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摘要:為滿(mǎn)足日益增長(cháng)的集成電路測試需求，研制了集成電路綜合自動(dòng)測試系統。該系統對外包含軟件平臺接口和硬件平臺接口。軟件平臺接口主要針對在被測集成電路規模越來(lái)越龐大的背景下，測試程序開(kāi)發(fā)成本高、但軟件測試平臺之間不能互相兼容的問(wèn)題，設計了一種基于自動(dòng)測試模型的集成電路測試程序開(kāi)發(fā)方法，并采用典型集成電路進(jìn)行了測試驗證，可滿(mǎn)足測試程序開(kāi)發(fā)的需要。硬件平臺接口主要滿(mǎn)足高速信號等的傳遞需求，設計了基于彈性對接技術(shù)的硬件平臺接口，并進(jìn)行了結構尺寸、信號傳遞特性等指標的測試，測試數據表明，可實(shí)現測試接口板與測試頭之間的穩定連接，滿(mǎn)足最高1.6Gbps、最大2048通道數字信號等的傳遞需求。

摘要:為了提高支持向量回歸(SVR, Support Vector Regression)進(jìn)行數據驅動(dòng)預測的精度，針對SVR存在的參數優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)引入Tent混沌映射進(jìn)行種群初始化、改進(jìn)收斂方式、并結合模擬退火算法，改進(jìn)了傳統的灰狼優(yōu)化算法(GWO, Grey Wolf Optimization)來(lái)優(yōu)化SVR超參數，并基于改進(jìn)后的GWO算法提出了一種IGWO-SVR預測模型。將提出的IGWO-SVR模型應用于NASA鋰電池數據集仿真SOH預測以及實(shí)際生產(chǎn)中的車(chē)燈電流預測實(shí)驗后，實(shí)驗結果表明IGWO-SVR預測模型在NASA鋰電池數據集上進(jìn)行預測的誤差相較GWO-SVR模型降低了23％，相較粒子群算法和遺傳算法優(yōu)化的SVR模型均存在明顯優(yōu)勢，誤差分別降低了39%和51%；在實(shí)際工作中使用IGWO-SVR模型進(jìn)行車(chē)燈電流預測也取得良好效果，與實(shí)測值之間的相對誤差達到2.67%，相較GWO-SVR模型誤差降低了近7個(gè)百分點(diǎn)，證明了模型在實(shí)際應用中的具有良好的價(jià)值。

摘要:近年來(lái)環(huán)繞地球軌道的空間碎片數量急劇增加，對在軌運行的航天器構成嚴重威脅。基于天基監視平臺的空間碎片小目標快速檢測對于航天器遠距離規避具有重要意義，然而由于空間碎片小目標的快速相對運動(dòng)和宇宙射線(xiàn)產(chǎn)生的噪聲，空間碎片小目標快速檢測極具挑戰。提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的天基空間碎片小目標顯著(zhù)性檢測方法，首先，使用局部對比度方法獲得輸入圖像的空間對比度圖；然后，通過(guò)全卷積網(wǎng)絡(luò )結合上述對比度圖捕獲時(shí)空顯著(zhù)性信息；最后，基于仿真視頻序列圖像開(kāi)展實(shí)驗驗證，可實(shí)現對最遠距離為30km，最小為16像素的目標準確檢測。通過(guò)設置不同的高斯白噪聲方差參數模擬空間環(huán)境噪聲，證明了在噪聲背景條件下對空間碎片小目標檢測的有效性和魯棒性。

摘要:針對現有方法在場(chǎng)景文本檢測上的不足,提出一種基于像素分配方的場(chǎng)景文本檢測方法，并采用了交叉注意力模塊和多尺度特征自適應模塊來(lái)分別在空間和和通道上優(yōu)化特征提取。為了豐富不同尺度的特征表示，采用多尺度特征自適應模塊進(jìn)行自動(dòng)分配不同尺度特征的權重。為了有效獲取上下文信息，將特征網(wǎng)絡(luò )提取到的特征送入交叉注意力模塊。對每個(gè)像素，在其所在的水平路徑和垂直路徑上收集上下文信息。再通過(guò)循環(huán)操作，每一個(gè)像素便可以在全圖范圍內獲取上下文信息。通過(guò)全卷積網(wǎng)絡(luò )方法，使用多任務(wù)學(xué)習框架學(xué)習文本實(shí)例的幾何特征，結合多任務(wù)學(xué)習的結果完成像素到文本框的分配，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單處理后重建文本實(shí)例的多邊形邊界框。在任意形狀公開(kāi)數據集Total-text上進(jìn)行測試，本文方法的召回率、精確率、F值分別為75.71%、89.15%、81.89%，在多方向公開(kāi)數據集ICDAR2015上也表現良好，經(jīng)實(shí)驗得召回率、精確率、F值分別為79.06%、89.24%、83.84%，證明了本文方法的有效性。

摘要:邊緣計算作為一種用于降低中心節點(diǎn)計算壓力，更靠近終端設備和數據源頭的新計算范式，滿(mǎn)足了計算業(yè)務(wù)下沉的需求，也帶來(lái)了安全問(wèn)題；其中，對邊緣計算安全威脅最大、造成過(guò)巨大經(jīng)濟損失和安全事故的當屬分布式拒絕服務(wù)攻擊（DDos）；邊緣計算環(huán)境下由于算力受限、存儲空間有限等原因，傳統的防御手段難以應用；因此，提出了一種適用于邊緣計算環(huán)境下的基于深度學(xué)習的輕量級DDos檢測框架；采用CIC-DDos-2019數據集來(lái)模擬邊緣計算環(huán)境下的遭受DDos攻擊的網(wǎng)絡(luò )流量，針對數據集進(jìn)行了適應性強的預處理技術(shù)和相似性標簽融合，運用SMOTE算法解決了數據集類(lèi)別不平衡問(wèn)題，采用一維卷積技術(shù)和BiLSTM技術(shù)搭建了模型并進(jìn)行了模型剪枝，構建了一個(gè)輕量級模型。結果表明，其針對DDos攻擊類(lèi)別的八分類(lèi)實(shí)驗準確率達到了96.8%，二分類(lèi)實(shí)驗準確率達到了99.8%。

