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仪器仪表学报
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仪器仪表学报/Journal Chinese Journal of Scientific InstrumentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是中国仪器仪表学会主办，代表中国仪器仪表及自动化最高学术水平的唯一国内外公开发行的学术性刊物。学术性强、内容创新、注重应用，优先刊登具有创新成就和观点的中英文论文、综述性文章、论坛及信息。设有学术论文、研究通讯和短文、综述、信息等栏目。
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    基于辅助传感器阵列与NECNN-BiLSTM深度神经网络的磁场信号去噪方法研究

    胡书正王骁贤宋俊材陆思良...
    227-238页
    查看更多>>摘要：针对强噪声干扰下磁场信号精准去噪难题,提出一种结合中心-卫星架构辅助传感器阵列和深度噪声重建网络的磁场信号去噪新方法.首先,搭建磁场传感器阵列,通过有限元分析进行传感器阵列位置优化,分析中心和卫星传感器信号之间的信号特征.随后,构造一种结合噪声增强卷积神经网络(NECNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度神经网络模型,利用传感器阵列捕获的噪声信号对构造的网络模型进行训练,揭示中心传感器信号和卫星传感器信号之间的非线性映射关系.最后,在磁场检测过程中,利用卫星传感器阵列噪声重建出中心传感器的噪声分量,再将中心传感器捕获的含噪信号减去重建噪声,得到去噪后的待检测磁场信号.实验结果表明,本文提出方法在磁场去噪的最大误差与均方根误差指标上均优于常规方法,为磁场强干扰下信号动态去噪提供一种新手段,有望应用于电流检测、磁场成像、电池质量检测等领域.

    磁场传感器阵列磁场信号去噪噪声重建深度神经网络

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    基于特征基的GMC卷积稀疏机械故障特征解析方法

    卢威韩长坤闫晶晶宋浏阳...
    239-249页
    查看更多>>摘要：在机械设备的复杂工况下,监测信号易受多振动源及环境噪声干扰,导致故障特征微弱且呈现强耦合特性,这给设备故障诊断带来极大挑战.因此,提出了一种基于振动特性基的GMC增强卷积稀疏机械故障特征解析方法,实现微弱耦合故障特征解析.首先,构造了一种自适应单边衰减小波匹配算法以获取最优特征原子,将最优特征原子升维同时匹配故障周期,以得到具有周期特征的振动特征基.其次,提出基于GMC增强的卷积稀疏编码,结合振动特征基优化求解稀疏系数.此外,提出了一种基于平均峭度与谐波能量比的过程参数优化选择方法,克服了优化过程中关键参数难选取的问题.最后,提取包络谱主要特征与理论故障特征频率对比判断故障类型.通过仿真分析和试验台信号验证,并对比分析了基于谱峭度分解和可调变Q因子小波变换GMC稀疏增强等两种传统方法.实验结果表明,相较于上述两种传统方法,本文提出的方法可以有效地分离不同类型的故障特征信号,并实现故障特征的增强.

    振动特征基广义极大-极小凹卷积稀疏编码特征解析故障诊断

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    一种基于条件度量迁移学习的机械故障诊断可解释方法

    路飞宇佟庆彬姜学东徐建军...
    250-262页
    查看更多>>摘要：迁移学习技术可以减小源域和目标域特征之间的分布差异.然而,在跨设备场景下,现有研究往往难以衡量并缩小不同设备间数据的条件分布差异,导致模型在源域获得的知识不能很好地迁移到目标域.此外,在实际的故障诊断场景中,决策者通常需要理解模型为何将某些数据归类为特定故障类型.由于深度学习模型的复杂性,其往往被看作是"黑匣子",难以解释其内部工作机制.为了克服上述缺点,提出一种基于条件度量迁移学习的可解释故障诊断方法.首先利用Hilbert包络谱分析将时域信号转为频域信号;其次搭建深度孪生卷积神经网络和分类器,从频域中提取源域和目标域数据中的高维特征并做分类训练;然后将可解释的条件核Bures度量嵌入到无监督学习的损失函数中,提高条件分布下的特征适配能力和模型可解释性;最后利用博弈论中的SHAP方法对模型诊断结果做基于包络谱的事后可解释分析.在3种设备的6种跨设备轴承故障诊断任务中开展试验,对所提方法和其他相关对比方法进行评估,结果表明提出的方法可以有效地提高跨设备机械故障诊断精度,达到了平均99.47％的诊断精度.并解释了哪些频率点对模型的决策起到关键作用.

