摘要:轮毂电机驱动可以极大的简化底盘机械结构，提高车辆的控制精度。首先在Catia软件中建立了11自由度的轮毂驱动车辆模块式模型，然后在MATLAB/Simulink环境下设计了改进型滑模控制的分层控制策略，对上下层控制器进行控制策略分析，提出了融合改进的非线性滑模控制方法，该策略不仅提高了鲁棒性和响应速度，还能有较强的抗干扰能力，最后采用实车对改进型滑模-分层控制策略用J型工况和蛇形工况进行验证。仿真和试验结果表明采用该策略能够显著提高轮毂驱动桥车辆运动的稳定性和动力传递效率。

摘要:针对目前MEMS单刀七掷开关体积大、插入损耗及隔离度较差的问题，设计了一种基于“米”字型功分器的单刀七掷MEMS开关，通过HFSS软件对射频MEMS开关单元和“米”字型功分器进行设计，对开关的S参数、驻波比进行了仿真研究，并采用COMSOL软件对射频MEMS开关单元进行机械性能分析。结果表明：在1~40GHz频段内，单刀七掷MEMS开关各个端口的插入损耗≤0.45dB@40GHz，隔离度≥29.5dB@40GHz，驻波比≤1.45，且体积仅有0.65mm×0.5mm×0.5mm。此设计可与滤波器、衰减电阻、天线等集成，应用于多通道可调谐MEMS器件中，在卫星通信、雷达、和微波测试领域中具有一定的应用价值。

摘要:针对LCL滤波器参数选择较难且参数选择得如何会直接影响其滤波性能的问题，提出改进蝴蝶算法(SBOA)的并网逆变器LCL滤波器的参数优化策略。在MATLAB上搭建仿真模型，选择在电容端口串联阻尼电阻，并将纹波电流最小化、谐波衰减最大化、功率损耗低化作为优化目标，再运用线性加权法将其转化为单目标模型，并用熵值权重法来确定各目标的权重系数，最终运用SBOA对单目标函数进行求解。通过仿真，对比改进蝴蝶算法与蝴蝶算法(BOA)、遗传算法(GA)的函数收敛曲线，验证改进蝴蝶算法强大的寻优能力；实验表明，文中设计出的优化策略在确保一定滤波条件下其并网端口的和功率损耗相比于传统图解法与遗传算法的分别低了1.14%、0.74%以及4.33W、0.87W。

摘要:针对配置气体动态稀释比的气体校准仪中，温度的变化会影响气体的密度，从而影响它们通过质量流量控制器的质量流量，若不能实时采集温度稀释比会有较大的误差。本文利用四线制温度传感器PT100、外部激励恒流源、抗混叠滤波电路、24位Δ-ΣADC组成的系统来测量气体室内的温度，恒流源激励PT100将温度信号转换为电压信号，然后通过Δ-ΣADC转换为数字信号，最后通过主控芯片FPGA进行数据采集并存储在Nor Flash芯片中。实测实验表明设计的系统测温分辨率可达0.05℃，重复性好，并且解决了引线电阻、自热效应、温度测量范围小的问题，具有一定的工程应用价值。

摘要:探明质子交换膜燃料电池（PEMFC）输出性能尤为重要，现有PEMFC模型复杂，内部阐述不详细。以Srinivasan模型为基础，建立欧姆极化电压、浓度差极化电压、活化极化电压、各自详细模型及输出电压模型，分析其与电流密度的关系。以控制变量法研究电堆温度、氢气压力、氧气压力、极限电流等关键参数对单体电池电压影响。考虑PEMFC实际应用情况，设计了采用电压电流双闭环控制的Buck变换器，基于状态空间平均法，建立变换器S域小信号模型，得出被控对象传递函数，加入补偿控制器，改善输出电压性能。通过PSCAD/EMTDC仿真验证所建模型及控制策略的有效性、正确性。结果表明:气体（氢气、氧气）压力、电推温度及极限电流的增大,使得输出电压增加。应用该控制策略，额定电压（70V）输入时，调整时间5.5ms到达目标值（35V），负载由30Ω突变为15Ω时,扰动电压尖峰5.4V,重新稳定在目标值时间64ms。该策略稳/动态特性良好，正确有效，对工程设计有一定参考意义。