摘要:心率的檢測對人體健康監護有重要的意義，目前主流心率檢測設備需與皮膚直接接觸，容易引起傳染性疾病的傳播風(fēng)險并給用戶(hù)帶來(lái)負擔；為了解決這些問(wèn)題，開(kāi)發(fā)了一款基于安卓移動(dòng)端設備的心率檢測應用，可實(shí)現非接觸式的心率檢測并將檢測結果展示在主界面上，完成用戶(hù)自主的心率檢測功能；根據遠程光電容積描記法，可從人體皮膚的圖像數據中提取出心率信息，因此應用中封裝了歐拉視頻放大算法來(lái)實(shí)現非接觸式心率信號檢測，可通過(guò)采集面部圖像數據來(lái)進(jìn)行人體心率的估計；該應用操作簡(jiǎn)便，使用場(chǎng)景也不受限制，在真實(shí)環(huán)境中的實(shí)驗結果表明，其檢測結果與真實(shí)心率間的均方根誤差為2.93，誤差較小且與真實(shí)心率具有較高一致性，其檢測精度能夠滿(mǎn)足用戶(hù)使用需求。

摘要:準確可靠的剩余使用壽命(RUL)預測結果可為決策者提供有價(jià)值的信息,以采取適當的維護策略,最大限度地利用設備,避免昂貴的故障維修費用。為了從高噪聲的真實(shí)工況中對發(fā)動(dòng)機故障進(jìn)行有效診斷,提出了一種融合多注意力機制和變分編碼的時(shí)序預測模型(MA-VBLSTM),首先通過(guò)嵌入多注意力機制獲得所有特征在空間維度和通道維度的不同權重,以提高退化特征的提取能力；然后,采用變分編碼器進(jìn)行退化信息編碼并學(xué)習數據間深度隱藏的信息；最后,利用雙向長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )的長(cháng)短期時(shí)序數據雙向處理能力實(shí)現發(fā)動(dòng)機RUL的預測。實(shí)驗結果表明,該模型在發(fā)動(dòng)機CMAPSS數據集的FD001、FD002、FD003、FD004子數據集上RMSE 和Score值相比現有方法分別平均降低5.27%和10.70%、1.37%和1.68%、6.37%和26.94%、3.02%和2.06%。

摘要:為保障靶場(chǎng)飛行試驗的安全性，安控系統在多個(gè)重要靶機項目中得到了成功應用。安控器是安控系統的核心部件，目前其地面檢測以人工方式為主，費時(shí)費力、效率不高，且檢測結果容易受到人為因素影響。本文基于信號門(mén)限技術(shù)設計了一鍵式、全自動(dòng)安控器檢測系統方案，硬件以STM32F767ZIT6為主控芯片，通過(guò)擴展ADAS3022模數轉換芯片、串口轉換芯片、信號調理等外圍電路，設計了主機板、串口板和電源板，研制了安控器自動(dòng)檢測設備；軟件設計了硬件底層驅動(dòng)、供電控制、接口信息模擬、功能檢測與故障告警等模塊，實(shí)現了安控器的全自動(dòng)檢測；通過(guò)對某型安控器檢測和認為故障注入測試，結果表明：該系統工作狀態(tài)穩定，能夠實(shí)現一鍵式全自動(dòng)檢測，檢測結果可信，可以代替繁瑣的人工檢測方法，具有一定的工程應用前景。

摘要:針對蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)人工檢測難問(wèn)題，提出了一種基于輪廓重心法的堵塞檢測方法，并設計了一套自動(dòng)疏通裝置。該系統采用面陣式工業(yè)相機獲取蜂窩陶瓷橫截面圖像，通過(guò)圖像預處理、Canny邊緣檢測，結合輪廓重心法確定堵塞點(diǎn)，最終使用UART串口通訊實(shí)現上下位機數據交互，完成都測點(diǎn)自動(dòng)定位疏通。經(jīng)實(shí)驗測試，該系統能夠準確完成蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)檢測和自動(dòng)疏通工作。

摘要:為在設計早期對復雜自動(dòng)測試系統進(jìn)行充分驗證從而加速其成熟并降低研發(fā)成本,對離散事件系統規范進(jìn)行擴展和改進(jìn),在原子模型中引入了端口和故障模式,通過(guò)端口間的連接構成耦合模型,提出一種離散信號事件驅動(dòng)的仿真調度算法,并給出一個(gè)C/S架構的支持遠程交互的仿真驗證實(shí)現方案；基于自研的SCATS自動(dòng)測試系統軟件平臺,分別針對一個(gè)示例系統和真實(shí)系統開(kāi)展了實(shí)驗,結果表明所提模型和方法支持復雜系統多分辨率層次化建模,仿真具有較高的一致性和執行效率,滿(mǎn)足自動(dòng)測試系統仿真驗證工程應用需求。

摘要:為縮小預警監測指標與測試指標之間的數值差，實(shí)現對氣象災害現象的準確監測，設計基于衛星遙感及數據庫同步的氣象災害監測預警系統。在中心站體系內建立自動(dòng)監測站局域網(wǎng)絡(luò )，按照實(shí)際響應需求，連接影像顯示模塊與預警、響應模塊，完成監測預警系統主站部分的設計。求解遙感影像數據集，根據衛星信息堆疊系數求解結果，定義核函數任務(wù)映射表達式，實(shí)現基于衛星遙感技術(shù)的氣象災害監測信息處理。建立數據庫模型，通過(guò)分析中間件性能需求的方式，確定監測數據的XML同步處理結果，完成數據庫同步中間件的搭建，結合相關(guān)設備元件，實(shí)現基于衛星遙感及數據庫同步的氣象災害監測預警系統設計。實(shí)驗結果表明，衛星遙感及數據庫同步處理技術(shù)可以有效控制預警監測指標與測試指標之間的數值差，其最大取值結果不超過(guò)0.26，符合精準監測氣象災害現象的應用需求。

