摘要:基于数字孪生的船用柴油发动机故障诊断技术能够通过虚拟仿真和实时数据融合实现设备状态的精准预测和高效维护；针对物理空间与虚拟空间之间的信息鸿沟以及孪生故障模式有限，导致诊断模型难以直接应用于实际工业环境且难以识别未知故障的问题，提出了一种基于动态三元组对抗增强和自适应选择性的多工况船用柴油发动机故障诊断方法；构建了船用柴油发动机数字孪生模型，获取不同运行状态下的孪生数据；设计了一种基于动态三元组对抗联合损失的数据增强方法，弥补孪生数据与物理空间数据间的分布差异以提高孪生数据的质量；设计了基于自适应权重的选择性域自适应方法，在无先验信息的情况下识别不同工况下已知故障及未知故障模式；建立了船用柴油发动机数字孪生系统，基于实时运行数据实现柴油发动机的精准管控及虚实同步；实验结果表明，所提方法有效提升了故障诊断的准确性和未知故障的识别能力，验证了所提框架的可行性和工程应用价值。

摘要:为解决井间ERT技术在CO?地质封存监测中实验方案以静态模拟为主、缺乏对CO?运移和泄漏动态过程的模拟方法等问题，搭建了井间ERT实验测试系统，主要包括透明样品容器、CO?注入控制装置、均匀光源、图像采集设备、SYSCAL PRO 高密度电法仪以及Res2DInv反演软件，设计了“静态验证-动态实测”的实验方案，静态实验阶段采用橡皮模拟CO?来验证井间ERT系统对CO2聚集区中心位置和面积的识别精度，动态实验阶段以粗砂和细砂（石英砂）分别模拟CO2的储层和盖层，开展了CO?运移和泄漏模拟监测实验。实验结果表明，井间ERT实验系统可准确地捕捉CO?的分布范围、迁移轨迹及泄漏路径，验证了所搭建ERT系统的可用性及所设计实验方案的可行性。

摘要:为了实现铁质文物的数字化鉴别，构建其数字化基因特征，对铁质文物的电磁无损检测进行了研究；根据增量磁导率信号对铁质文物外部纹理特征、内部孔隙、材料性质等非常敏感的特点，提出了一种基于增量磁导率的电磁无损检测技术用于文物的鉴别；设计硬件检测系统提取不同古币样本的增量磁导率信号；采用经验模态分解提取电磁信号特征，构建不同古币的平均包络基因图和基因序列；引用相关度和欧式距离等指标，比较不同古币基因序列的差异性从而实现古币的鉴别；研究结果显示，基于增量磁导率的古币检测方法在鉴别不同古币时具有较好的灵敏度与分辨力，该鉴别方法可以作为后续文物保护工作的参考依据。

摘要:表面贴装技术是制造电子设备最常见的工业方法,它将电子元件直接安装在印刷电路板的表面；这些设备在制造过程中出现的安装缺陷会严重影响设备的性能。因此,生产的电子设备在投入使用前需要完成印刷电路板组装质量测试。文章提出了一种基于无监督学习的自动化电路板安装缺陷检测方法。该方法一方面具有学习能力,另一方面又不依赖于大型数据集,适用于检测印刷电路板中的电子元件安装缺陷。实验表明,该缺陷检测方法准确率达0.86,召回率为0.93。与其他检测方法相比,执行速度也有所提高,满足工业实际应用需求,具有实际应用价值。

摘要:动车组客室照明系统,可以在控制设备端对灯具进行照明模式选择,包括全开模式、半开模式、全关模式、自适应模式,从而在各种场景下为乘客提供充足的照明服务。当完成照明系统及控制逻辑的开发时,需要对系统进行验证。传统的测试方法是搭建最小系统,使用有限的灯具对系统进行简单验证,这种测试方法不能验证所有客室下所有灯具的状态逻辑,导致验证不充分；另外通过人工修改代码强制程序相关数据,可以全面验证,但是这种方式效率低下,浪费人力物力。为了确保客室照明系统的稳定性,提升测试效率,本文采用串口测试装置,装置内运行通用程序,通过具体项目的协议配置文件指导装置的收发数据行为,使得测试时无需修改代码,对控制端和照明端分别进行验证,为设备的稳定运行提供保障。

摘要:跨WSN子网的时空数据呈现强非独立同分布特性,且子网间容易遭受针对性攻击,如标签翻转攻击、后门攻击,降低WSN的安全性。为了解决这些问题,提出了基于FL优化联合学习的异常检测方法。各WSN子网基于本地数据生成隐私化时空图训练集,并采用FL优化联合时空滑动平均法对数据进行平滑处理,以消除传感器噪声干扰,抑制数据突变与异常抖动。对滑动时空窗口内的数据进行最大最小值归一化处理,确保数据分布均匀性,从而提升后续异常检测的准确性。构建基于FL优化联合学习的异常检测框架,聚合WSN中边缘节点的联邦平均参数,建立异常检测FL优化联合学习目标,通过联邦子域微调机制和加密参数共享,结合差分隐私与动态权重聚合,在适配非独立同分布时空数据的同时抑制针对性攻击,实现安全精准的跨域异常检测。实验结果表明,该方法在标签翻转攻击、后门攻击模式下节点空间分布熵最大值分别为0.8和0.6,射频信号标识模拟误差分别为0.7、0.3,与实验指标一致,说明使用该方法检测结果精准,能够有效保障WSN隐私数据的传输与存储。

