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电子测量技术
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孙圣和

月刊

1002-7300

dzcl@vip.163.com

010-56103931

100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    基于生成对抗网络和EMD-ISSA-LSTM的短期电力负荷预测

    曾进辉苏旨音肖锋刘颉...
    92-100页
    查看更多>>摘要：针对电力负荷本身固有的不稳定性和非线性,导致短期电力负荷预测精度难以提升问题.本文提出一种基于EMD和LSTM相结合的短期电力负荷预测方法.首先,利用EMD将原始信号分解为一系列本征模态函数和一个残差量.随后,将所有分量输入LSTM中.为进一步提升负荷预测精度和优化模型泛化能力,分别对大分量信号引入改进麻雀搜寻算法优化LSTM超参数和对原始负荷数据引入表格生成对抗网络生成新数据样本,形成基于表格生成对抗网络和EMD-ISSA-LSTM的短期电力负荷预测方法.最后,分别采用第九届电工数学建模竞赛负荷数据和湖南省某地市含分布式电源的负荷数据进行效果验证.结果表明,在两种数据集下,该模型的平均绝对百分比误差分别为2.37%和2.76%,验证了该方法的有效性.

    短期电力负荷预测经验模态分解长短期记忆神经网络改进麻雀搜寻算法生成对抗网络

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    基于步长上界原理的变步长FXLMS算法研究

    谢炎江原霞刘锋王玉帅...
    101-108页
    查看更多>>摘要：针对次级通道突变对算法收敛速度和系统稳定性的潜在影响,本文提出一种自适应变步长FXLMS算法.首先推导步长上界公式,基于最优收敛步长与步长上界关系,确立最优收敛步长的关键参数.通过计算次级通道突变前后最优收敛步长比,实现步长自适应调整.其次,使次级通道发生不同程度突变,以比较本研究算法、经典FXLMS算法以及各类变步长算法在收敛速度与稳态误差方面的性能表现,发现新算法均在迭代200次后收敛,均方误差保持在-85 dB附近,优于经典FXLMS和其他变步长算法.最后用真实测量的次级通道数据分析新算法和经典FXLMS算法的控制效果.结果表明,在次级通道发生突变后,新算法在5 s后均方误差稳定在-47 dB,而经典FXLMS算法会使系统不稳定.证明新算法能很好兼顾收敛速度和稳态误差,并且具有良好的自适应性.

    收敛速度变步长步长上界比值主动控制自适应性

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    融入噪声的监督增强网络用于小样本数据增强

    郭小萍赵霄丰李元
    109-116页
    查看更多>>摘要：在复杂的工业过程中,由于关键变量难以测量,过程数据具有不平衡和不完整的特点,导致软测量性能下降.为了解决这一问题,提出一种融入噪声的监督增强自编码器虚拟样本生成方法.首先,为了加强输入与输出的映射关系并保证特征信息的完整性,该方法在自编码器的编码部分添加增强层,解码部分引入标签信息进行有监督约束训练.为了增加虚拟样本的多样性,在监督增强自编码器隐藏层提取的特征中加入高斯噪声.将生成的虚拟样本与原始小样本相结合,增强软测量模型的性能.与传统的虚拟样本生成方法不同,所提的NISEAE-VSG模型可以同时生成输入输出虚拟样本.为了验证所提方法的有效性,使用火力发电和聚乙烯过程的数据集进行仿真验证.仿真结果表明,所提方法生成的虚拟样本优于其他虚拟样本生成方法,可有效提高软测量建模精度.