摘要:針對當前國內集成電路產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的現狀，通過(guò)分析集成電路測試需求，研制了國產(chǎn)超大規模集成電路綜合自動(dòng)測試系統硬件平臺。首先設計了基于PXIe總線(xiàn)的硬件平臺總體架構方案，其次研制了包含數字測試模塊等高性能PXIe測試儀器，進(jìn)一步構建了測試頭等分系統并完成系統集成。采用高性能外部?jì)x器和自檢校準分系統，對硬件平臺進(jìn)行了指標測試。基于BM3110MPB開(kāi)展了測試驗證。驗證結果表明，硬件平臺數字測試單通道最高測試速率為1600Mbps、DPS可實(shí)現最大輸出電壓12V、最大輸出電流800mA，具備連接性測試、功能測試、直流參數與交流參數測試等功能。該硬件平臺未來(lái)可有效滿(mǎn)足國產(chǎn)超大規模集成電路測試需要。

摘要:針對運載火箭測發(fā)訓練手段落后、單一的現狀和運載火箭測發(fā)控系統裝備化使用需求,突破火箭全真等效技術(shù)、交互式電子手冊技術(shù)(IETM)、測發(fā)控故障注入技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù),基于某型號液體運載火箭構建實(shí)戰化、實(shí)物化測發(fā)訓練系統,通過(guò)崗位人員快速高效的培訓考核,達到測發(fā)控崗位技術(shù)要求,具備運載火箭測發(fā)控參試能力,使參試人員由操作型向試驗工程型轉變,加快人才培養,提高發(fā)射場(chǎng)綜合試驗能力和發(fā)射成功率。

摘要:塑料標簽物的缺陷檢測與識別是工業(yè)過(guò)程控制和質(zhì)量控制的關(guān)鍵；為了克服現有塑料標簽缺陷檢測方法的局限性,使用了單階段目標檢測模型YOLOv5對其瑕疵進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測與分類(lèi)；此外,為解決由于樣本缺陷數量不足造成的模型識別準確率低等問(wèn)題,采用了一種基于Defect-GAN的生成對抗網(wǎng)絡(luò )對小樣本進(jìn)行數據增強和擴增；該方法通過(guò)模擬缺陷生成和缺陷圖像重建的過(guò)程,可以高效合成大量具有高保真度和多樣性的缺陷樣本,尤其適用于形狀不規則、分布隨機且尺寸不同的瑕疵生成；實(shí)驗結果表明,通過(guò)使用擴增數據集訓練目標檢測器,并對網(wǎng)絡(luò )的超參數進(jìn)行優(yōu)化,可以顯著(zhù)提高目標檢測器的準確率和精度,其平均精度mAP可達99.5%；此外,為了模擬該方法在實(shí)際生產(chǎn)中的應用場(chǎng)景,設計并定制了一臺半自動(dòng)的圖像采集機械平臺用于采集圓柱樣品表面的印刷標簽,以及一個(gè)自主開(kāi)發(fā)的圖像處理和統計分析軟件用于樣本采集、圖像處理及統計分析；該方法和平臺可以很容易地推廣并應用到其他工業(yè)質(zhì)量控制和缺陷檢測系統中。

摘要:手機屏幕缺陷檢測是手機生產(chǎn)的重要環(huán)節，實(shí)現準確而高效的屏幕缺陷檢測對于提高手機工業(yè)產(chǎn)能具有重要意義。在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，手機屏幕圖像缺陷特征隱晦、缺陷尺寸差異大等問(wèn)題，加大了手機屏幕缺陷檢測的難度。為解決上述問(wèn)題，提出了一種基于Preprocessing operations are combined with U-Net-Faster R-CNN（PU-Faster R-CNN）的手機屏幕缺陷檢測模型。針對手機屏幕圖像的特征信息隱晦的問(wèn)題，提出多層特征增強模塊，有效的對目標缺陷特征信息進(jìn)行增強。構建多尺度特征提取網(wǎng)絡(luò )，有效提取多尺度的缺陷特征信息。為了生成擬合性更好的Anchor box，提出了自適應區域建議網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)自迭代聚類(lèi)算法生成尺寸更準確的Anchor box模板。實(shí)驗結果表明，基于PU-Faster R-CNN的手機屏幕檢測框架在手機屏幕數據集上優(yōu)于主流的手機屏幕缺陷檢測框架。

摘要:配電線(xiàn)路穩定運行可以有效提升電力系統有序性，脆弱線(xiàn)路缺陷是引起配電網(wǎng)連鎖故障停電的主要原因。以人工為主的識別方法存在明顯缺陷，在無(wú)人機的輔助下，設計了一種脆弱線(xiàn)路缺陷圖像自動(dòng)檢測方法。通過(guò)構建脆弱線(xiàn)路數據集，以輸電線(xiàn)路的脆弱性綜合指標為依據，辨識配電網(wǎng)脆弱線(xiàn)路。建立配電網(wǎng)脆弱線(xiàn)路缺陷特征分類(lèi)標準，利用圖像增強技術(shù)提升脆弱線(xiàn)路缺陷圖像成像效果。采用對比度受限自適應直方圖均衡方法均衡脆弱線(xiàn)路缺陷圖像的色彩和反差，結合小波變換對均衡后的脆弱線(xiàn)路缺陷圖像進(jìn)行降噪處理。運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )將降噪后的脆弱線(xiàn)路缺陷圖像輸入至卷積層完成脆弱線(xiàn)路缺陷自動(dòng)檢測。通過(guò)實(shí)驗測試發(fā)現：提出方法的召回率最高為89.32%，精確率最高為98.20%，錯檢率最低為0.98%，能夠最小范圍識別脆弱線(xiàn)路缺陷，充分證實(shí)了提出算法檢測效率較高。