摘要:随着深度学习的发展入侵检测技术得到很大提升，但仍面临两大问题，一是在实际中网络攻击是不断变化的，导致训练好的模型难以检测最新的未知攻击。二是网络流量中的良性数据与攻击数据是不平衡的。鉴于此提出了ATGCB入侵检测模型。它由自适应模块和多生成器对抗网络组成。自适应模块是以无监督的方式检测数据漂移的聚类模型，当发现未知的攻击，生成模块将被激活以生成数据来训练新分类器。多生成器对抗网络用来生成伪数据，扩充少数类进而平衡数据集。在数据集CICIDS-2017和CSE-CICIDS-2018进行实验,结果表明，提出的方法在平衡数据后模型命中率达到97.56%，在面对漂移数据后命中率达到91.12%，由此证明方法在当下网络入侵检测中更加适用。

摘要:路网具有复杂的拓扑结构,在监控盲区,这种复杂的拓扑关系难以完整呈现。故本研究提出基于GIS与图论算法的路网监控盲区智能检测方法。首先,整合多源地理空间数据和已建视频监控数据,利用GIS平台构建路网图层；然后,将路网图层抽象为图论中的图结构,节点代表道路交叉口或关键点,边代表道路段并赋予相应权重；最后,通过应用最短路径分析、连通性分析及网络流分析等图论算法,对路网进行深入分析,从而检测出路网的监控盲区,并直观展示盲区的具体位置。结合GIS提供的空间信息,图论算法可以计算出目标在路网中的可能路径,也能通过周边已知路径信息和拓扑关系进行推断和预测。实验结果表明:所研究盲区检测方法的超限距离偏离指数更接近无偏差基础0线,且Jaccard相似系数一直保持在最高水平(>0.9),表明该方法能够更精确地检测出盲区。

摘要:针对管道脉冲涡流检测中提离效应严重影响检测精度这一难题,提出了一种基于差分脉冲涡流的管道缺陷外检测及几何参数定量评估的方法。利用COMSOL有限元仿真分析线圈参数对缺陷检测的影响,优化差分传感器结构。创新性的提出以提离距离和差分电压峰值的斜率为特征量,建立了缺陷几何参数与特征斜率之间的定量关系模型,验证了管径和管道金属磁性对缺陷测量的影响。结果表明,在3-6mm提离范围内,裂纹、盲孔和腐蚀缺陷的深度和长度参数测量结果均不受提离效应影响,且相对误差小于±3%；在不同管径、不同相对磁导率的工况条件下,测量误差稳定在±2%以内。经多次实验验证,突破了传统检测技术对提离距离的敏感性限制,为复杂工况下的管道缺陷高精度检测提供了有效的解决方案。

摘要:针对液氢质量流量的准确测量需求，基于COMSOL Multiphysics平台建立了Π型管科氏流量计的有限元数值模型。以水为工质进行数值仿真，通过与理论结果对比验证了模型的可靠性；以液氢为工质，系统地研究了Π型管科氏流量计的测量特性，分析了激振频率、检振器位置、激振器长度对相位差及振幅的影响，探讨了温度变化对测量相位差的影响规律。研究结果表明：1）激振频率方面，采用湿模态频率作为激振频率可获得更大的振幅，利于信号采集和处理，同时温度变化会通过影响测量管材料特性改变固有频率，因此需相应地调整激振频率；2）检振器位置对相位差影响显著，远离固定端时相位差逐渐减小，对于Π型管模型应选择弯管与进出口直管段交界处作为检振器安装位置，该位置不仅具备较高的检测灵敏度，还能够为检振器提供具有更高振幅的信号；3）激振器长度对流量系数的影响较小，但与振动幅值正相关，较长的激振器可获得更高振幅的信号，需结合实际结构需求权衡设计；4）温度变化会引起测量管和液氢物性参数的改变，其中液氢密度对相位差的影响最为显著，测量管弹性参数也对相位差有一定影响，而测量管密度和流体黏度的影响可忽略。研究成果可为液氢科氏流量计的结构优化、测量精度提升提供理论和模型基础。

摘要:为实现通信模块产品在自动化测试过程中放置姿态偏差的准确检测，提出一种基于机器视觉过曝特征的检测方法。该方法通过调控工业相机的曝光参数建立特殊检测条件，当产品姿态正确时，通信模块表面图像处于过曝状态，经二值化处理后黑色像素点个数全为零；当产品姿态存在偏差时，通信模块表面图像处于正常曝光状态，经相同图像算法处理后，黑色像素点数量远大于零。通过实时对比两种状态图像黑色像素点的差异，可精准识别产品姿态偏差。该方法利用过曝成像特征构建了具有显著区别的检测判据，经实验和实际环境测试验证表明，能准确检测出产品在自动化测试过程中的姿态偏差，可有效提升自动化测试线运行的稳定性。

