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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

    基于L1范数自适应匹配滤波的重叠超声信号分离研究

    侯懿桃王黎明聂鹏飞蔺晓煜...
    87-93页
    查看更多>>摘要：在使用低频超声TOF技术对大厚度多层复合介质测厚时,超声反射回波之间容易出现有效回波和近表面干扰波重叠现象且难以分离,从而影响TOF的测量精度.针对此类问题,提出了基于L1范数的自适应匹配方法,基于时空域中近表面干扰表现出规律一致性,而有效回波则展现出推移特性的不同特征,在时空域对采集的超声阵列信号进行自适应匹配处理,实现有效回波和近表面干扰波的分离,从而增强有效回波的分辨率.仿真数据处理结果证明了所提方法的有效性,信噪比提高了3 dB.实验结果表明,该方法能高效解决重叠超声信号分离的问题,在固体火箭发动机测厚场景中展现出广阔的应用前景.

    低频超声大厚度多层介质L1范数自适应匹配重叠信号分离

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    永磁直驱风电系统MPPT无模型固定时间滑模控制

    高越冉华军李林蔚李敖...
    94-102页
    查看更多>>摘要：针对永磁直驱风力发电系统在最大功率跟踪过程中因内部参数变化和外部扰动导致跟踪性能下降的问题,提出一种无模型固定时间积分滑模控制(model free fixed-time integral sliding mode control,MFFTISMC)方法.首先,构建了永磁同步电机转速环的新型超局部模型.基于该模型,结合固定时间理论设计了无模型固定时间积分滑模控制器,确保系统状态固定时间内收敛,利用Lyapunov函数证明了该控制器的收敛性.同时,为提高系统的抗干扰能力和跟踪性能,设计扩张扰动观测器(extended disturbance observer,EDO)对新型超局部模型中的未知扰动在线估计并以前馈补偿的方式补偿给控制器.最后,通过仿真对比,验证了该方法具有响应速度快、抗扰能力强的特点,能够在风速突变情况下快速实现最大功率跟踪.

    永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪超局部模型固定时间滑模控制

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    基于LVDS的DC平衡技术的高可靠性传输系统设计

    邓惠祯吴柯锐张晓雪赵志雄...
    103-109页
    查看更多>>摘要：随着数据传输对速度、距离和可靠性要求的提高,同时考虑到工作人员在测试环境中的安全问题,提出一个基于低压差分信号(LVDS)的DC平衡技术的设计方案.该方案采用LVDS串化器SN65LV1023A和解串器SN65LV1224B作为发送和接收芯片,由于 LVDS在长距离传输方面存在限制,因此在硬件设计中采用驱动器 LMH0002TMA 和均衡器LMH0024MA来增加信号的驱动能力和补偿信号的衰减;在外围电路中加入隔离器ADN4651和RCLamp3324P芯片,分别起到提供信号隔离和保护和为高速数据接口提供ESD保护的作用.同时软件设计中,在核心控制器FPGA内部加入8B/10B编码技术,以保证数据传输中的DC平衡,即数据流中连续出现的"1"/"0"达到一个平衡均匀的状态,降低误码率且提高数据的可靠性.经大量实验测试验证,此设计可在90 m双绞线上以300 Mbit/s速率零误码传输.

    LVDSDC平衡技术高可靠性8B/10B编码技术

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    一种面向机械通气患者呼吸监测的无线传感器与系统设计

    王筱涵任帅王涛
    110-116页
    查看更多>>摘要：为了对机械通气患者实现精准的呼吸治疗,需要对患者吸、呼气体的状态参数进行实时监测.目前,患者吸、呼气体的状态参数主要通过呼吸机来测定,存在参数不足、回路漏气等问题,还会受到距离和障碍物的限制.针对上述问题,设计了一种可以同时监测吸呼气体温度、湿度、二氧化碳浓度、压力及流量这5类参数的无线传感器和系统,具有低功耗、体型小等特点,并可以实时把测量到的数据通过蓝牙进行低功耗无线传输到数据接收端,实现对机械通气患者呼吸状态的全面监测和远程监控评估,提高医疗设备的治疗效果.同时传感器无需外部供电,可以持续工作约60 d,覆盖绝大部分机械通气患者在ICU病房的全部时间并全程实施实时无线监测.

    机械通气呼吸监测低功耗蓝牙呼吸参数

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    基于ZYNQ图像加密算法的设计与实现

    郝伟强张鹏陈云鹏
    117-124页
    查看更多>>摘要：随着通信网络规模不断扩大、业务种类日益繁多以及对通信安全性要求越来越高,传统密码算法已经无法满足现代网络通信需求.如今,众多的通用密码算法体系标准因其各自独特的算法优点而被广泛应用于多个行业,它们已经变成了确保数据传输安全性的关键工具.目前的高级加密标准算法(AES)在处理大数据量时会存在加密效果差、抗攻击性弱等诸多缺陷.针对以上问题,对传统AES加密算法进行了优化,在AES加密算法上加入了Arnold置乱算法,通过分块Arnold置乱提高了加密算法的效果和抗攻击性.最后在ZYNQ板进行了功能验证,结果表明,优化后的AES算法实现了预期的功能.

