当期目录

2024年 第37卷 第4期 刊出日期：2024-04-15

  

基于Transformer的多编码器端到端语音识别

庞江飞, 孙占全

2024, 37(4):  1-7.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.001

摘要 ( 164 )   HTML ( 14 )   PDF (949KB) ( 92 )  

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当前广泛使用的Transformer模型具有良好的全局依赖关系捕捉能力,但其在浅层时容易忽略局部特征信息。针对该问题,文中提出了一种使用多个编码器来改善语音特征信息提取能力的方法。通过附加一个额外的卷积编码器分支来强化对局部特征信息的捕捉,弥补浅层Transformer对局部特征信息的忽视,有效实现音频特征序列全局和局部依赖关系的融合,即提出了基于Transformer的多编码器模型。在开源中文普通话数据集Aishell-1上的实验表明,在没有外部语言模型的情况下,相比于Transformer模型,基于Transformer的多编码器模型的字符错误率降低了4.00%。在内部非公开的上海话方言数据集上,文中所提模型的性能提升更加明显,其字符错误率从19.92%降低至10.31%,降低了48.24%。

双矢量定姿在煤矿掘进机姿态测量中的应用

徐叶倩, 黄喆, 沈小玲, 赵世艺, 李佳雄, 王浩森, 肖恒

2024, 37(4):  8-15.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.002

摘要 ( 53 )   HTML ( 5 )   PDF (3039KB) ( 38 )  

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针对现有巷道掘进机的姿态测量手段中普遍存在的高成本和误差累积等问题,文中提出了一种基于双矢量定姿原理的姿态测量算法。通过在巷道掘进环境中分别对重力矢量和光矢量进行构建与感知,利用惯性倾角测量和双目视觉测量技术,基于矢量元素分别在导航坐标系和掘进机载体坐标系中的数学表达,可实现掘进机载体坐标系相对于巷道导航坐标系的姿态解算。利用倾斜仪和双目相机组成的测量装置对指示激光和重力矢量进行测量,结合双矢量定姿算法即可完成掘进机机身的姿态解算。文中设计了静态重复性精度测量实验,结果表明该方法的姿态角重复性测量精度为0.066 2°。利用蒙特卡洛方法对可能会引入的误差源进行仿真分析,结果表明误差对方位角、俯仰角以及滚转角的影响分别为0.786 4°、0.454 8°和0.476 5°。

电动汽车锂电池组双层环形均衡器研究

韩欣晟, 阚加荣, 凌慧颖, 王鹏, 成乾

2024, 37(4):  16-24.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.003

摘要 ( 69 )   HTML ( 3 )   PDF (3025KB) ( 46 )  

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传统Buck-Boost均衡电路传输路径长且均衡效率低,现有的环形均衡器无法从根本上解决该问题。针对该问题,文中提出了一种基于Buck-Boost及开关电容的锂电池双层环形均衡器。该均衡电路采用模块化均衡的方法在底层模块和顶层模块采用Buck-Boost和开关电容的混合电路实现均衡,并采用图论分析的方法,从均衡速度、均衡效率两方面分析电路结构。结果表明,该均衡电路具有能量传输路径少、能量传输效率高的优点。文中在MATLAB/Simulink电力仿真平台上搭建了均衡电路的仿真模型,仿真结果表明基于Buck-Boost及开关电容的双层环形均衡器比单层环形均衡器均衡速度提高了46%。文中搭建了4节电池的实验样机对环形均衡电路工作原理及系统均衡效率进行实验验证,结果表明双层环形均衡器比单层环形均衡器均衡效率可提高26.78%。仿真与实验结果与理论分析一致,说明电路结构合理有效。

双频一体化超宽带探地雷达天线设计

林翔宇, 曾卫华

2024, 37(4):  25-29.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.004

摘要 ( 137 )   HTML ( 6 )   PDF (1869KB) ( 56 )  

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针对目前探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)产品单一频段工作所导致的耗时费力、效率低等缺点,文中设计实现了一种中心频率分别为400 MHz、1 000 MHz且带宽为200 ~1 500 MHz的双频一体化复合阵列天线,并将其应用于超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)探地雷达系统中。阵列天线包含3个中心频率为400 MHz和6个中心频率为1 000 MHz的蝶形天线,具备双频段同时探测能力,可实现一条测线含两种不同频段的探测结果,克服了传统探地雷达不同频率的重复探测问题,增强了探地雷达系统的实用性。所提出的双频一体化探地雷达天线具有超宽带、高增益、波束窄等特点,其相对带宽为153%,整个带宽内最高实现17.6 dBi峰值增益,半功率波束宽度最窄为7.6°,为高分辨率、高效率探地雷达应用提供了一种新的天线方案。

基于CEEMD-ITSA-BiLSTM组合模型的短期负荷预测

高典, 张菁

2024, 37(4):  30-37.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.005

摘要 ( 56 )   HTML ( 3 )   PDF (1013KB) ( 35 )  