摘要:针对分解炉内的CO浓度,建立了基于CNN-LSTM-Attention的CO预测模型；以分解炉出口温度、喂煤量、生料喂料量、氧气浓度、垃圾流量作为预测模型的特征辅助变量,将这些变量进行预处理与时序匹配,经过模型处理训练得到CO预测浓度；针对传统的GPC分解炉出口温度预测控制,研究了一种考虑CO浓度预测模型的分解炉多工况优化控制策略；模型的输入为喂煤量,输出为分解炉出口温度,分解炉出口温度的预测模型采用ARMAX模型来描述,控制方法采用GPC算法,但在此基础上加入了CO浓度工况开关,CO浓度在正常和异常时采用两种不同的控制方法；仿真结果表明,CNN-LSTM-Attention模型预测的效果较好,而且比LSTM、CNN-LSTM、LSTM-Attention这几个模型效果更好,考虑CO浓度的分解炉出口温度模型也有较好的控制效果。

摘要:针对具有双时间尺度特性的奇异摄动系统最优控制，给出一种基于全阶模型直接求解的逆强化学习算法，对比传统的将原始奇异摄动系统经时间尺度分离为快慢两个时间尺度的复合控制方法，降低了问题求解的复杂度。首先设计了一种基于模型的策略迭代逆强化学习算法，利用系统动力学和最优控制策略增益来重构未知成本函数；在此基础上，采用无模型off-policy 逆强化学习算法，仅依赖于系统显示的最优行为数据，无需系统动力学模型和最优控制策略增益的先验知识，即可准确重构成本函数，使系统能够跟踪学习最优行为，同时在存在探测噪声的情况下也能实现无偏估计，仿真算例实验验证了方法的有效性。

摘要:输电线塔光纤在偏振态色散状态下的偏振度波动较大，因此需要进行光偏振态测量和控制。但光偏振控制器容易出现复位重置问题，无法有效控制光偏振态。为解决该问题，研究基于光偏振态技术的GBO优化控制技术。设计四通道斯托克斯测量技术并行测量光纤偏振态，快速响应多类型偏振态变化，解决光波偏振度、偏振角和椭圆率等偏振状态全面测量问题；优化设计延迟量可变光偏振态控制器，调整光偏振方向或延迟，解决外部压力变化下的复位重置问题。融合偏振控制器与偏振分束器，通过GBO算法和反馈控制闭环，实现了光纤偏振态优化控制。测试结果表明，该方法在多通道共同协调下可以全面测量光偏振态，使用的GBO算法在迭代次数达到400次即优化成功；实际应用该方法进行光偏振态优化控制后，光通信的偏振度数值较低且其波动变得平稳，BER迅速降至1%左右后维持平稳，解决了偏振度数值较高，波动较大问题，可以有效控制输电线塔光纤偏振态。

摘要:喘振是航空发动机在特定工况下出现的一种非稳定现象,表现在飞机进行大迎角爬升过程中,发动机设备的流量、压力等参数发生周期性的明显波动。当前单一传感器数据无法全面捕捉到发动机所有关键的性能参数,导致喘振误判、消喘失败等问题。为了提升航空发动机喘振控制性能,利用多传感信息融合技术,优化设计航空发动机喘振控制系统。加设振动、温度等多个传感器设备,改装数据处理器和喘振控制器,通过系统连接电路的调整,实现硬件系统的优化。分析航空发动机工作过程的模拟结果,确定传感器的安装位置,在多传感信息融合技术支持下,采集航空发动机多方面的工作数据,通过特征提取与匹配,实现航空发动机喘振状态的监测。针对存在喘振现象的发动机,求解其控制目标,通过控制量计算、控制指令生成与执行等步骤,实现系统的航空发动机喘振控制。通过测试实验得出结论:在巡航、爬升、着陆三种工况下,与传统控制系统相比,优化设计系统的航空发动机的喘振裕度明显提升,即优化设计系统具有更优的喘振控制效果。

摘要:针对当前微纳米定位系统存在的操作复杂和控制精度不足的问题，提出了一种基于半实物实时仿真控制平台的无模型自适应预测控制方案。为了克服传统实验平台适应性差的问题，结合Real-Time实时仿真环境与数据采集工具箱，并利用激光测距仪和电压放大器等设备，搭建了一个具备实时数据交换功能的控制平台，从而显著提升了实验系统的通用性和灵活性。在控制方面，针对传统离线模型未能充分考虑动态非线性影响的局限性，提出了无模型自适应控制方案，并引入预测控制技术，旨在有效解决频率相关的迟滞非线性问题，进而实现实时轨迹跟踪功能。实验结果表明，无模型自适应预测控制算法可以快速且精确地跟踪给定位移，调节时间小于1.5ms，跟踪精度保持在1.3μm以内。