摘要:摘　要针对永磁同步电机伺服系统中存在的抗负载扰动能力差和转速超调等问题，提出一种基于非线性自抗扰控制的新型PMSM速度控制策略。通过分析伺服系统的扰动机理，在速度环将传统的PI控制器替换为非线性自抗扰控制器。通过跟踪-微分器将给定转速平滑化，克服了响应快速性和超调之间的矛盾，提升系统响应能力；通过引入二阶扩张状态观测器，对外部扰动进行估计并补偿，提高系统的抗干扰能力；通过非线性状态误差反馈控制律，利用“小误差大增益，大误差小增益”的非线性控制，提高系统的控制精度。仿真结果表明，系统具有响应快、无超调、抗负载扰动能力强的特点，对负载变化、转速变化具有较强的鲁棒性，验证了该策略的有效性。

摘要:针对扬声器异常声分类中异常声特征提取以及分类识别两个关键环节，提出一种基于变分模态分解( Variational Mode Decomposition, VMD )多尺度熵( Multi-scale entropy, MSE )与灰狼算法优化支持向量机( Grey Wolf Optimizer-Support Vector Machines, GWO-SVM )结合的扬声器异常声分类方法。首先，对扬声器声响应信号进行VMD分解得到一系列本征模态函数( Intrinsic Mode Function, IMF )，计算各阶IMF与原始信号的相关系数，然后选择相关系数高的IMF提取该IMF的MSE作为特征向量，最后利用灰狼算法优化支持向量机模型识别故障类型。实验结果表明，在五种状态下扬声器单元分类的识别中，较EMD ( Empirical Mode Decomposition, EMD )多尺度熵、VMD多尺度散布熵(Multiscale Dispersion Entropy，MDE)、EMD多尺度散布熵的特征提取方法，VMD多尺度熵呈现出更高的识别准确率，其识别准确率为99.3%。能更好地表征异常声特征。

摘要:换向偏转角调整是提升PMDC性能可行方式，但对其研究比较单一，本文结合RMxprt仿真PMDC便捷特点，开展换向偏转角调整对PMDC性能影响仿真研究。首先通过研究对象实例参数在RMxprt中建立PMDC模型，再基于该模型修改换向偏转角参数获得不同偏转角度下的额定转速、能量转化效率、工作电流、齿槽转矩，归纳换向偏转角对PMDC性能影响规律，并通过测试实验验证换向偏转角对转速、工作电流的影响。仿真及测试实验结果表明：换向偏转角可调整PMDC转速及工作电流，改进PMDC能量转化效率以及降低PMDC齿槽转矩，换向偏转角调整方法较于其他优化方法具有应用灵活、性价比高的推广优势。

摘要:针对频率源的相位噪声随着频偏变化难以准确取值以致无法实现其对解调损失的影响进行评估的问题，提出了采用相位噪声等效面积法替代单点取值的方法。通过对相位噪声曲线分段计算面积再积分的方式计算相位噪声总功率，并以面积等效计算平均相位噪声功率。以计算的平均相位噪声功率为输入，在matlab中仿真PCM/BPSK调制解调过程受相位噪声的影响，并与相同条件下实际设备上的测试结果进行对比，两者在相同误码率水平下的相差在0.7dB范围内，扣除高斯白噪声下的解调损失后最大相差0.3dB。对比试验表明，该方法可用于实际测试。

摘要:太赫兹（THz）无损检测技术具有非破坏性、非电离和非接触的优点，在航空航天领域纤维增强复合材料无损检测中得到了较快的发展和应用。本文在碳纤维复合材料层合板的4个不同深度（0.225 mm、0.450 mm、0.675 mm、0.900 mm）插入聚四氟乙烯作为人工缺陷，采用太赫兹时域光谱和成像系统对其进行成像和光谱分析，探讨太赫兹波辐射下缺陷的成像效果和光谱特性。研究结果发现，在0.25～2.0 THz频率范围内，太赫兹反射成像可以成功检测出碳纤维复合材料中不同深度缺陷：随着缺陷深度的增加，太赫兹频域成像信号和光谱信号随缺陷深度线性增大，吸收系数成像信号和光谱信号随缺陷深度线性减小；随着频率的增加，缺陷的功率谱密度先增大后减小，吸收系数缓慢增大。该结果可以为碳纤维复合材料缺陷深度的可视化和定量化分析提供参考依据。

摘要:为了提升负温度系数热敏电阻温度采样电路的采样精度和速率，针对传统温度采样方案存在的硬件干扰波动大、软件执行效率低以及无法消除不同个体的负温度系数热敏电阻性能差异问题，给出了一种基于优化软硬件性能以及消除温度采样电路整体偏差的方法。通过优化硬件采样电路来消除共因干扰，结合软件的过采样算法并利用Steinhart-Hart方程建立精准的数学模型，再对该温度采样模块进行温度标定进一步消除整体偏差。实验结果表明采用该方法使得温度采样精度由原来的±1.624℃提升到±0.030℃，极大的提高了温度采样的精度。

