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电子测量与仪器学报
电子测量与仪器学报

崔建平

月刊

1000-7105

jemi@vip.163.com

010-64044400

100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量与仪器学报/Journal Journal of Electronic Measurement and InstrumentCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在开展学术交流活动，沟通同行业科技人员之间的信息，以促进国内、外电子测量仪器的发展和科学技术的进步。
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    基于IKNN和LOF的变压器回复电压数据清洗方法研究

    陈啸轩邹阳翁祖辰林锦茄...
    92-100页
    查看更多>>摘要：基于回复电压极化谱提取特征参量是目前广泛应用的变压器油纸绝缘状态评估方法,但极化谱易受工况干扰、人工失误等因素影响而出现特征数据异常的情况,严重降低评估准确性.针对上述问题,该文提出了一种基于局部离群因子(LOF)和改进K最近邻(IKNN)的回复电压数据清洗方法.首先,选取回复电压极化谱的回复电压极大值Urmax、初始斜率Sr 与主时间常数tcdom 作为老化特征参量,并基于LOF算法对非标准极化谱中的异常特征量数据进行识别与筛除.其次,利用模糊C均值(FCM)聚类算法减小噪声点对KNN算法的干扰,并通过加权欧氏距离标度突出各特征量间的关联性,进而构建出基于IKNN的数据填补模型架构以实现特征缺失数据的填补.最后,代入多组实测数据验证所提数据清洗方法的实效性.结果表明,数据清洗后的状态评估准确率相较于原有数据上升了 50%左右,有效提高了变压器回复电压数据质量,为准确感知变压器运行状况奠定坚实的基础.

    油纸绝缘特征数据清洗局部离群因子算法回复电压极化谱改进K最近邻算法

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    基于DFFRLS-AUKF的单轨吊车动态倾角辨识方法研究

    刘泽朝李敬兆郑昌陆王国锋...
    101-111页
    查看更多>>摘要：为保障单轨吊车在深部矿井复杂轨道工况环境下行驶的安全控制性能,需提高单轨吊车动态倾角辨识的精度及可靠性.因此,本文提出了基于DFFRLS-AUKF算法的单轨吊车动态倾角辨识方法.首先,利用自适应平滑滤波算法对实时采集的加速度和速度数据进行滤波处理,避免环境噪声的干扰,保证数据的完整性;其次,通过建立轨道曲率模型实现对轨道全工况的精准分析,在滤波处理后的数据基础上,再结合带有动态遗忘因子的递归最小二乘(DFFRLS)算法得到可靠地轨道曲率值;最终,在计算出的轨道曲率基础上,利用Sage-Husa噪声估计器对无迹卡尔曼滤波(UKF)进行改进,实现了对动态倾角辨识结果地自适应动态调整,提高了动态倾角辨识地精准度.实验表明,单轨吊车在单轨路段 1 和单轨路段 2 测试期间,所提的DFFRLS-AUKF算法与传统算法相比动态倾角辨识精度分别平均提升了 25.25%和 39.5%,表明了DFFRLS-AUKF算法在不同轨道工况下具有良好的精准性及可靠性,有效保障了单轨吊车在复杂轨道工况下行驶的安全性.

    单轨吊车轨道曲率模型递归最小二乘自适应无迹卡尔曼滤波动态倾角

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    基于二次分数低阶协方差的时延估计方法

    刘小松徐再祥单泽彪徐恩达...
    112-119页
    查看更多>>摘要：针对强脉冲噪声背景下基于分数低阶统计量时延估计方法性能退化且需要噪声先验知识的问题,提出了一种基于二次分数低阶协方差的时延估计新方法.所提方法首先利用有界非线性Sigmoid函数对含有脉冲噪声的信号进行预处理,使其在不影响有用信号时延信息的基础上对附加脉冲噪声进行充分压缩;然后对处理后的收发信号进行二次分数低阶协方差运算,即求得发射信号的自分数低阶协方差和收发信号的互分数低阶协方差之后,再次计算二者的互分数低阶协方差,以期更大程度上抑制脉冲噪声的影响.通过模拟仿真实验对所提方法进行了有效性验证,结果表明所提方法突破了分数低阶矩阶次需小于Alpha稳定分布噪声特征指数的限制,并且比分数低阶协方差方法具有更高的估计精度.仿真实验结果表明在广义信噪比-10 dB情况下,时延估计用时为 0.056 0 s,准确率达到 97.76%.