摘要:为提高智能驾驶车辆使用MPC进行路径跟踪时应对不同工况的自适应能力，提出了一种基于RBF神经网络与SSA优化算法的变时域模型预测控制方法；基于车辆三自由度动力学模型搭建MPC控制器；以此为基础，利用RBF神经网络对不同车速、附着系数和时域参数下的横向误差值和航向角误差值进行预估；将预估结果传递至SSA寻优以实现控制器预测时域和控制时域的实时优化；建立Simulink/Carsim仿真模型对所提出的自适应MPC控制器进行仿真验证，实验结果表明：与固定时域MPC控制器和基于车速的自适应时域Speed-MPC控制器相比，该控制策略在低速低附着、中速中附着和高速高附着三种工况下的横向及航向角误差的平均值和最大值均明显降低；因此，改进后的AMPC控制器具有良好的控制效果，可以保证车辆路径跟踪的准确性和稳定性。

摘要:本文聚焦海上加油储罐恒压控制,深入分析储罐系统特性,确立以电动机变频调速实现恒压控制的物理机制,阐明调节定子电源频率可改变转子转速、控制油泵出油量以达成恒压。针对恒压控制需求,设计基于磷虾群算法优化的模糊PID控制器。选取定子电源频率为核心控制量,利用模糊推理动态调整PID增益,构建离散PID算法实时更新参数,解决传统模糊PID参数整定依赖经验、难达全局最优的问题。通过随机初始化种群、建立适应度函数、模拟群体智能协作与竞争,迭代逼近最优参数组合,提升系统鲁棒性、响应速度与稳态精度。在模糊控制过程中引入磷虾群算法对参数寻优,利用其独特拉格朗日模型平衡群体协作与随机探索,适应油流波动与负载扰动。同时,对输入值进行模糊化处理,设计模糊子集与量化函数,精细化反映海上复杂工况；制定模糊规则表,实现增益参数精准调节。采用加权平均法进行解模糊化处理,将模糊推理结果转化为实际控制信号,实现海上加油储罐恒压控制。实验结果表明,所提方法在恒压控制中,在5min可达到设定压力时间,F1值为0.96,波动范围小,表明该方法在动态响应、稳态精度及抗干扰能力方面表现优异,有效提高了海上加油储罐恒压控制效果。

摘要:针对航电设备接口在异步切换时可能因过于注重实时性而忽视数据溢出,导致信号中断和通信安全问题,提出基于鲸鱼优化算法的通用的总线式航电设备接口异步控制方法。根据航电设备通信要求,对接口通信时间和通信接口占比设置约束条件,建立总线式接口自适应转换方案；根据接口转换异步要求,对接口异步转换控制框架进行设计；以设备之间通信数据流传输可靠性最大化为目标,构建设备接口异步控制优化数学模型,引入鲸鱼优化算法对模型进行求解,通过模拟鲸群变异包围猎物、交叉网气泡攻击、随机游走搜索猎物的过程,获取最佳总线式航电设备接口异步控制方案,实现接口异步控制。实验结果表明：应用该方法进行接口异步控制后,端口转换效率在80%以上,控制后的航电设备成功接入率最高可达到0.99,航电设备通信网络吞吐量达到124Mbps,能够更好地满足航电系统通信要求。

摘要:四旋翼无人飞行器在复杂环境下的着陆避障控制涉及障碍物规避与精准着陆的双重挑战,为解决着陆避障轨迹规划效率低、易陷入局部最优等问题,提出一种四旋翼无人多飞行器着陆避障轨迹PID控制方法。利用栅格法搭建飞行环境,基于势场法构建障碍物斥力场,将蚁群算法与势场法结合,设定蚂蚁个体为飞行器,以信息素浓度、引力场和斥力场数值为依据挑选前进网格点。飞行器抵达着陆点后,更新、扩散轨迹优度,达到最大轮次后,采用B样条曲线平滑处理优度最高轨迹,得到最终着陆避障轨迹,解决了复杂环境下轨迹规划的安全、高效与适应性难题,通过势场与蚁群算法融合,使轨迹规划更具智能性。在飞行器控制方面,以PID控制为技术支持。油门控制器采用PD控制,姿态控制器采用串级PID控制,分别控制姿态的角速度与角度。水平位置控制器采用PID控制,通过计算飞行器当前位置与轨迹对应位置的偏差,得到俯仰角和横滚角,进而实现水平位置控制。经测试结果表明:所提方法能够使四旋翼无人飞行器以始终低于2cm的较小偏距稳定地成功避障,以趋近于0cm的偏距精准着陆,实用价值较高。