摘要:針對具有執行器飽和的切換2-D連續離散系統，提出了一種基于多Lyapunov函數法的事件觸發(fā)控制方案。為了減少通信資源浪費和執行器的損耗，提出了一種事件觸發(fā)機制。該觸發(fā)機制考慮了執行器飽和特性，只有當執行器未飽和，且滿(mǎn)足事件觸發(fā)條件時(shí)，控制器才會(huì )更新。利用凸組合技術(shù)和多Lyapunov函數法，提出了一種狀態(tài)依賴(lài)的切換信號與狀態(tài)反饋控制器的設計方法，并對閉環(huán)系統的指數穩定性進(jìn)行了分析，利用線(xiàn)性矩陣不等式技術(shù)導出了控制器增益矩陣存在的充分條件。利用Darboux方程的仿真算例驗證了所提出的事件觸發(fā)控制方案的有效性，仿真結果表明了在所設計的控制方案下，閉環(huán)系統的狀態(tài)是指數收斂的，同時(shí)還能減少通信資源的浪費。

摘要:焊接機器人運動(dòng)控制系統的控制功能直接決定了焊接工作質(zhì)量，利用PLC技術(shù)優(yōu)化設計焊接機器人主從協(xié)調運動(dòng)控制系統。在系統硬件設計方面，裝設位置、速度、旋轉電弧等傳感器設備，利用傳感數據檢測焊接機器人實(shí)時(shí)位姿。在考慮焊接機器人組成結構、工作原理以及動(dòng)力驅動(dòng)方式的情況下，構建焊接機器人的數學(xué)模型。結合當前位姿和控制目標之間的位置關(guān)系，規劃焊接機器人主從協(xié)調運動(dòng)軌跡，在約束條件的作用下，利用PLC控制器生成控制指令，作用在改裝的焊接機器人驅動(dòng)器上，實(shí)現系統的焊接機器人主從協(xié)調運動(dòng)控制功能。通過(guò)系統測試實(shí)驗得出結論：與傳統控制系統相比，優(yōu)化設計系統的速度控制誤差、姿態(tài)角控制誤差分別降低了0.075mm/s和0.38°，在優(yōu)化系統控制下，主從焊接機器人的運動(dòng)軌跡與規劃軌跡之間無(wú)明顯差異。

摘要:傳統的電梯產(chǎn)品單一，人梯交互方式亙古不變，新冠疫情肆虐以來(lái)，人們在電梯里按鍵時(shí)易病毒感染。而智能化、免接觸的電梯可有效阻止病毒傳染。選用以L(fǎng)inux作為核心架構的樹(shù)莓派，通過(guò)人工智能、大數據、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的運用，開(kāi)發(fā)了一套“免接觸式”電梯控制系統。將傳統需要手動(dòng)點(diǎn)擊的物理按鍵替換為具備語(yǔ)音控制、人臉檢索、語(yǔ)音合成、NFC近場(chǎng)通信，創(chuàng )建了多種新型的電梯控制方案。并將必要信息通過(guò)OLED進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示，繼而可在桌面或移動(dòng)終端進(jìn)行監控或指令下發(fā)。擁有網(wǎng)頁(yè)、iOS和安卓端操作軟件。測試表明，無(wú)接觸智慧電梯系統功能完善、運行穩定，為社區、公共場(chǎng)所、醫院等的民眾構建起生命安全防線(xiàn)。

摘要:相比滑跑與傘降型無(wú)人機,天鉤回收無(wú)人機在回收時(shí)對于高度、速度等的控制精度要求更加苛刻。文中提出了一種無(wú)人機天鉤回收過(guò)程縱向控制的新方法,設計了無(wú)人機天鉤回收縱向控制策略與流程,給出了控制系統組成,基于某型無(wú)人機風(fēng)洞試驗數據,構建了天鉤回收無(wú)人機的線(xiàn)性化和非線(xiàn)性模型,利用總能量思想設計了縱向軌跡控制律,并在實(shí)際飛行試驗中得到了應用與驗證,最終的飛行試驗結果表明了所設計的控制系統是正確的,設計結果滿(mǎn)足天鉤回收的要求。

摘要:為克服全狀態(tài)對稱(chēng)約束以及控制策略頻繁更新的局限,同時(shí)使得無(wú)限時(shí)間的代價(jià)函數最優(yōu),針對一類(lèi)具有部分動(dòng)力學(xué)未知的仿射非線(xiàn)性連續系統,提出一種帶狀態(tài)約束的事件觸發(fā)積分強化學(xué)習的控制器設計方法。該方法是一種基于數據的在線(xiàn)策略迭代方法。引入系統轉換將帶有全狀態(tài)約束的系統轉化為不含約束的系統。基于事件觸發(fā)機制以及積分強化學(xué)習算法,通過(guò)交替執行系統轉換、策略評估、策略改進(jìn),最終系統在滿(mǎn)足全狀態(tài)約束的情況下,代價(jià)函數以及控制策略將分別收斂于最優(yōu)值,并能降低控制策略的更新頻率。此外,通過(guò)構建李亞普諾夫函數對系統以及評論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )權重誤差的穩定性進(jìn)行嚴格的分析。單連桿機械臂的仿真實(shí)驗也進(jìn)一步說(shuō)明算法的可行性。

摘要:飛行模擬器轉臺伺服系統是導彈飛行的重要模擬設備,用于獲取實(shí)驗數據。針對飛行模擬轉臺伺服系統在跟蹤控制過(guò)程中存在參數不確定性、非線(xiàn)性摩擦等不確定性問(wèn)題,提出了一種基于微分觀(guān)測器的飛行模擬轉臺伺服系統非線(xiàn)性控制方法；考慮系統在跟蹤控制過(guò)程中存在不確定性問(wèn)題,設計了微分觀(guān)測器來(lái)估計復合不確定擾動(dòng)；設計非線(xiàn)性控制器來(lái)控制飛行模擬轉臺伺服系統,使得系統可以收斂到期望位置轉角信號；通過(guò)李雅普洛夫穩定性證明控制器作用在系統條件下的魯棒性；通過(guò)MATLAB/Simulink仿真試驗平臺驗證了文中提出的控制策略能夠使系統有效跟蹤期望位置轉角,具有一定工程應用價(jià)值；

