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2026,49(14):1-13, DOI:
Abstract:
针对居民场景下大规模电动汽车接入导致的负荷波动加剧、峰谷差扩大及容量边界受压问题，研究容量约束下的电动汽车聚合有序充电优化。建立兼顾充电成本、总负荷波动和充电行为偏离的群组化多目标优化模型，并考虑群组能量守恒、功率边界、容量约束和场景可行性判据。在基于分解的多目标进化算法与成功历史自适应差分进化机制基础上，提出结构增强拥塞引导型求解方法，通过保能量成对扰动、拥塞引导评价和局部精修提升复杂约束下的搜索能力。构建轻度、中度和高容量紧张3类居民场景进行验证。结果表明，所提方法在5组正式实验场景中均取得最优综合表现；在高容量紧张场景下，相比主要基准方法，解集逼近误差降低约26.1%，解集覆盖质量明显提升。综合排序中，所提方法平均排名为第1，并在全部5组场景中保持占优；平均运行时间为47.8 s。消融实验表明，保能量成对扰动是提升解集质量的关键机制，拥塞引导和局部精修可进一步改善容量紧张场景下的求解效果。研究结果验证了所提模型与方法在居民容量约束场景下实现充电负荷安全转移、负荷平滑和行为保持的有效性。
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2026,49(14):14-26, DOI:
Abstract:
数据中心制冷系统能耗占比高且受负载波动与热惯性影响显著，温控过程面临多源扰动与严格物理约束。传统控制方法难以兼顾安全性与能效，而现有强化学习方法在探索阶段易产生物理违规行为，限制了其工程应用。针对上述问题，在开源仿真环境基础上，提出一种融合物理机理的安全强化学习温控方法。通过将温控问题建模为马尔可夫决策过程，在既有状态与动作空间定义下，重点构建耦合露点温度、系统稳定性及空气焓值的动态安全边界模型，并设计可微投影机制，将安全约束以内嵌方式融入策略网络，实现动作在连续空间内的可微安全映射。在基于EnergyPlus的全年仿真中，所提方法将温度越界次数降低至10次，冷通道温度推荐区间占比提升至99.2%，超限严重度控制在0.03℃以内，同时显著降低控制波动并提升系统运行稳定性。在保证安全性的前提下，系统能耗进一步优化。研究表明，所提方法在不改变系统结构的情况下，实现了强化学习策略对复杂物理约束的有效刻画与稳定利用，在安全性、稳定性与能效之间取得良好平衡，为强化学习在数据中心温控中的工程落地提供了可行路径。
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2026,49(14):27-36, DOI:
Abstract:
配电网源网荷储调度中，气象与负荷的双重不确定性存在时序相依的复杂特征，若忽略二者间的鞅差序列关联，易导致调度决策面临保守性失配和边界面失稳风险，引发电压越限。为此，本研究提出考虑气象-负荷双重不确定性的源网荷储鲁棒优化调度方法。首先，构建气象预报误差的一阶自回归时序关联模型与负荷波动的盒式区间模型，并建立考虑双重不确定性的净负荷耦合机理，形成更逼近实际极端场景的联合不确定性模型；然后，采用可调保守度的多维盒式不确定集合刻画净负荷波动域，并以系统购电、储能老化及可中断负荷补偿总成本最小为目标，计及功率平衡、电压安全、储能荷电状态与可中断负荷等约束，构建鲁棒优化调度模型，通过列与约束生成算法分解为主问题与子问题迭代求解。最后，设计储能自适应充放电与可中断负荷柔性调节的实时协同响应框架，应对实际运行中的残余偏差。仿真结果表明，该方法在最恶劣不确定性场景下所有节点电压始终维持于0.94~1.06标幺值（p.u.）的安全区间，安全裕度保持为正，验证了该方法在提升配电网安全性方面的优越性。
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2026,49(14):37-48, DOI:
Abstract:
随着社会经济对电力依赖程度的不断加深，极端天气灾害对电力系统稳定性的威胁日益凸显，开展电力系统弹性评估研究具有重要的现实意义。本研究旨在构建一种考虑极端天气时空特性的电力系统弹性评估体系，以应对极端天气灾害对电力系统带来的挑战。首先对极端天气进行融入时空特性的模型构建，考虑历史台风数据与所处经纬度位置实时对台风模型进行修正；其次，考虑电力系统结构、运行状态及灾害应对能力等因素，从灾前预测、灾中承受能力、灾后恢复这3个方面提出3个指标数据综合评估电力系统的弹性水平；通过过去15年实测台风数据进行随机化建模，并利用IEEE RTS-79节点系统进行算例仿真得到弹性基准值，从工程实际出发，提出了增加备用、负荷转移和提升检修效率这3种弹性提升策略并进行验证。本研究评估体系不仅揭示了电力系统在灾害应对中的薄弱环节，还为提升电力系统弹性提供了理论依据与实践指导，对保障国家能源安全及维持社会经济秩序具有重要意义。
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2026,49(14):49-58, DOI:
Abstract:
低温环境下，变电站巡检机器人电池存在开路电压迟滞环畸变，导致荷电状态估计值存在严重的低温漂移累积、运动能耗预测结果出现显著的非平稳偏差。故本研究提出一种融合低温放电建模、运动能耗预测与分层补偿的续航能力提升策略。首先，建立半经验电化学模型，采用扩展卡尔曼滤波在线估计电池荷电状态，抑制低温非线性极化引起的累积漂移；然后，结合实时荷电状态与路径规划信息，闭式输出剩余续航时间预测结果；最后，设计双层补偿架构，上层依据续航紧张因子动态重排序巡检任务点并调整充电触发阈值，下层基于端口受控哈密顿理论设计能量控制器，通过注入阻尼与能量成形优化关节力矩分配，实现续航补偿。实验表明，在-18~-8℃低温环境下，该策略能够单机完成全部8个巡检点位，荷电状态利用率达76.2%，较现有方法提升43.1%~70.5%，作业时间延长64.8%，且瞬时功率变异系数低至0.11，电流样本熵降至0.52，验证了该测量可以实现对低温恶劣工况下续航能力的精准预测与高效补偿。
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2026,49(14):59-66, DOI:
Abstract:
针对噪声协方差未知和非均匀采样条件下的目标跟踪问题，提出了一种自适应滤波器。该滤波器在量测建模阶段引入扩维修正策略，以重构非均匀采样下的量测模型，从而有效避免量测信息的遗漏和时序失配问题。为实现对动态目标的精确估计，将目标状态建模为高斯逆威夏特分布，其中目标的运动学状态建模为高斯分布，噪声协方差则建模为逆威夏特分布。通过引入变分推断机制，推导出在噪声协方差未知且采样非均匀条件下的贝叶斯递归过程，从而实现目标状态的最优估计。仿真实验结果验证了所提算法在复杂观测环境下的鲁棒性和估计精度，相较于现有卡尔曼滤波，在应对噪声协方差未知与非均匀采样方面具有显著优势，表现出更强的适应能力与跟踪性能。
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2026,49(14):67-74, DOI:
Abstract:
针对传统单参考信号解调方法中因相位失配导致的测量精度受限问题，提出一种双路同步解调方法以提升精密印刷电路板(printed-circuit board,PCB）型电磁感应式角位移传感器精度。该方法通过为传感器的正弦、余弦输出信号分别提供独立的方波参考信号，通过相位匹配实现无衰减解调，从根本上消除了相位失配引起的增益不一致问题。实验结果表明，相比传统方法，该方法使原始整周测量误差从±0.032 35°降低至±0.007 6°，补偿后的整周误差从±0.006°降至±0.003 4°，传感器输出信号动态范围从［-16 001，9 338］提升至约［-30 000,30 000］，角度稳定性提高至0.000 1°。本研究为高精度PCB型电磁感应式角位移传感器的性能提升提供了有效技术方案，具有广泛的工程应用前景。
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2026,49(14):75-86, DOI:
Abstract:
针对输电线路航拍图像中缺陷目标尺度差异大、背景干扰强、小目标与遮挡目标易漏检等问题，提出一种基于YOLOv11n的多特征融合检测器(polyfeature-fusion detecor-YOLO,PFD-YOLO)。首先，通过融入多核Inception网络（poly kernel Inception network，PKINet）中的多核Inception块（poly kernel Inception block，PKIBlock）改进C3K2，有效降低了模型复杂度，增强了特征提取能力；其次，设计特征聚焦扩散金字塔网络（feature focusing diffusion pyramidnetwork,FFDPN）对Neck侧特征融合结构进行重构，通过特征聚焦模块（feature focusing module,FF）实现不同尺度特征间的高效交互与上下文信息传播，缓解多尺度特征不一致带来的特征遗忘问题；再次，引入轻量化共享卷积检测头（lightweight shared convolution detection head,LSCD），采用跨尺度参数共享与组归一化策略，在提升小目标检测精度的同时显著降低检测头的计算开销；最后，在自建输电线路多目标缺陷数据集上对所提方法进行验证。实验结果表明，PFD-YOLO在保持较高推理速度的前提下，mAP50和mAP50.95分别提升至86.6%和53.9%，相较原始YOLOv11n模型分别提高3.9%和3.3%，有效提升了输电线路缺陷与异物的检测精度与鲁棒性，具有良好的工程应用价值。
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2026,49(14):87-99, DOI:
Abstract:
针对现有钢材表面缺陷检测中精度不足、小尺寸缺陷漏检率高、边界框定位偏差等关键问题，提出一种基于YOLOv8改进的钢材表面缺陷检测算法YOLOv8-CEW（closed eyes in the wild）。该模型通过引入CFBlock模块（ConvFormer block）、高效上卷积块(efficiency up convolution block，EUCB)和WIoU损失函数三大核心改进，分别从特征提取、特征融合与边界框回归维度实现性能突破。其中，引入的CFBlock模块与原有的Backbone中的C2f模块融合并替代里面bottleneck，针对钢材缺陷 “细长蜿蜒、密集离散” 的特有形态优化特征捕捉机制，强化了多尺度缺陷特征的分辨力；EUCB模块替代传统上采样优化了缺陷特征重建效果以提升检测完整性；WIoU损失函数结合缺陷尺度动态调整定位惩罚策略，增强了边界框定位精度。实验结果表明，改进模型在NEU-DET（Northeastern University defect detection dataset）数据集上，精确率、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别较YOLOv8基准模型提升3.2%、1.4%、1.1%、0.4%，且检测速度满足工业应用要求，具有良好的实际应用前景。
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2026,49(14):100-108, DOI:
Abstract:
热压焊（脉冲回流焊）广泛应用于微型电子元件的自动化焊接，其焊接过程对温升速度与温控精度有较高要求。传统控制方法基于时域假设或等效分析建立热压焊过程模型，模型偏差容易造成温度超调且会降低系统稳定性。本研究基于非线性最小二乘估计完成参数辨识并以此构建热压焊过程的扩展状态空间温控模型；设计模型预测控制（model predictive control,MPC）器并完成热压焊温控系统的闭环仿真建模。仿真结果表明，与传统比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)和Smith-PID相比，MPC在模型失配条件下具有更强的鲁棒性，且在外部扰动作用下表现出更优的扰动抑制能力。微型线缆焊接试验表明，MPC控制器具有较好的温控性能，温升速率可达240℃/s，同时能够显著抑制温度超调，焊接过程温度控制精度达到±2℃。在更换不同结构尺寸焊头后，控制器的温控性能未受到明显影响，实现了精密温控的热压焊过程。
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2026,49(14):109-116, DOI:
Abstract:
