摘要:司控器作为轨道交通系统中的关键电气控制装置,主要负责牵引与制动控制,确保列车在运行过程中的安全性与稳定性；随着轨道交通的发展,对其检修的需求也愈加迫切；传统的司控器检修效率低下,而且存在精度不足、检修周期长、数据记录不完整等问题,尤其是在狭小的作业环境中,传统检修方法的局限性更加显著；研究提出了一种基于高精度电气测试与视觉检测的一体化司控器诊断系统；该系统通过将视觉测距技术与电气性能测试技术结合,创新性地实现了司控器各项参数的自动化检测；此外,系统通过自学习算法不断优化诊断模型,提升了故障预判的准确性,减少了人工干预,显著提高了检测效率和精准度,为司控器的智能化检修提供了新的解决方案。

摘要:随着全球经济的发展,烟草行业在提升生产效率和产品质量方面扮演着重要角色。研究提出了一种基于激光传感技术的烟草设备运行故障自动化监测系统,旨在应对烟草设备运行故障监测的需求和挑战。该系统采用三维激光多普勒测振仪收集多维度振动信号,并利用傅里叶变换处理这些信号,以生成数据加密序列和Zadoff Chu序列。实验结果表明,研究方法在测量精度上具有显著优势,与标准振动信号测量值的平均差值为0.02mm。在保持设备振动形态方面,其振动幅度与无传感器状态的振动幅度相差不超过0.15mm。并且研究方法在具体故障类型的检测中均表现出最高的准确率,平均值达到98.27%。说明研究方法能够有效提高故障检测的准确性和响应速度,降低维护成本,对提升烟草行业的生产效率具有重要意义。

摘要:振动故障是影响轨道车辆安全运行的关键因素之一。由于车轮与轨道的磨损、设备的老化、车辆自身制作的缺陷等因素的存在,无法避免会产生车辆振动问题,振动故障发生频率更是居高不下,威胁着轨道车辆的运行安全。通过实时检测振动故障,可以及时发现并解决潜在的安全隐患,从而确保列车的安全运行。故设计城市轨道交通车辆振动故障智能检测系统。对测振传感器与主控硬件进行科学的选型与配置,并设计两者之间的连接电路图。制定轨道车辆振动信号采集程序,完成振动信号的有效采集,采用低通滤波器去除振动信号中的噪声信号,提取振动信号的时域特征与频域特征,引入前馈神经网络构建轨道车辆振动故障检测模型,从复杂的振动信号中提取振动信号的重要特征,将待检测轨道车辆振动信号输入至训练好的模型中,其输出结果即为轨道车辆振动故障检测结果。实验结果显示:应用设计系统提取的轨道车辆振动信号特征与实际特征趋于一致,振动故障检测结果与实际结果相同,表明设计系统具有良好的检测能力。

摘要:为提高变压器故障诊断的准确性及降低样本不平衡对模型识别准确率的影响，提出了基于SMOTE和GWO-XGBoost的变压器故障诊断方法；该方法利用SMOTE技术扩大少数派样本，采用非编码比例法构建多维特征参数，并引入邻域粗糙集优化策略以及灰狼优化算法对XGBoost参数进行优化；实验验证显示，该方法显著减少了少数派样本的误判，并展示出高精度、低误判率及稳定性，适用于实际变压器故障诊断应用。

摘要:针对现有的发动机剩余寿命预测方法对发动机多传感器数据利用率不足以及高维冗杂数据特征难以提取的问题，提出了一种基于时空信息联合嵌入和离散融合学习的发动机剩余寿命预测模型;设计了时空信息联合嵌入网络，通过对多传感器数据进行时空信息编码，以有效地嵌入时间序列信息和空间特征信息，协助模型更充分地理解数据内部的关联性;构建了基于注意力的离散融合变分自编码网络，以无监督的方式将时空信息嵌入特征通过码书映射进行量化，进一步通过上下层融合注意力实现并行融合;通过双向时序记忆剩余寿命预测网络综合关键退化特征的前向和后向的语义信息得到预测结果;在航空涡扇发动机数据集上的实验结果表明，所提出的方法能够有效提高发动机的剩余寿命预测精准度，明显优于现有的其他方法。

摘要:为了解决生产环境中烟丝检测因粘连、遮挡现象而引发的检测精度不足等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的遮挡烟丝检测方法。利用DCN v2C3模块替换YOLOv5s网络颈部的C3模块,提取烟丝深层次的特征信息,提升网络模型的空间变换能力及其泛化到不同形状目标的能力；引入Soft-NMS算法,平滑抑制冗余的边界框,增强对遮挡烟丝的识别能力；采用Alpha-CIOU损失函数,以优化模型的边界框定位精度。实验结果表明,与原始方法相比,改进方法的检测精度提高了2.7%。该方法在提高了检测精度的同时减少了计算量。

