替代昂貴進(jìn)口設備，提高產(chǎn)品焊接質(zhì)量，減少人工出錯率，降低工人勞動(dòng)強度，節約設備采購維護成本，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。

摘要:隨著(zhù)微電子技術(shù)、數字通信技術(shù)的飛速發(fā)展，無(wú)人機編隊已應用到許多領(lǐng)域。針對無(wú)人機編隊保持和編隊中能耗問(wèn)題，提出了一種基于動(dòng)態(tài)角色分配的一致性協(xié)同無(wú)人機編隊控制方法。根據無(wú)人機運動(dòng)學(xué)模型設計了一種反饋線(xiàn)性化姿態(tài)控制器。在此基礎上，基于長(cháng)機僚機模式設計了一種一致性編隊控制算法，提升了編隊系統的魯棒性。同時(shí)，設計了一種基于匈牙利算法動(dòng)態(tài)角色分配方法，使多無(wú)人機在執行任務(wù)過(guò)程中可依據具體的周?chē)h(huán)境情況來(lái)重新制定編隊方案確定各無(wú)人機位置以此來(lái)縮小執行任務(wù)周期，同時(shí)減小整體能量消耗，并以5架無(wú)人機構成編隊為例開(kāi)展了編隊飛行仿真分析。仿真結果表明,基于動(dòng)態(tài)角色分配的一致性協(xié)同無(wú)人機編隊控制算法保證了編隊控制系統的控制精度和魯棒性,有效地減小了整體的能量消耗。

摘要:無(wú)刷直流電機具有運行效率高、調速性能好、結構簡(jiǎn)單、維護方便、運行可靠的優(yōu)點(diǎn),是電動(dòng)汽車(chē)驅動(dòng)系統的理想動(dòng)力來(lái)源；安裝在電動(dòng)汽車(chē)上的驅動(dòng)電機所處環(huán)境復雜,工況多變,啟停頻繁；然而,目前電機控制器響應速度慢、控制精度低、穩定性誤差大、抗干擾力弱。為了解決這些難題,通過(guò)建立無(wú)刷直流電機的數學(xué)模型,研究電機的矢量控制算法基本原理以及實(shí)現方式,設計出了電流、轉速雙閉環(huán)的調速控制系統,通過(guò)引入先進(jìn)的控制策略來(lái)提高控制器性能；最后,通過(guò)對無(wú)刷電機控制器進(jìn)行實(shí)際測試,實(shí)驗結果表明,與傳統 PID 控制相比,在相同的調整頻率下。本次設計的控制器具有調節時(shí)間小,調速范圍廣,轉速波動(dòng)小的優(yōu)點(diǎn),驗證了設計的可行性。

摘要:隨著(zhù)電子產(chǎn)品的普及,青少年兒童使用電子設備頻率的不斷增長(cháng),導致青少年兒童近視率的上升；為控制近視率的上升,對近視早期的控制能夠預防后期近視的發(fā)生,設計開(kāi)發(fā)了一種基于融合光譜刺激和知覺(jué)訓練的便攜式近視預防裝置；裝置以基于全志A133主板的安卓系統控制,采用ESP32無(wú)線(xiàn)傳輸模塊在用戶(hù)手機應用端登陸后傳輸用戶(hù)信息至服務(wù)器和裝置屏幕顯示,并作為主板和燈光模塊的通訊模塊；燈光模塊包括一個(gè)具有恒流電源驅動(dòng)的燈光系統,該系統包含紅光訓練、LED白光后像訓練、RBG多光譜訓練和LED引導眼肌調節訓練等燈光訓練功能,其中以紅光訓練為主要功能,通過(guò)大小合適、光強安全、光斑均勻的低強度激光穩定照射視網(wǎng)膜來(lái)防止并改善眼軸長(cháng)度的增加,能夠保證視網(wǎng)膜多巴胺的含量,加快脈絡(luò )膜、鞏膜的血液循環(huán),從而抑制近視的發(fā)生和發(fā)展；在進(jìn)行光照訓練后,運用裝置內置的Unity視覺(jué)訓練軟件,進(jìn)一步輔助眼睛的近視弱視預防；該設計為便攜式近視預防裝置提供了一個(gè)新的視角,可應用于醫療保健設備。

