摘要:针对风电叶片自适应打磨装置需求，提出了一种基于OS-ELM的模糊PID控制的自适应恒力打磨装置，通过结合OS-ELM来更快速的整定模糊PID控制器的控制参数输入，然后通过模糊规则得到合适KP、KI、KD输入初值，实现在线整定PID控制参数。通过MATLAB\\Simulink仿真软件对打磨头控制系统的仿真模型进行控制系统验证优化，最后通过装置样机实验，对系统控制效率，稳定性，打磨效果进行检测。实验得出该装置能够满足风电叶片进行恒力亮面打磨，打磨效率显著提高，打磨后产品粗糙度10~12 μm之间，满足企业打磨后叶片粗糙度要求。

摘要:针对目前化工过程故障诊断中降噪效果不佳、多尺度特征未区分重要性、时序特征提取不充分等问题，本文提出了一种基于多尺度融合模型的化工故障诊断方法，该方法将注意力机制分别与软阈值方法和多尺度学习相结合，构建了多尺度深度残差收缩网络，并将提取到的多尺度空间特征送入双向门控循环单元进一步提取时序特征，相比于单通道网络，双向门控循环单元不仅能够完成对过去信息的学习，而且还能够完成对未来信息的学习，因此能够得到更多的时间关联信息。最后使用修正田纳西伊斯曼过程数据进行验证，最终取得了95.08%的分类精度和94.76%的召回率，明显优于对比方法，证明了方法的有效性。

摘要:构建可诊断性模型是进行可诊断性设计的前提，通过可诊断性模型能够分析系统内故障的可诊断性。目前的研究成果中大都集中于定性研究，即对故障可诊断性的评价集中于“故障是否能够被诊断”的定性评价，而没有进一步考虑量化故障被检测或被隔离的难易程度。针对以上问题，本文提出了一种基于推土机距离（EMD）的可诊断性定量评价模型，将故障诊断难度定量评价问题转化为测试数据多元分布之间的距离度量问题。首先建立了适用于可诊断性分析的多信号流图定性模型，用来描述系统的功能组成结构、故障测试信号的相关性关系；然后在定性模型的基础上，结合数据驱动框架，建立了基于EMD的可诊断性定量评价模型，除了能够定性地描述故障与测试之间相关性关系之外，还能够定量地衡量诊断故障的难易程度。最后以某型装备的开关电源为实验案例，验证了本文方法的有效性，为可诊断性建模提供了一条可行的思路。

摘要:三相三电平VIENNA整流器因开关管所受电压应力不均及中点电压不平衡导致电流过零畸变，降低系统整体性能。为此，该文从空间矢量角度分析了中点电压不平衡产生的原因及七段式算法中矢量对中点电位的影响，并在传统SVPWM基础上，提出了一种改进的空间矢量调制策略来减小输出电压波动：在同一采样周期内，通过一种调节因子来合理分配正负小矢量的作用时间，进而抵消中矢量，维持电压稳定。此外，还通过分析调节因子与系统调制比间关系来优化算法实现。最后，通过仿真发现该控制策略与传统控制策略相比中点电压波动由±12 V降低至±4 V，证明所提策略的正确性及有效性。

摘要:有源电力滤波器（APF）因其具有快速追踪和消除谐波的功能而广泛应用于配电网中。其中，LCL型APF对高频谐波有更好的抑制能力。随着APF并网数目的日益增多，各APF间的交互影响问题变得不可忽视。针对多APF间的交互影响，首先基于诺顿定理推导了多APF并网等效模型，其次利用广义动态相对增益矩阵（GDRGA）对交互影响进行定量分析，最后将抑制交互影响转化为多目标优化问题。针对传统麻雀算法在搜索后期存在全局寻优能力差、易陷入局部最优的缺陷，引入tent混沌和动态随机柯西变异进行改进，并采用改进麻雀算法对APF各控制参数进行协调优化。结果表明，改进麻雀算法能得到分布更加良好的pareto解集，求解性能更优，多目标优化后能有效抑制APF间的交互影响，验证本文所提方法的有效性。

摘要:针对全球卫星导航系统信号完全拒止环境下的定位问题，使用超宽带(UWB)技术获取测量信息，基于多维标度变换算法(MDS)提出一种复域下的混合测距信息(TOA)和测角信息(AOA)的超多维标度定位算法(TA-SMDS)，并进一步构建了复域内的核矩阵，提出复域下的超多维标度定位算法(TA-CDSMDS)。对比3种算法的定位结果，以及10°、15°、20°测角误差和不同测距误差下的定位误差，得TA-CDSMDS算法相较于TA-SMDS和MDS，有更小的定位误差，更贴近克拉美罗下界；分析不同节点下3种的计算时间，TA-CDSMDS算法在优化TA-SMDS的基础上减少28%~48%的时间，具有更好的定位性能。