应急状态水下潜器作业时易受母船铁磁干扰而导致定位精度下降，为解决这一问题，提出一种基于逆向姿态更新的水下子潜器定位误差修正方法。该方法在初始存在磁干扰时首先进行惯性导航并存储数据，当脱离母船且磁信号正常后基于惯性阶段原始数据和逆向姿态更新算法重新递推修正原初始姿态角，再基于新初始姿态角重新进行惯性导航和组合导航，以修正原初始姿态角导致的系统误差。该方法能利用后期组合导航结果对初始误差和过程误差进行估计补偿。实验结果表明，相比传统组合导航方法，在对潜器的初始航向和水平姿态误差补偿之后，在航行阶段的平均位置误差降低了87.8%，平均速度误差降低了91.3%，显著提升了应急状态下水下潜器组合导航系统的定位性能。
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2026,49(14):117-125, DOI:
Abstract:
信号参数估计与调制方式识别作为非合作通信场景中的核心支撑技术，对电磁信号解析与情报生成至关重要。针对实际应用中信号参数未知、智能模型通用性差以及部署后更新困难、成本高昂的核心瓶颈，提出并实现了一种基于深度学习的数字调制信号盲识别方法。该方法创新性地设计前馈式信号处理框架，将符号速率估计、采样率自适应调整与调制方式智能识别3个环节深度融合，突破了传统流程中各环节简单并行处理的局限，形成了一个高效且普适的信号处理解决方案。实验与应用验证表明，所提方法在降低训练成本的同时，还显著增强了模型对未知参数的泛化能力和鲁棒性，具有较强的工程应用价值。
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2026,49(14):126-139, DOI:
Abstract:
针对传统可视图法在城市复杂障碍物环境下存在碰撞检测规模大、碰撞检测效率低，导致求解速度慢的问题，提出层次凸包可视图法。利用主凸包对环境中的多边形进行预筛选，缩小参与可视性检测的障碍物范围，降低检测耗时；同时，提出局部凸包可视性检测方法，进行多边形对遍历并构建局部凸包，并结合桥点进行区域划分，规避传统全局点对遍历中的无效检测，有效提升检测效率。基于真实城市数据构建不同规模的城市环境，分别与路径规划的基线算法、相关改进算法和文献中的可视图法进行仿真比较。结果表明，层次凸包可视图法能够快速规划出高质量路径，规划时间较传统可视图法、双向快速搜索随机树（bidirectional rapidly-exploring random trees,Bi-RRT*）和Informed-RRT*分别减少99.66%、94.38%和94.06%，有效解决无人机在复杂城市环境中路径规划的计算效率问题。
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2026,49(14):140-148, DOI:
Abstract:
针对射击训练中胸环靶弹孔检测技术精度低、推理时间长的难点，提出了一种基于YOLOv8的轻量化算法。首先设计卷积块注意力模块（convolutional block attention module，CBAM）-MobileNetV4主干网络，在提升精度的同时降低模型的计算复杂度和参数量；其次提出C2fGhost-AFPN-P2(asymptotic feature pyramid network)特征聚合网络，通过结合C2fGhost模块、AFPN和P2输出层的方式增加网络对小目标的感知力；最后将算法的损失函数设为WIoU，以减弱正负样本数量不均衡产生的影响，提高预测框的回归精度。在自制数据集的实验结果显示，mAP50为0.973，相较于原算法提升16.0%；参数量为2.43×106，相较于原算法降低19.3%；GFLOPs为8.0，相较于原算法降低2.4%。实验结果证明M-A-YOLO在弹孔的检测方面具有更好的性能。
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2026,49(14):149-159, DOI:
Abstract:
针对电力信息物理系统（cyber physical power system，CPPS）网络层容易遭受拒绝服务（denial of service,DoS）攻击的问题，提出融合状态估计和模型预测控制（model predictive control,MPC）的DoS攻击检测与防御方法。在传感器侧，采用多渐消因子自适应卡尔曼滤波进行状态估计，该算法克服了传统卡尔曼滤波易发散和单渐消因子自适应卡尔曼滤波估计精度低的缺陷，并基于估计结果设计残差检测算法实现攻击检测。在控制器侧，引入MPC，利用最新接收到状态估计信号计算未来时段的控制信号，补偿DoS攻击导致的数据丢失，同时基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（dlinear matrix inequalities，LMI）设计预测控制序列，解决了数据丢失导致系统不稳定的问题。最后，在IEEE 9节点和IEEE 30节点中展开仿真验证，结果表明所提检测方法能及时检测DoS攻击，防御方法可有效维持攻击下CPPS的稳定运行。
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2026,49(14):160-166, DOI:
Abstract:
陶瓷纤维防热瓦作为可重复的使用航天飞行器热防护系统核心构件，其表面硼硅玻璃涂层的完整性直接决定飞行器气动特性与服役安全。但是在实际检测过程中，由于防热瓦涂层表面复杂工艺纹理与真实缺陷形貌高度相似，导致传统三维点云自动检测方法虚警率高、测量精度低且漏检问题突出。因此针对防热瓦涂层缺陷定位及测量难点，提出一种双阶段测量方案。首先开展二维缺陷定位，在深度图上利用宽松阈值初筛候选区，进而提出相对坡度特征，对候选区进行精筛，排除纹理干扰，实现缺陷精准定位；继而开展三维局部测量，仅将定位后的缺陷区域映射回三维点云，执行局部RANSAC(RANdom SAmple consensus)与DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法，实现缺陷三维尺寸的精准、高效测量。研究结果表明，与边缘检测法相比，所提方法将缺陷检出率从50%提升至83.3%，误检率从66.67%降至33.33%；与RANSAC、DBSCAN全局法相比，所提方法将缺陷检出率从50%提升至83.3%，误检率从50%降至33.33%，验证了所提框架在复杂纹理干扰下卓越的定位测量能力。
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2026,49(14):167-176, DOI:
Abstract:
针对当前复合材料损伤识别研究中存在的特征维度高、冗余信息多、多损伤模式耦合难以区分等问题，提出了一种基于主成分分析与希尔伯特边际谱能量特征的声发射损伤识别方法。通过拉伸实验获取环氧树脂、碳纤维束及其复合材料的声发射信号，利用主成分分析对6类特征参数降维，提取高能量断裂与频域特征主成分；采用希尔伯特-黄变换获取边际谱，建立基于频带能量集中性的量化判据。结果表明，3类试件前3个主成分累计贡献率分别为84.7%、88.25%和86.6%，有效提取了高能量断裂（PC1）与频域特征（PC2）两类主损伤模式。进一步采用希尔伯特-黄变换分析波形能量，发现纯树脂损伤能量集中于100~150 kHz频带（占比约60%），纤维束损伤呈现F4~F6中频段三阶段演化，复合材料能量分布则高度分散（分散模式占比71%）。该方法能有效区分基体开裂、纤维断裂与界面脱粘，为复合材料损伤监测提供了量化识别依据。
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2026,49(14):177-191, DOI:
Abstract:
为了在无需干净标签或重复采集的前提下，有效抑制体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)图像噪声并保留结构信息，提出了一种基于相似性约束掩码的自监督去噪模型。首先，该模型以盲点去噪为基础，结合图像邻域相似性与自适应掩蔽策略，从单幅含噪图像中进行学习。在模拟实验中，当信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）=30时，该方法使信号均方误差（mean square error，MSE）降低36.92%，参数F、D、D_star的均方根误差（root mean square error,RMSE）分别降低4.39%、11.43%和3.29%，结构相似性（structural similarity index measure，SSIM）分别提升2.73%、0.21%和3.37%。在真实实验中，灰质（gray matter，GM）与白质（white matter，WM）区域的SNR提升比分别提升0.40%和3.85%。此外，临床病例分析显示，参数D值与D_star值的对比度噪声比分别从0.064、0.005提升至0.271、0.026。实验结果表明，该方法在各参数上均能获得最高且最稳定的对比度噪声比水平。本文提出的模型在保留组织结构与参数信息的同时有效降噪，为高质量IVIM成像及临床应用提供了一种有效的自监督方案。
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2026,49(14):192-199, DOI:
Abstract:
为了提高遥感图像海上小目标的识别精度，在YOLO11n目标检测算法基础上，提出了一种融合双核亚像素增强和上下文注意力的YOLO算法。该方法并行使用3×3和9×9卷积核，提取不同感受野特征，采用超分辨率重构思路，设计亚像素增强模块，捕获更多的细节信息，提高骨干网络的特征提取能力；在原始的C3K2结构基础上设计C3K2_上下文融合注意力 (context aggregation attention,C3K2_CAA），捕获更加丰富的上下文信息，辅助模型更准确地识别目标，提高复杂场景中的目标识别精度。利用公开的SeaShips数据集验证网络的目标检测效果。结果表明双核亚像素增强模块（double-core sub-pixel enhancement module,DSPE-YOLO）算法的AP、mAP50、mAP50-95达到97.2%、99.5%、71.6%，相较于基础的YOLO11n网络，识别精度分别提高4.3%、9.4%、4.4%；相较于（PaddlePaddle-you only look once evolve-small，PPYOLOE-s）、YOLOV6、YOLOV8-n、YOLOV10-n的AP分别提高0.4%、7.7%、4.7%、8.7%，取得了良好的目标检测效果。
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2026,49(14):200-210, DOI:
Abstract:
近年来，无人机在遥感图像采集领域得到了广泛应用。然而，在遥感图像目标检测任务中，单模态可见光图像存在一定局限性，其检测性能在黑暗环境或雾霾等恶劣天气条件下会显著下降。为解决这一问题，提出了一种基于YOLO的双通道遥感图像目标检测网络（YOLO with dual-channel fusion and Mamba，YOLO-DFM）。该网络将Mamba架构与YOLO模型相结合，并引入去雾模块基于动态范围直方图自注意力的 C2f 模块（C2f with dynamic-range histogram self-attention,C2f_DHSA），以增强可见光图像的检测能力。此外，引入了可见光-红外深层语义融合模块(profound semantic fusion module,PSFM)，有效融合可见光与红外图像，充分利用两种模态的互补优势，从而提升遥感图像目标检测的鲁棒性与准确性。在特征提取与融合方面，提出了一种双卷积特征多尺度复合卷积（feature multi-scale composite convolution，FMCConv）模块，该模块结合了空间到深度卷积（space-to-depth convolution，SPDConv）与深层鲁棒特征下采样（deep robust feature downsampling，DRFD）的优势，并通过创新的特征融合策略与计算优化方法，在复杂多尺度背景下提升了目标检测的精度，并将其集成到YOLO-DFM网络中。本文在航空影像中的车辆检测（vehicle detection in aerial imagery，VEDAI）、面向低照度视觉的可见光-红外配对数据集（low-light visible-infrared paired，LLVIP）和DroneVehicle数据集上对所提出的方法进行了验证。实验结果表明，与原始YOLOv8相比，YOLO-DFM在mAP指标上分别提升了6.8%、1.2%和1.6%，显著增强了检测性能，验证了模型的有效性。综上所述，本文提出的YOLO-DFM网络为多模态遥感图像目标检测提供了一种高效且可靠的解决方案。
