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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

fedit@vip.163.com

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
正式出版
收录年代

    靶标表面压力传感器动态特性影响因素分析

    徐浩鹏孔德仁王传志
    1-9页
    查看更多>>摘要：为了提高传感器测量准确度以便能更好的评估武器毁伤能力,利用分形理论分析了预紧力与接触刚度的关系,计算获得了各元件间的接触刚度,并通过建立传感器动力学模型得到了各影响因素与传感器动态特性的关系,模型结果表明,增大预紧力、减少PVDF膜的面积和降低PVDF膜、电极、盖板PET膜的厚度能有效提高传感器动态特性,最后,使用ANSYS有限元分析软件与激波管标定实验对模型准确度进行验证,在给定参数的情况下,ANSYS仿真出的固有频率大小为71.069 kHz,激波管标定实验结果为91.073 kHz,与理论模型计算结果65.277 kHz相仿,证明了模型可行性.

    固有频率接触刚度预紧力模态分析激波管校准

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    基于深度强化学习的无线多址接入方法研究

    刘宇鹏雷少波樊浩研牛虹...
    10-16页
    查看更多>>摘要：随机多址竞争接入技术的优化可以显著增强无线网关的处理能力,也是边缘计算应用的关键前提.针对无线物联网络中存在的异构协议多址接入系统吞吐量低的问题,提出了一种基于深度强化学习的智能自适应无线多址接入方法.首先通过信道感知、动作反馈和最小化损失机制进行接入状态的强化学习,然后采用改进的近端策略优化(PPO)算法评估最优信道接入策略,实现与传统的TDMA、ALOHA协议共存互补来减少接入时隙的碰撞,从而提高接入资源利用率和网络吞吐量.结果表明,改进算法能够使网络接入吞吐量相较于未使用强化学习时提升26.6%,相比强化学习的深度Q网络(DQN)算法提升2.6%,能有效降低异构多址接入问题的复杂性且显著提高无线网关的多址接入性能.

    多址接入深度强化学习边缘计算物联网

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    融合上下文感知和背景探索的伪装目标检测方法

    陈世洁范李平余肖生王东娟...
    17-25页
    查看更多>>摘要：伪装目标检测(camouflaged object detection,COD)旨在检测出与周围环境高度相似的伪装目标.针对目前COD方法中检测结果不完整、边缘细节模糊的问题,提出了一种融合上下文感知和背景探索(CABENet)的伪装目标检测模型.首先,该模型利用Swin-Transformer模型作为骨干网络,在多个尺度上提取全局上下文信息;其次,利用提出的注意力联级上下文感知模块扩大感受野,并从通道和空间两个维度增强网络的特征提取能力,再通过全连接解码器捕获隐藏对象的粗略位置图;最后,通过融合注意力机制的背景探索模块从背景信息中挖掘目标的边缘线索,加强伪装目标边缘特征的提取.在 CHA-MELEON、CAMO 以及 COD10K 数据集上的实验结果表明,该方法在 4个评估指标上的性能优于其他10个具有代表性的模型,在COD10K数据集上,平均绝对误差降至了0.026.

    伪装目标检测上下文感知注意力机制背景探索

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    基于S变换和深度学习的多特征融合的电压暂降源识别方法

    张峰陈雷
    26-36页
    查看更多>>摘要：随着工业和科技的发展,用户对电压暂降的关注度不断提高,识别电压暂降产生的原因愈显得越来越重要.针对引起电压暂降的单一暂降源和复合暂降源,提出了将S变换提取特征和深度学习自动提取特征相结合的识别方法.首先利用数值模型框架产生单一暂降源和复合暂降源数学模型,进而得到9种故障类别的暂降数据集并作为原始数据,其次对原始数据进行处理,即在标准的S变换基础上引入两个调节因子得到改进的S变换,得到S变换数据,引入16个指标对S变换数据进行特征提取并作为指标特征,将上述原始数据和S变换数据作为模型输入,利用卷积神经网络(convolutional neural net-work,CNN)对暂降数据进行空间特征提取,同时将数据分为多个一维向量输入到双向长短期记忆网络(bi-directional long-short-term memory networks,Bi-LSTM)提取时序特征,最后建立指标特征、空间特征以及时序特征的多特征融合的S-CNN-LSTM识别模型.仿真结果表明,未经过特征融合与经过多特征融合的识别准确率分别为98.36%、99.08%,说明多特征融合能够提高识别准确率.

    电压暂降源改进S变换CNN-LSTM模型特征融合

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    基于改进Cao算法的SSA与误差修正的超短期风电功率预测

    张开伟文中杨生鹏胡梓涵...
    37-46页
    查看更多>>摘要：针对风电历史信息运用不充分和未充分挖掘机器学习模型潜力的问题,提出一种特征奇异谱分析和模型误差修正的超短期功率预测.首先,利用随机森林分析不同特征对输出功率的影响程度,并利用累积贡献率进行特征提取.其次,通过改进的Cao算法确定奇异谱分析最佳嵌入维数,对提取的特征实现降噪处理,从而构建风电功率预测模型.最后,利用预测值与真实值的误差构建误差预测模型,通过预测的误差来修正功率预测的结果.以国内某小型风电场算例结果表明,所提方法较卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)预测模型均方根误差(RSME)和均方误差(MSE)分别降低45%和53%,验证了所提模型的有效性.

