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电子测量技术
电子测量技术

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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    基于合成谱峭度优化VMD的滚动轴承故障特征提取

    薛源陈志刚王衍学史梦瑶...
    1-7页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承振动信号特征在强噪声的情况下难以提取的问题,提出了一种基于合成谱峭度优化变分模态分解的方法.首先,对原始故障信号进行变分模态分解,依据合成谱峭度值最大的原则分别优化VMD的关键参数—模态数和惩罚因子,得到若干本征模态分量;然后,计算各IMF峭度,选取峭度值最大的分量作为最优IMF;最后,对最优本征模态分量进行希尔伯特变换,以获得其包络谱,从而实现故障特征频率的提取.通过公开数据集和自制试验台相关数据的分析,表明所提方法能在强噪声背景下有效提取故障信号的故障特征,实现故障类型的判别.

    滚动轴承特征提取故障诊断变分模态分解合成谱峭度

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    标准格式天气雷达PUP产品可视化应用系统研究与实现

    邱玲吕爽杨雪谢晓林...
    8-17页
    查看更多>>摘要：为充分发挥标准格式雷达PUP产品的业务应用能力,设计并研发了天气雷达标准格式PUP产品可视化应用系统.研究设计了系统的总体架构,标准格式雷达PUP产品收集、解码、加工、共享应用方案,针对标准格式雷达PUP产品数据量大的特点,提出一种改进的RLE压缩算法和一种优化的雷达图像绘制方法,有效提升产品图像展示效率,实现标准格式雷达PUP产品高效可视化应用.基于B/S架构,采用SpringMVC框架、HTML5、CSS、WebGIS等成熟技术对系统功能进行了实现,面向全省用户提供了丰富的雷达PUP产品同GIS数据叠加展示和共享应用,同时提供地面观测数据、闪电数据同雷达PUP产品分层叠加应用,投入使用后得到气象业务用户的好评,有效提升对强对流天气预报预测和灾害性天气的预警能力.该系统在全国范围内较早实现了标准格式雷达PUP产品在气象部门的业务应用,对其他各省对标准格式雷达PUP产品可视化应用有较好参考作用,具有广泛的推广应用价值.

    天气雷达标准格式PUP产品雷达图像改进的RLE

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    基于比例谐振自抗扰控制的电机谐波抑制与噪声优化

    李佳润陈勇陈光邱子桢...
    18-25页
    查看更多>>摘要：针对驱动电机逆变器非线性、反电动势波形非正弦等因素所引入的大量低频谐波,提出了一种比例谐振自抗扰控制策略,该方法可以更为全面地抑制电流谐波,同时引入谐振调节可以对特定频率谐波进行更好地抑制.首先,建立了电机系统数学模型,基于麦克斯韦张量法,推导了电磁力的解析式,分析得出5、7次谐波会对电机的转矩脉动与电磁噪声性能产生恶化;其次,建立了Simulink&Jmag多物理场协同仿真模型,对谐波抑制前后的转矩脉动与电磁噪声进行仿真分析,验证了理论解析的正确性.最后,搭建实验平台对施加策略前后采集的电流与电磁噪声结果进行分析.结果表明,所构建的控制策略对低频主要阶次的谐波成分有较好的抑制效果,优化了电机的低频噪声特性.

    永磁同步电机谐波抑制比例谐振自抗扰控制多物理场仿真电磁噪声

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    IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法

    李倩陈付龙郑亮赵法龙...
    26-32页
    查看更多>>摘要：在许多移动机器人的应用场景下,如自动化仓储物流场景,由于激光雷达安装位置的限制,采用单一激光雷达的SLAM解决方案存在视场受限以及难以闭环的问题.为此基于FAST-LIO2算法提出了一种IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法,该方法在扩展了机器人的感知范围的同时提高了定位精度和建图效果.通过公开数据集的离线测试以及自建实验平台的在线测试,相较于M-LOAM、FAST-LIO2和Faster-LIO算法,所提出的算法在定位精度和建图效果上取得了显著提升,并具有更低的回环漂移.

    移动机器人同时定位与建图多激光雷达紧耦合惯性导航

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    面向神经肌肉功能康复的电刺激系统设计

    吴腾董明刚李光林曹江浪...
    33-39页
    查看更多>>摘要：电刺激技术在运动功能的临床康复上有重大应用价值,开发先进的电刺激系统对实现精准、高效的神经肌肉电刺激非常关键.本工作结合数字信号合成和恒流源电路模型,设计了一种多参数可调、输出电流误差较小的电刺激系统.该系统可输出方波、三角波、正弦波3种波形,输出电流误差<0.5％,最大输出阻抗达4000Ω,在10～500 Hz范围内的频率误差为方波≤0.5％、三角波<1.0％、正弦波≤3.0％.与KT-90A和PE1-2医用级电刺激器相比,系统在最小输出阻抗2000Ω时仍然保持了较高的电流精度,且波形不失真.将该系统应用于神经肌肉功能电刺激实验,通过分析脑电波形及能量谱,验证了系统在临床康复应用中的有效性.本工作有望为电刺激康复干预的临床应用提供技术支持.