    条件度量机械故障诊断迁移学习SHAP

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    基于拟水流算法在移动机器人路径规划中的应用

    伞红军杨晓园陈久朋孙海杰...
    263-278页
    查看更多>>摘要：针对传统算法在移动机器人路径规划中存在搜索效率低的问题,提出了一种拟水流算法.该算法利用主流点搜索模型得到所有主流点.从起点逐步流动,通过拟水流避障算法和拟病毒算法进行避障,直至终点,并平滑处理所得路径.通过栅格法对多种地图环境进行建模,将拟水流算法与蚁群算法、Dijkstra算法、Floyd算法和A*算法的路径长度及运算时间进行对比仿真实验.实验结果显示,与获得最短路径和最少时间的A*算法相比,拟水流算法获得的平均路径长度减少了 2.40％～6.30％,平均用时减少了 35.71％～53.51％.最后,将拟水流算法应用于移动机器人Turtlebot2,并与A*算法进行了对比实测实验.实验结果显示,拟水流算法相较A*算法,实测路径增加了 3.83％,寻路时间减少了 10.77％,拐点数减少了 42.86％.

    移动机器人拟水流算法路径规划栅格法

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    双分支复频谱下多特征聚合的轻量化语音增强方法

    张天骐沈夕文唐娟谭霜...
    279-291页
    查看更多>>摘要：针对目前多种改进的卷积循环网络(CRN)在单掩蔽或单映射的编解码结构下提取特征单一、捕获全局特征不强、参数量较大等问题,提出一种多特征聚合卷积模块与高效Transformer融合注意力机制结合的复频谱联合掩蔽和映射的单通道语音增强高效网络.在编解码层设计一种双分支门控协作单元(DGCU),提取复频谱多层次特征后交互、聚合以弥补特征提取单一问题;中间层设计一种通道时频注意力融合模块,聚焦语音的时频、空间局部细节特征.最后在THCHS30数据集上进行消融和对比实验,实验结果表明,该网络以最低参数量、较低计算量实现了轻量化,在匹配和不匹配噪声下PESQ分别提升了 10.5％～50.6％、16.3％～94.5％,客观、主观指标都优于其他对比的网络模型,表现出较高的降噪性能和网络泛化能力.

    语音增强复频谱掩蔽和映射多特征聚合高效Transformer轻量化

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    自动装配的导纳控制系统中关键影响机制研究

    郝正阳张帆张帆扬
    292-300页
    查看更多>>摘要：在工业自动装配中,机械卡阻现象经常导致零件接触力增大,进而导致装配失败.本文以汽车装配中车门销与车身孔的装配任务为背景,运用导纳控制方法解决柔顺性难题.受导纳参数(弹性、阻尼和质量)的影响,控制系统可能在稳态误差、超调量和响应速度等方面出现不同程度的波动.为消除稳态误差的影响,本文采用基于倍率调节的积分优化方法成功消除稳态误差.面对超调量和响应速度不平衡的问题,本文提出一种基于罚函数的自动调参算法.通过设置惩罚项,在求解过程中逐渐满足约束条件.实验结果表明:接触力的震荡波动从0.1 N减小至0.05 N,当外界阻抗消失时,缩短50％的回落调整时间.该方法成功避免震荡引起的零件损坏,能够提高自动装配时的柔顺性能.