摘要:针对不同稳态特征对识别结果的影响程度不同，并考虑到不平衡数据集造成的少数类误判的问题，本文提出一种基于特征加权KNN的非侵入式负荷识别方法。首先，采用熵权法计算特征权重，利用特征权重改进特征距离的计算。其次，根据样本数量和对应算法k值计算得到表决权重，带入投票表决过程中，以此来增加少数类的分类准确性。实验结果表明，针对实测负荷数据集时，本文算法的平均识别准确率为93.4%，与KNN算法相比提高了2.8%；针对公开数据集时，本文算法的平均准确率和F1得分分别为86.8%和81.6%,要优于其他4种分类算法。

摘要:为得到微电网中各微电源的最佳容量配比，满足负荷的出力需求，本文针对含风光柴储的并网型微电网，以综合运行成本最低为目标函数，以分布式电源出力及污染物排放量为约束条件，建立容量优化配置模型。采用折射反向学习机制、差分变异交叉选择策略及动态步长因子改进标准麻雀搜索算法对模型进行求解，并与鲸鱼优化算法、差分算法、灰狼算法、麻雀搜索算法进行对比。选取宁夏地区两个典型日进行算例分析，所求成本较其他4种算法分别降低3.05%、4.12%、8.46%及1.13%。仿真结果表明所提模型具有合理性，且改进的SSA具有良好的寻优能力。

摘要:针对有效验证离散事件系统故障后是否具有可诊断性问题，设计了一种基于Petri网的边界可诊断性的验证方法。首先，根据Petri网的结构特性，提出了显示可达图的概念及其构建算法；其次，提出了一种基于显示可达图的验证器及其构造算法，分析系统故障发生后是否具有可诊断性以及计算满足系统可诊断性的边界值；最后，通过实例对所设计的方法进行验证。实验结果表明，设计方法可以有效验证系统故障后是否具有可诊断性并计算系统满足可诊断性的边界值，计算过程较为简单，对实际工业应用中离散事件系统故障可诊断性问题具有借鉴意义。

摘要:起落架装置是飞机重要的承力兼操作性的部件，在飞机安全起降过程中，担负着及其重要的使命。起落架是飞机起飞、着陆、滑跑、地面移动和停放所必需的支持系统，是飞机主要部件之一，其性能的优劣直接关系到飞机的安全。本文从飞行过程中起落架未收起的故障现象入手，结合起落架收放的工作原理，建立故障树对故障进行分析排查，最终准确定位故障点。通过建立故障树的分析处理方法，深入了解起落架主要组件及功能实现过程，拓宽了技术人员的排故思路，对相关人员有一定的指导意义。

摘要:针对配电网发生单相接地故障时故障特征微弱且易受外界噪声干扰的问题，提出了一种基于参数优化变分模态分解（VMD）与能量相对熵相结合的故障区段定位方法。首先通过鲸鱼优化算法优化后的VMD分解故障零序电流得到若干个反映局部信号特征的本征模态分量（IMF），进而求取各IMF分量的Hilbert边际谱，选取能量最大的分量作为故障零序电流的暂态主频分量，利用能量相对熵衡量相邻检测点暂态主频分量的能量差异，计算比较，确定熵值最大的区段即为故障区段。仿真结果表明，本方法不受故障位置、故障初相角等不同故障条件的影响，且在有噪声干扰时仍可实现高正确率故障区段定位。

摘要:针对实际交通场景下的车辆图像分割方法存在模糊、效果差的问题，本文以UNet神经网络模型为基础，提出了一种融合多尺度模块和空间注意力机制的MSSA-UNet模型。在编解码阶段，采用空洞卷积构建多尺度模块，改善卷积层感受野大小受限的同时输出包含多尺度的特征信息。在上采样前，引入空间注意力机制来弥补采样过程中的局部信息丢失问题，提高特征还原能力。结合交叉熵损失与Dice损失，优化网络学习和训练过程，提高模型的分割精度。实验结果表明，本文提出的MSSA-UNet模型对于车辆图像分割任务在IoU评价指标达到83.48%，较改进前准确度提升了2.28%，模型预测值和真实值更接近，分割效果更好，有效提升了模型的分割性能。