摘要:针对钢丝绳表面尺寸较小的断丝和磨损缺陷的检测精度与实时性的需求,本研究基于YOLOv9框架进行了算法优化。通过引入PGI(Programmable Gradient Information)辅助监督机制增强梯度信息传播,构建GELAN(Generalized Efficient Layer Aggregation Network)高效特征提取架构,并设计多尺度特征融合模块(MSFM,Multi-Scale Fusion Module)与动态稀疏注意力机制(DSAM,Dynamic Sparse Attention Mechanism),显著提升了模型对微小目标及遮挡目标的特征表征能力。通过采用Version数据集进行实验验证,实验结果表明改进后模型的检测精度(mAP@0.5)达到90.2%,推理速度提升至587.43,较原YOLOv9的性能显著提升。该算法在钢丝绳表面缺陷检测中仍能保持优异的检测性能,为智能化钢丝绳表面断丝和磨损检测提供了可靠的技术解决方案。

摘要:随着对产品质量检测效率与质量要求的提高与云原生相关技术的发展，现有的本地单体应用模式难以实现整体上云或是利用云原生技术提供的资源，因此提出了基于云边端架构的工业产品质量检测系统；结合行业现状与工业互联网技术特点，构建了包括端侧实施层、边侧联动层、云侧平台层三层，跨域互联系统、平行控域系统、综合测调系统三系统的云边端协同计算架构，对相应层次与系统的组织结构、功能模块划分进行详细说明分析；基于所提架构进行系统硬件与软件的设计与部署，提出分布式异构系统资源调度模型；最终通过运行实例与架构评估对提出的云边端系统架构设计与功能进行有效性验证，所提系统满足了工业产品质量检测的应用。

摘要:针对无人机巡检时绝缘子缺陷因目标小、种类多、尺度差异大造成的漏检、误检问题,本文提出了一种YOLOv8改进算法,实现在多类型、多尺度绝缘子缺陷检测中准确性的提升；在改进的算法结构中,在回归损失计算中使用WIoU,降低图像质量引起的梯度增益,增强了模型的定位性能和泛化能力；在主干网络的特征提取和预测阶段,引入多尺度混合注意力机制(Multiscale-hybrid Attention,MHA),增强了网络模型学习小目标重要特征的能力；在主干网络末端,使用多尺度深度可分离卷积来增强SPPF模块,形成多尺度空间敏感模块(Multi-Scale-Space Sensitive Module, MS3M),能够充分提取含有上下文特征的多尺度信息；通过实验表明,使用改进的YOLOv8算法,绝缘子缺陷检测的mAP值达到了97.3%,相较于基线YOLOv8提升了6.2%,对多类型多尺度的绝缘子缺陷检测达到了更好的效果,对提升电力巡检业务运维效率具有现实指导意义。

摘要:为解决风速不确定性和波动性造成风电功率预测精度不高的问题，提出一种基于组合模态分解(ICEEMDAN-VMD)、改进灰狼算法(IGWO)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的ICEEMDAN-VMD-IGWO-BiLSTM组合模型；首先，利用组合模态分解后的模态分量个数，有限避免了分解不充分；其次引入透镜成像反向学习、非线性收敛因子以及与柯西变异算法融合来改进灰狼算法，用于优化双向长短期记忆神经网络，然后对分解得到的各个子序列建立IGWO-BiLSTM预测模型，最后叠加每个子序列的预测值得到最终的预测值；将该模型用于实际风电功率预测，实验结果表明:ICEEMDAN-VMD-IGWO-BiLSTM组合模型的MAE、MSE、RMSE分别为4.9189MW、32.3683MW、5.6893MW；相较于CNN-LSTM、CNN-BiLSTM神经网络模型以及其他组合模型在预测精度上都有明显的提升，能很好的解决风电预测精度不高的问题。

摘要:电缆表面温度是判断电缆工作状态、定位电缆故障的重要依据之一；为解决人工与有线温度检测方式成本高、实施困难等问题,设计了一款基于磁场取能技术的自供能电缆无线测温装置；该装置由能量收集管理模块与温度采集发送模块两部分构成,其中,能量收集管理模块用于收集并分配电缆运行过程中所形成的磁场能量,进而实现整个测量装置供电；温度采集发送模块在单片机的控制下实时检测电缆表面温度,同时通过LoRa通信将温度信息传送至测温基站；样机实验结果表明,所设计的测温装置能在电缆正常运行条件下实现自供能,且具备稳定准确的数据上传功能。