摘要:鑒于渦旋電磁波所體現出的獨特空間電磁場(chǎng)分布特征,以及其攜帶的軌道角動(dòng)量在理論上所具有的無(wú)窮維度模態(tài)正交特性,渦旋電磁波在無(wú)線(xiàn)通信領(lǐng)域和雷達探測與成像領(lǐng)域均表現出重要的研究?jì)r(jià)值和應用潛力；通過(guò)渦旋電磁波空間電磁場(chǎng)的分布和原理入手,采用在C波段設計陣元交替排布的雙圓環(huán)均分天線(xiàn)陣列,并基于帶狀線(xiàn)屏蔽性能強的優(yōu)勢設計4路1分8的疊層饋電網(wǎng)絡(luò ),從而產(chǎn)生4種混合模態(tài)(+1,-1,+2,-2)的渦旋天饋系統；通過(guò)搭建混合模態(tài)渦旋電磁波大容量通信系統測試收發(fā)天饋之間模態(tài)隔離度大于15dB,在此基礎上加入軟件無(wú)線(xiàn)電平臺驗證通信系統多路渦旋波信號傳輸特性,測試驗證4個(gè)端口均可正確接收、解調電磁信號,實(shí)現頻譜效率4倍的提升。

摘要:為解決分辨率超限問(wèn)題，實(shí)現對遙感圖像幀特征對象的精準識別，提出基于邊緣檢測及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的遙感圖像幀特征動(dòng)態(tài)識別技術(shù)。求解微分算子與OTSU閾值，并以此為基礎，確定邊緣節點(diǎn)追蹤參數的取值范圍，實(shí)現對遙感圖像邊緣檢測。根據RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機制的構建標準，推導神經(jīng)性激活函數，完成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )識別模型的設計。在所選遙感圖像中，實(shí)施幀特征分割處理，再聯(lián)合動(dòng)態(tài)合并條件，計算超像素指標與并行識別參量，完成基于邊緣檢測及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的遙感圖像幀特征動(dòng)態(tài)識別方法的設計。實(shí)驗結果表明，在邊緣檢測與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的作用下，主機元件在長(cháng)、寬、高三個(gè)方向上對于遙感圖像幀特征對象的識別精度都達到了100%，分辨率超限問(wèn)題得到較好解決，符合精準識別遙感圖像特征的實(shí)際應用需求。

摘要:中央空調系統并聯(lián)冷水機組系統能耗非常大，如果操作不當，能耗會(huì )大大增加。針對OCL問(wèn)題提出了一種求解連續非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題的改進(jìn)鯨群優(yōu)化算法，首先，為使后續迭代尋優(yōu)的搜索空間更精確，運用混沌映射初始化種群，使初始解均勻遍布解空間。其次引入變異指數對收斂因子進(jìn)行改進(jìn)，平衡了局部勘探和全局勘探的關(guān)系。之后引入正弦和余弦使算法收斂到全局最優(yōu)解，防止了算法過(guò)早收斂，提高了算法的收斂精度。最后，通過(guò)兩個(gè)典型的案例來(lái)評估IWOA算法的性能，并將其與應用于OCL問(wèn)題的其他優(yōu)化算法進(jìn)行了比較。結果表明，IWOA算法是解決OCL問(wèn)題的有效方法。此外，算法性能的比較顯示，IWOA算法在收斂速度和電能消耗方面相比于其他應用于OCL問(wèn)題的優(yōu)化方法提供了更好的解決方案。

摘要:將傳統的語(yǔ)義分割SegNet網(wǎng)絡(luò )用于高分辨率遙感影像的建筑物提取時(shí)，分割的建筑物存在邊界模糊、精度較低、錯檢漏檢等問(wèn)題。為了解決上述問(wèn)題，提出一種改進(jìn)SegNet網(wǎng)絡(luò )+CRF語(yǔ)義分割方法。編碼階段的最低分辨率層引入空洞金字塔池化模型，通過(guò)并行的空洞卷積操作擴大特征提取的感受野；解碼階段構建特征金字塔實(shí)現特征多尺度融合，彌補上采樣過(guò)程中丟失的特征信息；最后，預測圖像送入全連接條件隨機場(chǎng)模型進(jìn)行后處理，優(yōu)化提取的建筑物邊緣。實(shí)驗表明，相較于原SegNet網(wǎng)絡(luò )，改進(jìn)方法的建筑物提取像素精度、召回率、平均交并比分別提高了0.48%、1.29%、2.36%。

摘要:我國樞紐機場(chǎng)長(cháng)期處于繁忙狀態(tài)，高負荷帶來(lái)信息交互失真的風(fēng)險，語(yǔ)音識別技術(shù)可用于輔助決策，然而管制語(yǔ)音特殊性及樣本量局限性使傳統深度學(xué)習技術(shù)難以直接應用于機坪管制領(lǐng)域。針對這一問(wèn)題，提出了一種基于小樣本學(xué)習的語(yǔ)音識別方法。首先提出數據增強方法，通過(guò)結合先驗領(lǐng)域知識，構建基于數據生成策略組的生成對抗網(wǎng)絡(luò )來(lái)增強聲學(xué)模型識別能力來(lái)進(jìn)一步提升模型效果；然后通過(guò)重構聲學(xué)模型部分結構和參數；最后通過(guò)遷移學(xué)習方法將通用語(yǔ)音庫中的聲學(xué)建模特征應用到機坪管制語(yǔ)音指令的識別中。實(shí)驗結果表明，該方法將字錯率減少至6.14%。該研究可應用于機場(chǎng)高級地面活動(dòng)引導及控制系統中機坪管制語(yǔ)音指令的檢測和識別，助力現代機場(chǎng)高質(zhì)量運行。

摘要:目前民航信息基礎數據較多，使用存儲信息容器數量不足的平臺存儲信息時(shí)，出現基礎數據交互效果不佳的問(wèn)題。為此，提出基于J2EE架構的民航信息基礎架構云平臺設計。采用磁盤(pán)陣列的方式進(jìn)行數據存儲，利用云終端通過(guò)虛擬桌面服務(wù)實(shí)現虛擬頁(yè)面展示；構建民航信息基礎架構云服務(wù)平臺，根據民航信息基礎云服務(wù)數據通信流程，設計多種功能模塊，使用虛擬映射算法，模擬各個(gè)模塊間的協(xié)同性，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)通信需求。測試結果表明，該平臺最大吞吐量為4.4Gbit/s，最小吞吐量為2.6Gbit/s，與理想值一致。