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准确预测电力系统短期负荷有助于灵活规划系统资源、合理安排机组工作调度以及提高系统运行效率。针对负荷预测精度问题,文中提出了一种基于CEEMD-ITSA-BiLSTM(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition-Improved Tunicate Swarm Algorithm-Bidirectional Long Short-Term Memory)的短期负荷预测模型。对时序性负荷数据进行CEEMD分解,得到若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function),并对每个IMF进行BiLSTM建模预测。为了提高BiLSTM的精度,采用ITSA算法对BiLSTM的隐含层节点数、学习率和训练次数等超参数进行参数寻优,建立CEEMD-ITSA-BiLSTM负荷预测模型。文中以实际负荷数据进行仿真实验,对比了单一BiLSTM和不同算法优化的BiLSTM模型,结果表明CEEMD-ITSA-BiLSTM模型的RMSE(Root Mean Square Error)、MAE(Mean Absolute Error)和MAPE(Mean Absolute Percentage Error)误差指标相比于BiLSTM模型分别提高了48.54%、51.32%和44.78%,显著低于其他对比模型。

基于改进MobileNet网络的多类别垃圾分类算法

梁陈烨, 张轩雄

2024, 37(4):  38-46.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.006

摘要 ( 62 )   HTML ( 5 )   PDF (3591KB) ( 57 )  

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针对垃圾数量繁多及一张图片包含多个垃圾物体的情况,文中提出基于改进MobileNet网络的垃圾检测与分类算法。将MobileNet网络融合进YOLOv5(You Only Look Once v5)目标检测算法,同时在主干部分引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Modul,CBAM)筛选有意义的信息,利用视觉Transformer聚合形成图像特征,并加入使用了加权双向特征金字塔网络区别不同特征的贡献度,引入高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块对图像特征进行组合并传递给预测层。最后,为了在垃圾目标之间有遮挡的情况下获得更好的性能,使用软性非极大值抑制(soft-Non Maximum Suppression,soft-NMS)方法,并利用Alpha-IoU(Alpha-Intersection over Union)损失函数对提取的特征进行预测。实验结果表明,所提方法能够实现多目标多类别垃圾的定位与识别, mAP(mean Average Percision)值达到了90.31%,相较于YOLOv5网络提升了4.95%,处理速度缩短了约2.4 s。相较于融合ResNet(Residual Network)网络的Faster R-CNN(Region-based Convolutional Neural Network)算法,所提算法在保证准确率的前提下提升了处理效率。

固态LTD的脉宽叠加技术仿真

余滔, 饶俊峰

2024, 37(4):  47-54.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.007

摘要 ( 33 )   HTML ( 1 )   PDF (1236KB) ( 28 )  

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针对脉冲电磁场生物医学应用中所需求的高电压大电流宽范围脉冲问题,文中采用脉冲叠加的方案设计了一种长脉宽固态直线型变压器驱动源(Linear Transformer Driver,LTD)。该LTD脉冲发生器为了突破脉冲变压器伏秒积限制下的脉宽范围,采用并联叠加的方式增加输出脉宽。设计了脉冲变压器的复位电路,提高了LTD输出脉冲占空比,能够实现最少支路LTD的多次脉冲叠加。通过Pspice搭建仿真电路模型进行仿真实验,结果表明在单匝脉冲变压器伏秒积为146 V·ms的情况下,实现单级电压为300 V,脉宽为1.6 ms的脉冲输出,为其原伏秒积的3倍,且所提方案能够通过增加叠加脉冲个数来实现更宽范围的脉冲延长。

基于改进ORB-FLANN算法的工件图像识别方法

朱志浩, 鹿志旭, 郭毓, 高直

2024, 37(4):  55-61.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.008

摘要 ( 48 )   HTML ( 4 )   PDF (1698KB) ( 43 )  

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针对传统图像识别算法匹配正确率低、运行时间较长等问题,文中提出了基于改进ORB-FLANN(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的工件图像识别方法。对ORB算法特征描述、图像特征匹配算法进行修改,解决传统图像识别算法在图像存在尺度和旋转变换情况下存在的弊端并降低误匹配率。该方法对ORB算法检测到的特征点采用SURF(Speeded Up Robust Features)算法添加方向信息并完成特征描述,得到旋转尺度不变性的特征点,结合FLANN算法并引入双向匹配策略进行特征点粗匹配,最后利用渐进采样一致算法进一步剔除误匹配点对完成精匹配。实验结果表明,与其他方法相比,改进算法在处理尺度、旋转等变换图像时,匹配正确率分别提高了2.6%~18.8%和29.5%~43.9%,运行时长均在4 s以内,提高了对工件图像的识别效率和精准性。

基于注意力机制和图像轮廓的实例分割算法

顾登华, 顾春华

2024, 37(4):  62-68.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.009

摘要 ( 69 )   HTML ( 6 )   PDF (1555KB) ( 55 )  