摘要:永磁同步電機(permanent magnet synchronous motor,PMSM)是一個(gè)非線(xiàn)性、多變量、強耦合系統，具有不確定的外部干擾。為了提高其低速運行時(shí)的控制精度，采用一種改進(jìn)自抗擾控制(active disturbance rejection control,ADRC)對其進(jìn)行控制。首先通過(guò)插值法構建一個(gè)新的非線(xiàn)性函數來(lái)代替ADRC中原有的最優(yōu)控制函數，使其在原點(diǎn)處更平滑和連續。并將此函數應用于擴張觀(guān)測器(extended state observer,ESO)，最后將非線(xiàn)性誤差反饋率(nonlinear state error feedback,NLSEF)用分階數比例積分微分(fractional-order proportion integration differentiation,FOPID)代替以提高其動(dòng)態(tài)性能。經(jīng)SIMULINK仿真結果表明，該控制算法在PMSM低速控制中比傳統ADRC具有更快的響應速度和更好的抗干擾能力。

摘要:在不追加額外的硬件設備投資的前提下,提升直流輸電系統的抑制連續換相失敗的能力具有重要意義。為此,首先闡述了基于電網(wǎng)換相的直流輸電系統換流器換相機理,分析了低壓限流啟動(dòng)(voltage dependent current order limiter, VDCOL)的控制方法,并根據實(shí)時(shí)測量的換流母線(xiàn)電壓VDCOL的啟動(dòng)電壓替代常規的直流電壓測量,得到系統故障期間變化緩慢的啟動(dòng)電壓。其次基于正常換相機理分析,改變常規VDCOL直流電壓與直流電流之間的線(xiàn)性靜態(tài)恢復關(guān)系,將VDCOL常規控制模型替換為變斜率數學(xué)模型,再將計算得到的VDCOL啟動(dòng)電壓與變斜率VDCOL相結合。最后基于CIGRE HVDC標準測試模型驗證了本文提出的控制策略在抑制連續換相失敗方面具有明顯的有效性與優(yōu)越性。

摘要:機器人運動(dòng)過(guò)程中與外部障礙物之間容易發(fā)生碰撞，當碰撞作用力過(guò)大時(shí)會(huì )造成機器零件損壞的問(wèn)題，為解決這一問(wèn)題，設計基于ai深度學(xué)習的機器人碰撞預估計控制器。建立人機交互電路與串口通信電路，將伺服電機設備、運動(dòng)控制器、PC感應裝置分別接入既定作用區域內，完成預估計控制器的整體應用結構設計。以PyTorch深度學(xué)習框架為基礎，定義激活函數，再根據預估計參數的實(shí)際取值范圍，實(shí)現對目標機器人對象的精準檢測。按照力矩控制條件表達式，確定碰撞行為的表現強度，完成對機器人運動(dòng)路徑的規劃，聯(lián)合相關(guān)應用設備，實(shí)現基于ai深度學(xué)習的機器人碰撞預估計控制器設計。實(shí)驗結果表明，ai深度學(xué)習算法作用下，機器人與障礙物碰撞部位的接觸面積不會(huì )超過(guò)0.25m2，由碰撞行為導致的外部作用力相對較小，不會(huì )造成嚴重的機器零件損壞問(wèn)題。

摘要:針對無(wú)人機在自適應巡航路徑規劃存在的效率低、規劃困難等問(wèn)題,提出一種多角度改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法。首先利用Chebyshev混沌特性初始化種群,改善了初始種群不易產(chǎn)生的問(wèn)題；針對步長(cháng)因子過(guò)于固定的問(wèn)題,引入Levy飛行策略改進(jìn)位置更新公式和步長(cháng)更新公式,提高了種群的搜索范圍和有效性；其次利用logistic混沌變異改進(jìn)吸引度系數,提高了個(gè)體跳出當前狀態(tài)逃離局部陷阱解的概率,加快收斂速度；最后基于建立的優(yōu)化函數進(jìn)行仿真,結果表明,改進(jìn)后路徑長(cháng)度減少7.47%,節點(diǎn)減少31.57%,平順度優(yōu)于改進(jìn)前,收斂時(shí)間減少18.54%,取得很好的收斂效果,有助于無(wú)人機在真實(shí)場(chǎng)景完成飛行作業(yè)。

