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期刊信息/Journal information
计算机测量与控制
计算机测量与控制

苟永明

月刊

1671-4598

ck@chinamca.com

010-68371556转12、21

100048

北京市海淀区阜成路甲8号中国航天大厦四层

计算机测量与控制/Journal Computer Measurement & ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>报道内容：◆ 计算机技术、自动测试技术和自动控制技术的研究成果及发展方向的综述与评论；◆ 先进的总线技术、故障诊断技术、系统集成技术以及控制理论在工业领域和军事中的 应用；◆ 边缘扫描测试技术、遥测遥控技术和自动测试系统的设计与开发；◆ 动态数据采集与信号处理系统；现场总线与接口技术；机电一体化技术；◆ 嵌入式系统软件、软件测试以及工控组态软件的开发与应用；◆ 集散/分布控制系统，自控/监控系统的开发与应用；◆ 计算机网络与通信、楼宇自动化技术的开发与应用；◆ 先进的测控部件及传感器技术在工业自动测试和控制中的应用；◆ 基于总线技术的智能仪器仪表的设计与开发。
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    少量缺陷样本情形下医疗针管刻度质量检测技术研究

    严菲黄海燕谢致尧王晓栋...
    70-76页
    查看更多>>摘要：针对医疗针管刻度缺陷检测存在样本收集难且缺陷种类不确定的问题，提出一种少量缺陷样本情形下的医疗针管刻度质量检测方法;利用真实生产线上采集的大量正常样本，训练深度刻度分割模型，通过以针管像素分块为单位构建拉普拉斯矩阵来挖掘针管刻度间相关性，并利用模糊C均值进行无监督缺陷检测;实验结果表明，针管刻度质量检测方法可100％检测出所有缺陷样本，对提高医疗针管生产质量具有理论和实践应用价值。

    缺陷检测模糊聚类图像分割深度学习机器学习

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    基于多特征融合图像分割的焊缝检测焊接系统

    沈泽鑫宋科夫张琳琳曾辉雄...
    77-84页
    查看更多>>摘要：针对工业生产中焊缝检测系统存在易受光照影响、依赖人工和碰撞事故风险高等问题，开发了一套基于多特征融合分割算法的自动化焊缝检测系统;系统采用激光深度相机获取焊缝深度图像，结合多特征融合与斜矩包络线拟合的图像分割算法解决了表面不平整导致的分割难题;通过标定算法，确保了焊缝位置坐标和宽度的准确获取;提出了基于定向包围盒(OBB)的避障检测算法，防止焊接过程中的碰撞;利用机械臂建立了测试系统;经实验测试该系统在检测焊缝宽度和定位方面有效，平均误差分别为0。302 9 mm和0。339 3 mm，达到工业应用标准;该系统优化了焊接路径和碰撞检测，有效提升了焊接质量与生产效率。

    图像分割位姿估计路径规划自动化系统焊缝检测

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    基于AI技术的固定翼无人机集群分布式规避控制系统研究与设计

    刘胜久
    85-91,97页
    查看更多>>摘要：固定翼无人机集群是由多个固定翼无人机组成的群体，在飞行任务中协同工作;相比于单个无人机，固定翼无人机集群具有更高的综合性能和更广阔的应用前景;但由于固定翼无人机在恶劣环境作业过程中存在着很多风险，例如障碍物撞击、相邻无人机碰撞等，威胁无人机的安全性;故设计了基于AI技术的固定翼无人机集群分布式规避控制系统;系统硬件单元主要包括AI视觉传感器设计单元、激光雷达传感器设计单元、控制器设计单元与无线通信网络设计单元，通过上述硬件设备提供实时的环境信息，控制无人机飞行姿态，实现信息共享;软件模块基于AI技术解算无人机位置和姿态，计算障碍物位置实现形状感知，完成无人机集群分布式规避控制;通过硬件与软件的协同作业，实现了固定翼无人机集群的分布式规避控制;实验结果显示:应用设计系统获得的无人机位置感知结果、障碍物位置感知结果与实际位置相同，路径总偏离量数值为4 m，充分证实了设计系统控制性能较佳。