    软测量虚拟样本小样本数据增强监督增强自编码器

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    改进DLMS震动信号自适应滤波算法与FPGA实现

    马翊翔李剑贺斌陈俞安...
    117-123页
    查看更多>>摘要：在地下浅层爆炸震动信号滤波过程中,D-LMS步长固定,对时变信号处理不灵活,易引发梯度噪声放大现象,且其需要依赖有效信号或噪声的先验信息作为期望信号,在地下浅层震动测试中这些信号通常未知.针对上述问题,围绕地下浅层爆炸震动探测的需求,对自适应滤波算法进行了研究,结合归一化原理提出了改进D-LMS滤波算法,并将其与传统算法在收敛速度、滤波精度方面进行了仿真对比,结果表明此改进算法在震动测试自适应去噪中相比D-LMS算法滤波精度提高约2.3 dB,收敛速度提高约一倍.并将其部署于ZYNQ PL端,设计了延迟模块、步长模块、系数更新模块、滤波模块和误差计算模块,并封装成IP核,嵌入采集系统进行地下浅层震动外场试验,实验表明对实际震动信号,滤波后信号明显优于未滤波信号,证明了自适应滤波模块的有效性,实现了震动信号的实时片上自适应去噪,为地下浅层震动场重建提供了重要支撑.

    最小均方误差延时最小均方误差自适应滤波震动探测ZYNQFPGA

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    基于符号扩展的booth乘法器设计与实现

    熊书伟宋树祥
    124-131页
    查看更多>>摘要：针对RISC-V处理器中的乘法器部分延时较高以及功耗较大的问题,本文在booth2算法的基础上,提出一种改进的基于符号扩展的乘法器优化设计,减少了处理器中乘法指令的执行周期并同时支持有/无符号数的运算.改进了CSA32压缩器,并选择交替使用3-2压缩器和4-2压缩器的Wallace树形结构,提高了部分积的压缩效率,还缩短了关键路径的延时,提高了乘法器的运算速度.利用NC-verilog等验证工具对乘法器进行编码验证以及功能仿真,使用Design complier在SIMC 180 nm工艺下进行综合分析,结果表明本文设计的乘法器相较于PicoRV32,乘法指令执行周期缩短了88.2%,面积与功耗也优于同类乘法器.

    RISC-V处理器乘法器booth算法符号扩展Wallace树形结构

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    基于窄带高分辨特征的锥体目标参数估计

    韩勋郑佳冯鑫匡银...
    132-139页
    查看更多>>摘要：利用参数特征对空间进动锥体进行识别可有效区分真假目标.为获取准确的参数特征,现阶段研究一般围绕宽带雷达所输出的目标高分辨距离像序列开展,但也存在着对雷达带宽要求高、不利用实际工程应用的局限.针对这一问题,提出了一种基于窄带雷达提取目标高分辨特征并完成参数估计的方法.首先建立了目标运动模型,对窄带观测下目标回波调制特性进行分析;在此基础上定义目标伪距离像序列,并利用目标回波中所包含散射中心微多普勒频率与相位信息变化完成了伪距离像序列的提取,根据不同视角观测到的伪距离像序列差异对锥体高度、底面半径及质心位置等目标参数进行估计,并设计了二级剔除结构选出了正确的估计结果;最后开展了基于电磁计算数据的仿真实验.实验结果表明该算法在高信噪比条件下估计精度优于97%,相比传统方法提高超过5%,且在5 dB的信噪比条件下平均参数估计精度仍然优于80%,应用门限较传统算法提高9 dB,说明了所提算法的有效性和稳健性.

    微多普勒窄带雷达锥体目标高分辨特征参数估计

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    基于电振联合特征的高压断路器多故障诊断

    万书亭郭胡森豆龙江丁佳毅...
    140-149页
    查看更多>>摘要：针对利用单一信号诊断高压断路器多种故障的局限性,本文提出了一种电振联合特征的高压断路器多故障诊断方法.首先,对高压断路器合闸操作过程中的线圈电流信号用峰值谷值算法提取电流波形关键时间节点及对应幅值构建电气特征;对振动信号进行VMD分解,计算不同模态分量下的多尺度散布熵值构建机械特征;然后,将电气与机械特征向量进行主成分分析与降维,根据得到的方差贡献率生成电振联合特征,有效解决了特征向量冗余问题;最后将不同故障下的电振联合特征输入到模糊C均值聚类中,精准分类出高压断路器故障类型.实验结果表明,所提方法比单一信号故障诊断准确率更高,分类效果更显著,并在不同诊断模型中进行验证,识别准确率达98.6%,可以有效实现高压断路器多故障诊断.

