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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。
正式出版
收录年代

    基于Celery的国产服务器测试平台设计与实现

    陈峰斯佳佳
    80-85页
    查看更多>>摘要：为了提高国产服务器性能测试和可靠性测试的测试效率，设计并实现了一种国产服务器测试平台;平台由测试管理层，API服务层，任务执行层，Shell脚本层四层架构组成，实现了测试任务异步的并行执行和指定顺序并行执行，执行参数的个性化配置和校验，测试任务的监控、终止和结果展示等功能;平台构建了不同CPU架构的Docker镜像，能够快速组建测试环境，对批量国产服务器进行测试;结合实际应用场景，与现有的测试方法进行对比，验证了平台的可行性和应用价值。

    国产服务器测试平台异步并行DjangoCelery

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    通道空间深度感知的轻量化水下目标检测

    赵瑞金李海涛陆光豪
    86-93页
    查看更多>>摘要：提出了一种通道空间深度感知的轻量化水下目标检测网络CSDP-L-YOLO;该网络基于YOLOv5网络进行改进，由特征感知模块和双注意门控策略组成;特征感知模块旨在将解码器中的多级特征自适应抑制或增强，优化类内学习的一致性，解决水下场景复杂导致的误检和漏检问题;通过线性操作和混洗结构生成特征映射，减少冗余特征的融合和计算，以减少模型的参数量和计算量;双注意门控策略是在编码器中同时引入并发通道空间挤压-激励机制模块和卷积注意力模块，进一步关注强相关性特征，增强模型对特征的敏感度;实验结果表明，与基线模型YOLOv5-s相比，mAP提高了 2。4％，节省了 20％参数量和15。8％计算量，检测速度提升了 8。2 ms;此外，与目前较为先进的YOLOv8模型相比，mAP提高了 1。9％。

    水下目标检测通道空间深度感知注意力机制模型轻量化特征融合YOLO

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    基于注意力和代价敏感的软件缺陷预测方法

    毛敬恩周世健章树卿樊鑫...
    94-100页
    查看更多>>摘要：软件缺陷预测的目的是预先识别容易出现缺陷的代码模块以帮助软件质量保障团队适当的分配资源和人力;当前基于稳定学习的软件缺陷预测方法在特征提取过程中缺乏代码图像的全局信息，并忽视了不平衡数据对模型性能的影响;为了解决上述问题，文章提出了一种基于注意力和代价敏感的软件缺陷预测方法;该方法在SDP-SL的神经网络中增加了全局注意力模块，重点关注图像中和缺陷代码相关的特征，并将分类器的损失函数改进为代价敏感的损失函数，降低类不平衡对模型性能的影响;为了评估SDP-SLAC的性能，在PROMISE数据库中的10个开源Java项目上进行了多组比较实验;实验结果表明，SDP-SLAC方法可以有效提升缺陷预测模型的性能。

    软件缺陷预测全局注意力代价敏感类不平衡损失函数

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    基于知识图谱的水产养殖病害诊断技术研究

    陆光豪李海涛赵瑞金
    101-107页
    查看更多>>摘要：水产养殖病害是影响水产养殖效益的重要因素，由于水产养殖病害文本数据杂乱无章，无法快速准确定位疾病原因，从而耽误诊断和治疗时机，导致水产养殖质量和产量下降;为解决上述问题，深入知识图谱的工作原理和模型特征，采用知识图谱技术完成水产养殖病害诊断总体方案设计，建立水产病害语料库，引入H-BIO标注策略，完成标注方案设计、改进BiLSTM模型构建，进行实体关系抽取和水产病害模型训练，完成水产养殖病害知识图谱可视化设计，并进行水产病害联合抽取实验;实验结果表明:基于知识图谱的改进BiLSTM模型在实体关系抽取方面效果较好、可靠性较高，有效提高了水产病害联合抽取准确率，构建了水产养殖病害可视化知识图谱，能够辅助作业人员快速准确进行水产病害诊断和治疗，对提升水产养殖生产效益具有十分重要的作用。

    水产养殖病害诊断知识图谱H-BIO标注BiLSTM模型

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    基于改进YOLOv7的水下小目标检测算法研究

    杜锋
    108-117页
    查看更多>>摘要：目标检测研究一直是水下小目标检测的难题;针对水下小目标检测任务漏检率高、水下场景识别效果差的问题，提出一种利用YOLOv7改进的水下小目标检测技术;为了达到准确率的同时兼顾高检测速度，采用YOLOv7网络作为基础网络;该网络通过融合SENet注意力机制、增强FPN网络拓扑、结合EIoU损失函数，集中小目标更关键的特征信息，提高检测精度，同时降低模型复杂度;通过模拟测试，在测试集上确认了 mAP、P和R指标，并与其他传统目标检测技术进行了对比;结果表明，增强的算法优于竞争网络，并成功提高了测试集的检测精度。

    YOLOv7水下小目标检测注意力机制FPNEIoU

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    基于CNN-A-BiLSTM的无刷直流电机故障诊断方法研究