    电刺激神经肌肉康复

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    基于Koch雪花分形结构的缝隙平面阵列天线设计

    李昱邈王慧珍薛嘉璐邢韶华...
    40-45页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种基于Koch雪花六边分形结构的缝隙单元,基于该分形单元设计了一款工作于5.8 GHz的4×4缝隙阵列天线.天线采用并行功分网络馈电,获得了高定向性、高增益特性.根据设计结果加工制作了天线样品并测试.测量结果表明,天线阻抗带宽5.7％(5.56～5.89 GHz),阻抗匹配良好.在工作频率处,天线呈现良好的定向辐射特性和稳定增益,辐射增益达到19.85 dBi,对应口径效率为80.69％.3-dB增益带宽达到18.40％(5.13～6.20 GHz).

    平面阵列天线Koch雪花分形并行馈电高增益

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    基于嵌入式平台和轻量化模型的板材计数装置

    刘忠英翟鹏飞侯维岩
    46-51页
    查看更多>>摘要：针对堆叠板材计数过程中人工计数法效率低、准确性不高的问题.本文提出了一套基于嵌入式平台和轻量化模型的板材计数装置,将改进的Faster R-CNN网络植入工控机中运行,可以在工业和物流现场实时识别板材的数量.内置网络使用轻量级网络MobileNetv2融合轻量通道注意力机制ECA作为骨干网络,使用空间注意力机制和倒置残差结构重构FPN架构,并提出了一种基于高度交并比的HIOU_Loc预测框去冗余处理新算法,以缓解小目标检测困难的难题.在基于N4100平台的工控机中运行实验表明:本文所提出的算法对板材计数准确度达到了98.51％,检测一张高分辨率板材图像仅需0.31 s.本装置设计了一个校正模块,经过人工后处理后,对于堆叠板材的计数准确率可以达到100％,满足了实际场景下对板材实时计量的需求.

    堆叠板材计数装置FasterR-CNN轻量化卷积神经网络K-means++小目标检测

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    基于注意力机制融合特征的车辆目标检测方法

    过鑫炎朱硕孙佳豪梁吉丰...
    52-60页
    查看更多>>摘要：为了解决道路监控下的车辆目标检测精度低的问题,本文提出一种改进YOLOv7的车辆检测方法.首先引入跨空间学习的高效多尺度注意机制EMA来提高对特征信息的关注;其次将颈部网络中的SPPCSPC模块替换为SPPFCSPC模块,裁剪CBS层,引入EMA注意力机制,以强化对小目标区域的关注,获取更准确的车辆特征;同时,将EMA注意力引入MP模块中,使网络融合更多重要的特征信息;最后,采用MPDIoU损失函数,加快模型收敛速度并提高检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv7检测精度为86.69％,相比原始YOLOv7网络提高了2.83％,可以有效地提升车辆目标检测精度,为道路视频监控等提供保证.

    车辆检测YOLOv7注意力机制MPDIoUloss

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    基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU的短期光伏功率预测

    白隆俞斌高峰顾晋豪...
    61-69页
    查看更多>>摘要：光伏发电功率的准确预测对综合能源系统的安全稳定运行以及实时控制至关重要.为解决光伏功率预测过程中存在噪声干扰以及传统的单一预测模型存在预测精度较差等问题,本文提出一种基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU相结合的短期光伏功率预测模型.首先,利用皮尔逊相关系数筛选关键气象因素,通过模糊C均值聚类将光伏功率历史数据划分为晴天、多云和阴雨3种相似日;其次利用ICEEMDAN将历史训练集分解成若干个较为规律的子序列,并根据排列熵值进行重构;最后,通过TCN提取序列特征,引入注意力机制赋予不同的权重,再通过BiGRU进行预测,输出最终的预测结果.以某光伏电站的实际数据为例对预测模型和其他模型进行验证和分析,结果表明在晴天、多云和阴雨天气下,相比其他对比模型,所提模型准确率平均提高了1.69％、3.58％和4.40％,MAE平均降低了57.61％、36.83％和40.94％,RMSE平均降低了56.90％、34.30％和36.63％,验证了本文模型的有效性和优越性.

    模态分解相似日聚类TCN注意力机制BiGRU

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    室内障碍物点云分割的可变阈值联合聚类算法研究

    刘洪凯王少红左云波谷玉海...
    70-78页
    查看更多>>摘要：激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色.由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况,导致出现点云分割不准确的现象.针对上述问题,提出了一种可变阈值联合聚类算法.该方法首先对点云数据进行预处理,使用直通滤波、体素滤波和立方体滤波对点云进行提取、稀疏和降噪,再联合自适应DBSCAN算法和改进后的可变阈值欧式聚类算法对点云进行聚类分割.采集真实场景数据进行测试,结果显示,在C-H系数、轮廓系数、D-B系数及轮廓系数等评价指标上均有所提高.这表明,可变阈值联合聚类算法显著提高了点云分割的准确性,有效的提高了聚类结果的类内一致性和类间差异性,为目标检测和识别提供了更可靠的基础.

    激光雷达障碍物检测点云分割DBSCAN

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