    高压断路器电流信号振动信号联合特征

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    高精度旋转遮挡式太阳辐射监测仪设计

    徐志安李鹏冯姣王永...
    150-158页
    查看更多>>摘要：针对旋转遮光式太阳辐射监测系统采用的硅光电二极管型辐射传感器具有光谱窄、精度低、长期稳定性差的缺点,提出了一种利用热电堆阵列动态校准硅光电二极管阵列的方法,并设计了一款轻量化、低成本、高精度的旋转遮挡式太阳辐射监测装置.该检测系统采用静态过程与动态过程实时交替的方式进行探测,分为静态采集光强大小和动态采集遮光带在旋转的过程中热电堆阵列、硅光电二极管阵列的光强变化,通过计算出太阳高度角和后续数据处理,得到太阳总辐射、直接辐射和散射辐射值.误差分析图显示,总辐射的均方根误差为1.859 W/m2,直接辐射和散射辐射分别为2.922 W/m2、2.770 W/m2,相比使用单一硅光电二极管阵列,均方根误差分别降低了8.908 W/m2、5.454 W/m2,证明该测量方法具备较高的检测精度.

    热电堆阵列硅光电二极管阵列旋转遮挡辐射采集太阳高度角

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    基于神经辐射场的稀疏视角三维重建方法

    张超袁亮肖文东冉腾...
    159-166页
    查看更多>>摘要：针对神经辐射场在稀疏视角输入条件下渲染结果过于平滑,细节缺失严重等问题,提出一个基于信息关注抑制模块和双阶段损失的网络模型.首先,为解决细节缺失问题,提出一个信息关注抑制模块,该模块在全连接层各层之间采用特征向量归一化模块过滤权重异常值,并以残差网络级联全局信息和局部信息,最后利用通道注意力将将融合后的信息根据重要度进行区分,有效提高了采样点特征向量的准确性.然后,为了解决渲染结果过于平滑导致感知精度低的问题,设计了一种双阶段损失函数,将训练过程划分为两个阶段,粗阶段仅以RGB损失和深度损失指导训练,细阶段在此基础上还引入感知损失和全变分损失,通过渐进优化的方式,充分利用图片的高级特征,提升图像感知能力.本文算法与其他经典方法进行对比,在LLFF数据集上,定量结果表明,整体性能取得最优值,比次优算法性能提升1.9%,在DTU数据集上,定性结果显示,Scan37、Scan55和Scan63等场景重建的完整性和细节水平具有明显优势.

    三维重建稀疏视角神经辐射场注意力机制双阶段损失

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    基于感兴趣区域约束的漏缆卡扣重构缺陷检测

    任帅李毅肖武龙王逸涵...
    167-176页
    查看更多>>摘要：针对自监督漏缆卡扣缺陷算法中因背景重构误差造成的误检测,本文提出一种基于感兴趣区域约束的双阶段漏落卡扣缺陷重构方法.针对目标检测算法定位到的分类卡扣区域图像,首先嵌入分割网络用于分离卡扣及漏缆区域.随后,其对应掩码被作为线索引导堆叠对抗生成网络对卡扣区域进行重构,保证背景一致性的同时,精细化重构卡扣缺陷区域.此外,通过嵌入深度残差块和改进损失函数迫使生成网络更专注于感兴趣区域的重构.最后,训练完成的网络被用于卡扣图像的重构,并根据重构前后图像的相似度分数判定是否存在缺陷.在漏缆卡扣数据集上,定量结果表明本文算法对多类型卡扣缺陷识别的准确率92.3%,召回率为93.4%,高于其他自监督卡扣重构方法.可视化结果表明所提卡扣重构方法背景重构误差较少.

    漏缆卡扣缺陷检测感兴趣区域引导堆叠对抗生成网络注意力机制

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