    覃仕明马鹏
    118-124,148页
    查看更多>>摘要：无刷直流电机是大型设备重要的动力装置之一，电机的运行状态与设备的运行状态高度一致;但当前现有的电机故障诊断方法难以在多电机或存在电磁干扰的环境下对电机做出准确的状态判断;为了实现复杂环境的无刷直流电机状态诊断，研究融合了卷积神经网络算法和长短期记忆网络算法;研究通过长短期记忆网络算法的双向传播捕捉复杂环境对电机的影响特征，从而提高模型的诊断精准度;实验结果表明，提出模型在机电设备故障诊断数据集上的平均收敛时间为8。91 min，在电机故障数据集上的平均收敛时间为12。66 min，收敛时间均低于同组对照模型;其次提出模型的F1值为94。17％，比对照模型分别高出4。87％和7。46％;此外，在对电机故障前后电压检测情况对比中，提出模型对电机故障发生时的检测结果更为详细;根据实验结果可以得出，研究提出的电机诊断模型具有优秀的性能，满足电机诊断行业的精准度需求。

    卷积神经网络无刷直流电机长短期记忆网络激活函数故障诊断

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    基于SSA-TSVR的飞机状态预测方法研究

    赵晗樊智勇刘涛
    125-132,156页
    查看更多>>摘要：为了构建地面飞行安全态势监测系统，针对飞机状态数据向地面传输过程中出现数据传输异常情况而导致无法对飞机状态进行实时监控的问题，提出一种基于SSA-TSVR的飞机状态预测方法，使用随机森林算法对真实飞行数据进行特征重要度分析，筛选与待预测飞机状态参数关系密切的重要参数，获得待预测参数与飞行数据间重要度关系;通过孪生支持向量回归算法建立预测模型，对缺失的关键飞行状态参数进行预测;并运用飞鼠搜索算法对孪生支持向量回归模型进行优化，根据不同预测对象选择对应的最优核函数，提高了模型预测精度;以飞行高度、速度为预测对象进行实验验证，预测模型实现了利用不完整飞行数据对飞机状态进行准确预测，对飞机飞行状态监测有着重要意义。

    飞行状态预测孪生支持向量回归飞鼠搜索算法随机森林QAR数据

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    基于FPGA的高精度频率测量系统设计及应用

    杨奥向星岩王刚陈伟...
    133-141页
    查看更多>>摘要：针对石英晶体微天平(QCM)传感器应用于气体检测需要高精度频率测量，设计了一种基于FPGA的高精度频率测量系统;提出了一种基于锁相环的等精度频率测量方法，降低了频率测量的理论相对误差;设计了频率测量系统整体架构，根据整体架构完成了基于FPGA的高精度频率测量系统硬件电路，设计了一种包括频率测量、通讯、程序固化等模块的嵌入式软件，实现了基于FPGA的高精度频率测量系统的集成，并将其应用于基于QCM的二氧化碳气体浓度检测;实验结果表明，频率系统测量绝对误差不超过0。35 Hz，误差平均值为0。268 Hz，最大相对误差为3。5×10-8，频率测量分辨率可以达到0。1 Hz，该系统测量误差较小，稳定性较好，在基于QCM的二氧化碳气体浓度检测中具有较好的应用前景。

    FPGA频率测量系统等精度测量锁相环气体检测

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    基于ChatGPT的生成式人工智能自动化控制系统

    何安元
    142-148页
    查看更多>>摘要：将人工智能技术与自动控制相结合是自动化控制系统发展的趋势，因此，设计基于ChatGPT的生成式人工智能自动化控制系统;该系统划分为5个部分，输入层通过语音、文本、图像等形式将用户的控制信息输入系统内;ChatGPT处理层采用神经语义分析算法分析用户输入的控制信息的语义，提取用户意图与需求，生成相应的控制指令;在此基础上，指令生成层负责将生成的控制指令转化为具体的控制信号，并传输至控制执行层，利用模糊PID控制器实现被控目标的自动化控制;控制后学习优化层收集和分析用户的行为和反馈，以及被控目标的运行状态，以此学习和优化ChatGPT模型;经实验测试，该系统能够有效分析输入控制信息的语义，分析结果的问题匹配度和上下文相关交互匹配度分别达到97％和91％以上，并且能够准确控制被控目标的动作。

    ChatGPT生成式人工智能自动化控制语义分析模糊PID

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    基于有限时间扩张状态观测器的水下机器人精准跟踪控制系统设计

    王坤
    149-156页
    查看更多>>摘要：水下机器人在运动过程中极易受到水环境因素的干扰发生运动偏移，为了保证水下机器人的精准、稳定航行，利用有限时间扩张状态观测器优化设计水下机器人精准跟踪控制系统;设计有限时间扩张状态观测器、水下机器人传感器、跟踪控制器和推进器，强化硬件系统的密封防水设计强度，完成系统硬件设计;根据水下航行任务，规划机器人的航行轨迹，作为系统控制目标;求解机器人位置、姿态角、速度等运动参数，得出水下机器人的跟踪结果;利用有限时间扩张状态观测器检测航行环境参数，结合当前机器人状态的跟踪结果，计算机器人运动控制量，在硬件系统的支持下，完成系统的精准跟踪控制功能;通过系统测试实验得出结论，静力水环境场景下水下机器人的平均位置跟踪误差为14 m、平均角度控制误差为0。10°，航行速度控制误差为0。5 m/s;动力水环境场景下水下机器人的位置跟踪误差最大值为9 m、平均角度控制误差为0。10°、航行速度控制误差为0。5 m/s。

    有限时间扩张状态观测器水下机器人精准跟踪机器人控制系统

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