摘要:在无人机航拍过程中，无人机以俯视的视角进行监视拍摄，特征提取角度较单一，且无人机离地面距离较远，待检测目标相对呈现出小目标的特点，受到背景遮挡时，在检测的时候容易出现误检的情况。因此，设计一种基于深度学习的轻量化无人机航拍小目标智能检测系统。硬件方面设计了无人机航拍装置，包括飞控模块、舵机云台视频系统、地面遥控器和手持移动终端设备，确保图像采集的稳定性和高效性；并采用高接收灵敏度、低功耗的2.4GHz传输器设计图像传输设备，保证图像的有效传输范围和稳定性。软件方面运用六方向梯度决策法建立背景抑制模型，并引入一个加权函数，以此处理无人机航拍图像，消除复杂背景对小目标智能检测的影响，提高检测精度。针对背景抑制处理后的图像进行划分，并通过判定分析筛选出属于感兴趣区域的若干个子区域，再展开拼接处理得到图像感兴趣区域识别结果。结合UavdNet网络和CASA注意力机制，对感兴趣区域图像进一步分析，生成多尺度特征图像。利用融合后的Stem模块和ShuffleNet V2单元对YOLOv5骨干网络进行重构，建立基于深度学习的轻量化智能检测模型，将生成多尺度特征图像输入模型中进行学习，即可得出小目标检测结果。测试结果表明:系统输出的智能检测结果AP值大于0.9，可以实现对小目标的准确描述。

摘要:针对航天测试流程自动化中多目标优化问题的高维性、强约束性与计算实时性矛盾,研究提出一种改进NSGA-III的三阶协同控制模型。通过构建“参数初始化控制-评估模态切换-在线参数调节”三阶协同控制架构,实现多目标优化的全流程动态调控:首先,基于非对称拉丁超立方采样(LHS)对关键测试参数实施区间密度控制,生成领域适配的均匀初始种群,突破传统随机初始化在高维约束空间的控制盲区；其次,设计Kriging代理驱动的响应面控制机制,通过动态高斯过程建模将评估过程分解为高保真验证(30%个体)与代理预测(70%个体)双模态,结合预测方差实时修正交叉变异方向,减少70%计算开销；最后,嵌入混合参数控制策略,通过离线的网格搜索预选与在线性能反馈调节,实现种群规模、交叉概率等6维参数的闭环优化。实验表明,该模型间距指标(SP)降幅达70.6%,最终SP值(0.162)为对比算法的21.8%-27.4%,超体积(HV)与反向世代距离(IGD)均值分别为0.928与0.048,较传统方法提升5.0%-13.7%与降低26.2%-50.0%；实际部署中,模型平均耗时47.90小时,资源消耗率78.20%,功能覆盖率94.90%,约束满足率97.80%,较对比方法显著优化。研究验证了三阶协同控制在复杂航天测试场景下的控制鲁棒性与工程适用性,为高维强约束任务的实时决策提供了新思路。

摘要:多旋翼无人机在航磁探测中面临磁场干扰、风场变化和机械抖振的挑战,这些干扰导致无人机姿态偏移、轨迹不稳和数据失真。为了保证多旋翼无人机能够在执行航磁探测时的安全飞行,提出航磁探测下多旋翼无人机自适应稳定飞行控制方法。在考虑多旋翼无人机组成结构和工作原理的情况下,模拟航磁探测下多旋翼无人机稳定飞行过程,获取无人机飞行位姿。解算多旋翼无人机飞行位姿,作为控制方法的初始数据。从磁场、风场和机械抖振三个方面检测无人机的干扰状态,以计算的飞行控制量为基础,从干扰补偿、抖振抑制、位姿自适应控制等步骤,实现多旋翼无人机航磁探测自适应稳定飞行控制。实验结果表明,在单一干扰和复合干扰环境下,应用优化设计控制算法的多旋翼无人机飞行稳定系数明显升高,地磁强度探测误差减少约2.9毫高斯。

摘要:物联网环境中的设备和用户数量可能非常庞大且不断变化,系统需要能够适应这种动态性,并支持快速扩展。为此,设计一种基于密文属性的物联网私有数据访问控制系统。该系统由包括客户端模块、服务器模块和密钥生成模块组成。客户端模块主要负责数据的接收、加密、密钥管理和解密；服务器模块通过属性基加密算法生成部分密钥组件。通过将访问权限与密文属性绑定,系统可以实现更精细的访问控制,确保只有符合特定属性的用户或设备才能访问数据。利用重加密得出数据主密钥,将数据密钥储存到数据管理库中；密钥生成模块负责维护密钥组件和数据属性集,保证用户取消或新增访问时,及时更新数据属性列表,使得系统能够快速适应新的用户和设备,支持系统的扩展。最后由解密服务器对密钥解密输出明文,实现对物联网环境下私有数据的访问控制。系统测试结果表明,系统能在30ms时间内完成物联网私有数据的加密和储存,加密强度可达95%,加密后的物联网数据频率直方图波动非常小,访问成功率非常高,确保物联网系统安全稳定的运行。