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基于图像轮廓的实例分割方法利用少量轮廓顶点来表示物体,减少了算法的参数量,提高了算法的运行效率,但导致算法的精度低于传统逐像素处理的分割算法,获得的分割结果质量较差。为提升算法的准确性,文中提出一种基于图像轮廓结合注意力机制的实例分割模型(Attend the Contour snake,AC-snake)。在主干网络中加入改进的大卷积核(Largekernel+)提升模型的感受野,提取更加丰富的特征信息。改进轮廓顶点变形阶段的网络结构,结合双通道注意力模块(Dual Channel attention,DC-attentio)加强轮廓顶点的有效信息,减少训练网络中的无效参数,提升检测精度和训练速度。实验结果表明,在Cityscapes验证数据集中,相较于原始模型,文中提出的改进模型性能有所提升。

基于k-sums分段聚类的动态组合学习光伏短期功率预测

吴家葆, 曾国辉, 张振华

2024, 37(4):  69-76.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.010

摘要 ( 46 )   HTML ( 2 )   PDF (951KB) ( 29 )  

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目前单一模型预测精度存在难以随着功率波动保持最优的问题,为提高并网系统运行的稳定性和电网的节能调度,文中提出了一种基于k-sums分层聚类的动态学习组合光伏短期功率预测方法。利用k-sums算法经过分段聚类,将天气类型分为晴天A₁、多云A₂、阴雨天B。通过TCN(Temporal Convolutional Network)提取数据的时序特征,并结合GRU(Gate Recurrent Unit)建立融合提取时序特征模块的改进GRU结构,以达到对时序特征敏感的效果。将改进GRU结构与SVM(Support Vector Machine)动态组合,使用Elastic Net算法输出最佳权重值叠加得到最终预测值。文中采用江苏某地区的光伏发电功率数据及对应的气象数据对所提方法进行验证,结果表明动态组合学习模型的MAE(Mean Absolute Error)为1.888,RMSE(Root Mean Squared Error)为2.403。

基于锚点的快速三维手部关键点检测算法

秦晓飞, 何文, 班东贤, 郭宏宇, 于景

2024, 37(4):  77-86.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.011

摘要 ( 45 )   HTML ( 2 )   PDF (4381KB) ( 33 )  

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在人机协作任务中,手部关键点检测为机械臂提供目标点坐标,A2J(Anchor-to-Joint)是具有代表性的一种利用锚点进行关键点检测的方法。A2J以深度图为输入,可实现较好的检测效果,但对全局特征获取能力不足。文中设计了全局-局部特征融合模块(Global-Local Feature Fusion,GLFF)对骨干网络浅层和深层的特征进行融合。为了提升检测速度,文中将A2J的骨干网络替换为ShuffleNetv2并对其进行改造,用5×5深度可分离卷积替换3×3深度可分离卷积,增大感受野,有效提升了骨干网络对全局特征的提取能力。文中在锚点权重估计分支引入高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),提升了网络对重要锚点的关注度。在主流数据集ICVL和NYU上进行的训练和测试结果表明,相比于A2J,文中所提方法的平均误差分别降低了0.09 mm和0.15 mm。在GTX1080Ti显卡上实现了151 frame·s^-1的检测速率,满足人机协作任务对于实时性的要求。

基于ISSA-LSTM的黄鳝池溶氧量多参数预测

林彬彬, 徐震, 袁泉, 田志新

2024, 37(4):  87-96.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.012

摘要 ( 27 )   HTML ( 2 )   PDF (1641KB) ( 27 )  

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为提高溶氧量的多参数预测精度,文中基于改进的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)与长短期记忆神经网络(Long and Short-Term Memory Neural Networks, LSTM)建立ISSA-LSTM溶氧量预测模型,并将该模型用于上海市农业科学院黄鳝养殖池溶氧量预测。利用混沌映射、透镜成像反向学习、自适应调节和柯西变异对麻雀搜索算法进行优化,通过小波变换进行数据预处理,并利用主成分分析法确定模型训练的输入参数。训练结果表明,相关系数、均方根误差、均方误差和平均绝对误差分别为0.911、1.392 mg·L^-1、1.938 mg·L^-1和0.992 mg·L^-1,均优于对照模型。选择模型输入参数对模型预测结果也会产生影响,使用与溶氧量中等相关和强相关的参数同时作为输入参数的模型预测效果最优。训练结果为溶氧量多参数预测模型的发展提供了新视角。

近距无线通信组网拓扑技术

杨加一, 闫俊

2024, 37(4):  97-102.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.04.013

摘要 ( 48 )   HTML ( 1 )   PDF (2080KB) ( 26 )  

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针对精确制导武器的新质作战需求,文中以无线电气设计为核心技术方向实现产品模块化设计,以解决灵活组网、抗毁重构和动态拓扑等问题。采用Ad Hoc组网架构、广义编码和无源多址接入技术,实现快速、灵活、稳定的信息交互。通过混合式路由设计,在金属舱网络中划分子网并实施先应式路由和反应式路由,并引入地界标思想以减少多制式通信影响。通过提前规定所有事件的时序和优先级,建立简易事件类型库,并在节点间备份存储,同时采用边界广播协议实现目的节点快速抵达网关节点。研究结果表明,所提方案满足了武器功能模块化设计的需求,通过无线通信网络的组网和路由协议设计,实现了灵活组网、抗毁重构、动态拓扑和多制式通信等能力特点。