摘要:随着水平井钻完井技术的进步和规模化应用，过钻具存储式测井技术因其作业的高效性、安全性得以迅速发展，已经成为水平井的主体测井技术。测井仪器通过钻具水眼下入井底进行测井的特殊工艺和声波仪器的特殊结构，使得过钻具声波仪器在水平井测井中出现了新问题、新挑战。针对过钻具存储式声波仪器在现场应用中出现时差测量误差的各种现象进行总结，针对这些问题进行正演数值模拟和实验室物理模拟试验，明确了时差测量误差来源于在水平井和大斜度井仪器接收阵列与井壁不平行。提出了相应的仪器设计优化方案和基于杠杆原理的动态平衡施工工艺优化方案，并通过现场试验验证了优化方案的效果。可为过钻具声波测井仪器的研发和测量影响因素分析提供参考，对过钻具系统的推广应用和技术发展有重要的意义。

摘要:针对多站雷达系统部分参数只能通过参数估计获得，受限于参数估计的精度而造成的协同干扰性能下降的问题，提出了一种多干扰机联合干扰波束和发射功率的稳健资源分配方法。首先，采用多个目标在干扰环境中PCRLB的总和作为干扰性能的指标；然后，基于干扰信号模型、压制干扰环境下的雷达回波信号模型以及干扰支援编队的几何位置，将雷达系统参数估计的不确定性所导致的泛化误差与干扰波束和发射功率相结合，建立带有干扰资源约束条件的稳健资源分配方法；最后，考虑到资源参数的耦合性，采用基于遗传算法的两步分解方法对其进行求解。仿真结果表明，本文提出的稳健资源分配方法能有效降低雷达系统对多目标的跟踪性能，提高了多干扰机对雷达系统的协同干扰能力。

摘要:为了解决电站锅炉操作人员依赖经验调节锅炉运行参数降低SCR入口NOx浓度，提高脱硝效果的问题，提出一种SCR入口处NOx浓度预测方法。该方法建立了基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的CNN(1D)-LSTM模型，通过提取锅炉在时序上的特征参数，可预测5 min后SCR入口处NOx浓度。电厂运行人员可将该模型的预测结果作为SCR入口处NOx浓度的重要参考，更加有效地调节锅炉参数进行脱硝优化。结果表明，预测3 min后SCR入口处NOx浓度LSTM模型优于CNN(1D)LSTM；预测5 min后的SCR入口浓度CNN(1D)-LSTM模型相比于LSTM模型预测精度有很大的所提高，在测试集上Emape为7.05%，取得了期望的效果。

摘要:石灰石-石膏湿法烟气脱硫(WFGD)是火电厂烟气脱硫的主要方法，对大气环境保护起到重要作用，但也会出现腐蚀、结垢等问题影响运行效率。为了优化湿法脱硫系统的运行，采用数据驱动方法对SO2烟气排放进行动态建模。首先利用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)对SO2排放数据进行分解，得到若干个本征模态分量（IMFs）。使用小波阈值去噪对含有噪声的本征模态分量进行去噪处理，得到纯净分量。然后设计了卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)相结合的深度学习模型对SO2排放进行预测。在对比了对分量分别预测后进行重构和将分量重构后进行预测两种方案后，发现前者的均方根误差和平均绝对误差比后者分别降低了0.135 7和0.284 3。基于第1种方案与其他基准模型进行了对比实验，所提模型的均方根误差和平均绝对误差分别为0.699 6和0.355 3，均为最低。结果表明所提模型在对SO2排放浓度预测方面有显著优势。

摘要:甚高频数据交换系统是国际海事组织主导e航海战略中的主要通信方式之一。其中，VDE-TER业务根据物理信道特性划分了多种业务逻辑信道。为保证VDE-TER信道传输质量前提下提升数据传输效率，本文在深入分析VDE-TER不同业务逻辑信道下Turbo编译码算法基础上，提出了一种基于先验修正因子的Max-Log-Map改进算法。该算法针对VDE-TER不同业务逻辑信道Turbo编码特性，通过仿真和实际物理信道大样本性能测试，实现了VDE-TER特定逻辑信道的最优修正因子值确定。结果表明，加入修正因子的译码算法与传统译码算法相比，性能提升0.6~0.8 dB增益，为高性能VDES产品研制奠定了理论技术基础。