摘要:針對風(fēng)機設備油液滲漏影響風(fēng)機正常運行亟需解決的對風(fēng)機設備油污的識別問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)深度學(xué)習的風(fēng)機油污檢測方法。基于深度學(xué)習在目標檢測中的應用特點(diǎn)，對目標檢測網(wǎng)絡(luò )YOLOv5n（You Only Look Once v5n）進(jìn)行改進(jìn)，將原網(wǎng)絡(luò )中的非極大抑制（Non Maximum Suppression，NMS）替換為Soft-NMS，降低了網(wǎng)絡(luò )的誤檢率，添加CA (Coordinate Attention)注意力機制，增強了模型對目標的定位能力，改進(jìn)原網(wǎng)絡(luò )損失函數為α-IoU（Alpha- Intersection over Union）損失函數，提高了邊界框檢測的準確度。實(shí)驗結果表明:模型平均精度提升了8.1%，查全率提高了19.1%，網(wǎng)絡(luò )推理速度提高了28.6%。改進(jìn)后的模型能準確檢測風(fēng)機油污，有效解決了風(fēng)機實(shí)際運行中油液滲漏所帶來(lái)的問(wèn)題。

摘要:提高光伏發(fā)電功率預測精度對保障智能電網(wǎng)安全穩定運行有重要意義。針對傳統BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )存在預測精度不高且收斂速度慢的弊端，提出一種基于粒子群（PSO）差分進(jìn)化（DE）并行計算優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的光伏發(fā)電短期預測方法。首先分析影響因素重要程度，通過(guò)帶權重的歐式距離篩選相似的訓練樣本集。其次，對粒子群分組，通過(guò)粒子群和差分進(jìn)化混合算法對粒子組內和組間優(yōu)化，以保證種群多樣性、提高預測穩定和精度、避免局部最優(yōu)。然后，建立預測模型，通過(guò)基于spark的內存計算平臺，將PSO-DE-BP算法并行優(yōu)化以提高算法運行效率。最后，根據不同天氣類(lèi)型的預測結果對模型進(jìn)行分析驗證，此方法比PSO-BP、BP算法模型具有更高的穩定性和預測精度。

摘要:管道機器人被廣泛應用于管道檢測領(lǐng)域,為適應小口徑帶壓供水管網(wǎng)的檢測,設計了一種小體型的蛇形管道機器人頭部結構,不僅有著(zhù)良好的防水抗壓效果,且該結構引入連續體機器人的特點(diǎn),采用繩驅柔性體和關(guān)節旋轉的配合動(dòng)作來(lái)進(jìn)行姿態(tài)變換,使得機器人頭部運動(dòng)更加靈活,能夠在150mm-300mm的小口徑自來(lái)水管道中自由移動(dòng),有著(zhù)廣泛的可達任務(wù)空間；運用等效D-H方法建立機器人的運動(dòng)學(xué)模型,計算出其正、逆解析表達式,并使用蒙特卡羅法在Matlab中繪制出機器人頭部的可達任務(wù)空間圖,最后將設計的虛擬樣機模型在A(yíng)dams仿真軟件中進(jìn)行仿真分析；運動(dòng)學(xué)分析和虛擬樣機模型的仿真分析結果表明,所提設計方案合理可行,滿(mǎn)足應用設計需求。

摘要:針對蟻群算法存在的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)和容易死鎖等問(wèn)題,提出了一種用于自動(dòng)引導車(chē)(Automated Guided Vehicle, AGV)路徑規劃的雙種群蟻群算法。該算法引入差異化信息素初始值,修改啟發(fā)函數并在信息素更新時(shí)對最優(yōu)及最差路徑進(jìn)行獎懲；以改進(jìn)策略為基礎,引入自適應步長(cháng)搜索策略,通過(guò)具有差異化步長(cháng)的兩個(gè)種群相互協(xié)作加強算法尋優(yōu)能力和搜索效率；針對死鎖問(wèn)題,提出了將符合條件的單元格視為障礙物的“填充陷阱”策略。分別進(jìn)行仿真實(shí)驗和車(chē)間現場(chǎng)實(shí)驗,結果表明,該算法可以為AGV規劃出一條安全且綜合性能較好的路徑,為AGV路徑規劃提供了一種可行的方案。