    奇异谱分析超短期功率预测随机森林累积贡献率Cao算法误差修正

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    基于级联扩展状态观测器和新型滑模的PMSM控制

    林琪深周士贵罗晓东柴方博...
    47-53页
    查看更多>>摘要：为了缩短永磁同步电机的响应时间,提高系统的动态性能、稳态精度和系统鲁棒性,设计了一种级联扩展状态观测器和自适应非奇异快速终端滑模控制相结合的控制系统.首先,基于电机数学模型,建立了级联扩展状态观测器,能够准确地观测和补偿扰动,优化了系统的动态性能、稳态精度和鲁棒性;其次,在速度环设计了新型非奇异快速终端滑模面和趋近率,能够有效地抑制PI控制中的转速超调和抖振现象,实现快速收敛;在控制器设计中,考虑到观测器估计误差是未知的,因此设计了一种自适应律,用以调整未知的估计参数;最后,对所提出的控制策略进行了严格的稳定性分析.仿真结果表明,与传统控制方法相比,转速超调抑制能力提升为9.6%,同时转速快速响应能力提升0.045 s,具有优异的速度动态性能和抗干扰能力,提高了系统的性能.

    永磁同步电机滑模控制级联扩展状态观测器自适应控制

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    基于度量学习的多模态谣言检测

    李娜余晓栋朱节中
    54-63页
    查看更多>>摘要：目前主流的多模态谣言检测模型,主要侧重于建模过程中模态的特征提取与拼接方法研究,而各模态局部特征关系、模态内与模态间的信息交互往往被忽略,这在一定程度上影响到了谣言检测的效果.针对该问题,提出了一种基于度量学习的多模态谣言检测方法.考虑到各模态局部特征关系对模态整体特征表示的影响,采用了句法分析和注意力机制技术分别挖掘文本和图片的局部特征关系;同时,将度量学习应用到谣言检测中,通过三元组学习和对比学习找出模态内与模态间的关联信息.在Twitter和 Weibo两个公开的数据集上进行了性能测试实验,准确率分别达到92.8%和85.2%,结果表明将各模态局部特征关系、模态内与模态间的信息交互加入谣言检测模型中能够进一步提升谣言检测的精准度.

    谣言检测度量学习多模态三元组学习对比学习

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    基于LoRa的预制菜冷藏设备物联网终端设计

    高永霞孙运强姚爱琴赵文强...
    64-70页
    查看更多>>摘要：随着预制菜行业的快速发展,对其冷藏环境的远程监控与管理问题变的日益严峻.针对冷藏设备存在实时数据无法上传和配备人员值守成本高的问题,研究设计了一套基于 LoRa技术的物联网监测终端,该系统的核心控制器采用STM32F429芯片,节点和网关数据传输设备采用LoRa传输模块,结合传感器采集冷藏设备的工作参数.利用LoRa模块构建星型自组网,以主机轮询方式将终端节点的数据传输至网关,经4G上传至云平台并可视化显示.实验测试了预制菜冷藏设备冷藏温湿度、环境温度以及压缩机工作电流;并测试了系统在复杂和空旷环境下的LoRa有效通信距离.结果表明,Lo-Ra在复杂环境下通信距离为300 m,在空旷环境中能够达到500 m,该系统表现稳定可靠,能够满足预制菜冷藏设备数据监控的需求.

    预制菜冷藏监测终端STM32F429LoRa传输自组网数据采集

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    基于WebGL的室内外智能感知可视化系统设计

    周文超张鹏李孟委
    71-78页
    查看更多>>摘要：当前传统园区的二维平面技术表现形式单一、交互功能匮乏,难以满足多样化的用户需求.为适应智慧园区的发展模式,利用新一代 Web三维绘图标准 WebGL的优势,采用GPU 硬件加速的3D图形库Three.js框架,设计了基于 WebGL的室内外智能感知可视化交互系统.该系统架构于B/S模式下,借助Three.js技术实现场景的3D模型加载,融合最小包围球算法与基于四叉树分割的LOD算法,使三维场景的渲染速率提高了2.2倍;融合FFmpeg、JSMpeg.js及Node.js技术对视频流实时传输进行优化,使视频流延迟降低了3.2倍.对该系统三维模型的渲染速率、旋转、缩放及视频流帧率进行了验证,证明了基于 WebGL的智能感知三维可视化方法的可行性与有效性.

    三维可视化WebGLThree.js智能感知

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    基于LADRC的双馈风机与SVG协调控制的并网系统研究

    郭驰岳刘毅力葛峻辰
    79-86页
    查看更多>>摘要：为了解决双馈风机(doubly fed induction generator,DFIG)在并网或运行时给电网带来的稳定性问题,提出了静止无功发生器(static var generator,SVG)与DFIG协同补偿无功的方法,并在此基础上通过线性自抗扰控制(linear active disturb-ance rejection control,LADRC)代替传统的PI控制来控制变流器,以及加装超级电容储能对DFIG的变流器直流侧控制进行优化.最后结合风电场的实际情况,在 MATLAB中搭建了使用LADRC的含超级电容的双馈风机并网模型,并对其并网时的交直流波动以及无功功率的传输进行了仿真分析,实验结果验证了该控制策略可以提高双馈风机稳定运行的能力,解决功率波动时变流器交直流侧功率不平衡的问题,与SVG的协同控制策略可以提高系统的低电压穿越能力,提高了整个风力发电系统的稳定性.

    双馈风力发电机SVG线性自抗扰控制超级电容

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