    图像加密AES加密算法Arnold变换

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    基于多任务辅助学习的配网低电压成因分析

    范李平朱庆李黄强杜丰夷...
    125-133页
    查看更多>>摘要：当前配网低电压愈发严重,已经严重影响居民的日常生活,而维护工单反馈模糊,难以准确定位其原因.为了准确定位配网低电压的成因,提出一种基于多任务辅助学习的配网低电压成因分析模型.首先,获取低电压用户96点电流、电压等原始数据,并实现原始数据的预处理;其次,利用双向门控循环单元神经网络(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)挖掘数据的深度特征;最后,将引发配网低电压的主成因分析设置为主任务,子成因的分析作为相关辅助任务,利用相关辅助任务强化数据中隐藏特征学习,为主任务提供额外的监督信息,并采用多任务联合训练方式训练主成因分析模型,协助模型学习到更具鲁棒性的特征表示,提高配网低电压成因分析的准确率.实验结果表明,提出的基于多任务辅助学习的配网低电压成因分析模型具有较好的分析定位能力,最终分类准确率可达95.58%.

    配网低电压双向门控神经网络多任务学习辅助学习联合训练

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    基于COFDM的实时无线图传系统设计与实现

    刘成凯孙运强姚爱琴彭东升...
    134-140页
    查看更多>>摘要：随着无线图像传输的兴起,相关传输技术也得到大力发展,但在山区、海面、密集城区等复杂无线通信环境中,WiFi、ZigBee、4G/5G等技术图传性能较差,而编码正交频分复用(COFDM)技术以其传输速率高,抗干扰能力强等特点,成为当前研究热点.为满足复杂无线通信环境下无线图传的大速率、低时延和高可靠的性能需求,缩短无线图传通信产品的设计周期,在COFDM技术的基础上,搭建了基于通用硬件外设USRP和软件无线电平台GNU Radio的COFDM无线图传系统,该系统采用Gstreamer技术对摄像头视频流进行采集与处理,实现720 P视频图像实时传输,视频传输速率4 000 Kbit/s.结果表明,该系统实现了长时间且稳定的无线视频实时传输,说明了系统设计的灵活性和方案设计的有效性.

    软件无线电COFDM无线图传实时传输GNURadio

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    基于分数阶模型的储能用锂离子电池荷电状态估计

    马昕丁兴科田崇翼田长彬...
    141-149页
    查看更多>>摘要：锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对于新型储能系统的高效运行至关重要,为提升锂电池SOC估计的精度,提出了一种基于分数阶无迹卡尔曼滤波(fractional order unscented Kalman filter,FOUKF)算法和带自适应遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square method with adaptive forgetting factor,AFFRLS)来估计锂电池的SOC.首先,提出了基于分数阶微积分理论的二阶RC模型来对锂电池特性进行建模.然后进行脉冲表征测试,获得电池的端电压,并基于AFFRLS的方法完成参数辨识.此外,所提出的基于FOUKF的算法应用于电池放电实验中进行SOC估计.最后,从最大绝对误差(MAE)、平均绝对误差(AAE)和均方根误差(RMSE)3项预测指标与对比方法进行比较.实验结果表明,FOUKF算法对SOC的估计 MAE小于2%,AAE以及RMSE均小于0.8%,实验结果表明所提算法具有较高的精度和抗干扰能力.

    二阶RC电路模型无迹卡尔曼滤波器锂离子电池分数阶微积分SOC估计

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    基于多维特征与优化SVM在高压断路器故障分类中的应用

    杨帅张岩梁永春王昭雷...
    150-159页
    查看更多>>摘要：针对利用电流信号进行高压断路器故障分类过程中,采集电流信号原始特征提取种类单一,故障识别率低和分类性能退化的问题,提出一种基于多维特征与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的故障分类方法.首先,提取分闸电流信号关键时间、电流幅值作为局部特征,提取电流信号的全局特征组成多维特征向量,构建断路器操作过程的电流联合原始特征集;其次,为消除冗余特征信息,使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维后构建最终特征向量集合;最后,使用粒子群算法(particle swarm algorithm,PSO)优化支持向量机参数设置问题,对断路器进行故障分类.试验结果表明,采用本文提出的方法识别准确率较高,具有实际工程应用价值.

    高压断路器特征向量粒子群算法支持向量机

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    融合对偶学习的动态蜘蛛蜂优化算法及其应用

    沈倩雯张达敏
    160-173页
    查看更多>>摘要：针对经典蜘蛛蜂优化算法初始种群分布不合理、搜索与开发之间的转换不平衡、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合对偶学习的动态蜘蛛蜂优化算法(dynamic spider wasp optimizer combined with duality learning,CLDSWO).首先,结合Tent和Sinusoidal映射,设计了TS(Tent-Sinusoidal)映射,并采用TS映射生成分布更广泛且均匀的初始蜘蛛蜂种群.其次,设计了一个动态权衡因子,自适应地调整狩猎和交配行为之间的转换,实现全局搜索和局部优化之间的平衡.引入了基于对偶学习的变异机制,在对偶学习的过程中,引入逐维变异机制,加速算法的收敛,增强逃离局部最优的能力.为了验证CLDSWO算法的有效性,利用10个基准函数和CEC2017函数进行实验,并通过 Wilcoxon检验证实仿真结果的显著性,实验结果表明,CLDSWO在平衡收敛精度和速度方面更具竞争力.将CLDSWO算法应用至压力容器设计问题和无源时差定位问题中,结果表明CLDSWO的精度分别提升了1.28%和36.67%,验证了CLDSWO算法在求解实际工程应用问题中的有效性.

    蜘蛛蜂优化算法动态权衡因子对偶学习逐维变异工程应用

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