摘要:1553B總線(xiàn)廣泛應用于戰機航電系統,為有效理解并掌握1553B總線(xiàn)通信原理,在深入分析1553B教學(xué)需求的基礎上,結合其通信原理,設計并開(kāi)發(fā)完成了基于C#的1553B總線(xiàn)通信原理教學(xué)軟件。以系統工程思想為指導,完成了該軟件需求分析和總體設計；以分層設計思想為指導,完成了該軟件基礎實(shí)驗、原理實(shí)驗及綜合實(shí)驗的設計與實(shí)踐驗證。開(kāi)發(fā)完成后,根據教學(xué)情況與使用反饋,進(jìn)行了功能調整及界面優(yōu)化。該軟件對1553B總線(xiàn)通信原理的學(xué)習與教學(xué)提供了強有力支撐,具有顯著(zhù)創(chuàng )新性和廣泛實(shí)用性。

摘要:針對航天器壽命延長(cháng)與功能復雜度提升帶來(lái)的對軟件在軌重構和升級的迫切需求,基于SpaceWire設計了一種對星載軟件升級與重構進(jìn)行統一管理的網(wǎng)絡(luò ),并設計實(shí)現了一款通用的軟件維護控制器；星載軟件重構網(wǎng)絡(luò )通過(guò)SpaceWire路由器連接大容量存儲模塊以及星載計算機、載荷處理器等需要進(jìn)行軟件重構的終端設備,大容量存儲器作為共享的存儲資源池,用于接收各類(lèi)星載設備的重構和升級軟件程序,直接將軟件程序通過(guò)SpaceWire分發(fā)到相應的設備,軟件維護控制器位于終端設備內部,對軟件重構數據進(jìn)行統一格式封裝,支持軟件升級數據的片段化更新、軟件ECC編碼存儲、軟件APP切換控制等功能,解決星載軟件升級缺乏統一操作流程、缺乏通用通信協(xié)議、缺乏高可靠設計支持的困境,并且該控制器采用抗輻射加固ASIC設計,滿(mǎn)足宇航使用環(huán)境要求,為實(shí)現星載軟件的靈活、便捷在軌重構奠定基礎。

摘要:針對飛機維修人員在遭遇棘手維修問(wèn)題時(shí)難以快速處理的問(wèn)題，提出一種基于HoloLens的飛機維修遠程指導系統；采用改進(jìn)的$P算法，對標注手勢點(diǎn)序列進(jìn)行時(shí)間標記，通過(guò)對專(zhuān)家端手繪筆劃的快速識別，同時(shí)結合HoloLens設備的空間感知能力進(jìn)行三維模型標注的放置；這種新型的索引標注方式，減少了專(zhuān)家端從模型庫中調用標注的時(shí)間；同時(shí)結合二維標注，通過(guò)對圈選坐標信息和深度信息獲取，對重點(diǎn)維修部位進(jìn)行標注；在佩戴HoloLens設備時(shí)提高了維修人員對專(zhuān)家給出的特定維修部位和重點(diǎn)維修流程的理解程度；對改進(jìn)$P算法速率進(jìn)行了實(shí)驗，實(shí)驗驗證了本文所改進(jìn)的$P算法提升了手勢識別速率，同時(shí)二維標注點(diǎn)的準確性也得到了保障，證明了維修遠程指導系統的可用性。

摘要:近年來(lái)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )由于其出色的性能被廣泛應用在各個(gè)領(lǐng)域，如圖像識別、語(yǔ)音識別與翻譯和自動(dòng)駕駛等；但是傳統卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Convolutional Neural Network，CNN）存在參數多，計算量大，部署在CPU與GPU上推理速度慢、功耗大的問(wèn)題。針對上述問(wèn)題，采用量化感知訓練（Quantization Aware Training，QAT）的方式在保證圖像分類(lèi)準確率的前提下，將網(wǎng)絡(luò )參數總量壓縮為原網(wǎng)絡(luò )的1/4；將網(wǎng)絡(luò )權重全部部署在FPGA的片內資源上，克服了片外存儲帶寬的限制，減少了訪(fǎng)問(wèn)片外存儲資源帶來(lái)的功耗；在MobileNetV2網(wǎng)絡(luò )的層內以及相鄰的點(diǎn)卷積層之間提出一種協(xié)同配合的流水線(xiàn)結構，極大的提高了網(wǎng)絡(luò )的實(shí)時(shí)性；提出一種存儲器與數據讀取的優(yōu)化策略，根據并行度調整數據的存儲排列方式及讀取順序，進(jìn)一步節約了片內BRAM資源。最終在Xilinx的Virtex-7 VC707開(kāi)發(fā)板上實(shí)現了一套性能優(yōu)、功耗小的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )MobileNetV2識別系統，200HZ時(shí)鐘下達到了170.06 GOP/s的吞吐量,功耗僅為6.13W，能耗比達到了27.74 GOP/s/W，是CPU的92倍，GPU的25倍，性能較其他實(shí)現有明顯的優(yōu)勢。