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2026,49(14):211-220, DOI:
Abstract:
水利大坝的水下混凝土结构易产生病害，传统人工检测效率低且风险系数较高，现有水下三维重建因图像质量差，水体环境复杂，导致难以实现高精度效果。由此，针对水下结构病害检测，提出了一种基于多尺度融合图像增强算法与水下折射模型结合的三维重建方案，该方案将自适应颜色校正、改进Retinex算法通过基于多尺度融合算法 (non-subsampled shearlet transform,NSST）算法进行多尺度融合，优化图像质量，再结合水下折射模型完成三维重建。实验显示，方法在信息熵（information entropy,IE）、图像对比度质量评价指标（patch-based contrast quality index,PCQI）、水下彩色图像质量评价指标（underwater color image quality evaluation,UCIQE）指标下都优于传统的水下图像增强模型，且处理后图像的IE值达到最优（7.803 6），在实际重建效果中细节纹理和边缘轮廓也显示出最优效果。该方案能有效提升水下结构病害的重建精度，为水下检测提供可靠支撑。
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2026,49(14):221-230, DOI:
Abstract:
医学图像分割是医学影像分析中核心任务之一，对临床诊断、手术规划和疗效评估具有重要作用。针对现有方法在全局建模、局部细节保持及计算效率上的不足，提出了一种基于多尺度视觉状态空间U-Net的新型医学图像分割方法。该方法集成了状态空间建模机制、多尺度并行小波卷积模块以及改进的大核分组注意力门控模块，旨在增强跨层特征融合与细节表达。此外，引入分层级联预测策略，在解码器多个语义层级逐步生成并融合预测图，从而进一步提升了模型的鲁棒性与多尺度目标的适应性。在Synapse和自动心脏诊断挑战赛（automated cardiac diagnosis challenge，ACDC）两个公开数据集上的实验结果表明，所提方法的整体性能均优于现有主流方法，验证了其有效性与优越性。
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2026,49(14):231-240, DOI:
Abstract:
针对交通道路动态巡检中无人机在高速飞行和姿态抖动下拍摄的图像存在复杂非均匀模糊，从而严重降低图像质量并影响后续目标检测问题，提出一种基于惯性传感器引导的改进第二代去模糊生成对抗网络（deblur generative adversarial network version 2，DeblurGAN-V2）图像去模糊算法。该算法将相机的惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)数据作为物理约束，设计梯度方向一致性损失函数强制恢复运动轨迹，并采用双路径感知损失融合平衡纹理与结构，同时设计自适应加权判别器在不同尺度上对生成图像的真实性进行判别，增强图像质量。在自建的无人机道路巡检数据集上实验表明，与基线模型DeblurGAN-v2相比峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR）与结构相似性（structural similar ityindex measure，SSIM）分别提升1.52 dB和0.056，在下游的车辆目标检测任务中误检率、漏检率分别降低9.2%与18.1%。
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2026,49(14):241-252, DOI:
Abstract:
针对无人机视觉语言导航（unmanned aerial vehicle vision-and-language navigation,UAV-VLN）中多模态特征融合不足、全局环境感知能力有限以及长视距规划性能欠佳的问题，开展了基于历史增强的双尺度混合专家网络方法研究。该方法构建由全局混合专家网络与局部混合专家网络组成的双尺度结构，全局网络融合语言描述与导航地图特征以实现全局语义推理，局部网络结合视觉观测与语言特征以完成细粒度语义感知，从而在不同尺度上增强跨模态信息理解能力。为提升时序建模与长期依赖捕获能力，引入基于矩阵长短期记忆网络（matrix long short-term memory,mLSTM）的历史记忆编码器，实现历史观测与当前状态的动态融合。进一步设计导航目标-进度协同预测模块，通过目标预测头与任务进度预测头联合估计智能体的空间位置与任务阶段，提升导航决策的连续性与可解释性。在城市级UAV-VLN数据集CityNav上进行实验验证，结果显示该方法在导航成功率（success rate,SR）和路径加权导航成功（success weighted by path length,SPL）上分别达到16.42%和18.26%，较基线模型提升10.04%和12.18%，显著增强了智能体在复杂城市场景下的跨模态理解、时序决策与长视距导航推理能力。
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2026,49(14):253-264, DOI:
Abstract:
车辆重识别(re-identification,Re-ID)是指通过在不同摄像头下准确识别并关联同一辆车，实现跨区域、不间断的车辆追踪和轨迹分析。现有车辆Re-ID方法在复杂场景下因摄像头视角变化、遮挡以及车辆外观相似性会出现特征表达不充分和鲁棒性不足等问题，为解决上述难题，提出了一种融合区域特征与动态侧信息的双分支车辆Re-ID网络。设计了区域上下文关系(regional contextual association module,RCAM)模块，通过利用多头注意力机制和特征以自适应地提炼和增强车辆的关键局部特征；引入了动态辅助信息（侧信息）嵌入（dynamic side information,D-SIE）机制，以更灵活地利用相机和视角信息；在训练阶段，引入了CutMix混合样本增强策略，显著提升了模型的鲁棒性和泛化能力。本文方法在VeRi-776数据集上mAP达到83.6%，Rank-1达到97.5%，在VehicleID数据集800子数据集上Rank-1达到85.4%，Rank-5达到了97.8%，跨域实验也证明了模型良好的泛化性能。实验结果表明，提出的模型在车辆Re-ID任务中显著提升了模型的鲁棒性和细粒度特征识别能力。