摘要:由于受場(chǎng)景、視角、光照、尺度變化以及局部變形等因素的影響，對重疊目標、擁擠目標、小目標的識別精度較低，提出了一種改進(jìn)多支路的殘差深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)提高多目標識別的準確度。首先，在第一個(gè)卷積殘差塊layer1后保留恒等映射的同時(shí)，增加一個(gè)1×1的短接分支盡可能多的保留原始特征；再平行嵌入一個(gè)修改激活函數RELU6的空間_通道注意力機制模塊（CBAM）；最后這三個(gè)特征圖進(jìn)行融合。融合后的特征層著(zhù)重關(guān)注空間和通道中比較顯著(zhù)的信息，從而增強特征圖的特征表達能力，以至于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)獲得更多的判別特征，從而大大提高物體識別精度。在FashionMNIST和Cifar10兩個(gè)數據集的對比性實(shí)驗顯示改進(jìn)的resnet50算法是準確性-速度較為折中的目標識別模型。

摘要:某型方向舵分配機構延壽研究是飛機延壽研究的重要組成部分,方向舵分配機構延壽研究過(guò)程重點(diǎn)對殼體進(jìn)行疲勞壽命估算。針對目前常用延壽方法的不足,提出了一種延壽綜合決策方法,在分析產(chǎn)品延壽可行性、確定延壽目標和殼體為薄弱環(huán)節后,應用有限元分析及細節疲勞額定值(DFR)對殼體開(kāi)展疲勞壽命估算。首先,通過(guò)有限元仿真,分析到壽方向舵分配機構殼體在額定工況下各主要功能管道的最大應力值,確定殼體是否滿(mǎn)足靜強度設計要求；其次,應用細節疲勞額定值(DFR)方法,對殼體疲勞壽命進(jìn)行37.5萬(wàn)次(延壽目標值對應耐久試驗循環(huán)次數)耐久試驗循環(huán)校核；最后對殼體開(kāi)展實(shí)驗驗證。實(shí)驗結果表明,殼體未出現裂紋和其它機械損傷等現象,滿(mǎn)足飛機的延壽使用需求,與仿真計算結果一致,驗證了采用的延壽綜合決策方法的正確性。

摘要:在國產(chǎn)自主可控平臺加速推廣的當下，為實(shí)現文件在測控數據傳輸網(wǎng)不同軟硬件平臺之間的可靠、快速傳輸，本文根據相關(guān)技術(shù)規范，基于文件交換協(xié)議(File Exchange Protocol，簡(jiǎn)稱(chēng)FXP協(xié)議)，設計并實(shí)現功能完備、運行穩定的可靠文件傳輸軟件。軟件具備模塊化、可移植、基于TCP協(xié)議滿(mǎn)足用戶(hù)可靠性需求、基于UDP協(xié)議滿(mǎn)足用戶(hù)傳輸效率需求、兼容不同軟硬件平臺等的功能特點(diǎn)，并具備滿(mǎn)足安全編程需求的軟件特性，立足核心代碼設計、驗證，對軟件功能和穩定運行兩個(gè)方面做了進(jìn)一步的改良和提升，以滿(mǎn)足跨不同軟硬件平臺穩定運行、惡劣網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中可靠傳輸、暢通網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中盡力快速傳輸的新要求。

摘要:為保證機器人的行駛軌跡可以全方位地的覆蓋地圖的全部坐標點(diǎn),并降低路徑重復率,基于魚(yú)群算法設計智能機器人全覆蓋路徑規劃方法。建立智能機器人死區脫困模型,計算柵格地圖模型中的目標活性值,獲取整體柵格數量,描述地圖中柵格狀態(tài),得到脫困時(shí)的行駛角度差。基于魚(yú)群算法設計全路徑覆蓋判定方法,描述不同目標魚(yú)個(gè)體之間的距離,在三重移動(dòng)目標坐標系下,獲取元素坐標向量,建立每個(gè)目標點(diǎn)的求解代價(jià)和,計算下一個(gè)目標點(diǎn)行駛的最小距離。設計機器人全覆蓋路徑規劃算法,判斷當前位置是否為死區,獲取路徑規劃的全局最優(yōu)解,實(shí)現智能機器人的全覆蓋路徑規劃。利用Matlab仿真軟件完成智能機器人全覆蓋路徑規劃實(shí)驗。結果表明,在簡(jiǎn)單環(huán)境下,該路徑規劃方法覆蓋率為100%,重復率為5.23%,路徑長(cháng)度為15.36m；在復雜環(huán)境下,該路徑規劃方法的覆蓋率為100%,重復率則為10.24%,路徑長(cháng)度為20.34m。由此證明,該方法具有較好地規劃效果較好。

摘要:精密裝配設備中各運動(dòng)滑臺存在安裝誤差，影響裝配精度；目前，多采用裝配設備內部集成的顯微視覺(jué)系統，借助特制標定板進(jìn)行線(xiàn)性標定；但該方法中的誤差參數順序標定，解算具有關(guān)聯(lián)性，無(wú)法避免誤差傳遞與累積的問(wèn)題，且精密裝配設備空間有限，標定板一般較難安裝；為此，基于精密擺組件裝配設備，提出一種通用自標定方法，該方法不借助標定板，僅需要在裝配作業(yè)空間中由視覺(jué)系統跟蹤設備自身固定特征的若干任意點(diǎn)位，再結合粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization, PSO）完成誤差參數的統一求解，最后根據推導的誤差補償模型實(shí)現誤差補償；實(shí)驗證明，該方法與線(xiàn)性標定相比精度及穩定性均明顯提高，標定精度在5 μm以?xún)龋瑸榫苎b配設備提供了簡(jiǎn)單有效的標定方案。