    柔顺装配导纳控制倍率调节积分优化罚函数

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    基于半马尔科夫链的双模单待终端通信控制方法

    向敏周星旺蒋炳林胡坤志...
    301-312页
    查看更多>>摘要：针对窄带物联网(NB-IoT)和低功耗蓝牙(BLE)双模单待终端的低功耗、BLE连接时延和NB-IoT下行业务低响应时延的需求,提出一种基于半马尔科夫链的终端通信控制方法以提高终端综合性能.结合NB-IoT的扩展型非连续接收(eDRX)模式和省电模式(PSM),其中PSM下BLE独占射频,构建终端通信状态转换的半马尔科夫链模型,获取功耗节约率和NB-IoT下行平均时延的计算模型;基于BLE连接和NB-IoT下行业务响应的时延要求,结合NB-IoT实时业务流量,动态计算eDRX的关键参数,再通过优化BLE广播时长以获得终端最优综合性能.仿真与实测结果表明,所提方法在低功耗需求场景下的功耗节约率高于0.96,在低时延需求场景下的NB-IoT下行业务平均响应时延低于10 s,满足通信时延需求的同时降低了终端通信功耗.

    双模单待半马尔科夫链功耗节约率时延综合性能

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    基于扩张状态观测器的里程计定位补偿无人车轨迹跟踪控制

    刘小松魏昌斌单泽涛单泽彪...
    313-320页
    查看更多>>摘要：无人车的轨迹跟踪精度与车载传感器密切相关,应用图像、基站定位等方法容易受到实际中存在的各种干扰的影响导致传感器数据出现误差甚至丢失,进而影响无人车的轨迹跟踪精度.鉴于此本文以差速驱动型无人车为研究对象,提出了一种仅依赖轮式里程计的无人车轨迹跟踪控制方法,同时通过扩张状态观测器来估计总扰动的方式解决里程计在复杂工况下受干扰产生读数偏移以及长时间运行产生的累计误差等问题.本文首先对里程计的定位过程进行了分析,通过对里程计建立扩张状态观测器准确测量影响定位的干扰,并且针对里程计的偏差,采取扰动补偿措施以提升定位精度.随后对车辆的轨迹跟踪动态误差进行了深入研究,并设计了相应的误差方程,以制定轨迹跟踪控制策略.在实际弯曲道路测试中,车辆可以稳定在0.21 m的跟踪误差范围内,验证了本文所提方法的可行性和有效性.

    无人车控制扩张状态观测器轮式里程计扰动补偿自抗扰控制

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    Pneu-net型变曲率软体驱动器弯曲性能与控制的研究

    张来喜孟文强倪庚垚马凯威...
    321-334页
    查看更多>>摘要：气动软体驱动器是气动软体机器人的基础和关键元件,在实现软体机器人弯曲运动方面有着无可比拟的优势.但是气动软体驱动器在结构和材料方面都存在明显的非线性,这对软体驱动器的建模和精确控制提出了很大的挑战.本文基于分段常曲率变形假设、Yeoh超弹性材料本构模型和虚功原理建立了 pneumatic networks(pneu-net)型常曲率软体驱动器的弯曲数学模型,通过有限元仿真研究了结构参数和输入气压对驱动器弯曲性能的影响.在此基础上提出了变参数变曲率驱动器设计,建立了其弯曲变形预测模型,并进行了多驱动器一致性误差分析,有限元仿真和实验验证了模型的有效性.最后对软体驱动器的力输出特性进行了实验测试,制作了一个三指软体抓手,通过实验展示了软体抓手抓持不同物体的性能.

    气动软体驱动器软体建模弯曲性能变曲率控制

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    井下工具倾斜姿态误差的非线性融合补偿

    张夷非程为彬郭涛胡少兵...
    335-343页
    查看更多>>摘要：准确的井下钻探姿态测量精度取决于惯性测量单元(IMU)误差的校正,基于简化误差模型的椭球+平面拟合后,井斜角和工具面角的系统性误差仍需补偿,重力场翻转测试和Monto-Carlo模拟还说明姿态误差存在非线性变化.基于倾斜翻转辨识校正残差和参数寻优,并进一步提出等角距均衡校正技术;进行典型姿态下的数据测量,分别采用椭球+平面拟合、多点翻转优化和等角距均衡技术进行误差补偿.实验结果表明,提出的翻转优化和均衡技术可有效降低非线性姿态误差,标定后近垂直姿态井斜角误差从±0.1°降低至±0.000 8°(1σ),工具面角误差从±1°降低至±0.016 8°(1σ).

    姿态测量校正误差误差补偿翻转优化均衡校正

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