2026年第49卷第14期
第二十八届中国科协年会-电力气象智能预报与电力系统安全韧性提升
研究与设计
智能控制与性能测试
理论与算法
信息技术及图像处理
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2024,47(6):1-7, DOI:
Abstract:
城市交叉路口是交通事故多发路段，对于智能网联汽车来说，在行驶过程中进行风险检测与碰撞预警，从而保障驾驶的安全性至关重要。本文针对有信号灯的城市交叉路口提出一种考虑信号灯约束的行车风险场模型，并基于此模型设计三级碰撞预警方法。首先针对城市交叉路口的潜在冲突风险点构建功能场景，并将信号灯的约束作用考虑进行车风险场模型。为了解决碰撞预警问题，提出以TTC为指标划分三级冲突区域，通过计算主车行驶过程中周围对应的场强值，并根据干扰车在主车周围势能场的位置来衡量主车所受碰撞风险。实验结果表明，所设计的模型能够准确对进入主车势能场范围的干扰车进行预警，预警成功率可达100%，误报率仅为3.4%，证明所提方法的可靠性和有效性。
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2024,47(6):123-130, DOI:
Abstract:
针对低速增压风洞测力试验，分析气动特性曲线的原始数据源，以天平信号、流场状态和模型姿态为主要对象，结合试验控制流程，从单点数据向量、单车次数据矩阵和同期多车次数据集等维度，研究试验数据的异常检测方法策略，并以此为核心知识库，完成异常数据检测专家系统设计开发。试验过程中系统推理机自动在线执行，经过数据识别、规则推理、逻辑推理和知识迭代，实现原始数据的预检测和预诊断。试验应用结果表明，专家系统对天平桥压异常、线性段跳点和零点检测等异常类型检测敏感度高，为异常数据分析指引方向，提升问题数据排查效率。
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2024,47(6):8-13, DOI:
Abstract:
为了解决现有单天线超高频RFID技术在室内静态目标定位中精度不高的问题，本文提出了一种基于天线视轴信号传播模型的RFID定位新方法。该方法首先通过天线纵向扫描确定目标的高度位置；其次，调整天线高度与目标高度一致，然后步进旋转扫描以识别目标的方向角；进一步的，利用麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络建立路径损耗模型并用于测距；最后，综合高度、方向角和距离数据完成目标的定位。实验结果表明，在室内环境测试中，所提出的方法平均定位误差为7.2 cm，能够满足一般室内场景下物品的定位需求。
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2024,47(6):100-108, DOI:
Abstract:
在基于机器视觉的锯链缺陷实时检测过程中，油污、粉尘等因素影响图像亮度和质量，导致目标检测网络的特征提取能力下降。为保证复杂环境下锯链缺陷检测的准确率，本文设计了一种结合弱光增强和YOLOv3算法的锯链自动化缺陷检测方法。首先使用RRDNet网络自适应增强锯链图像亮度，恢复图像暗区的细节特征；然后采用改进YOLOv3算法对锯链零件进行缺陷检测，增加FPN结构特征输出图层，利用K means聚类算法对先验框参数重新聚类，并引入GIoU损失函数来提高小目标的缺陷检测精度。最后搭建一套锯链缺陷在线检测系统，对所提方法进行验证。实验结果表明，该方法能够显著提高弱光环境下的锯链图像照度、恢复图像细节，改进YOLOv3算法的mAP值为92.88%，相比原始YOLOv3提高14%，最终系统整体的漏检率降低到3.2%，过检率也降低到9.1%。所提出的方法可实现弱光场景下锯链缺陷的在线检测，并且对多种缺陷有着较高的检测精度。
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2024,47(6):86-93, DOI:
Abstract:
针对大场景SAR图像近岸场景舰船目标检测中遇到的陆地目标虚警和岸边目标漏检等问题，基于YOLOX设计了一种轻量化的改进模型CAM YOLOX。首先，在骨干部分嵌入CAM，增强舰船特征提取以保持较高的检测性能；其次，在特征金字塔网络结构中增加一个浅层分支，以增强对小目标特征的提取能力；最后，在特征融合网络中用Shuffle unit替换CSPLayer中的CBS和堆叠的Bottleneck结构，实现了模型压缩。在LS-SSDD-v1.0遥感数据集上进行实验，实验结果表明，本文改进算法相较于原始算法在近岸场景舰船检测的精确率P提高了5.51%，召回率R提高了3.68%，模型参数量减小了16.33%。本文算法能在不增加模型参数量的情况下，有效抑制近岸场景中陆地上的虚警和减少岸边舰船漏检率。
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2024,47(6):64-70, DOI:
Abstract:
为满足复杂车辆任务在时延、能耗和计算性能方面的要求，同时减少网络资源的竞争和消耗，设计了一种基于车载边缘计算(VEC)的任务卸载策略，以最小化任务处理延迟和能源消耗之间平衡的长期成本为目标，将车联网中的任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，提出了在传统双延时深度确定性策略梯度(TD3)的基础上，利用长短期记忆网络(LSTM)来逼近策略函数和价值函数，将系统状态进行归一化处理以加速网络收敛并增强训练稳定性的改进算法(LN-TD3)。仿真结果表明，LN-TD3性能与全部本地计算和全部卸载计算相比提高了两倍以上；收敛速度上与深度确定性策略梯度DDPG、TD3相比提高了约20%。
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2024,47(6):182-189, DOI:
Abstract:
针对无人机领域中的监管问题，基于YOLOv5-Lite的改进模型，提出了一种随着训练过程为模型动态地分配损失权重的指数移动样本加权函数。通过模型运算，控制二自由度云台对无人机实时跟踪，且视频采集、模型计算和二轴云台控制均在树莓派4B本地进行。优化过的模型在保持原模型参数量的同时，在mAP@.5:.95指标中达到了70.2%，相较于原模型提高了1.5%。在树莓派上的实时推理平均速度为2.1 FPS，处理效率更高。树莓派在模型推理的同时，通过I2C协议控制舵机平台对无人机目标进行追踪，保持对无人机的实时动态监测，提高了系统的可靠性，具有更好的实用价值。
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2024,47(6):34-40, DOI:
Abstract:
星载扩频应答机的数据比特与扩频码是异步的，由于传输系统噪声及多普勒频移的影响，会引起接收扩频码与发送扩频码相关峰值的衰减，导致捕获性能下降。传统的捕获技术通常存在算法复杂度高，捕获速度慢，难以适应上百千赫兹大频偏的要求等问题。本文提出了一种将扩频序列截成两段分别作相关运算的扩频序列搜索法，并结合信号平方和FFT环进行大频偏锁频的捕获方案，有效抑制了相关峰的衰减，提高了伪码捕获性能。MATLAB仿真及FPGA板级测试表明，本文所提出的扩频信号捕获方案能够对抗高达±300 kHz的多普勒频移，平均捕获时间约为95 ms。另外，该算法的FPGA实现与传统结构相比节省了约47%的LUT、43%的Register以及一半以上的DSP和BRAM资源，在资源受限的实时通信系统中具有很大的应用价值。
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2024,47(6):20-27, DOI:
Abstract:
井下振动信号的高频测量信息能记录有关钻具动态响应的更具体细节，有益于分析诊断井下的异常振动，但是高频测量会产生大量的测量数据，导致井下振动测量设备的数据存储压力非常大。本文提出了一种基于压缩感知技术的井下振动信号的高频测量方法。通过选择性稀疏采集和存储井下振动数据，并利用信号重构算法，恢复高频测量结果。在该方法实现的过程中，提出一种分层抗频谱泄露的傅里叶字典构建和改进的分层追踪OMP信号重构算法，显著降低了信号重构时间。仿真和实验测试结果表明：该方法对振动信号的压缩感知采集效果较好，系统压缩比为18.9，重构分贝误差为52.1 dB。该方法有效减轻了井下振动测量设备的数据存储压力，为获取井下振动的高频测量数据提供了一种新途径。
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2024,47(6):109-115, DOI:
Abstract:
为了解决传统SPD寿命告警的表征方式与SPD真正的寿命状态不能明确的一一对应，以及单一劣化相关参数表征的剩余寿命模型预测性差等问题，设计了一款基于STM32多参数SPD剩余寿命远程监测系统。以STM32为主控，实时采集SPD的浪涌电流、泄漏电流、表面温度以及脱扣状态等重要参数，通过BC20无线通讯模块将状态信息上传到One NET云平台。One NET云平台实时显示和存储SPD的多参数数据，并提供数据管理和分析，采用SVM分类模型判断SPD是否损坏和BO-LSTM预测模型预测SPD剩余寿命。基于BC20的定位功能，在上位机查看SPD的实时地理位置。结果表明:BO-LSTM剩余寿命预测模型的均方根误差为0.001 3，平均绝对误差为0.001 8，该系统可以实时监测SPD状态，能够有效预测SPD剩余寿命值，并且及时预警。
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2024,47(6):94-99, DOI:
Abstract:
本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少，从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少，进而导致系统崩溃的问题，提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取，之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿，完成特征点选取。实验结果表明，与原算法相比，改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下，匹配对的数量提升了17.6%，SLAM轨迹精度提升了49.8%，有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。
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2024,47(6):50-57, DOI:
Abstract:
在面向一些大型商超、医院、教学楼等大规模室内多层结构定位中，针对多层WSN结构的非测距定位问题，提出一种基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法IAODV HOP算法。首先，为节点划分3类通信半径以细化跳数，同时利用最小均方差和权重因子修正节点的平均跳距。其次，用IAO算法对未知节点坐标进行寻优，通过佳点集策略对种群初始化，解决天鹰算法因初始种群随机分布而导致的种群的质量和多样性难以保证的问题，并且在局部搜索中加入黄金正弦的搜索策略完善种群的位置更新方式，增强了算法的局部搜索能力。通过仿真实验，本文所提算法IAODV HOP相较于传统3D DV Hop、PSO 3DDV Hop、N3 3DDV Hop以及N3 ACO 3DDV Hop算法，归一化平均定位误差分别下降7033%、6267%、64%、5367%，表现出更优的性能，具有更好的稳定性和更高的定位精度。
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2024,47(6):79-85, DOI:
Abstract:
针对标准蜜獾算法(HBA)易陷入局部最优、搜索精度低、收敛速度较慢等问题，提出基于精英差分变异的蜜獾算法(EDVHBA)。将标准HBA中的两种寻优策略所搜寻到的精英解，进行组合差分变异以产生新的精英解，利用3个精英解协同指导种群下一轮迭代，可以增加算法解的多样性，防止算法陷入过早收敛；同时改进非线性密度因子和引入新的位置更新策略，提升算法的收敛速度和寻优精度。为验证算法的改进效果和性能，对8个经典测试函数进行仿真实验，实验结果表明：与其他群智能算法和改进的HBA相比，EDVHBA在单峰函数中都能搜寻到最优值0，在多峰函数中迭代50次左右就可以收敛到理想最优值，验证了EDVHBA具有更好的寻优性能。