摘要:在柔性机械手的作业环境中,光照变化与物体表面反射特性之间具有非线性,待抓取物体表面复杂的形状和纹理特征也呈现出非线性,严重影响了对环境特征的提取效果,导致最终的控制精度偏低。对此,本研究利用双RBF神经网络具有的局部逼近特性和泛化学习能力,设计针对作业环境特征的提取方法。同时,以嵌入式的方式设计位姿控制器,针对末端位姿嵌入式控制方法展开研究。首先,利用内置传感器检测柔性机械手末端的初始位姿；然后,针对采集到的机械手作业环境图像实施预处理,再利用双RBF神经网络提取复杂的、非线性的环境特征。通过特征匹配确定作业目标,并将其作为控制目标。最后,以当前位姿为起点、以控制目标为终点,规划机械手末端移动轨迹,根据实际位姿与轨迹点之间的偏差确定位姿控制量,实现位姿控制。根据测试可知:与传统方法相比,应用本文方法控制后,机械手末端位置控制误差明显降低,姿态角控制误差减小。

摘要:摘 要：为确保盾构机掘进过程中土压力的平衡控制，基于此提出了一种基于盾构掘进参数智能优化控制策略。该策略基于先进的预测模型框架，目标是通过最小化土压力设定值与预测值之间的偏差来构建优化控制模型。优化控制过程分为三个步骤：首先，采用离散小波变换（DWT，wavelet transform discrete）对原始施工数据进行去噪预处理；然后，利用一维卷积神经网络（1DCNN，one dimensional convolutional neural network）和长短时记忆神经网络（LSTM，long short-term memory）对土压力进行特征提取和土压力多步预测；最后，通过改进的粒子群优化（EPSO，evolutionary particle swarm optimization）算法对掘进速度和螺旋机转速等掘进参数进行在线优化求解，进而实现土压力的平衡控制。实验结果表明：该策略能够精确地追踪设定的土压力，实现密封舱内外土压力的控制，从而显著提升盾构掘进作业的安全性和效率。

摘要:为了适应环境变化和任务需求,无人机编队协同需要切换不同的编队队形,针对无人机编队飞行中队形重构和位置变化问题,提出了一种基于自适应动态逆的编队位置控制方法。首先,设计指令跟踪自适应动态逆航迹控制回路,以补偿队形变换产生的控制误差和外部扰动；然后基于一致性协议,设计协同编队控制律,为了减少位置变换过程中的航路交叉并且缩短飞行航路,采用基于无人机方位和距离的动态位置匹配算法；最后以八架无人机紧密编队为例,进行队形重构和位置变化仿真分析,分别模拟飞行任务过程中环境变换和无人机故障的编队队形重构场景,仿真结果表明,该方案能够提高无人机控制的鲁棒性,提高编队位置变换过程中的安全性,并且减少编队能量损耗。

摘要:针对目标靶弹采用数字控制体制和在弹集中式测试策略,提出一体化测试、发射控制系统设计方案,给出系统组成、功能、应用模式。针对测试和发射控制高可靠性、安全性要求,设计不同使用工况,采用硬件继电器逻辑和软件程控逻辑相结合的控制方案,在发射控制工作流程约束下,分解发射控制功能需求至不同设备,明确发射控制过程设备间协同工作信息,设计内部硬件电气逻辑,给出发射控制软件详细控制逻辑和协同工作流程。针对非实时系统下动态测试问题,提出采用硬定时中断触发机制解决方法,基于系统特定硬件环境,给出了实时应用的核心实现代码。实际应用表明,本系统能有效保障靶弹的全弹测试、发射前系统检查、发射架控制、模拟/实弹发射任务。

摘要:多模式DCS是一种由多个分布式的控制单元组成、每个控制单元可以实现不同的控制模式的工业自动化控制系统，该系统中所涉及的控制逻辑较为复杂，需要考虑多个不同的控制模式的切换、并行、优先级等问题，增加了控制过程的难度。为此，利用小型PLC设计多模式DCS自动控制模块。将小型PLC元件作为模块控制器，调整传感器、处理器、DCS变频器、通信网络等部分的内部结构，通过电路的连接完成多模式DCS控制模块硬件设计。采集工业自动化生产线实时运行数据，采用特征提取与匹配的方式，识别当前生产线的运行模式，利用小型PLC生成自动化生产线控制指令，以分散的方式传输给各个生产线工作设备，最终从工作模式、位置、速度等方面，实现多模式DCS控制功能。通过测试结果表明:设计模块的位置和速度控制误差分别降低了35mm和83.75r/min，能够有效提高生产线输出产品的合格率。