摘要:鉴于航拍雾中绝缘子图像出现颜色失真与裂纹检测效果不理想的问题，采用了一种改进Hough变换对雾中绝缘子定位与裂纹检测方法。针对颜色失真的弊端，通过大气光强度与暗通道之差的绝对值改进透视率计算公式，使之改善蓝天、白云等光亮区域去雾后颜色失真的情况。对于绝缘子定位与裂纹检测的障碍，提出了椭圆圆心是此椭圆内外所有点中到边缘最大长度最小的点这一特征，快速计算出圆心以此降低Hough参数维度与计算量,实现绝缘子在图像中的定位。最后采用Hough空间中峰值检测与置零法相结合，解决传统Hough变换检测直线算法耗时久与准确率低的短板。通过设定阈值减少伪裂纹与过连接的产生，快速并准确的检测出裂纹。通过仿真实验验证，文中所提的改进Hough变换相比传统Hough变换对雾中绝缘子裂纹检测速率提升了1.4倍，准确率提高了5.5%。

摘要:针对遥感车辆检测任务中存在目标尺寸小、背景复杂等问题，提出一种基于多重金字塔和多尺度注意力的轻量级YOLOv5算法。在主干网络中减少下采样次数，提高小目标检测能力，实现轻量化；在颈部中通过重新设计的多重金字塔网络，充分利用不同特征层的信息，增强特征融合能力，并引入改进的多尺度注意力模块，为浅层特征图获得更大的感受野和感兴趣区域；最后使用K-means++聚类算法对目标尺寸进行聚类分析，设计出适合目标的锚框尺度和宽高比。在自建遥感车辆数据集中不仅提升了目标检测精度，而且大大降低参数量。与YOLOv5s相比较，AP0.5%提高了2.3%、AP0.5:0.75%提高了4.3%；参数量降低了65%、模型大小减少了60%。在轻量化的同时有效地提高了小目标的检测精度。

摘要:针对工业场景下煤矸石分拣任务检测精度低、分拣速度慢的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法。在主干网络的卷积层中加入轻量化注意力机制CBAM，以提升目标在复杂的煤渣环境中的特征表达的能力；其次，改进特征融合层为BIFPN，BIFPN结构进行了双向跨尺度连接和加权融合，以加强煤矸石浅层的特征信息和高层煤矸石位置信息，解决煤矸石颜色、纹理相近难以分类的问题；最后，在原算法DIoU的基础上增加对边界框高宽比考虑，以提升检验框检测的准确率。在工业生产环境中采集的10 000张煤矸石图像作为数据集对所提方法进行实验，实验表明，与改进前的YOLOv5s模型相比，在检测速度基本保持不变的前提下，改进算法平均精度mAP_0.5达到了93.3%，平均检测精度提高了5.1%，实现了对煤矸石进行目标检测的要求。

摘要:绝缘子是输电线路上的重要部件之一，利用无人机巡检准确的检测出绝缘子及其缺陷是保障电力安全输送的重要手段。针对目前主流目标检测网络处理高分辨率图像时直接缩放原图带来目标的细节信息丢失或者将原图切块再检测导致目标丢失整体信息的问题，在残差网络（ResNet 50）的基础上设计了一个双分支结构的主干网络（RC Net）同时兼顾绝缘子的位置信息和细节信息，能减少目标上下文信息和局部信息的丢失。同时引入可变形卷积替换部分常规卷积来改变采样点，使采样点能更贴合目标本身的几何形状，提高网络的特征表达能力，并根据绝缘子本身的大小和形状重新设计锚框的参数，使锚框更适合目标本身的尺度，边框回归更精确。在扩增的中国输电线路绝缘子数据集（CPLID）进行实验，结果表明，本文提出的算法的平均精度达到88.3%，相比于目前主流的检测算法在高分辨率图像背景下具有更好的检测效果。

摘要:花点图案是由许多小黑点密集排列形成的点阵图案，它均匀分布在汽车挡风玻璃的四周。花点在丝网印刷和烧结过程中可能出现黏连、残缺与缺失等缺陷。采用人工进行花点缺陷的检测容易误检和漏检，且检测数据不易统计和分析。为了解决该问题，提出采用机器视觉技术来提取黑边花点轮廓作为相机移动轨迹；然后用PLC控制2台相机的移动来分段采集4条黑边的花点图案，以便获得微小花点的清晰图像；最后采用YOLOv5s算法来实现花点缺陷类型和位置的在线检测。文中通过对不同算法检测结果的比较，验证了YOLOv5s算法在花点缺陷检测方面的优越性和鲁棒性。