摘要:試飛數據作為民機試飛過(guò)程中最重要的產(chǎn)物，是表明符合性、驗證設計合理性的依據。傳統模式下，需要在航后卸載機載記錄器中的原始數據，通過(guò)4-5小時(shí)的預處理才能完成試飛數據的工程量轉換，耗時(shí)耗力，嚴重影響試飛效率；立足于實(shí)際試飛場(chǎng)景，提出了在機載環(huán)境下實(shí)時(shí)進(jìn)行試飛數據預處理的理念，采用超高速線(xiàn)程并行處理技術(shù)，集成了IoTDB時(shí)序數據庫，設計研制了機載數據在線(xiàn)完全預處理系統；經(jīng)實(shí)驗測試，系統實(shí)現了國產(chǎn)某大型客機200 Mbps試飛數據流的實(shí)時(shí)接收、預處理和數據庫存儲，將以往的預處理周期壓縮至20分鐘，支持了高強度、大密度試飛要求。

摘要:PHM系統是保障機載設備穩定安全運行的重要工具。通過(guò)構建PHM仿真試驗系統，可以對系統架構、總線(xiàn)接口、數據處理、分區存儲等系統功能進(jìn)行仿真驗證，以便盡早發(fā)現PHM系統設計初期存在的各種問(wèn)題，及時(shí)對方案進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，降低系統研制的風(fēng)險。對PHM仿真試驗系統的設計進(jìn)行了研究，提出了一種PHM仿真試驗系統設計與應用方法，從總體層次、軟硬件設計等方面介紹仿真試驗系統的組成和功能設計。搭建飛機級及各區域級的仿真設備，構建基于總線(xiàn)通訊的交聯(lián)仿真網(wǎng)，支持數據、模型、流程等功能的仿真，并在最后給出了仿真試驗的主要流程。實(shí)際應用表明，本方法能夠較好地支撐仿真驗證試驗，從而縮短試驗周期，提高研制效率，為系統設計工作提供支撐從PHM系統功能驗證的角度為PHM系統研制提供支撐。

摘要:針對輸電線(xiàn)路小金具缺失的檢測問(wèn)題,對小金具缺失算法的推理加速進(jìn)行了研究,采用了多任務(wù)學(xué)習的方法,將小金具缺失檢測任務(wù)使用一個(gè)Swin Transformer _[2^6]主干網(wǎng)絡(luò )連接和多個(gè)MLP任務(wù)頭的方式進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習和多任務(wù)推理,并進(jìn)行了單任務(wù)學(xué)習和多任務(wù)學(xué)習的精度和性能對比實(shí)驗,最后還驗證了在多任務(wù)學(xué)習中無(wú)縫增加擴展任務(wù),實(shí)驗結果表明多任務(wù)學(xué)習的輸電線(xiàn)路小金具缺失推理在比單任務(wù)學(xué)習的推理速度提升了2倍以上,在推理顯存占用上降低了22%以上。通過(guò)擴展任務(wù)實(shí)驗結果驗證了擴展任務(wù)的有效性,提高了任務(wù)配置的靈活性。

摘要:針對高性能RISC-V處理器乘法運算延遲過(guò)長(cháng)的問(wèn)題,改進(jìn)了基本乘法器中的基4-Booth編碼以及Wallace樹(shù)型結構,提出了基于符號補償的基4-Booth編碼以及交替使用3-2壓縮器和4-2壓縮器的Wallace樹(shù)型結構。基于符號補償的基4-Booth編碼減少了部分積的數量,降低了符號位進(jìn)位翻轉帶來(lái)的功耗。改進(jìn)的Wallace樹(shù)型結構減少了部分積累加所花費的時(shí)鐘周期,縮短了乘法器的關(guān)鍵路徑,降低了乘法指令的執行延遲。利用VCS仿真驗證了改進(jìn)的乘法器功能正確性,通過(guò)板級測試評估了其性能。結果表明,本文的乘法器功能正確,相較于PicoRV32,執行整型乘法指令所花費的時(shí)鐘周期縮短了88.2%。Dhrystone分數提高了71.7%,功耗降低了4.9%。

摘要:為實(shí)現電子設備或電氣系統快速故障診斷,在故障診斷過(guò)程中需生成測試序列,一般通過(guò)分析測試點(diǎn)對故障的檢測與隔離的次序能夠得出產(chǎn)品測試序列生成排故引導樹(shù)。然而針對不同故障模式的故障率不同,不同測試點(diǎn)的測試權重、測試費用、測試時(shí)間不同,從不同測試點(diǎn)出發(fā)形成的排故引導樹(shù)也不同。提出了一種基于A(yíng)0*信息啟發(fā)式Rollout策略的測試序列生成算法,其作為一種近優(yōu)的結算方法既考慮可靠性,也考慮測試費用最小,既減輕龐大的計算量,又獲得了比次優(yōu)啟發(fā)式算法更好的診斷結果。

摘要:為了解決傳統驗證碼識別方法效率低，精度差的問(wèn)題，設計了一種先分割后識別的驗證碼處理方案。該方案在預處理階段用中值濾波去噪，再利用霍夫變換對圖像字符進(jìn)行矯正；在字符分割階段，利用垂直投影算法確定驗證碼字符塊個(gè)數，以及字符坐標點(diǎn)，再用顏色填充算法對驗證碼進(jìn)行初步分割，根據分割后的字符塊數量對粘連字符進(jìn)行二次分割；在識別階段，我們對LeNet-5網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行了改進(jìn)，修改了輸入層，并用全連接層替換了LeNet-5網(wǎng)絡(luò )中的C5層，以此來(lái)對驗證碼字符進(jìn)行識別；實(shí)驗表明，對于非粘連驗證碼和粘連驗證碼，單張圖片分割時(shí)間為0.14和0.15ms，分割準確率為98.75%和97.25%，識別準確率為99.99%和97.7%；結果表明，該算法對驗證碼分割和識別都有著(zhù)很好的效果。