摘要:武器装备故障知识图谱不仅可以存储装备故障知识，而且可结合图上推理技术挖掘新的故障模式并进行故障因果溯源，有助于实现武器装备健康管理；提出一种基于大模型的武器装备知识图谱构建方法：围绕系统结构原理及故障案例数据设计本体框架，结合离线部署大模型对命名实体与关系进行识别，实现基于大模型的知识抽取，在知识融合基础上以Neo4j图数据库实现故障知识图谱的存储与可视化；结合专家思维方式以Cypher语言为框架进行了故障推理；以某型旋翼无人机装备为对象进行了故障知识图谱构建与推理，验证了所提方法的可行性与有效性。

摘要:在批产阶段,需要在有限的时间内对多个导弹进行多项测试,通过并行测试方式对测试项目进行重新调度排布可以减少压缩测试时间并提高测试资源利用率；现有的并行测试方法大多预设了某一测试资源在某一时刻仅供一个测试项目使用,并预先规定了线程数量,未考虑测试资源实际上可支撑多个项目同时进行；为了优化导弹测试流程,提出了一种通过高斯扰动粒子群算法获取导弹并行测试最佳策略的方法,将调度问题转化为优化问题,并在有限的测试资源的约束下对某导弹测试项目进行了重新排布；经过试验验证获取了合理的测试项目调度策略,有效降低了测试时间,大大提高了批产过程的测试效率。

摘要:针对金属表面缺陷因尺寸和形状多样化导致检出率低,检出形状差异大等问题,提出了一种基于改进ResUnet的表面缺陷语义分割算法,此方法以ResUnet网络结构为基础架构,使用先进的ConvNeXt-T改进骨干网络,提取更具代表性的特征；在解码阶段添加全局上下文模块,增强模型的全局上下文建模能力；同时融合解码阶段的多级多尺度特征,使模型更适应缺陷尺寸和大小多变的钢铁表面缺陷,提升缺陷识别精度。在谢韦尔钢铁公司提供的钢铁表面缺陷数据集上开展了所提缺陷识别算法的有效性定量和定性验证,与对比方法相比,该方法的 值达到了最高的0.7784,且单张图像在GPU上的运行时间只需14.7ms,同时缺陷分割结果与标签最接近,说明该方法具有较好的鲁棒性、准确性和高效性。

摘要:城市空气质量的及时全面监测对于交通车辆排放管理和居民身心健康至关重要,文章基于该问题针对交通车辆排放监测部署进行了研究；移动污染源监测设备在城市道路网络中能够精准追踪和评估机动车排放的尾气污染物,但设备成本昂贵,因此需要在满足监测效率的同时控制成本；同时研究中引入了转弯限制,以更好地贴合实际交通路况并减少监测设备冗余,目的是在考虑路网转弯限制的情况下,找到能够最大限度监测到整个交通路网汽车排放的监测器布设位置；采用了将路网中的闭合路径(回路)与开放路径(非回路)进行分离的方法,基于虚拟节点以及最大流算法,确定最终的监测器布设位置,并引入覆盖率来衡量部署方案的效果；最后通过对模拟路网以及真实路网的检测,与过往方法进行了比较,实验结果表明,该方法在监测器布设方面具有良好的效果。

摘要:人机交互的流畅度与智能化程度影响着机器人作业效率与操作员的操作体验,为提高机器人人机交互的流畅度和对操作员命令语句的理解能力,提出了一套基于大语言模型的人机交互系统设计方法；该方法主要对大语言模型结合机器人自动控制进行了研究,针对传统的语音识别模块可识别的命令语句数量有限,对命令的语法复杂程度以及语句长度有着严苛要求的问题,引入了大语言模型作为命令理解的核心；针对传统人机交互流程存在交互过程冗杂死板的问题,提出了大语言模型配合解码器生成子任务序列的人机交互流程方式；经仿真测试发现:该方法可以有效提高人机协作任务性能,预训练的大语言模型可以详尽的理解操作员命令并给出相应回馈,这有助于构建更自然、更直观的人机交互。

摘要:针对老年人在日常生活中独自出行的安全性问题,设计了一款基于STM32单片机的智能轮椅保护系统；主要从硬件模块设计以及软件程序设计两个方面完成了智能轮椅保护系统的设计,硬件方面,核心处理器选择STM32F103ZET6芯片,配合姿态检测模块、心率血氧检测模块等硬件设备对智能轮椅及其使用者的状态进行数据采集,软件方面基于嵌入式系统,通过智能轮椅倾翻判断算法程序设计检测智能轮椅当前姿态是否即将倾翻,如即将发生意外则配合气囊模块等硬件设备对使用者进行保护；通过对智能轮椅保护系统的测试,证明系统可以完成对老年人的保护并实现心率血氧的准确检测以及意外发生后发送求救短信、夜间照明等功能；为老年人提供更有保障的出行体验的同时,也使监护人更为安心,减少了他们的监护压力,提升了整个家庭的生活质量和幸福感。