    分布式控制器规避控制AI技术固定翼无人机集群

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    基于SOA的医院设备控制系统设计

    钱顺鑫胡晓峰张之晨
    92-97页
    查看更多>>摘要：SOA作为一种非常流行的系统架构设计思想，在各个领域的系统设计中得到了广泛使用;研究对象是一套基于SOA开发的医院设备控制系统;该设备控制系统具备了医疗设备实时监控功能，历史设备使用信息、状态信息、维护信息等的可视化展示功能，以及对医院全部设备的实时监控功能;该系统采用基于web service技术实现SOA架构思想，通过分布式的架构设计方法实现了对系统内部功能模块之间复杂逻辑关系的服务治理;此外，为解决医疗设备控制中关键的设备状态感知和故障预警问题，研究设计了一个基于actor-critic强化学习算法的设备状态感知和故障预警算法，实验表明，经过多轮迭代，该算法的预测准确率高达到97。9％，可以有效实现对医疗设备的状态感知和故障预警;经过对系统的部署、测试和验证，证明了该系统可以有效完成项目开始之初设定的功能性和非功能性需求，可以有效承担医院医疗设备管理的任务。

    SOAwebservice医院设备控制系统强化学习actor-critic算法

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    一种高压开关选相控制器设计

    汪海光张伟唐霖王园园...
    98-104,111页
    查看更多>>摘要：变电站通过选相器控制高压开关进行分、合闸以解决投切空载线路、电容器组或电抗器等设备时易产生过电压及涌流的问题，但是由于高压开关结构复杂，其机械特性易受外部环境影响，动作时间稳定性较差，选相控制精度较低;为解决该问题，研制了一种基于ARM+FPGA双核架构的选相控制器，通过ARM芯片进行选相命令延迟时间计算、人机交互等工作，FP-GA芯片主要进行数据采集、逻辑控制等工作，同时装置能够接人多种外部传感器对开关动作时间进行预测修正，进而保证选相控制精度;搭建试验平台对选相控制器装置自身性能进行了验证，试验结果表明选相控制器自身偏差小于0。08 ms，基于该装置构建的550 kV高压开关选相控制系统最大偏差小于1 ms，能够控制开关在预设相位完成动作，产品性能可以满足工程需求。

    高压开关选相控制过电压涌流ARMFPGA

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    基于OMRON视觉的工业机器人分拣控制系统设计

    梁倍源陈路
    105-111页
    查看更多>>摘要：工业机器人在分拣过程中，目标物体可能存在各种形状、尺寸和外观变化，同时还可能受到遮挡和光照条件的影响，使得目标的检测和识别复杂，导致分拣控制功能和应用性能差;为此，设计了基于OMRON视觉的工业机器人分拣控制系统;采用OMRON视觉传感器、机器人分拣控制器和驱动器，完成分拣控制硬件系统设计;利用OMRON视觉，采集工业机器人分拣目标图像，通过直方图均衡化和滤波去噪，完成初始分拣目标图像的预处理;提取工业机器人分拣目标的轮廓特征，通过特征匹配确定分拣目标类型，得出位置、几何结构等空间参数的检测结果;最终通过控制参数计算、工业机器人位姿识别以及控制量求解等步骤，实现系统的分拣控制功能;通过系统测试实验表明，设计系统的抓取位置控制误差和分拣目标位置控制误差分别为0。8 mm和0，7 mm，分拣对象表面磨损量较小，具有较好的分拣控制功能和应用性能。

    OMRON视觉工业机器人分拣控制系统

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    基于鲸鱼优化算法的无人机通信网络链路拥塞控制研究

    吴珊云李玉
    112-118页
    查看更多>>摘要：为了提高无人机通信网络的安全性，解决由于链路拥塞而导致的通信数据误码与丢失问题，提出基于鲸鱼优化算法的无人机通信网络链路拥塞控制方法;采用NetFlow技术获取无人机通信链路实时运行数据，度量链路利用率等指标，识别当前网络链路的拥塞状态;模拟无人机通信与链路拥塞过程，综合考虑无人机通信直视径、反射径和散射径3个分量，构建网络链路模型;在无人机通信网络链路拥塞控制协议的约束下，均衡调度无人机通信数据，利用鲸鱼优化算法选择通信链路的最优解，完成通信链路切换工作，实现无人机通信网络链路的拥塞控制任务;实验结果表明:在设计方法控制下，无人机通信网络链路的时延减小了 61 s，吞吐率提升135 kbit/s，证明优化方法能够有效缓解链路的拥塞程度，通过对通信网络误码率和溢出丢包率的分析，证明优化控制方法不会对网络的通信任务产生明显影响。