摘要:针对现有双轮自平衡结构机器人自动控制方法存在的倾角控制精度、机器人平衡性与工作效率相矛盾的不足,设计了一种基于四重优化模糊PID算法的机器人控制方法。先基于拉格朗日方程构建一种精准动力学模型,用于分析运动中机器人的平衡姿态,再基于线性优化降低模型的复杂度,在动力学模型优化过程中引入了附加扰动项实施动态补偿,进一步提升模型的性能；构建一种RBF神经网络模型并与自适应模糊算法、PID控制算法相融合,提升PID控制器的数据训练能力和最优结果输出能力,最后在神经网络输出层的三个输出节点控制上采用了一种自适应调节机制,并通过最优控制函数获取到合理的控制结果。实验结果显示,提出四重优化融合方案下未出现超过25°倾角的情况,且在无障碍、有障碍和有坡度3种情况下,提出方法均为出现与障碍物的碰撞,在有坡度和障碍物的情况下采样地标准差的波动值仅为0.852。

摘要:导弹发射车起竖装置在执行任务时,会面临负荷波动、风载作用等多种不同的外部环境干扰因素,导致齿轮负载不均衡,影响起竖过程的稳定性。因此导弹发射车起竖装置齿轮负载均衡鲁棒控制方法展开研究。分析起竖系统电驱动作用,以求解系统多级连杆机构的动力学表达式,进而完成恒功率下的导弹发射车起竖系统运动规划。此时,依据环境自动调整传动性能,采用“前小后大”的齿轮设计原则,构建负载调节模型优化角加速度特性。在此基础上,针对齿轮特性,采用速度环模糊PID控制器动态调整控制策略,提升系统对复杂工况的适应能力,并通过计算负载均衡性裕度避免局部过载,利用基于H∞范数的鲁棒控制函数实现齿轮间力学负荷的均衡分配。实验结果表明,所提方法应用后发射车起竖倾角保持在30°以下；齿轮负载压力和转动线速度的测量值与额定最大值更为接近,可以保持基本稳定的变化态势。说明所提方法同时实现了对发射车起竖倾角、齿轮负载压力、转动线速度的有效控制,最大化避免了外部环境干扰对导弹发射车起竖系统的影响,有助于更好解决齿轮负载不均衡的问题。

摘要:高集成特种车辆的标定工作直接影响车辆使用性能，是车辆研制过程的重要一环。传统标定方法使用经纬仪、水平仪等仪器对车辆进行测量，操作复杂、自动化水平和工作效率低。针对这一问题，基于多目视觉测量技术，提出了一种高集成特种车辆通用自动标定方法，利用多相机拍摄地面控制场和固定于被测产品表面测量工装，获取编码点信息，利用基于最小二乘法的空间坐标转换原理和公共点转换技术计算各待测对象之间的空间位姿关系，从而得出车辆各项精度指标。验证试验结果表明，相对于传统标定方法，视觉通用自动标定方法可在精度相当的前提下将标定时间减少为原来的25%，大大提高标定效率。

摘要:在语义分割模型基础上,提出一种以逐通道蒸馏的方式迁移改进复杂网络的缺陷识别知识到简单网络中的方法。该方法以师生网络为基础,在训练过程中让学生网络模型模仿教师网络模型的缺陷识别方式,使用KL散度衡量差异,共同优化后的学生网络模型具有轻量化的模型结构和较高的缺陷识别能力。在钢铁表面缺陷数据集上的实验验证表明,蒸馏优化后ResUnet + ConvNeXt-T语义分割基准网络对缺陷分割的平均相似系数mDice从0.7503提高到0.7711,学生网络模型的推理速度比教师网络模型提升了约77%,有效的提高了轻量化的学生网络模型对钢铁表面缺陷的识别能力。

摘要:晶圆表面质量影响产品寿命,需及时检测异常以降低成本,但异常样本难收集且形态多样,有监督学习算法受限,为此提出了一种基于MSAF-DeSTSeg的晶圆表面异常检测算法；利用知识蒸馏DeSTSeg网络分割晶圆异常区域,引入多尺度技术用于特征输出阶段防止出现特征丢失,在网络的分割头位置设计可变形卷积空间金字塔池化模块,增强复杂异常感知并抑制背景干扰；技术创新点包括多尺度特征融合技术和可变形卷积快速空间金字塔池化模块的应用；实验结果表明,在晶粒数据集上,改进后的模型在图像AUC、平均像素精度和实例像素精度上分别达到了97.79%、73.06%和71.77%的准确率；经实际应用,该算法在无缺陷样本下满足晶圆异常检测需求,性能优于原模型。

摘要:针对移动边缘计算系统普遍存在的无线侧通信质量不理想等问题进行了研究，采用了UAV搭载RIS辅助的多接入移动边缘计算系统架构，该模型充分利用了各网络节点的计算资源进行并行计算，并通过将RIS搭载在UAV上，将RIS进行机动部署，以提高RIS对信道条件的改善效果；该模型的优化问题需要同时优化各用户的卸载计算方案、UAV部署位置和RIS相移参数矩阵，以在满足对系统时延要求的同时提高系统能效，而该高维优化问题难以获取目标函数的梯度信息或直接求解出最优方案，采用了一种基于个体相似度的改进差分进化算法ISDE，ISDE通过将整个种群划分为探索子种群和开发子种群，有较强的全局探索和局部开发能力；实验结果显示，该系统模型和算法优化方案在能效上显著优于传统移动边缘计算系统和同类型算法。