摘要:工程應用中的手勢識別需要較高的實(shí)時(shí)性和準確性，而現場(chǎng)環(huán)境通常無(wú)法提供足夠的計算能力，采用輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在解決了上述問(wèn)題的同時(shí)，還能達到與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相當的識別效果。為此，提出一種基于改進(jìn)輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的手勢識別方法。該方法改進(jìn)用于手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測的ReXNet網(wǎng)絡(luò )結構，以改善骨骼點(diǎn)的局部關(guān)注；同時(shí)將關(guān)鍵點(diǎn)檢測損失函數MSE替換為Huber loss，以提升離群點(diǎn)的抗干擾性。實(shí)驗環(huán)境搭建基于普通單目鏡頭捕獲圖像后，經(jīng)YOLO v3手部識別模型和改進(jìn)的ReXNet關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型，并根據約束手部骨骼關(guān)鍵點(diǎn)的向量角而定義的不同手勢，最后達到實(shí)時(shí)檢測的效果。改進(jìn)模型在RWTH公開(kāi)數據集上的測試結果表明，改進(jìn)后的手勢識別方法的檢測準確度較改進(jìn)前整體提升2.62%，達到了96.18%，且收斂速度更快。

摘要:軌道電子地圖數據是實(shí)現列車(chē)衛星定位的基礎數據,確保其正確性是實(shí)現列車(chē)精確定位的前提。前期設計的電子地圖基礎數據是生成電子地圖文件的基礎,因此確保基礎數據的正確性至關(guān)重要。針對基礎數據內容多、變更頻繁的現狀和基于文本語(yǔ)言描述規則存在二義性等問(wèn)題,本文提出一種電子地圖基礎數據建模與驗證方法。深度挖掘基礎數據間的約束關(guān)系,結合相關(guān)規范和領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)知識,提取基礎數據驗證規則,利用Prolog對各類(lèi)數據規則搭建其驗證模型。最后以實(shí)際線(xiàn)路數據為例,證明該驗證方法的高效性和準確性。

摘要:為了解決安全數碼卡(SD卡,secure digital card)表面字符人工驗證效率差、準確率低的問(wèn)題,提出了一種基于中心化Jaccard匹配的SD卡光學(xué)字符驗證方法,能夠實(shí)現SD卡表面字符的精密檢測與自動(dòng)驗證。首先,提出了一種基于HSV三通道直方圖分析的快速驗證方法,實(shí)現特征顯著(zhù)SD卡圖像的準確驗證；其次,針對SD卡字符驗證精度受光照變化和微小旋轉影響的問(wèn)題,提取V通道圖像和變化角度特征,提高HOG特征對光照和旋轉變化的抵抗能力；最后,針對相似SD卡字符的驗證問(wèn)題,提出了一種中心化廣義Jaccard系數,增強了相似度指標的辨別力,實(shí)現了特征相似圖像的精密檢測。以實(shí)際場(chǎng)景采集的數據對所提方法進(jìn)行驗證分析,試驗結果表明,該算法準確率達到99.15%,具有很好的實(shí)用性和魯棒性。

摘要:隨著(zhù)科技的不斷進(jìn)步,無(wú)人零售成為了未來(lái)社會(huì )的發(fā)展趨勢。然而傳統的無(wú)人售貨超市存在成本高昂和水果蔬菜等生鮮產(chǎn)品售賣(mài)方式單一，效率低下，需要大量勞動(dòng)力等缺陷。為了解決次問(wèn)題，本文提出一種基于深度學(xué)習的智能無(wú)人果蔬售賣(mài)系統。該系統能夠識別未打電子標簽的果蔬生鮮，基于改進(jìn)的目標檢測算法精準識別果蔬的類(lèi)別和位置，進(jìn)而進(jìn)行稱(chēng)重并計算商品的價(jià)格。通過(guò)實(shí)驗驗證，該系統具有綜合化、智能化和專(zhuān)業(yè)化的優(yōu)點(diǎn)，在自制果蔬數據集上，算法平均精度(mAP)提升了7.37%，實(shí)驗證明本系統對果蔬的目標檢測具有較強的魯棒性。

摘要:針對氣象觀(guān)測臺站固態(tài)降水傳感器現場(chǎng)核查及測試的實(shí)際需求，研制了現場(chǎng)核查裝置，結合砝碼法實(shí)現了固態(tài)降水傳感器的現場(chǎng)核查和測試；現場(chǎng)核查裝置由基于ZigBee無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )的數據獲取裝置和加重裝置構成，數據獲取裝置具備環(huán)境氣壓、溫度、相對濕度的實(shí)時(shí)檢測能力，具備RS232、RS485及通斷信號方式3種固態(tài)降水傳感器接口的數據讀取能力；加重裝置由三角支架、OPD降水模擬器及砝碼托盤(pán)組成，其中降水模擬器采用阻擋原有OPD降水發(fā)生探測器紅外光束，人為給定指定頻率脈沖信號的方法實(shí)現了降水的模擬，能夠兼容多種型號的固態(tài)降水傳感器；經(jīng)實(shí)驗測試，固態(tài)降水傳感器能夠準確識別加入其中的砝碼重量，數據獲取裝置的3種接口數據讀取準確度均達到100%；降水量測量值與理論值相關(guān)系數為0.9999；表明現場(chǎng)核查裝置能夠應用于固態(tài)降水傳感器現場(chǎng)核查及測試業(yè)務(wù)。

摘要:風(fēng)向傳感器是自動(dòng)氣象站的重要組成元件，由于其運行數據存在的噪聲與缺失問(wèn)題導致測量誤差增加，因此設計基于非線(xiàn)性擬合的自動(dòng)氣象站風(fēng)向傳感器校準控制方法。分析自動(dòng)氣象站風(fēng)向傳感器的組成結構和工作原理，構建自動(dòng)氣象站等效模型。采用循環(huán)采集的方式獲取風(fēng)向傳感器的實(shí)時(shí)運行數據，通過(guò)濾波、缺失補償等步驟完成數據預處理。以數據預處理結合為基礎，利用非線(xiàn)性擬合技術(shù)計算風(fēng)向傳感器誤差，通過(guò)裝設風(fēng)向傳感器校準控制器，完成風(fēng)向傳感器校準控制。實(shí)驗結果表明，所設計方法與傳統校準控制方法相比傳感器的測量誤差降低了0.759°，誤差變化率有所下降，即證明了該方法的自動(dòng)氣象站風(fēng)向傳感器校準控制效果好。