摘要:不对称故障是高升力系统中常见的故障模式之一,若未能及时检测,会对飞机级安全产生影响；针对该问题,以翼面偏转的不对称角度最大值与高升力系统工作最严酷情况为约束,提出了系统位置不对称和速度不对称检测阈值的计算方法；计算过程多维度考虑了襟/缝翼正常工作时左右侧角度最大不同步值不对称检测与制过程中各因素对不对称角度的影响,包括传动线系上游隙、刚度、传感器精度、控制设备软件检测时间和系统制动时间等因素；基于上述计算方法,以某高升力系统为基础进行了特定参数下位置不对称与速度不对称的检测值计算；利用计算得到的不对称检测值,在Simlink环境在构建了高升力系统不对称监控仿真模型,验证了该不对角度计算方法的有效性。

摘要:由于隧道内卫星导航信号缺失，致使导航终端在隧道空间中无法工作；为解决这一问题，提出了一种多模模拟源与泄漏电缆组合的隧道二维定位方法；采用多模多通道的卫星导航模拟源产生全球定位系统、北斗导航系统、格洛纳斯系统三模导航信号，分别激励平行泄漏电缆的三个端口，通过对接收机原始伪距观测量的二次处理解算，减少了模拟器对卫星星座、星历及通道伪距时延的特殊要求，采用基于遗忘因子的多系统组合钟差联合定位算法，实现了接收机的二维定位，避免了数据饱和现象；经实验测试，80%定位点的偏差在1.6 m以内，90%定位点的偏差在2 m以内，可以实现隧道内的二维定位。

摘要:高校使用大模型时面临着大规模数据训练和数据隐私保护的挑战。提出面向华商数智校园建设的本地人工智能大模型SynHuaAI。SynHuaAI具有数据隐私保护性、高效性、泛化性、回答问题准确性的特点。SynHuaAI的数据隐私保护性得益于其本地部署与大规模本地数据训练的模式；高效性与准确性得益于其采用的参数微调技术和面向大模型的知识库语义本文分析技术。泛化性通过支持调用云上的ChatGPT-4 API接口或其他的开源大模型接口访问。描述了SynHuaAI的部署过程和典型应用示范场景。通过原型系统实验结果表明:SynHuaAI大模型可以准确的回答问题，提高了高校师生的工作效率。

摘要:在羽毛生产过程中，羽毛经过洗净、烘干后，针对里面掺杂的杂色羽毛，目前现有的拣出方法效率较低，人工筛检的成本过高，导致生产的羽毛品质受限制；针对上述问题，对ResNet-18、YOLOv5和OpenCV等技术方案进行了实验对比及分析，并设计并实现了一个基于机器视觉的羽毛分拣系统；详细介绍了系统硬件和软件的设计与实现过程，包括单片机和继电器、电磁阀、气泵等硬件系统设计，以及HSV提取、运动检测、颜色识别、数据通信、气泵控制和远程监控等软件模块的具体实现；结合图像处理与机器视觉相关算法，设计并实现了基于气泵控制的羽毛自动化分拣系统。

摘要:针对VHF频段传统单模传输距离受限问题，系统性的研究了VHF频段存在的地波绕射、对流层散射等通信信道资源。基于VHF超视距传播模式的复杂性，通过理论分析和大量野外信道测试和通信试验数据统计分析相结合的方式，提出了不同传播模式的区分方法，并参考C频段对流层散射通信信道特性，分析了日变化、年变化等慢衰落特性和衰落深度、衰落速率、衰落持续时间的快衰落特性，为VHF超视距通信波形设计提供支撑。根据不同距离不同季节的信道特点，为更充分利用VHF频段超视距绕射、散射通信资源，给出了VHF频段超视距通信系统设计思路，支撑VHF频段通信设备覆盖范围和通信能力的提升。

摘要:航天电子装联中焊点的质量对设备的可靠性至关重要,焊接缺陷的检测是确保系统稳定运行的关键。为提升航天电子装联过程中焊接缺陷检测的效率和准确性,研究提出了一种基于改进Canny算法的图像处理方法。研究采用双边滤波技术在平滑噪声的同时保留边缘信息,结合Otsu阈值分割算法来自动确定最佳阈值。通过设置双阈值来确定强边缘和弱边缘,引入Hough变换填补断裂的边缘。实验结果表明,基于改进Canny的系统在各类焊点检测中表现出色,在0.12 mm网板中,正常焊点和桥接焊点的检测的准确率分别为98.89%和98.21%。在0.18 mm网板中,该系统的在少焊和过焊焊点的检测准确率分别为97.56%和98.47%。同时,验证了改进Canny算法在准确率、漏检率和运行时间方面的差异均具有统计学意义。此外,改进Canny系统在计算时间和CPU使用率上优于其他两种算法,表现出该系统在实际应用中的优越性。
关键词:机器视觉；边缘检测；Canny；图像预处理；航天电子装联