摘要:为了能够更好地判断金属腐蚀图像的腐蚀程度，针对腐蚀图像存在的亮度不高、对比度低和细节模糊等问题，提出一种改进的同态滤波与多尺度融合的腐蚀图像增强方法。首先，采用引导滤波将原始腐蚀图像分为基础图像和细节图像后加权融合，获得细节对比度增强图像；其次将原始腐蚀图像转换为HSV颜色空间，对亮度分量采用改进后的单参数分块同态滤波得到亮度增强图像，能够在减少同态滤波参数的同时，改善同态滤波亮度过度增强的现象；最后利用拉普拉斯对比度、显著性和饱和度3个权重对处理后具有优势特征的两幅图像进行多尺度融合，得到最终的增强图像。实验结果表明，本文算法的信息熵、均值、平均梯度以及标准差的平均值相较于原图分别提升了7.4%、9.8%、43.34%和29.8%，其中信息熵、平均梯度以及标准差的平均值均优于其余3种算法；本文算法能有效改善腐蚀图像整体亮度，提升暗细节对比度，提高图像质量。

摘要:分数阶插值是帧间编码运动补偿中一项重要技术。为改进传统插值滤波器插值效果不佳，现有基于深度学习的方法存在只生成半像素样本、需要对各个分像素位置及量化参数(QP)训练相应模型、需引入额外的信息作为输入等不足之处，本文提出一种用于帧间编码分数像素运动补偿的卷积神经网络(CNN)方法。首先以残差稠密网络为基础，然后联合多尺度失真特征提取结构及亚像素卷积来增加特征提取准确性和生成分数像素。为了训练所提出的网络，本文分析该分数阶插值任务的特点，构建了带有真实性失真的数据集。该模型依靠参考帧生成各个位置的分数像素样本，且适应任意的量化参数。实验结果表明，与H.265/HEVC相比可以节省更多的比特数。在低延迟P(LDP)的配置下，平均降低2%的BD-rate，与同类方法相比综合性能也有所提升。

摘要:针对全流量检测方式容易使安全检测设备出现性能瓶颈的问题，给出一种使用改进的野狗优化算法来优化径向基函数神经网络的正常流量过滤方法。首先，采用Singer混沌映射和搜索平衡策略对野狗优化算法进行改进；其次，用改进后的野狗优化算法优化RBF神经网络的输出权值，使用CSE-CIC-IDS2018数据集训练网络，构建正常流量过滤模型；最后，在网络流量进入安全检测设备前尽可能多地过滤掉其中正常流量，减轻安全检测设备的工作负担。实验结果表明：与现有的模型相比，IDOA-RBF神经网络的正常流量过滤模型在建模时间上有较大的改善，同时保持较高的识别精度，并且能在需要检测的流量中过滤掉72.9%的正常流量。

摘要:针对自然灾害后地面基础设施无法有效提供可靠通信的问题，提出基于NOMA的无人机群应急通信系统总和速率优化方案。该方案首先在无人机最大发射功率、地面用户服务质量等约束下，构建一种以地面用户总和通信速率最大化为目标的无人机群辅助应急通信模型；其次，通过改进模拟退火算法实现NOMA机制下无人机功率分配；最后，通过改进K-means算法对地面用户进行聚类，优化无人机与用户的路径损耗及视距链路概率完成无人机3D部署，实现系统总和速率最大化。数值仿真结果验证了所提方案的有效性。

摘要:针对水下目标检测中目标对比度低以及水下图像多尺度问题，提出了高频增强网络与特征金字塔（FPN）融合的水下目标检测算法，以提高对水下目标边缘、轮廓信息以及目标底层信息的提取。首先引入八度卷积将卷积层的输出特征按频率分解，将主干网络提取到的特征图进行高、低频信息分离，鉴于水下目标的轮廓信息和噪声信息均包含于高频特征中，在高频信息通道中引入通道信息具有自适应增强特点的通道注意力机制，形成了一种高频增强卷积，以达到增强有用轮廓特征信息和抑制噪声的目的；其次，将增强的高频特征分量融入FPN的浅层网络中，提高原FPN对水下多尺度目标的特征表示能力，缓解多尺度目标漏检问题。最后，将所提方法与基线算法Faster R-CNN融合，在全国水下机器人大赛提供的数据集中进行实验。结果表明：改进算法识别准确率达到78.83%，相比基线提升2.61%，与其他类型目标检测算法相比，依然具备精度和实时检测优势，证明了从特征图频域角度提升前景和背景对比度的有效性。