    时延估计脉冲噪声二次分数低阶协方差有界非线性函数

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    基于特征耦合泛化的流量异常检测方法

    陈万志张国满王天元
    120-130页
    查看更多>>摘要：针对现有流量异常检测模型中稀疏特征易被特征选择算法忽略的问题,提出一种基于特征耦合泛化(FCG)的流量异常检测方法.首先,采用DBSCAN密度聚类算法去除数据中的离群点,降低异常点对后续FCG算法的影响.其次,使用最大相关最小冗余(mRMR)算法对数据特征进行排序,选择对分类最具影响力的特征生成FCG算法中的类别区分特征(CDF),以增强分类能力.利用K最近邻(KNN)算法填补CDF中的缺失值,保持数据完整性.然后,将数据按照攻击类别分组,分别使用mRMR算法对特征进行排序,挑选每种攻击类别数据中具有实例区分能力的稀疏特征作为 FCG 算法中的实例区分特征(EDF).利用两种特征在异常检测数据中的耦合程度和EDF的上层概念将EDF转化成更泛化的特征.最后,将经过处理的数据输入基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)参数的随机森林(RF)模型进行分类识别.通过在NSL-KDD数据集上进行仿真实验,准确率达到了 91.79%,验证了所提方法具有较好的检测性能.

    异常检测离群点检测特征耦合泛化特征选择

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    低耦合电磁式电导率测量系统的传感器优化设计

    孙斌倪爽朱青陈小惠...
    131-138页
    查看更多>>摘要：针对电磁式电导率传感器在低电导率测量下的优化设计问题,分析了电磁式电导率传感器的工作原理并构建了物理模型,考虑激励信号参数、磁芯尺寸、磁芯间距、激励线圈匝数和接收线圈匝数对输出电压的影响,改进现有的电磁式电导率测量模型,同时考虑激励频率的多重性,即激励频率直接影响输出电压,又通过磁致伸缩效应改变磁芯磁导率来影响输出电压.采用实验与理论相对比的方法,对频率、间距、匝数等主要参数进行理论分析,得知存在最佳频率段使得输出电压不随频率的波动产生较大的变化,通过改变间距降低两个磁芯间的耦合电压,提高有效信号占比,实现更高的精确度.并通过实验验证证明了理论模型的准确性.采用优化后的参数来设计电导率探头,配置了电导率标准液用于数据拟合,与德国宝德电导率仪进行对比实验,计算Pearson相关系数,证明了优化模型的准确性与高可靠性.

    低电导率磁致伸缩优化参数

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    改进LuGre模型的挖掘机器人摩擦补偿控制

    姜金叶冯浩常潇丹殷晨波...
    139-147页
    查看更多>>摘要：非线性摩擦会降低挖掘机器人电液伺服系统的动静态性能,引起轨迹爬行、平峰和稳态误差等现象.经典LuGre摩擦模型仅与速度有关,内部鬃毛状态变量无法准确测量,无法全面描述复杂的挖掘机器人电液伺服系统摩擦特性.本文综合考虑电液伺服系统位置、速度和方向等信息,设计了一种改进的LuGre摩擦模型,同时引入速度阈值解决了弹性鬃毛平均变形状态观测器不稳定问题.其次,为了解决传统优化算法陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,通过引入惯性权重、异步变化和精英突变操作改进基本粒子群优化算法,以精准快速辨识出改进LuGre摩擦模型中的 6 个未知参数.最后,结合辨识出的摩擦模型,基于结构不变性原理设计前馈摩擦补偿控制器,并在 23 吨挖掘机器人进行了正弦和三角波不同工况下的轨迹跟踪实验.实验结果表明,传统的比例积分微分控制器跟踪误差最大,三角轨迹最大跟踪误差达到了 29.68 mm,基于改进LuGre模型设计的前馈摩擦补偿控制器仅为 9.70 mm,误差减小了 67.31%,基于改进LuGre模型设计的前馈摩擦补偿控制器可以有效提升挖掘机器人的轨迹跟踪精度.

    电液伺服系统摩擦辨识粒子群优化算法摩擦补偿LuGre模型

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    基于非参数模型与粒子滤波的锂电池SOH估计

    贺宁杨紫琦钱成
    148-159页
    查看更多>>摘要：健康状态(state of health,SOH)是电池管理系统的重要参考依据,准确的SOH估计对保证电池安全稳定运行具有重大意义,其中提取可靠有效的健康特征描述电池老化状态以及构建精确稳定的估计模型是目前面临的主要问题.为了提高SOH估计精度,提出了一种基于模糊熵和粒子滤波(particle filter,PF)的锂离子电池SOH估计方法.首先,通过分析电池老化过程中的放电电压数据,提取模糊熵值作为电池的老化特征;其次,基于代谢灰色模型(metabolic grey model,MGM)和时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)构建描述锂电池老化特征的非参数状态空间模型;最后,通过PF实现锂电池SOH的闭环估计.此外,利用NASA锂电池数据集对所提出的SOH估计方法进行了验证,并与该领域其他方法进行对比实验.结果表明,所提方法最大估计误差在 5%左右,相比于同类方法其估计精度提升了约 50%,且在不同训练周期数条件下表现出较好的鲁棒性,验证了所提方法的可行性与优越性.