摘要:利用機器學(xué)習的乳腺癌組織病理圖像診斷節省了大量的人力物力，因此提高乳腺癌組織病理圖像識別準確率有很好的現實(shí)意義。針對單一分類(lèi)器和集成學(xué)習分類(lèi)器模型觀(guān)測域有限容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出一種基于聯(lián)合訓練的分類(lèi)器模型。通過(guò)單一分類(lèi)器相互影響擴大觀(guān)測感知域來(lái)尋找損失最小的估計點(diǎn)，根據估計點(diǎn)來(lái)迭代優(yōu)化超參數進(jìn)而聯(lián)合訓練出擬合性能最好的分類(lèi)器，這樣既汲取不同分類(lèi)器模型的可取之處來(lái)增強泛化能力，又加大了模型觀(guān)測域在可以更快的得到全局最優(yōu)的同時(shí)提升了識別準確率。實(shí)驗表明，提出的聯(lián)合訓練的分類(lèi)器能夠提升乳腺癌組織病理學(xué)圖像的分類(lèi)性能，在不同放大倍數40×、100×、200×、400×下圖像良惡性分類(lèi)準確率分別為99.67%、98.08%、99.01%、96.34%。

摘要:為解決航空發(fā)動(dòng)機加工現場(chǎng)存在的物料管理手段缺乏、物料無(wú)法拉動(dòng)、生產(chǎn)要素采集少、可視化手段少等問(wèn)題,本文實(shí)現了一套面向航空發(fā)動(dòng)機生產(chǎn)制造過(guò)程的網(wǎng)絡(luò )化協(xié)同環(huán)境,對生產(chǎn)過(guò)程關(guān)鍵要素數據的采集、追蹤、分析和處理,通過(guò)物料拉動(dòng)配送系統、生產(chǎn)要素采集系統、可視化看板系統,實(shí)現物料線(xiàn)邊拉動(dòng)優(yōu)化、數據展示端業(yè)務(wù)報表優(yōu)化、生產(chǎn)關(guān)鍵要素信息采集、制造端數據集成等內容。

摘要:摘要：傳統帶電作業(yè)采用人工方式，但高空、高壓危險作業(yè)環(huán)境與高勞動(dòng)強度對作業(yè)人員人身安全構成一定威脅。針對10KV配電網(wǎng)帶電作業(yè)的實(shí)際需求，采用12米高液壓升降平臺和兩臺協(xié)作型六軸機械臂，設計開(kāi)發(fā)了雙臂六軸機器人系統。采用ARM嵌入式處理器，設計開(kāi)發(fā)了雙臂機器人控制器硬件和軟件，根據實(shí)際作業(yè)應用需求，給出了機械臂運動(dòng)路徑規劃方法，通過(guò)WiFi無(wú)線(xiàn)通訊方式和SOCKET編程實(shí)現了對雙臂機器人的現場(chǎng)操作控制，采用LoRa無(wú)線(xiàn)通訊網(wǎng)絡(luò )，設計開(kāi)發(fā)了LoRa主站模塊和LoRa專(zhuān)用工具模塊，采用LoRa定點(diǎn)掃描通訊方式，實(shí)現了各工具模塊和機器人控制器的相互通訊。在某培訓實(shí)驗基地10KV配電線(xiàn)路上，對帶電作業(yè)機器人系統進(jìn)行了現場(chǎng)實(shí)驗，驗證了剝皮、接引流線(xiàn)等各項設計功能，機器人從接收到剝皮指令開(kāi)始到剝皮作業(yè)完成，整個(gè)過(guò)程用時(shí)3分20秒；完成接引流線(xiàn)作業(yè)全程用時(shí)2分50秒。

