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国外电子测量技术
国外电子测量技术

陈光衤禹

月刊

1002-8978

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010-64005190

100009

北京东城区北河沿大街79号2楼

国外电子测量技术/Journal Foreign Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
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    基于双核模型的PROFINET IO从站设备设计

    梁嘉伟宁博文陈志勇
    85-91页
    查看更多>>摘要：为解决分布式I/O设备的串行接口与外部系统进行通信时实时性较差、可靠性较低的问题,设计了一种基于PROFINET实时工业以太网的IO从站设备.提出了一种基于PROFINET通信核芯片和RS485应用核芯片的双核模型方案,其中PROFINET通信核芯片采用专业集成电路芯片,RS485应用核芯片采用STM32微控制器芯片,双核一同完成PROFINET协议与RS485协议之间的转换工作.分析了主站控制器和IO模块通过从站设备进行非循环数据和循环数据交互的流程,设计了从站设备和IO模块的通用站描述文件,通过在从站设备中集成PROFINET网络通信接口和RS485通信接口,搭建了一套完整的 PROFINET IO 通信测试平台并完成了系统组态,测试结果表明,设计的从站设备实现了从PROFINET协议到RS485协议的跨网通信,为传统分布式I/O设备连接PROFINET工业以太网的技术领域提供了一个可行、可靠的解决方案.

    双核模型PROFINETIO从站设备跨网通信

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    基于Levy辨识法的IPMC等效电路迟滞建模与验证

    李森安坤郭立山李宁...
    92-98页
    查看更多>>摘要：离子聚合物-金属复合材料(ionic polymer-metal composite,IPMC)是一种新型柔性智能材料,但其致动机理尚不明确,位移跟踪困难.针对IPMC悬臂梁器件在低频交流驱动电压下具有明显的迟滞非线性、建模困难的特点,测试了IPMC悬臂梁在低频交流电压下的致动特性,分析了IPMC在0.1～10 Hz、2～5.5 V的增益与相位,并使用Levy辨识法建立了驱动电压到致动位移的三阶传递函数模型.基于已建立的传递函数模型,提出了IPMC的非线性等效电路与一阶传递函数的分段建模方法,改进了IPMC的等效电路模型无法预测致动位移的缺点.通过实验对比,结果表明,在IPMC悬臂梁器件在0.1～5 Hz、2～5.5 V的低频正弦驱动电压下,可使用等效电路加一阶传递函数代替IPMC复杂的动力学过程,整体误差低于0.3 mm,平均相对误差2.89%,满足应用条件.可以用作IPMC的低频交流用途,提高了IPMC位移跟踪精度.

    IPMC迟滞特性Levy辨识传递函数等效电路建模

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    基于图像视觉检测技术的激光标线仪校准装置研究

    李青刘红光李凌梅李元耀...
    99-104页
    查看更多>>摘要：针对传统激光标线仪靶标测量方法难度大、人工读数困难且效率低的问题,基于图像视觉检测技术,设计了激光标线仪校准装置硬件系统及软件算法.通过数据采集单元、靶标系统单元和多功能升降工作台单元搭建出系统硬件装置.采用图像预处理方法将原始图像激光线与背景分割,提取出基准中心原点并进行系统标定,利用骨架提取算法拟合出激光测量线,计算出计量特性的偏移量,并根据算法设计出交互软件,自动测量和保存数据.最终通过所研制的校准装置和传统校准方法,校准同一激光标线仪进行比对实验,实验结果|En|≤1,结果判定为满意,验证了校准系统的可行性.

    视觉检测图像处理激光标线仪校准装置

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    基于IPOA-BP的输电塔复合基础极限抗拔承载力预测模型

    杨世强李小来王彦海曹铖...
    105-116页
    查看更多>>摘要：为了实现输电塔复合基础极限抗拔承载力的准确预测,克服传统理论、经验公式误差大,计算慢的问题,提出一种改进鹈鹕智能算法(IPOA)来优化BP神经网络的承载力预测模型.首先,利用SPM混沌映射、Levy飞行以及融合非线性惯性权重因子ω的正余弦优化策略,对鹈鹕优化算法(POA)改进;然后,利用IPOA对BP神经网络的权值和阈值参数寻优,得到IPOA-BP预测模型;最后,基于验证后的数值试验构建数据集,对IPOA-BP预测模型进行训练和测试.结果表明,IPOA-BP与POA-BP预测模型相比,方根误差下降65.75%,绝对平均误差下降65.79%,平均相对误差下降65.60%,可见IPOA-BP神经网络能够实现复合基础抗拔承载力较准确的预测,为该类型基础的承载力预测提供了新方法.

    改进鹈鹕优化算法复合基础BP神经网络SPM混沌映射正余弦优化策略

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    基于插值处理的散射介质中偏振成像实验研究

    管今哥马淼
    117-123页
    查看更多>>摘要：针对散射介质中光学成像质量受散射效应干扰的问题,基于Jaffe成像模型,实验研究了基于插值处理的偏振成像降噪方法,实现目标信号与后向散射噪声的有效分离.首先,利用退偏振特性建立信息插值处理与信号提取模型;其次,搭建偏振成像实验光路结构进行验证,以脂肪乳溶液模拟散射环境,在偏振激光照明条件下获取散射场景的相互正交的偏振探测通道图像;最后,对所获取偏振图像进行插值处理并利用信噪比参数评价其可靠性.实验结果表明,当脂肪乳溶液浓度依次为0.1%、0.2%、0.3%与0.4%时,基于插值处理的偏振成像方法所对应图像的信噪比依次为112.5、9.165、13.82与11.88,能够有效地抑制后向散射噪声对光学成像过程的影响.