摘要:为解决传统RRT类算法在路径规划中收敛速度慢冗余节点多，而人工势场法又易陷入局部最优解的问题，提出一种融合了改进人工势场法(APF)的自适应RRT*路径规划算法。算法对传统APF进行改进，引入障碍物切向力分量，并采用自适应动态调整策略，根据路径扩展难度动态调整切向力的大小，增强了算法逃逸局部最优的能力。设计出随机搜索树扩展的三模式机制，即随机树以概率p1进行APF模式引导的扩展、以概率p2进行RRT*随机采样扩展，以概率p3进行目标偏向扩展，并通过统计窗口内随机树扩展成功率动态调整各模式的概率，确保在复杂环境中能高效收敛，并引入路径节点优化策略，得到相对最优路径。仿真结果显示，算法在简单环境中的性能显著高于RRT类、APF类算法；在复杂环境，算法平均搜索时间、路径长度和转弯次数分别为RRT*算法的62.7%、71.8%和10.5%。算法的时间复杂度与RRT*类量级保持一致，收敛路径长度的标准差显著降低且分布整体偏左侧，呈现长尾特征，表明了算法的高效性、高稳定性和最优路径的高可达性。

摘要:多机协同航迹规划作为无人机系统的核心技术,是提高无人机作战效能的有效手段。本文提出基于改进RRT算法的多无人机协同航迹规划方法。首先引入目标偏置来优化随机采样点的选取方式,引导随机树朝着目标点方向生长。再加入引力势场来优化新节点的生成方式,将目标点的引力方向作为随机树的生长方向,加快算法的收敛速度。综合考虑多机协同的约束条件,建立多机协同的航迹规划目标函数,给出了突发威胁航迹重规划方法。仿真结果表明,改进的RRT算法在满足协同约束的条件下,可以规划出较优的协同航迹。

摘要:为了实现无人机对三维结构的损伤检测，同时避免无人机与三维结构之间的碰撞，保证检测过程的准确、高效，针对无人机全覆盖路径规划问题，提出了一种基于Graph Transformer的无人机全覆盖路径规划方法:将其视为旅行商问题的变体，在全连接图上用图神经网络进行求解；在图神经网络中引入了注意力模块，缓解了图神经网络中稀疏消息传递的局限性；结合图卷积和注意力机制对节点和边进行特征提取；在解码器中评估每条边在解中存在的概率，生成概率热力图；通过波束搜索获得初步解，并使用局部搜索进行优化；实验结果表明，与基于强化学习、搜索的深度学习方法以及改进的蚁群方法和遗传算法相比，该方法在性能表现、泛化性等方面具有显著优势；并适用于二维和三维空间中的欧氏距离及非欧氏距离情况，在无人机导航和全覆盖路径规划方面具有很好的应用价值。

摘要:该研究针对NDT作业流程效率低、交互受限及专业知识依赖度高等问题，设计并实现了融合语音-文本双模态交互与RAG技术的智能作业管理系统。系统采用分层架构，集成自然语言处理引擎与双知识库框架，通过意图识别、结构化数据提取及多策略知识检索，实现检测数据实时语音录入、标准条款查询与智能报告生成等，并通过便携式语音终端实现高效人机交互。实验结果显示，该系统现场数据录入效率较传统方式提升约6.1倍，在高噪声环境下识别成功率达88%，办公环境下报告生成效率提升63.8%。用户满意度调查表明，系统在易用性、功能性及交互体验方面获得一致认可。该系统有效降低了NDT现场操作与报告编制的技术门槛，提高了作业效率与数据可靠性，满足了工业检测智能化与现场化的应用需求。

摘要:针对复杂工况下缺陷干扰，脏污噪声和镜头模糊导致目标分割精度低的问题，提出了一种基于形状感知语义对齐的双分支分割网络。针对由深层到浅层的语义传播错误导致的低精度问题，设计了语义流对齐模块，学习特征图之间的偏移量辅助信息对齐。引入了注意力引导自选择融合模块，结合深层信息和浅层信息特性来指导更准确的分割。设计了形状感知损失函数，利用形状特征引导网络关注难以分割的边界区域解决噪声与目标粘连的问题，提高了分割性能。在自建芯片数据集上进行的综合实验证实，此方法提高了特征表示和分割性能，相比基线网络，mIoU达到了94.4%（提升了2.1%），速度达到了48.86FPS（提高21%），实现了精度与速度的平衡，可满足实际工业应用。在CamVid数据集上，相比基线网络，mIoU为65.1%（提升了3.0%），同时参数量减少4.6%，证实了所提算法的普适性。