摘要:知識圖譜實(shí)現了知識以圖的結構形式關(guān)聯(lián)鏈接,從而實(shí)現對零散知識進(jìn)行組織。三元組表征是較成熟的知識圖譜構建和表征方法。本文在深入分析三元組知識圖譜構建方法的基礎上,結合航天裝備在役考核的實(shí)際應用,提出一種基于知識圖譜的深度分析評估方法并設計研制了航天裝備在役考核綜合評估系統對該方法的有效性進(jìn)行驗證。系統運行結果表明本文方法可以有效的對航天裝備知識體系進(jìn)行組織、挖掘和應用,從而實(shí)現深度評估。

摘要:在航天裝備在役考核試驗執行中,對于存在時(shí)空重疊的多個(gè)任務(wù)以及子任務(wù),需要應用并行執行支撐技術(shù)。本文以典型航天裝備在役考核綜合評估任務(wù)為對象,從任務(wù)流層面和數據流層面,采用基于預留緩存的多線(xiàn)程并行并發(fā)技術(shù),對多任務(wù)進(jìn)行并行處理和執行。依托自主研發(fā)的航天裝備在役考核綜合評估系統,對本文方法進(jìn)行了驗證。系統運行結果表明,采用本文的多任務(wù)并行執行支撐技術(shù)可以高效快速地對大綱設計、數據采集等多個(gè)過(guò)程進(jìn)行并發(fā)執行控制,對多源數據進(jìn)行并行處理計算,有效提高了在役考核試驗執行和綜合評估的效率。

摘要:針對作戰裝備及野外戰場(chǎng)環(huán)境的信息呈現,基于作戰標號顏色與幾何視覺(jué)編碼的融合顯示技術(shù),提出一種對顏色軍事語(yǔ)義通過(guò)幾何輔助進(jìn)行強化表征的方法,采用貝塞爾曲線(xiàn)對作戰標號進(jìn)行視覺(jué)優(yōu)化處理；設計了“矩形+貝賽爾曲線(xiàn)”的融合顯示樣式,對作戰標號的可視化方式進(jìn)行研究,使顯示樣式具有較好的光滑性、視覺(jué)分離等效果；增強了作戰標號的軍事表達能力與人機交互功能,該設計能較好地提升戰場(chǎng)態(tài)勢的信息呈現水平。

摘要:將容器云平臺資源整體能耗最低作為目標，設計基于貪心算法的容器云資源低能耗部署方法。在物理主機與虛擬機對應、虛擬機與容器對應等約束條件下，結合靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)部分構建容器云資源能耗模型。通過(guò)資源虛擬化與去除冗余兩個(gè)步驟，得到容器云資源的整合結果。檢測物理機負載狀態(tài)，確定虛擬機遷移源物理機和目標物理機，利用貪心算法均衡調度容器云資源負載，最終通過(guò)容器云資源編排重組，實(shí)現容器云資源低能耗部署。通過(guò)與傳統部署方法的對比得出結論：在優(yōu)化設計部署方法下，容器云資源的利用率和負載均衡度得到明顯提升，能量損耗明顯下降。

摘要:廣域稀布雷達具有抗干擾、抗摧毀能力強等優(yōu)點(diǎn)，但是其方向圖會(huì )因陣元稀布而存在大量的高旁瓣。提出一種脈組內捷變頻聯(lián)合波束形成方法，通過(guò)在雷達的連續脈組內發(fā)射不同頻率的信號，并將不同頻率的信號進(jìn)行相參合成，在使主瓣電平不變的情況下，得到更低的旁瓣電平。通過(guò)與遺傳算法相結合，并設定適當的約束和適應度函數，經(jīng)迭代優(yōu)化后的布局，可以得到具有更低的旁瓣電平的方向圖。仿真結果表明：經(jīng)該方法優(yōu)化后，廣域稀布線(xiàn)陣旁瓣電平降低至-11.85dB，廣域稀布面陣方位向和俯仰向旁瓣電平分別降低至-14.18dB及-14.73dB。該方法可以有效降低廣稀疏陣列的旁瓣電平。