    偏振成像插值散射信噪比

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    基于扩张状态观测器的PMLSM高阶自适应非奇异快速终端滑模控制

    唐家勇张博刘洋郭金钢...
    124-132页
    查看更多>>摘要：为改善永磁直线同步电机控制系统的位置跟踪精度和鲁棒性,提出了一种基于扩张状态观测的高阶自适应非奇异快速终端滑模控制方案.首先,设计了一种高阶非奇异快速终端滑模面,通过引入反馈电流实现对电机位置、速度和电流的整体控制.其次,设计新型滑模趋近律,使控制系统能快速将误差趋近于零并削弱抖振.同时,引入自适应律估计并实时调整趋近律系数.最后,设计了扩张状态观测观测外部扰动,从而提高位置跟踪系统的动态和稳态性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了该控制系统的稳定性.通过仿真与实验验证,结果表明,提出的控制方法能有效提高系统的位置跟踪精度,并且增强了系统的抗干扰能力.

    永磁同步直线电机新型趋近律高阶非奇异快速终端滑模控制扩张状态观测器

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    基于改进YOLOX的猕猴桃分类识别与空间定位

    刘博文徐卫平徐钦陈华伟...
    133-142页
    查看更多>>摘要：复杂自然环境下果实的快速、准确识别和定位是猕猴桃机械臂采摘的关键和难点.面向猕猴桃实时采摘应用,开展了基于深度学习的猕猴桃分类识别算法、空间定位模型构建和机械臂采摘实验研究.优选Anchor_Free的一阶段YOLOX算法模型,并通过引入注意力机制、调整通道数、增加特征融合、堆叠特征融合对该模型特征融合环节加以改进,提高了非结构化环境下猕猴桃果实的分类识别精度.实验数据表明,改进YOLOX算法对独立果实、树叶遮挡、树干遮挡、果实重叠的平均精度(AP)分别提升至99.38%、98.43%、93.82%和92.98%,平均精度均值(mAP)达到96.15%,其平均F1 值提升至94.24%,且在640×640分辨率下每幅图像的平均检测时间为0.019 s.进一步地,利用图像深度信息对识别目标进行三维空间位置求解,并经物理实验验证,实验中果实定位坐标误差≤3.3%.算法在识别率、检测时间和定位误差3方面取得了较优的综合性能,满足猕猴桃机械臂采摘中果实的实时识别及定位需求.

    机械臂采摘目标分类识别深度学习YOLOX空间定位

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    蜣螂优化算法在Canny边缘检测算法中的应用

    姚成敏朱节中杨再强
    143-151页
    查看更多>>摘要：针对传统Canny边缘检测需要手动选取阈值以及不能有效提取边缘轮廓的问题,提出了一种基于改进的蜣螂优化算法(DBO)来优化Canny算子的边缘检测算法.首先通过快速引导滤波代替传统高斯滤波对图像进行保边去噪;其次用4方向的Sobel模板来计算图像的梯度幅值和梯度方向;最后利用蜣螂优化算法优化的二维大津法自适应获取高低阈值.针对蜣螂优化算法种群多样性不强问题,提出用tent映射初始化种群;为了提高算法跳出局部最优的能力,采用精英差分变异策略对最优蜣螂个体进行变异扰动.实验结果表明,在边缘准确度和连接性上,该算法与传统Canny边缘检测算法对比有一定程度的提升,能够有效提取图像的边缘轮廓,提高了Canny边缘检测的边缘连接性,具有一定的实用性.

    边缘检测Canny算子DBO算法二维大津法边缘连接性

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    基于支持向量机的电力系统状态估计多类型数据异常检测

    郭嘉辉侯月婷丁磊金朝阳...
    152-161页
    查看更多>>摘要：为了解决异常数据严重影响电力系统状态估计性能的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的电力系统预测辅助状态估计(FASE)多类型数据异常检测方法.首先,针对传统FASE的预测准确率欠佳的问题,提出了基于极限学习机的FASE方法,并利用SVM并基于预测数据、量测数据与估计值,实现了对坏数据、负荷突变和单相接地等多种类型的数据异常检测.其次,针对惩罚因子和核函数参数会影响分类精度的问题,提出采用灰狼算法对SVM参数进行优化,在兼顾计算速度的同时提高了数据异常检测的准确率.最后,在IEEE 33和丹麦DTU 7K 47节点主动配电网系统上进行仿真测试,所提方法在正常工况下提升26.08%与26.76%,计算速度提升46.05%,在数据异常情况下准确率综合提升32.04%与29.27%,结果表明,所提方法具备较强的通用性与实时性,可以有效地检测电力系统中各种类型的数据异常,并提高状态估计的性能.

    预测辅助状态估计异常检测极限学习机支持向量机灰狼算法

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    轻量化YOLOv7-tiny的水下压印字符识别

    李卓润李波邱鹏程刘洪...
    162-169页
    查看更多>>摘要：自动化水下字符识别技术能通过编号更高效地定位追踪水下设备,是管理和维护水下设备的关键.针对该任务目标区别较小和水下场景中干扰等问题,并考虑其检测速度需求,基于YOLOv7-tiny模型,提出一种轻量化的改进模型.首先采用 MobileNetV3作为新的特征提取网络对整体框架进行轻量化处理;然后引入PConv至ELAN模块中,减少Neck层的计算量;最后将置换注意力机制应用至Head层,提升了模型对字符定位的表达能力.实验结果表明,改进后的模型相较于原模型的平均精度均值(mAP)提高了2.4%,参数量和计算量分别减少30.0%和38.5%,检测速度提升30.8%.改进后的模型在水下字符识别任务中具有更高的效率和精度,为推进并实现水下自动化识别编号设备的部署提供了可行性.

    水下字符识别YOLOv7-tiny轻量化PConv置换注意力

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