    锂离子电池健康状态估计模糊熵粒子滤波闭环估计

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    柔性双工网络功率分配:边剪枝加速的GNN计算

    王子威陶旭李晖史振婷...
    160-170页
    查看更多>>摘要：由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大.当前图神经网络(graph neural network,GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题.为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将设备属性和通信连接属性纳入GNN的柔性双工网络图表示方法,并构建了相应的柔性双工图神经网络(flexible duplex GNN,FD-GNN)模型,首次将节点对之间的距离、信道增益和邻居作为动态阈值引入到FD-GNN中,以适应动态环境.排除GNN中邻居的信道状态信息,通过修剪FD-GNN中的边来减少计算时间降低网络时间复杂度.仿真表明,所提出的基于信道增益邻居的阈值设定方法,性能最优且达到加权最小均方误差(weighted minimum mean square error,WMMSE)的 97%,相较于Full-GNN所需的训练时间下降 24%.提出的基于阈值的边剪枝有效降低了GNN运算的时间复杂度,提高了算法有效性.

    图神经网络柔性双工网络功率分配动态阈值时间复杂度

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    基于变分模态分解的休息态虚拟现实晕动症脑电自动检测

    化成城柴立宁周占峰陈旭...
    171-181页
    查看更多>>摘要：虚拟现实晕动症的存在是制约VR技术行业进一步发展的关键因素,研究虚拟现实晕动症相关的神经活动及对其准确检测是解决此问题的前提,此前研究缺少对休息态虚拟现实晕动症神经活动的研究.因此,本研究利用虚拟现实晕动症暴露任务前后休息态脑电信号,提出虚拟现实晕动症脑电特征作为指标实现对虚拟现实晕动症的检测.首先,通过统计分析对所选的5 个电极即Fp1、Fp2、F8、T7 及T8 的脑电信号分别进行变分模态分解,并从选中的模态分量中提取样本熵、排列熵及中心频率.然后,通过统计检验和ReliefF算法进行两个阶段的特征选择.最后,将选择的特征向量送入支持向量机中进行分类,进而实现对虚拟现实晕动症的自动检测.结果表明,此方法准确率、灵敏度及特异度分别达到了98.3%、98.5%及98.1%,ROC曲线下的面积值达到了 1,优于其他方法,证明了此方法在虚拟现实晕动症脑电信号自动检测方面优势与有效性.

    虚拟现实晕动症脑电变分模态分解样本熵排列熵中心频率

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    个体化频带滑动窗特征的轻度认知障碍诊断研究

    李昕屈中杰李梓澎尹立勇...
    182-189页
    查看更多>>摘要：轻度认知障碍(MCI)是老年性痴呆诊断的关键阶段,脑电(EEG)信号特征可以反映MCI患者的认知状态,帮助实现早期诊断.现有研究在EEG特征提取过程中,针对脑电各节律,大多采用固定的时间窗完成分段处理,忽略了不同节律的特征差异,从而影响诊断效果.针对该问题,本文提出了一种新的组合滑动窗优化算法,该算法通过迭代振幅调整傅里叶变换(IAAFT)对零模型的构建方法进行了改进,以此得到评估大脑动态特性指标KPLI,通过对EEG各频段信号采取多种滑动窗组合,并以KPLI 指标引导,得到适合不同频段的最佳滑动窗组合.在最佳滑动窗组合基础上,对各频段组合提取相位滞后指数(PLI),进行连续小波变换(CWT)特征,通过ResNet-MLP双通道分类网络实现MCI诊断.结果显示,使用个性化组合频段滑动窗对 88 名受试者(32 名MCI患者,36 名阿尔茨海默症患者以及 20 名正常对照组)实现了诊断分类,得到了 82.2%的分类准确率,比固定窗的分类提高了 10%(得到了 72.2%的分类准确率).结果表明,基于个体化脑电节律特征组合能够更好提取MCI的特征,提高轻度认知障碍诊断的正确率与特异性,是一种有效的脑电特征提取方法.

    滑动窗零模型连续小波变换相位滞后指数

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