摘要:供熱現場(chǎng)的工作屬于一級危險點(diǎn),如何強化現場(chǎng)的安全管理,做好危險源的檢測、預警、評價(jià)和控制,成為城市供熱工作必須關(guān)注的問(wèn)題。針對企業(yè)供熱現狀,充分運用安全管理理論,提出了供熱現場(chǎng)安全管理流程,并結合軟件工程的思想,設計研發(fā)了面向供熱現場(chǎng)安全管理的一體化信息系統,涵蓋了現場(chǎng)狀態(tài)監控、現場(chǎng)安全記錄、現場(chǎng)安全分析等功能模塊。通過(guò)引入數字化管理方式,有力提升了供熱生產(chǎn)過(guò)程的監控水平、智能化管理水平,實(shí)現了對供熱現場(chǎng)的人、設備、環(huán)境的高效與密切管理,大幅提升安全管理的效率與質(zhì)量。

摘要:針對傳統達曼光柵分束器衍射效率與光強度均勻性低等問(wèn)題，提出了一種基于模擬退火算法下多位相型達曼光柵分束器的設計方法。基于標量衍射理論，對多位相型Dammann光柵分束器的相位結構設計進(jìn)行研究。在原二值型突變點(diǎn)坐標的基礎上，使用模擬退火算法對光柵一個(gè)周期內的位相結構進(jìn)行離散、調制，并合理的控制目標函數來(lái)對相位結構進(jìn)行優(yōu)化設計。其次，以9×9點(diǎn)陣Dammann光柵分束器的位相結構設計為例進(jìn)行仿真分析，得到了衍射效率為85.3%、光強不均勻性為0.0952%、均方根誤差為8.2×10-5的位相型分束光柵。最后，進(jìn)行實(shí)驗驗證，得到衍射效率達到73.5%、光強不均勻性達到10.0%、均方根誤差達到0.255。結果表明，該方法具有優(yōu)越性和實(shí)用性，為實(shí)際應用中三維測量結構光的產(chǎn)生提供了理論基礎。

摘要:隨著(zhù)測量技術(shù)的發(fā)展,激光雷達技術(shù)成為研究的熱點(diǎn),選取工作在蓋革模式下的集成APD陣列雪崩二極管作為激光雷達的光電探測器,在探測距離為100-200m范圍內,選擇上升沿為5ns的激光脈沖,則接收帶寬在70MHz~88MHz范圍內,在此范圍內APD探測器將接收到的回波信號轉化為電信號,用TIA跨阻放大器反向放大模式將電流信號轉化為電壓信號,并將信號有效放大,輸入至時(shí)刻鑒別電路,時(shí)刻鑒別電路用電壓比較器來(lái)實(shí)現,最終可輸出COMS邏輯電平信號；用TINA仿真軟件進(jìn)行仿真,仿真結果表明在接收帶寬范圍內TIA放大器的增益動(dòng)態(tài)范圍達到了54dB,總體電路延遲約為10ns。

摘要:天然氣站場(chǎng)中的儀表是工人和設備交互的窗口，可以反映工廠(chǎng)的運行狀況。但是站場(chǎng)很多老式儀表不能遠程讀取示數，采用人工方法讀取則浪費人力，需要對其進(jìn)行智能化的讀數研究。針對上述問(wèn)題，采用了一種基于四足機器人作為載體運動(dòng)控制，并通過(guò)深度強化學(xué)習（DQN）進(jìn)行目標追蹤任務(wù)和圖像處理來(lái)讀取儀表示數的新方法。首先通過(guò)改進(jìn)的 DQN 算法的深度網(wǎng)絡(luò )模型，根據仿真的環(huán)境中機器人學(xué)習效果，設計并調整動(dòng)作獎勵函數，設計機器人頂層決策控制系統。實(shí)現一維與二維狀態(tài)參數輸入下的儀表目標追蹤任務(wù)。其次在儀表定位和儀表配準的基礎上，通過(guò)K-means聚類(lèi)二值化處理得到刻度分明的表盤(pán)；將圖像進(jìn)行內切圓處理，再在圖像中間添加一根指針進(jìn)行旋轉，旋轉過(guò)程中精確計算指針與表盤(pán)重合度最高的角度來(lái)得到對應刻度。經(jīng)過(guò)實(shí)驗表明，此算法可實(shí)現運動(dòng)過(guò)程中儀表目標的精準追蹤和降低計算時(shí)間，并大大提高了儀表追蹤與識別的精度和效率，為天然氣站場(chǎng)的儀表安全監控提供了有效保障。