摘要:为了解决合成孔径雷达（SAR）图像三维重构中数据集稀缺、重构精度不足等问题，针对SAR图像处理，提出了一种基于神经辐射场（NeRF）模型的三维重构方法。首先采用双向解析射线追踪（BART）方法生成SAR仿真数据集，并利用ColMap工具获取相机姿态和稀疏重构数据。在数据处理方面，应用图像增强、散斑噪声抑制和旁瓣抑制等技术，确保输入数据的高质量。基于高质量数据，训练NeRF模型实现建筑物的三维重构，尤其在柱体和楼梯中圆盘状结构的细节恢复上表现突出。实验中，光学仿真模型的比例为高:长:宽=7.3:4.55:1，最终重构模型的比例为高:长:宽=7.874:5.058:1，误差在6%以内。实验结果表明，所提方法能够较好地恢复建筑物的主要轮廓和结构特征，尤其是在柱体部分的重建精度较高。尽管地基部分的重建精度有待进一步提升，但整体方法为SAR建筑物图像在三维重构中的应用提供了新的思路与技术支持。

摘要:针对终端用户数量的急速增长,以及大容量、高速率的网络通信性能需求,研究了delta-sigma实现机理,可以将通信信号进行高阶量化；在功率受限的高斯信道中,分析了通过概率整形,将均匀分布的比特序列转换成高斯分布的序列符号,可以得到最优的输入分布序列；基于delta-sigma调制算法,在强度调制直接检测系统中实现了超高阶16384QAM的传输；在此基础之上利用概率整形技术,对超高阶QAM信号进行了整形,分别探究了不同信息熵下的传输性能；通过实验仿真结果可以说明,概率整形可以很好的适用于基于delta-sigma的超高阶通信,并有效提升通信传输效能。信息熵每降低1bit/symbol,系统接收性能大约提升0.5 dB。

摘要:针对非高斯噪声下的稀疏系统辨识，提出了lp范数惩罚比例仿射投影广义最大相关熵（LP-PAPGMC）算法；该算法结合了广义最大相关熵对脉冲噪声的鲁棒性和仿射投影在应对强相关输入信号时的适应性，以及比例矩阵和lp范数惩罚约束所带给算法针对稀疏系统的性能提升；考虑到LP-PAPGMC算法采用恒定核宽度进行权值更新，存在收敛速度与稳态偏差之间的固有权衡，采用变核宽度策略动态调整该算法核宽度，进而提出了LP-VKWPAPGMC算法；通过在高斯噪声和混合高斯噪声下对不同稀疏度的系统进行辨识，验证了LP-PAPGMC算法和其变核宽度算法相较于其他相关仿射投影算法具有更快的收敛速度和更低的稳态偏差；在混合高斯噪声和混合α-稳定噪声下的声学回声消除场景中，LP-PAPGMC算法和LP-VKWPAPGMC算法相较于其他仿射投影算法展现出性能优势。

摘要:三维场景语义理解作为计算机视觉领域的核心难题之一,其目标在于实现对三维空间结构的精确识别与分割；随着无人驾驶、机器人自主导航等应用场景的持续演进,该任务面临着愈发严苛的挑战标准；近年来,3D-GS的革新性地提出,在保证渲染精度与基线工作相当的前提下,将重建效率提升数个数量级；然而当前学术界的探索尚未充分解决基于3D-GS范式的语义解耦问题；由于三维数据在复杂度和存储要求等方面都远远超过二维数据集,高质量标注的三维数据集较为稀缺,直接训练神经网络理解三维语义往往是困难的；针对上述挑战,因此提出了一种通过二维语义先验知识,编码低维度信息的办法；通过预训练的二维语义分割网络提取其中的先验知识,基于可微体渲染的思想训练一个低维语义信息；用动态阈值实现语义场粗分割后,再利用统计学算法滤除噪点重校准；通过解耦式语义场绑定方案,实现参数的独立控制；通过大量实验,验证了该方法能够通过数秒钟的优化达到之前基线方法的水准,并能够无缝集成至场景编辑等下游任务。

摘要:针对现有运动去模糊算法在边缘恢复效果不佳且易产生模糊伪影的问题，提出了一种基于注意力机制和提示学习的图像去模糊网络；结合注意力机制设计了特征融合模块，利用不同层的多尺度信息，引导网络关注于图像的边缘信息，以提高图像边缘复原质量；在解码器中引入轻量级提示模块，通过捕捉图像的全局结构信息，增强对模糊区域特征的重建能力，其中采用两个注意力分支减少了网络参数量和计算量；实验结果表明，该网络在三个公开数据集上的定量评价指标均表现优异，同时参数量和计算量具有一定竞争力，能够有效恢复图像边缘细节并减少模糊伪影。