摘要:针对信息物理系统（CPSs）在遭受拒绝服务（DoS）攻击后的测量数据缺失，提出了基于数据插补的缺失数据恢复策略。构建了非周期性、资源受限的DoS攻击模型，同时引入随机数据丢包以模拟实际CPSs中网络攻击的复杂性；针对系统测量数据恢复问题，引入了一种基于对角线遮蔽自注意力机制的数据插补算法；为了提升插补的准确性和训练速度，该算法通过对角线遮蔽机制减少模型对自身值的依赖，再对对角线遮蔽自注意力模块进行加权组合。电力CPSs的实验结果表明，与几种深度学习算法相比，该数据恢复方法在复杂通信环境下可提高系统测量数据的恢复精度和效率，增强了系统的抗攻击能力和稳定性。

摘要:随着自动驾驶技术的迅速发展,对路面标识的高效检测与准确识别变得尤为关键。针对路面标志类繁多、形状复杂、同时检测精度易受到天气、光照等环境因素的影响的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的驾驶路面标识检测与识别的算法模型；在骨干网络部分新增多项式核引入模块(Poly Kernel Inception Module,PKI),使其能够从图像数据中提取更加复杂的特征；在颈部网络部分引入了一种可变形注意力机制(Deformable Attention,DA),使模型能更灵活地关注图像的相关部分,适应输入数据的特定空间结构；将原本的损失函数CIOU替换为Inner-CIOU,增强模型的泛化能力,并提高检测精度；经过实验检测：改进后的YOLOv8网络平均精度均值mAP50和mAP50-95相较原生网络分别提升了4.4 %和6.7 %,检测速度也达到了71 Hz,证明了算法的有效性。

摘要:传统的接触网螺栓识别方式效率较低，且现有的螺栓定位方法研究较少；针对上述问题，提出了一种结合改进YOLOv8n模型和RGB-D相机的接触网螺栓识别与定位方法；对目标识别模型YOLOv8n进行了创新改进，增加小目标检测层以增强特征融合；引入SE注意力机制突出关键特征，提高模型检测精度；引入BiFPN模块提升多尺度特征融合效率；采用轻量级SCDown卷积降低模型参数量且保证检测性能；引入WIoU-v3损失函数加速模型收敛并提升回归精度；基于螺栓的对称特性和图像处理技术，提出新的方法来实现螺栓定位，结合目标识别模型和RGB-D相机深度信息，以此获取螺栓的三维中心坐标和空间姿态；实验结果表明，改进后的识别模型在测试集上的mAP0.5达到90.7%，比原模型提高2.1%，并减少了8.0%的参数量，螺栓定位方法也能够实现对接触网螺栓的有效定位，验证了该方法的可靠性。

摘要:针对道路交通场景中车辆交通参数的精确提取问题进行了研究，提出了一种基于轨迹分析的交通参数提取方法；该方法利用道路监控中的云台相机捕捉车辆行驶轨迹，结合自动化处理和深度分析技术，实现了车速、流量及密度等核心交通参数的准确评估；具体方法包括采用先进图像处理技术对监控视频中的车辆进行精确识别和持续跟踪，基于车辆轨迹信息自动生成满足不同方向交通流量统计需求的检测线；通过计算车辆移动距离与时间，获得瞬时速度和平均速度等关键参数，并利用时间占有率有效估算交通密度；实验结果表明，该方法在车流量统计方面具有较高精度，能够有效克服传统方法中目标误检及中大型车辆遮挡小型车辆等问题；此外，该方法具有良好的稳定性和广泛适应性，能够适应多种复杂道路交通场景；该技术为交通管理部门提供了一种高效且精准的交通参数提取手段，有助于更加准确地掌握道路运行状态，支持科学的交通管理策略制定，提升道路通行能力和交通安全水平。

摘要:针对实验室桌面条件，基于半实物的雷达、通信及侦察等射频传感器测试评估及演示验证环境搭建需求；为满足功能、性能、重量体积指标，对信号传播开展研究，建模典型信号传播链路，提出了一种基于RFSoC芯片的信号传播模拟器软硬件系统实现方案，并对时/空/频/能四维参数调制的模拟实现方法进行分析。实测结果表明，模拟器可实现20us~1.2ms范围的时域调制、空域调制支持四阵元干涉仪测向需求、±1MHz范围频域调制、0~63dB范围能量域调制，准确度均大于90%，能够为实验室桌面射频传感器测试评估及演示验证环境的构建提供有力支撑。

摘要:研究了基于智能超表面的安全传输,现有研究主要针对CSI已知这一理想假设,而实际中窃听者CSI通常难以获取；因此,针对窃听者CSI完全未知条件下智能超表面的安全传输进行了研究；首先通过基站波束赋形向量和智能超表面相移矩阵的主被动波束赋形在满足合法用户通信质量的约束下最小化通信信号传输功率,然后将剩余功率用于发送人工噪声以干扰潜在的窃听者；提出了一种深度学习辅助的流形优化方法来解决这一功率分配问题,该方法将黎曼梯度下降模型与深度学习方法相结合,基于神经网络的自适应学习能力动态调控黎曼梯度下降的方向和步长；实验结果表明,与现有的优化算法相比,所提出的方法在达到几乎相同的安全速率的同时,计算复杂度降低至少一个数量级。

