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电子测量技术
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孙圣和

月刊

1002-7300

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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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    微弱电容检测电路研究进展综述

    刁瑗贾远东金新人李红信...
    1-14页
    查看更多>>摘要：在精密测量、工业检测等领域中,由于待测电容变化量非常微小,可能达到皮法量级甚至更低,因此需要电容检测电路捕捉这些微小电容变化.本文分析了微弱电容检测的基础原理,区分了二极管式、调频式、交流式、充放电式和谐振式五种电容检测电路,通过测量精度、功耗等方面的对比分析,归纳了各类方案的特性优劣及其适用场景,并列举了典型应用案例.在综述当前电容检测方法的基础之上,探讨了当前微弱电容检测电路的局限性、需深化研究的方向及发展趋势,期望能够推动电容检测技术的进一步发展.

    微弱电容检测电容式传感器电容检测电路分辨率电路应用

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    考虑运行状态与拓扑结构的RIES脆弱支路辨识

    赵璐豪崔双喜郑丁园
    15-24页
    查看更多>>摘要：脆弱支路故障可能导致区域综合能源系统的稳定性下降,甚至引发系统大范围失稳.因此识别系统的脆弱支路成为保证系统安全稳定运行和预防的重要环节.为此提出一种电-气-热区域综合能源系统脆弱支路识别方法.首先基于统一能路理论对电-气-热网络进行统一能路能流建模和计算,获取网络的初始运行状态,同时针对区域综合能源系统建立预想事故集,考虑热网与电网N-1事故对网络内部的影响,通过N-1求得故障后支路的运行状态;其次基于能流变化熵的运行特性以及局部集中度的结构特性脆弱性分析,提出支路的综合脆弱度指标,通过粒子群优化算法确定运行脆弱度和结构脆弱度权重,确保评估过程的客观性与准确性,根据脆弱度指标进行排序从而识别出系统的脆弱支路,最后采用电IEEE14节点-气14节点-热14节点算例辨识系统脆弱支路,实验结果表明所提出的方法能够合理反映系统实际情况,粒子群优化算法所确定的权重能够更好地识别脆弱支路,提升了识别的准确性和可靠性.

    统一能路区域综合能源系统运行状态拓扑结构预想事故集粒子群算法

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    基于编码器和多尺度特征融合的轮胎缺陷检测

    王广周崔雪红王旭龚玉洁...
    25-32页
    查看更多>>摘要：轮胎内部缺陷检测能够及时发现轮胎生产中存在的潜在问题,可为工艺调整及行驶安全提供有力保障.而轮胎X光图像中的缺陷目标具有多尺度、极端长宽比、形状各异且不规则、小目标多以及正负样本不均衡等特点,致使缺陷检测精度低.针对以上情况,提出一种基于高效编码器与多尺度特征融合的轮胎缺陷检测方法.首先结合可变形注意力机制和通道注意力机制设计一个高效的编码器,以增强特征提取和表示能力,然后构建多尺度特征提取和融合模块,融合浅层与深层特征信息,来保留重要上下文信息并增强特征表示的多样性,最后在模型训练中自适应边界框回归方法,动态分配难易样本权重,减少无效样本,实现模型快速收敛、提高模型泛化能力.实验结果表明,改进后模型在轮胎缺陷数据集上的平均精度(mAP)达到95.5%,较基线网络提高3.6个百分点,为轮胎缺陷检测的实际落地应用奠定了一定的基础.

    目标检测特征融合边界框回归轮胎生产缺陷注意力机制

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    基于CEEMDAN和CDSSAICA的转向电机噪声信号识别

    李响吴超华吴刚史晓亮...
    33-41页
    查看更多>>摘要：为解决车载转向电机噪声源识别不准确的问题.本文提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解、改进樽海鞘群的独立分析方法.首先提出一种改进樽海鞘群的独立分析方法,该方法通过改进Tent混沌映射进行种群初始化,领导者及追随者更新机制分别采用Logistic混沌映射和动态学习;然后通过仿真实验验证该方法比传统的快速独立分析方法和樽海鞘独立分析方法分离效率分别提高4.38%和1.01%;最后采用该联合算法对车载转向电机单通道噪声信号进行分离识别,结果表明该联合算法能有效分离电机振动噪声信号中不同频率的特征信号,稳定工况下电机噪声的主要原因是由转子不平衡以及电磁噪声引起.

    车载转向电机噪声信号识别樽海鞘算法盲源分离

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    基于BP神经网络的储能VSG参数自适应优化策略

    刘维莎石荣亮周其锋钟志贤...
    42-49页
    查看更多>>摘要：为改善传统虚拟同步发电机系统参数设计复杂及应对有功指令阶跃时的并网有功动态振荡问题,提出一种基于BP神经网络的储能VSG参数自适应优化策略.首先,阐述储能VSG的工作原理及其特性,分析虚拟惯量与虚拟阻尼对其并网有功动态响应特性的影响并确定参数的取值范围;其次,引入具有良好非线性映射性能的BP神经网络,将其应用于储能VSG参数自适应设计中,实现虚拟惯量和虚拟阻尼系数的实时动态调整,进而优化有功动态响应性能;最后,实验结果表明在有功指令突变工况下所述控制策略较固定参数VSG控制策略有功功率超调量从45%下降至2.5%,调节时间减少了0.89 s,输出频率幅值降低了0.1 Hz,这充分体现了所述策略的有效性和优越性.