    鲸鱼优化算法无人机通信网络链路拥塞拥塞控制

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    基于强化迭代学习的分布式无人机编队控制研究

    孙文峰何晓伟
    119-125页
    查看更多>>摘要：在无人机飞行过程中，基站主机所定义的编队信息会对与飞行器相关的转向行为造成一定的影响，故为保证无人机飞行器的稳定飞行状态，基于强化迭代学习对分布式无人机编队控制算法展开研究;计算强化学习函数的具体数值，通过迭代处理的方式，实现对迭代值概率系数的分布表示，完成强化迭代学习模型的设计;以此为基础，定义无人机编队拓扑结构，并求解信息迁移指标的具体数值，实现基于强化迭代学习的无人机编队信息迁移;在无人机编队控制器的配合下，建立分布式编队信息集合，并联合其中的编队数据样本，求解UAV控制参数，以便后续实现对分布式无人机编队的精准控制;再根据行进编队建模条件，完善控制算法执行流程，完成基于强化迭代学习的分布式无人机编队控制方法的设计;实验结果表明，在强化迭代学习模型的影响下，无人机偏航角始终保持在0°～90°的数值范围之内，表示飞行器按照基站主机所定义的编队信息飞行，能够始终保持较为稳定的运动状态，符合实际应用需求。

    强化迭代学习无人机编队分布式控制概率系数拓扑结构迁移系数UAV参数偏航角

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    基于6LoWPAN的智慧校园公共安全异常监控系统设计

    罗钢许珂乐
    126-132,139页
    查看更多>>摘要：在智慧校园网络中，监控系统无法准确捕获异常人员信息，是造成公共安全事件的主要原因;为提高智慧校园公共安全性，设计基于6LoWPAN的智慧校园公共安全异常监控系统;建立6LoWPAN网络，并在其中规范协议栈堆叠形式，完成基于6LoWPAN的智慧校园监控协议栈开发;利用6LoWPAN协议栈，划分功能性模块，以此为基础，建立人员信息采集模块、环境监测模块、门禁控制模块之间的连接关系，实现异常监控系统的应用部件设计;采用监控系统上位机节点，设置各级部件结构的模块运行条件，并联合相关应用部件，实现基于6LoWPAN的智慧校园公共安全异常监控系统设计;实验结果表明，在同一帧图像中，设计系统可以全部提取异常人员信息，且不会出现错误提取的情况，监控准确率高达100％，能够有效提高智慧校园公共安全性和异常监控准确性。

    6LoWPAN网络智慧校园公共安全协议栈人员信息异常监控系统门禁控制上位机

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    无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法研究

    赵丽斌杜娇娇贺铮王祝先...
    133-139页
    查看更多>>摘要：几何畸变是一种常见的像素点突变行为，在无人机遥感图像中，像素点几何畸变行为的表现能力越强，遥感主机对无人机图像的控制能力越弱。为准确校正像素点几何畸变行为，提升遥感主机对无人机图像的控制能力，针对无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法展开研究;提取无人机遥感图像的几何描述符，并定义畸变像素点的尺度空间，完成对畸变像素点的配准处理;针对几何畸变像素点实施重采样，通过计算畸变校正参数的方式，求解校正处理函数，实现对无人机遥感图像几何畸变的校正;利用畸变校正交点，确定图像几何畸变区域的覆盖范围，再联合控制对象标定条件，完成对无人机遥感图像几何畸变校正的全过程控制;实验结果表明，所提控制方法的应用，可以避免几何畸变节点处的像素值出现明显变化的情况，畸变前后的像素差不超过5。0pt，能够实现对无人机遥感图像中像素点几何畸变行为的精准校正，符合实际应用需求。

    无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制描述符尺度空间重采样校正交点控制对象标定

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