摘要:基于功能磁共振(fMRI)同步采集的脑电图(EEG)，在使用平均模板相减法(AAS)预处理之后，仍存在梯度残留尖峰伪迹。需要更准确地去除残留尖峰，以减少基于频率的活动推断的干扰，降低时间序列之间的虚假相关性。本文针对EEG数据中尖峰伪迹的特性，先使用薛定谔滤波方法分解并识别包含尖峰的EEG数据，自动减去与EEG幅度相差较大的大部分尖峰成分，然后使用幅度阈值方法，通过逆补余误差定位与EEG幅度相当的残留尖峰，实现对尖峰伪迹的定位与去除。对于模拟信号，该方法得到的信号幅值误差(Er)较薛定谔滤波方法平均提高24.95%，信噪比(SNR)较薛定谔滤波方法提高27.13%；对于真实信号，本文方法得到皮尔逊相关系数明显小于另外4种方法，去噪效果较薛定谔滤波方法提升11.42%。无论是尖峰位于波形波谷，还是高频波动幅度与峰值相当的情况下，薛定谔滤波结合阈值算法较其他方法尖峰识别精度和去噪效果明显提高。此去噪方法为EEG-fMRI的融合研究提供了强有力的支持。

摘要:声发射检测技术应用广泛，声发射仪器系统良好的灵敏度是进行声发射检测的重要保障。搭建了一套声源信号检测平台，通过实验和数值分析研究了两种不同声源在圆形钢板中声发射信号的响应特征。实验结果表明，随着与声源距离的增加，不同方向上信号的响应幅值变化趋势基本一致，不同方向间响应幅值的差异主要分布在2.1~8.8 dB。在距离声源0~350 mm时信号响应幅值整体下降速度较快，脉冲激励相较断铅激励产生的信号衰减率低 3% 左右。脉冲信号激励传感器产生的声源拥有更好的稳定性和再现性，本研究对声发射仪器灵敏度测试中声源的选择提供了参考。

摘要:滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测的数据驱动方法显示出了巨大的潜力，但仍有提升的空间。为此，提出了一种基于Autoformer模型的滚动轴承RUL预测方法。结合领域内的专家知识对滚动轴承原始信号进行人工特征提取并优化特征，利用Transformer类模型强大的多维特征提取能力挖掘输入特征与RUL之间的复杂映射关系。针对滚动轴承振动信号的周期性特点采用Autoformer模型将时间序列进行分解对趋势项和周期项分别处理。实验结果表明，所提出的预测方法在PHM2012数据集上的表现相比于其它文献的方法，平均得分分别提高了50.03%、21.31%、19.93%。证明了该方法的优越性。

摘要:目前已有的利用单一故障特征选线办法受过渡电阻、故障合闸角及故障位置等因素的影响，普遍存在抗噪性差、准确度不高等问题。鉴于此，提出一种融合暂态高频能量与波形相关性故障特征的极限学习机(ELM)小电流接地选线新方法，采用变分模态分解和希尔伯特变换提取零序电流中的暂态高频能量，通过对零序电流相关性分析提取暂态波形综合相关系数，两者共同构成故障特征向量，输入免阈值设定的ELM模型，实现故障选线。通过大量仿真对所提方法的有效性进行验证，结果表明该方法抗噪性好且基本不受过渡电阻、故障合闸角及故障位置等因素的影响。经文中变电站接地故障数据实例对该方法进行验证，结果表明该方法选线准确率可达100%。

摘要:针对退役动力电池梯次利用过程中对电池健康状态快速检测的需求，本文以软包磷酸铁锂电池为研究对象，提出基于红外热成像的锂电池健康状态快速检测方法。通过改变电池充电和放电电流倍率，研究不同老化程度的电池在放电过程中的温度变化情况，采集放电过程中的红外热成像视频，建立电池健康状态与红外热成像特征的对应关系，以此作为电池健康状态检测的健康因子；构建基于SlowFast-LSTM深度学习网络模型的改进型视频识别算法，对于电池健康状态0~40%、40%~50%、50%~60%、60%~70%、70%~80%、80%~100%这6种类别的识别率达到80.78%，单次电池检测时间3 min，实现电池健康状态的快速检测。

摘要:为了实现宽频带天线指定方向的高性能辐射，设计了一种宽频带的微带等角螺旋天线。为实现阻抗匹配，天线馈电部分设计了一种指数渐变式微带巴伦结构。经过实物测试参数，结果表明加入了指数渐变巴伦结构后天线实现了良好的阻抗匹配并具有良好的宽频带特性，其工作带宽为1.74～4.82 GHz，回波损耗最低达- 30 dB。同时设计了一个平底型金属反射腔用于反射背向电磁波，在保持宽频带工作特性的同时，使天线具有了良好的单向辐射特性，天线在整个工作频段内的增益均大于6 dB，与传统的螺旋天线相比，具有宽频、定向、高增益的特点，具有一定应用前景。