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电子测量技术
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孙圣和

月刊

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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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    注意力特征融合的番茄叶部早期病斑诊断算法

    金婷婷房建东赵于东
    156-164页
    查看更多>>摘要：番茄产量受到病害、天气等因素的影响,其中番茄生长过程中叶片的病害问题是影响番茄产量的最关键因素.然而,在叶片病害检测领域,现有模型普遍存在泛化能力不足以及小病斑漏检率高等问题.提出一种改进的番茄病害早期检测算法,通过对YOLOv5s网络进行多方面的优化来改善这些问题,同时保持模型轻量化.首先,采用Mosaic 9数据增强技术,强化了模型对小病斑的检测能力,增加了图像背景的复杂度,提高了模型的泛化能力;其次,使用GSConv和Slim-Neck网络,在保持模型准确性的前提下轻量化模型,降低计算负担;同时,使用SimAM注意力机制更准确地捕捉叶片上的小病斑特征,从而降低漏检率;此外,为了进一步增强多尺度目标的检测能力,引入自适应空间特征融合,有效地整合不同尺度的特征,提升了多尺度目标,特别是小目标的检测准确性.实验结果表明:该模型在叶片病害早期检测方面表现出色,对叶霉、早疫、晚疫以及健康叶片四种番茄病害的早期平均识别准确率、召回率、F1分数及mAP分别达到了 0.951％、0.918％、0.934％、0.948％.可见该方法对于小病斑具有较好的检测性能,改善了模型泛化能力不足及小病斑检测过程中的漏检问题,进一步提高了检测效果.

    YOLOv5s番茄早期病斑GSConv和slim-neck注意力机制特征融合

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    基于FPGA的主动隔振载荷检测系统的设计与实现

    金奇益谢永贾建军
    165-171页
    查看更多>>摘要：随着空间精密载荷对星上振动要求的提高,主动隔振载荷在对敏感载荷进行微振动抑制方面的重要性逐渐凸显.为实现低频、小振幅微振动的采集和抑制功能,以满足载荷所需的振动环境要求,本文设计了一个基于FPGA主控板卡和Qt上位机软件的检测系统.通过FPGA控制多路△—∑模数转换器完成微振动信号的同步采集、指令协议的解析、PID控制算法的实现以及驱动控制信号的输出,同时设计了上位机软件实现对遥测信号的实时数显和频谱分析.系统经过集成联调,对主动隔振载荷的实时遥测功能和隔振控制性能进行了测试.结果表明,加速度幅度谱密度积分从1.73×10-6 g降至1.41×10-7 g,隔振抑制比达到一25 dB,实现了良好的微振动抑制效果,验证了本系统能够满足主动隔振载荷的微振动抑制需求.

    主动隔振FPGA实时遥测多通道采集PID控制

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    基于ISODATA改进K均值聚类算法的NLOS识别技术

    韦子辉廖戈李明轩周敬仪...
    172-180页
    查看更多>>摘要：针对超宽带信号中非视距误差造成定位系统定位偏差的问题,提出了一种改进无监督算法的NLOS识别技术.本文提取信道脉冲冲激响应波形的8种特征参量,选择主成分分析算法对多维特征进行降维处理;采用基于迭代自组织数据分析法改进的K均值聚类算法,自适应地选择K值来区分视距和非视距信号;最后,结合特征参量的冗余性、相关性对分类结果进行判别.实验结果表明,该方法能有效地识别出NLOS信号,且具有较好的环境适应性,识别准确度达到95％.

    超宽带定位非视距识别无监督算法信道冲激响应

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    基于LSTM的勘察器外壁温度反演方法研究

    马振东范锦彪王燕许杰...
    181-187页
    查看更多>>摘要：对于星壤物质物化特性的反演是深空探测中最重要的一环,星壤的热导率、热容参数等热特性是研究星壤组成的科学依据,而温度测量是基于侵彻式的星壤原位探测的重要参数.针对月壤勘察器侵彻过程的外表面温度无法直接测量的问题,开展了基于LSTM神经网络算法的勘察器外表面温度反演方法的研究.借助ANSYS/LS-DYNA有限元软件实现侵彻过程的仿真模拟以获取多组勘察器弹头部内外表面温度数据,依据有限差分法离散热传导方程选取数据,采用长短期记忆神经网络来建立反演模型.通过模拟实验进行分析,该方法反演所得曲线和实验曲线相比均方根误差为12.9 ℃,最大相对误差不超过10％.实验结果表明本文所研究的方法可以实现勘察器外表面温度的反演.

    外壁温度反演有限元仿真分析有限差分法LSTM

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    基于BP神经网络算法的粉碎机自适应控制系统设计

    李春东张上旺汪飞曹丽英...
    188-194页
    查看更多>>摘要：针对饲料加工行业中锤片式粉碎机控制系统存在启动时间长、响应速度慢及负载变化时出现的稳定性差等问题,提出了一种基于BP神经网络算法PID控制方法.首先,建立变频器和饲料粉碎机驱动电机组合系统传递函数的参考模型,并对其进行稳定性分析.然后在分析常规PID和模糊PID控制算法的基础上,将自适应神经网络算法PID应用到饲料粉碎机驱动系统的控制过程当中.通过搭建饲料粉碎机控制电机的仿真模型,利用MATLAB软件中的Simulink图形化编程功能对其进行仿真分析,并基于LAB VIEW软件搭建了粉碎机测控系统试验平台进行实验测试分析.结果表明:对于饲料粉碎系统所给定的速度参考模型,设计的BP神经网络PID控制器能够实现较好的自适应追踪,对阶跃信号的响应更加迅速、超调更小,抗干扰能力更强.设计的自适应控制器能够根据工况变化自动调节PID参数,吨料电耗平均降低5.16％、生产率平均提高2.08％,对粉碎机主轴转速的控制更加精确,误差更小,兼具了较高的控制精度和较强的鲁棒性,满足饲料粉碎机驱动系统的自适应控制要求.

    神经网络粉碎机自适应控制稳定性分析Simulink仿真

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