    虚拟同步电机虚拟惯量虚拟阻尼系数BP神经网络自适应控制

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    基于光电检测的验孕电路设计与研究

    苏琪黄浩楠陈乐银珊...
    50-59页
    查看更多>>摘要：本文介绍了一种基于光电检测技术的可循环利用的验孕电路设计.该设计采用金标检测试纸作为初级传感器,光电传感器作为次级传感器,利用金标检测试纸显色区域对特定波长光线的敏感性,精心选择匹配的光源波长,并通过不同孕期的HCG浓度的标准样本进行标定,进而实现对金标检测试纸显色结果的快速、精确检测.通过正交实验优化了电路变量参数,利用方差分析和极差分析确定了最优组合,实验结果表明,本文所设计的电路系统工作稳定,性能可靠.对比传统的验孕试纸和一次性电子验孕产品,本文提出的检测方法不仅可实现非接触测量和重复使用,还具备高测量精度和便携性,具有广阔的应用前景.

    光电检测验孕光电传感器HCG

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    夹杂碳纤维的天线罩蒙皮在电磁场下的失效机理研究

    王晨王超孙荣庆
    60-65页
    查看更多>>摘要：天线罩是雷达系统的重要电讯结构功能件,如在生产制造中不慎混入碳纤维丝,极易造成天线罩局部烧蚀故障,目前碳纤维在电磁场中的发热机理及其对天线罩影响的研究还不充分.为此文中拟通过有限元仿真分析法对其进行探索研究,首先研究了含碳纤维丝的复合板的有限元模型构建技术;其次,分析了不同规格的碳纤维丝的复合板在电磁场下的发热机理;最后,通过试验分析了碳纤维丝发热量与复合板间的变色、烧蚀等失效模式的对应关系.相关研究成果可对天线罩的结构设计、生产加工等提供有效的指导,并为相关故障分析开辟新思路.

    雷达天线罩有限元分析发热机理试验分析

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    基于EGJO的流域水风光一体化优化调度

    张建英荣娜田珺玲
    66-75页
    查看更多>>摘要：为发展双碳背景下的新型电力系统调度模型与方法,构建了一个考虑阶梯碳交易的含流域水风光一体化(WHWP)的多能互补调度模型.为提高含WHWP的多能互补调度模型这类高维度非凸优化问题的求解效率和适应性,本文提出了一种基于Logistic混沌映射、准反射学习策略、高斯随机游走策略、最优个体局部搜索结合差分变异扰动策略的金豺优化算法(EGJO).首先,利用Logistic混沌映射生成初始化种群,增强了算法的空间多样性;其次,通过在金豺算法搜索、包围并攻击阶段分别引入准反射学习策略和高斯随机游走策略更新豺狼对位置,强化算法全局寻优能力以及收敛速度;最后,合并更新位置后引入最优个体局部搜索结合差分变异扰动策略,提高求解精度.算例分析在扩展IEEE3机9节点和一个某省域简化电力系统展开.结果表明,考虑阶梯碳交易的含 WHWP的多能互补调度模型的综合运行成本分别减少8.55%、10.78%,碳排放量分别减少178.26 t和17 841.68 t;与主流的7种优化算法相比,EGJO求解成本最少分别降低1.108万元、1401万元,标准差分别降低了1.598和0.004;充分验证了本文所提模型与方法的有效性和优越性.

    流域水风光一体化改进金豺算法Logistic混沌映射准反射学习策略高斯随机游走策略差分变异扰动策略

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    基于时-频-空域特征表征方法的自闭症儿童诊断

    王亚民潘礼正闵云霄石旻弘...
    76-83页
    查看更多>>摘要：自闭症谱系障碍是一组复杂的神经系统疾病,通常出现在幼儿期,目前,自闭症儿童的诊断主要依赖于行为观察和诊断量表,然而由于儿童的某些行为症状可能不明显,诊断结果往往存在一定的主观性.为了提高自闭症儿童早期诊断辨识的准确性,本文提出一种基于时-频-空三域特征以及改进快速相关滤波算法的诊断方法.首先利用脑电信号中时-频-空特征之间的互补性全面分析脑功能网络.其次,采用改进快速相关滤波算法进行特征优化,筛选出相关但非冗余的特征,最后采用BP-Adaboost分类器辨识诊断.通过实验对比分析发现,该模型效果较为优异,BP-Adaboost分类器具有较高的辨识精度,平均诊断准确率达到98.72%,该模型可用作辅助神经科医生诊断自闭症的辅助工具.

    自闭症脑连接性特征优化模式识别

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    基于多尺度空洞融合注意力的车道线检测算法

    李沐原张兰春张博源
    84-92页
    查看更多>>摘要：UFSA-LD算法在提取车道线的细长结构特征时,面临信息丢失、长距离上下文捕获困难以及边界细节识别不敏感等挑战.本文提出一种基于多尺度空洞特征融合注意力的车道线检测算法:在UFSA-LD辅助分割分支加入MDFA模块,借助空洞空间金字塔池化(ASPP)扩展了网络的感受野,多尺度捕捉车道特征;利用融合注意力机制(FCBAM)从通道与空间多维度过滤干扰信息,增强关键特征表示.引入Dice Loss损失函数,更多关注车道线的边缘与局部结构信息.实验结果表明:改进后模型在TuSimple数据集上检测精度由95.81%提升至96.03%;在CULane数据集上F1指标较原文提升1.8,验证了模型改进的有效性.

    车道线检测ASPP融合注意力DiceLoss

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