摘要:无人机集群通信组网节点的连通性和稳定性是保障集群作战效益的关键,为了使无人机组网通信铰链适应更多作战场景,提出基于集群最优覆盖率控制的无人机通信组网节点分布式设计方法；构建无人机节点传感信息采集模型,采用无线传感融合跟踪识别方法实现对无人机通信组网的集群链路模型设计,根据无人机集群节点信息素的覆盖半径实现对节点轮换调度的自适应控制,采用集群最优覆盖为寻优目标,根据节点通信链路的均衡效益度解析结果设计节点组网的最佳控制路由协议,采用群体仿生寻优算法实现对无人机通信组网节点的最优部署设计；仿真结果表明,采用该方法进行无人机通信组网节点分布部署设计,提高了集群通信组网的数据转发均衡性和准确性,降低了通信链路传输的干扰率,组网能达到最大覆盖效能。

摘要:针对行业就业需求波动中复杂的时空耦合关系难以建模的问题，提出一种融合时空图卷积与注意力机制的多粒度动态预测方法。首先，通过长短期双重视角采样策略构建就业需求数据基础，利用空间-时间注意力机制动态增强关键行业节点与事件敏感时段特征。其次，通过图卷积和时间卷积提取各行业的空间依赖关系和时序依赖关系。最后，通过双向图交互模块实现静态结构与时序模式的自适应融合，将融合后的特征与注意力加权特征相结合，通过多层感知机生成行业就业需求波动预测结果。通过时空图卷积捕获区域产业网络的空间依赖关系，结合注意力机制动态加权多源时序特征，实现就业需求波动中时空耦合效应的精准建模与突发冲击的自适应响应。实验结果表明:该方法在制造业和服务业场景下，MAE分别低至0.55和0.72，MAPE低于9.5%，对复杂时空动态的捕捉时，其Moran"s I指数小于0.01。

摘要:智能网联汽车技术和车载应用的发展产生了许多异构的延迟敏感型和计算密集型任务，卸载处理任务的方式为降低车辆计算负担带来了机遇和挑战；由于不同类型的任务对通信和计算资源的需求存在差异，不同制造商制造的智能车辆配备不同数量的计算资源，如何充分利用异质车辆的资源以实现异构任务的计算卸载和资源分配是一大难题；鉴于此，提出了云端、边缘节点和车载节点联合应用的车辆边缘计算系统模型，并将此模型构建成半马尔可夫决策过程模型，通过强化学习的智能算法计算最优分配策略，实现合理的资源分配；仿真结果表明，所提出的方案的长期平均收益相比自适应阈值算法和贪婪算法的收益分别提高了43.9%和86.52%，有效降低处理任务的时延和能耗，提升用户的服务质量。

摘要:现代雷达已具备多维度、全空域的探测与跟踪能力,随着空中目标机动性的增强以及电磁环境的复杂化,目标跟踪作为雷达的关键技术,其对跟踪精度和实时响应能力的要求不断提高,根据上述要求,本文围绕雷达目标跟踪中的滤波算法展开研究,针对传统交互式多模型算法在跟踪机动目标时精度低的问题,本文通过实时修正马尔科夫转移概率矩阵,实现了自适应交互式多模型粒子滤波,提升了匹配模型概率和模型切换响应速度。通过仿真分析对比,改进的算法在位置跟踪精度方面相较于常规算法提升了16.1%,在速度跟踪精度方面提升了26.8%,证明了改进算法在机动性适应方面的显著优势。

摘要:当前航空武器装备国产化需求迫切,机载环境对电子元器件要求高；通过开展替代应用验证,提前发现国产电子元器件与进口元器件的差异性以及国产器件的环境适应性和可靠性,在批量航空装备生产前可以有助于提升国产元器件的技术成熟度。结合已开展的国产化替代应用验证工作经验,系统性的阐述了国产化替代应用验证流程、任务分工、验证方案、实施过程以及验证评价结论。采用该方法对国产元器件开展验证,测试结论满足国产化替代验证要求。为其他领域开展国产化替代验证工作提供了参考,具有较好的工程实用价值。

摘要:随着飞行器各项性能的要求越来越高，用于飞行器的火工品数量也在不断增加，不同产品之间使用的火工品种类与数量不同，需使用不同类型的火工品测试仪进行测试，为解决火工品测试仪通用化、自动化程度不高、安全性低、精度低的问题，进行了系统原理分析，采用了通用平台自动测试扩展技术方法，研制的一款通用化、系列化、可扩展化、产品化的火工品测试仪，可以快速、准确、自动的完成多型火工品测试。测试仪设计标准的接口、通用的测试流程，在安全性、通用性、测试性、使用性进行提升，经实际系统测试应用可以快速、准确、自动的完成多型火工品的测试。