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2024,47(6):14-19, DOI:
Abstract:
为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题，提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速，并辅以积分分离式PID控制器，以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4 370 m、大气压59 kPa的环境中，系统性能测试表明，相较于单环PID控制，双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%，最大误差为4.1%，优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案，也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。
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2024,47(6):137-142, DOI:
Abstract:
针对烟草行业，目前尚未存在检测加热卷烟烟具加热温度及温度均匀性的检测装置和方法，为了解决在狭隘空间内对微型棒状加热片的测温需求，本文研制了一种卷烟加热棒测温仪，并设计了一种适用于卷烟加热棒测温的新型结构。为了验证卷烟加热棒测温仪测量结果的准确性与可靠性，对测温仪进行不确定度分析。分析结果依据《GB/T 13283-2008工业过程测量和控制用检测仪表和显示仪表精确度等级》标准，在量程为100 ℃~400 ℃，满足0.1级要求。最后实验验证可以有效测量不同烟支的加热温度场情况。
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2024,47(6):157-163, DOI:
Abstract:
为了解决语音通信系统中音频信号处理的数据量大，杂散信号多，以及调频接收机在接收到的音频信号忽大忽小的问题，提出了一种轻量化音频信号处理算法，并基于此算法在现场可编程门阵列(FPGA)平台上实现了音频信号的接收与自动增益控制。该算法结合数字下变频技术、多级抽取滤波技术及自动增益控制技术(AGC)，应用于音频信号处理系统中，将从上级天线接收的射频模拟信号通过模数转换以及数字下变频转换为基带音频信号，经四级抽取滤波将基带信号中的杂散信号滤除，降低了系统的复杂性和功耗，同时AGC对基带音频信号进行控制调整，输出较为稳定的音频信号。经过实验证明:该算法能够有效地将信息速率从102.4 MHz降至32 kHz、减少计算负担、提高信号质量、降低了FPGA的资源利用率；并且实现音频信号的自动增益控制调整，其调整时间仅为12.8 μs，满足接收机的功率稳定时间。
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2024,47(6):190-196, DOI:
Abstract:
基于表面肌电信号和模式识别的手势识别方法在康复手领域中具有广阔的应用前景。提出一种基于表面肌电信号的手部姿势识别方法，以预测手部的52种动作。为解决表面肌电信号易受干扰的问题，提高对表面肌电信号的分类效果，提出了TiCNN DRSN网络，主要作用是在拥有噪声的情况下能够更好的识别率，减少滤除噪声的时间。TiCNN网络使用卷积核Dropout和极小批量训练，为卷积神经网络引入训练干扰并且增加了模型的泛化性；DRSN网络可以有效的剔除sEMG信号中的冗余信号，减少信号噪声干扰。TiCNN DRSN网络在不需要任何降噪预处理的前提下，取得了很高的抗噪与自适应性能。本模型在Ninapro数据库上的识别率达到97.43%±0.8%。
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2026,49(9):1-9, DOI:
Abstract:
为了研究薄膜样品在变温条件下的方块电阻变化特性，设计了一台集成贝叶斯优化模糊PID控温系统与四探针法的测量设备。采用贝叶斯优化算法为模糊控制器寻找最佳超参数组合，显著提升了系统控温精度，同时大幅降低了参数优化过程的实验成本。并为四探针系统设计了具备高稳定性的恒流源电路和高精度数字电压表，确保在薄膜阻值发生2~3个数量级变化时仍能提供稳定的电流和精准测量出电压变化。通过嵌入式系统与上位机间的高效双向通信协议，实时同步传输PWM的占空比、温度与电压数据，实现高精度温度控制与薄膜样品的方块电阻的实时计算。
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2024,47(6):28-33, DOI:
Abstract:
随着卫星网络、车联网络、工业网络等业务仿真模拟需求的日益增长，针对传统专用信道损伤仪存在的模拟链路数量少、灵活性低、资源占用高等问题，本文提出一种基于时延量程策略的多会话时延损伤模拟方法，构建灵活的软件网络损伤模拟。该方法通过识别检测独立控制各会话流的时延损伤，并采用基于时延程策略的多队列合并架构以降低资源占用。实验结果表明，相较于传统专用设备与模拟软件NetEm，该方法支持百万级链路的独立时延配置，会话流数从十数条增加到百万条，且在各带宽下降低至少85%的内存占用，满足大规模和精度的同时极大的降低系统成本。
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2024,47(6):116-122, DOI:
Abstract:
滚动轴承在旋转机械中发挥着重要作用，若出现故障，轻则引起设备停机，重则危及现场人员生命安全，因此有必要对其进行故障诊断。针对滚动轴承故障特征难以提取，传统分类方法正确率不高的问题，本文提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）能量熵和金豺优化算法（GJO）优化核极限学习机（KELM）的故障诊断方法，实现了提取滚动轴承故障特征并正确分类的目标。通过实验数据进行验证，该方法能够提取到滚动轴承原始信号中隐含的故障信息特征，其诊断正确率高达98.47%。