摘要:利用高分辨率卫星视频数据对大范围海上目标进行实时检测和跟踪，在国防军事、公共安全等领域具有重要应用。然而，现有目标跟踪研究主要集中在自然图像领域，且主要针对单目标跟踪问题。针对海面背景复杂、舰船尺寸多样且部分目标占像素较少、目标间的交叉运动容易出现目标混淆和跟踪丢失等问题，提出了基于一个基于点表示的目标检测和身份重识别的多任务学习模型，在CenterNet网络中使用多层次特征聚合网络来提取多尺度特征，并以目标中心点的识别和定位来实现目标检测，避免了anchor框和非极大值机制的计算开销。此外，采用目标身份分类和多任务学习损失自适应平衡方法，解决了舰船目标检测和身份重识别任务的特征学习目标冲突问题。通过自建目标跟踪数据集，在24段视频的测试下，多目标跟踪系统的目标检测召回率、目标检测准确率、多目标跟踪召回率、多目标跟踪精确率分别达到88.3%、95.9%、90.2%和98.0%，较好地实现了目标跟踪。

摘要:针对电动垂直起降飞行器（eVTOL）在低空动态避障中的实时决策与安全飞行的难题，提出一种基于动态窗口-三维速度障碍（3DDWA-VO）融合的低空路径避障算法。该算法通过融合动态窗口法的线性速度约束空间与三维速度障碍法的避障锥体预测域，建立运动学约束与动态规避的协同优化机制，从而在安全速度边界内实现避障决策效率与飞行稳定性的双重提升。仿真结果表明：所提方法规划的路径可有效在单动态障碍物和多动态障碍物环境下完成避障规划。在含交叉机动障碍物的典型城市场景中，相较于传统三维速度障碍法，3DDWA-VO算法将避障成功率大幅度提升，同时避障路径长度减少3.3%，规划时间缩短了0.03s。该方法还将动态避障航迹平均曲率优化至0.0136rad/m，有效降低飞行器姿态调整频率，并具备实时响应能力与高可靠性，为eVTOL复杂动态环境下的安全自主避障提供了有效解决方案。

摘要:为了提高点云处理精度，针对PointNet++对不均匀分布的点云数据特征提取不完整以及忽略了部分点云特征导致分类与分割结果不佳等问题，对算法PointNet++进行了研究，提出了基于PointNet++的融合密度信息的逆密度点云识别与分割算法D-PointNet++；利用点云密度计算出每个点的采样概率，根据采样概率使用多项分布进行点云采样；通过自适应缩放分组半径进行点云分组；采用多种池化方法混合提取点云特征并利用多头注意力机制计算出多种特征的权重，并加权聚合得到点云的全局特征；实验结果表明，相较于多种参评算法，D-PointNet++在点云分类准确率、分割精度上均有显著提升。

摘要:目前散货港口清舱作业环境恶劣、安全隐患突出、人工下舱作业效率受限，对无人清舱需求强烈；针对清舱场景特有的船舱金属屏蔽、煤堆流动带来的定位可靠性差，自动规划控制复杂、远程交互控制操作繁琐的问题，对激光SLAM、路径规划控制和远程驾驶交互控制技术进行了研究，设计了基于激光雷达的多传感器融合定位模块、基于全覆盖路径规划的自动清舱控制模块和基于WPF的远程交互控制平台，设计了清舱机电控系统，构建了一套无人智能清舱机系统，实现了在船舱动态复杂环境中进行主动定位、自动规划作业和远程驾驶交互控制。在测试环境和真实作业场景下进行了功能测试和清舱应用测试。结果表明，无人智能清舱机系统能够满足无人作业要求和实际生产应用。

摘要:在卫星等大型系统装备中,定时器是触发各单元协同工作的核心,定时器的精度和稳定性关乎着整个系统工作的成败。空间辐照效应特别是总剂量效应和单粒子效应,可能造成定时器产生的定时时序紊乱,从而影响整个系统工作异常。本文设计并实现了一种基于FPGA的高可靠抗辐照定时器。该设计采用程序存储三取二、定时刷新、关键参数异常保护、软件三模冗余、定时脉宽保护等措施,保障了定时器在空间辐照环境中的可靠运行。

摘要:航天测控装备应急管理能力是航天测控站装备管理的重要支撑,对保障航天测控任务顺利进行影响重大,目前航天测控装备应急管理能力评价指标体系设计缺乏深入的研究；针对当前评价指标片面单一问题,为评价装备应急管理全过程能力素质,以危机管理4R理论为基础,从缩减、预备、反应、恢复四个阶段深入分析装备应急管理能力需求,应用德尔菲法构建航天测控装备应急管理能力评价指标体系,运用层次分析法计算每个指标权重,最后给出装备应急管理能力建设的意见建议；研究成果也可为其他大型装备应急管理能力评价提供借鉴和参考。