摘要:为解决红外弱小目标检测领域中基于单类先验知识的人类视觉系统检测方法检测准确率低、虚警率高以及显著图计算复杂等问题，提出一种在复杂背景条件下对红外弱小目标多种特性进行融合处理的检测方法。通过融合红外弱小目标的局部灰度值大、自身灰度信息符合二维高斯分布以及与邻域相似度低的三大特性，利用协方差检测和相似度对比计算得到显著图，对显著图进行简单阈值分割得到真实目标。对不同复杂背景和不同数据类型的红外源图像进行弱小目标检测实验，结果表明：与基线算法相比本文所提算法检测结果背景抑制因子和信杂比增益均提高2-3倍，交并比为HVS类方法最优，ROC曲线在较低虚警率时获得最高检测准确率。本文方法将红外源图像中弱小目标多个特性进行有效融合，提高检测精度的同时降低了显著图计算复杂度，在不同复杂背景和杂波干扰的情况下仍能取得较好的目标定位和背景抑制效果。

摘要:针对实际场景中的交通标志大多小而密集，导致小目标交通标志识别准确度较低的问题，提出一种改进YOLOv5算法。首先将CBAM同时嵌入YOLOv5网络的Backbone和Head部分，以提升网络特征提取能力。其次为解决GIoU Loss可能造成的模型收敛速度较慢问题，改用DIoU Loss作为网络回归损失函数。实验结果表明，改进后的算法对于交通标志图像的识别平均准确率达到96.40%，相较于原算法有了6.83%的提升。最后为验证模型的实时可行性，在TX2嵌入式系统中利用本文改进YOLOv5算法对实景视频中的交通标志进行识别，结果表明本文改进算法能在嵌入式系统中流畅运行。

摘要:摘　要在受图像拍摄条件、图像内容自身复杂性、图像内容与背景接近程度等多种因素的影响，图像的边缘线检测容易发生漏检、误检。因模型自身设计缺陷或训练样本中边缘像素点与非边缘像素点的不平衡原因，多数算法的图像边缘检测结果普遍存在线条粗、质量较低的问题。提出一种多尺度卷积神经网络模型，由三个分别接受一幅图像的不同尺度输入的子网络结构组成，分别在不同尺度视觉下学习图像的边缘知识。然后按尺度从粗到细对各尺度提取的知识特征进行融合，实现边缘轮廓检测。模型充分利用多尺度技术在图像处理领域的优势，同时引入了自注意力机制以提升卷积特征内部关联性的捕获能力。本文提出了一个新的损失函数，由交叉熵损失函数和L1范数组成，避免训练样本非均衡性对训练模型的影响。使用指标Optimal Dataset Scale (ODS)、Optimal Image Scale (OIS)、Average Precision (AP)度量图像边缘检测的质量。在BIPED数据集上测试，三个指标的得分分别为0.845，0.856，0.886。在BSDS500数据集上测试，算法在F-measure指标上得分为0.826。实验结果表明，与其它学习型的算法相比，算法输出图像边缘结果漏检率更低、且质量更高。

摘要:针对目前交通标志检测算法存在网络复杂度高、计算量大、边缘端部署难度高。提出一种基于YOLOv5的轻量化交通标志目标检测算法。通过增加注意力机制，使用CBAM和CA融合的方式，强化检测模型抗干扰能力；通过FPGM剪枝，对模型进行了压缩，降低计算量、提高推理速度；通过软硬件融合设计，实现YOLOv5s模型与硬件融合，形成一整套完整的移动智能交通标志目标检测系统；结果表明，增加多种注意力机制后，模型精度提高了2.8%。在极限剪枝的情况下，模型仅有0.54MB。在Jetson Nano（20W）的环境下，检测速度达21帧/s，满足实时的交通标志检测。

摘要:针对基于孪生网络的反向传播滤波器跟踪算法CFNet在遭遇相似物干扰或背景信息与前景目标相似的情况下容易导致模型漂移跟踪效果下降的情况，提出一种融合语义特征网络的孪生网络目标跟踪算法。在图像处理中，通过深度卷积神经网络的深层网络可以提取到丰富的语义信息，这些语义信息在目标发生相似物干扰、运动模糊、目标严重变形等情景时，对目标进行辨识是非常有用的。提出的算法在CFNet的原有网络结构上，增加一个语义特征网络，与CFNet的外观特征网络形成互补，两个特征网络的训练是独立的以保持两种特征的异质性，在得到各自的响应图后，通过计算这两个响应图的置信度来进行融合，提高了算法的判别能力。实验表明，与其它常用的5个算法相比，本文算法达到了最优，能够有效的跟踪目标。

摘要:本文针对应变片式扭矩传感器的温度漂移现象，建立基于分段线性插值法的温度补偿模型，将扭矩和温度的二维标定数据嵌入到数据融合软件算法中，根据精度要求分为多个不同区间并将区间内的标定点代入线性表达式，输出预测扭矩值，从而实时矫正该传感器扭矩随温度的漂移，使其具有温度自补偿功能。研究结果表明，利用分段线性插值法补偿后该传感器的灵敏度温度系数由提升至，温度附加误差相对值由2.67%提升至0.5%，均提升了5倍以上。该方法简单有效，实现了扭矩传感器的实时温度补偿，提高了扭矩传感器的温度稳定性。

摘要:针对远心镜头因自身特性无法调节视场大小，难以适应直线轴承测量时一次性获取零件完整图像的问题，利用HALCON图像处理软件通过图像拼接方法进行直线轴承的长度测量。综合考虑特征点提取和边缘轮廓获取效果，采用背光与正向照明相结合的方案，建立了基于组合照明的直线轴承测量系统；在图像拼接中，提出了一种在图像近似重合区域内使用图像金字塔分层搜索的方法进行特征点检测与匹配，以提高图像拼接效率；最后通过Canny算子和最小二乘法拟合进行图像边缘定位，完成长度测量。实验结果表明：组合光源能更好地兼顾图像表面特征点与边缘轮廓提取效果；提出的拼接方法检测时间在0.2S左右，相比于传统方法检测时间减少了88%；基于图像拼接的视觉测量误差小于0.1mm，测量重复性上相比于传统方法更稳定，测量最大标准差为0.005。因此，保证了视觉系统的检测效率、精度以及稳定性，在工业自动化检测方面具有一定的理论依据和实用价值。

摘要:针对无4G信号、布线困难、无人值守的偏远山区输电线路监测，无线传输一直存在困难，对于数据量较大的图像数据更难。本文设计并实现了一种高压输电线路监测的智能无线图像传感器网络传输系统，运用嵌入式研发技术和无线传感网技术实现图像传输。在传统的无线传感网基础上，针对图像数据大，通信过程中容易引起干扰，设计了依据接收端信号强度RSSI值进行自适应数据分包协议；为了优化传输路由和增加传输系统的冗余性，设计了智能路由传输协议。实验测试和仿真结果表明，自适应数据分包协议能根据不同的误码率大小自适应调整分包数，减少重传的概率，从而提高传输效率；智能动态路由传输协议可以快速找到最近的4G信号节点，节省传输时间和能量损耗，其中的跳传功能在减少传输时间的同时，增加了传输系统的冗余性，达到设计目的。

摘要:为了更好的发挥RIS节省发射功率、提高系统能量效率等优点，在多RIS场景下如何选择最合适反射表面的问题在本文中得到了解决。本文通过RIS辅助通信级联信道路损模型的特点提出了“路径乘积最小”选择方案，并采用发射功率和能量效率作为评价指标，在一个多RIS、多对D2D通信用户的场景下进行了仿真实验。仿真结果显示，“路径乘积最小”选择方案在节省发射功率和提高能量效率的效果上都要优于“路径之和最小”选择方案。所以，在通用的RIS应用场景下，根据远场路损信道特点，使用“路径乘积最小”是最优的选择方案。

摘要:连续相位调制扩频信号因为扩频序列随机变化，可以适应多用户通信，逐渐被应用到卫星通信中。甚高频数据交换系统随机接入信道采用了QPSK-CPM扩频调制方案，针对QPSK-CPM扩频系统的多用户检测问题，提出一种基于干扰消除检测的新型多用户检测算法，该算法通过对接收用户信息进行串行干扰消除级联一次迭代消除的方法来对多用户信息进行检测，且该算法能够有效消除用户的多普勒频偏及减小用户功率差带来的性能损失。通过对新算法仿真验证，结果表明，新算法比传统干扰消除检测算法具有更好的检测性能，在实时通信船舶数量达到800艘时，8个用户以内的混叠信息解帧率可达90%。

摘要:针对阵列导波检测中形成的大量数据对后续传输与存储所构成的挑战，本文提出了一种分段式混合压缩算法。基于损伤散射信号的高幅值及相关性特征，将检测数据划分为高、低保真段两部分。在高保真段设计了LOPCM无损压缩方法，在低保真段则应用JPEG有损压缩算法，以此兼顾压缩比与损伤信号的保真度。构建实验平台获取实测信号并实施压缩：对比验证了LOPCM方法的有效性；考察信号整体的误差指标，并结合重构数据成像结果，评估了分段式混合压缩算法对成像精度的影响。结果表明，该算法能够在保证损伤成像精度的基础上有效减少数据量，相较于仅采用无损或有损压缩能更好地满足阵列导波检测中对数据压缩的需求。