当期目录

2020年 第33卷 第11期 刊出日期：2020-11-15

  

基于物联网的单片机创新实验系统设计

楼顺天,庞斯琪,李明昱

2020, 33(11):  1-6.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.001

摘要 ( 351 )   HTML ( 22 )   PDF (5310KB) ( 50 )  

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传统单片机实验存在只能在固定地点通过硬件电路板看到实验效果,不可复现分析实验数据等问题。针对这些问题,文中设计了一套基于物联网的单片机创新实验系统。该系统包含物联网实验平台、实验服务器和实验板3部分。物联网实验平台采用STM32F205芯片实现对实验板数据的处理和显示,利用NB-IoT技术实现数据上传。实验服务器基于B/S架构并搭建于阿里云之上,实现实验数据转发处理和再现。实验板采用MSP430G2553芯片及传感器芯片实现数据采集和通讯。系统通过设计各个部分的功能处理、通信协议及界面来实现数据远程显示,使学生可以随时分析历史数据,更好地发现实验中出现的问题,教师也能更方便地进行指导。

基于LASSO的雷达脉压压缩方法

邵玉娥,王暕来,周生华,刘宏伟,张月红

2020, 33(11):  7-10.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.002

摘要 ( 290 )   HTML ( 8 )   PDF (3458KB) ( 25 )  

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雷达抗干扰性能是衡量一部雷达优劣的重要指标,直接决定着雷达作战效能的发挥。常见的抗干扰措施有副瓣对消、脉冲压缩、动目标检测、恒虚警处理等。文中结合LASSO回归算法,提出了一种基于LASSO的脉冲压缩抗干扰措施。该方法利用LASSO回归具有稀疏性的特质,结合雷达回波信号设置匹配字典,使用冗余预测变量构造数据集,并使用交叉验证构造LASSO模型,拟合识别预测变量,实现了目标检测。将该方法与脉冲压缩方法对比,仿真实验证明采用LASSO算法不仅不需要考虑旁瓣的影响,还获得了更好的目标分辨能力,并且在较小信噪比条件下目标检测效果也比较好。

CdZnTe晶体缺陷的交流阻抗谱研究

牟浩,谢经辉,刘雨从,王丁,沈悦,王林军

2020, 33(11):  11-15.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.003

摘要 ( 324 )   HTML ( 3 )   PDF (1665KB) ( 43 )  

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宽禁带II-VI族半导体化合物碲锌镉(CdZnTe)晶体是制备室温X和γ射线探测器的理想半导体材料,但其晶体缺陷特性对探测器性能有重要的影响,一直是人们研究的热点与难点。文中采用垂直布里奇曼法生长了CdZnTe晶锭,XRD测试表明晶片呈现(111)取向。通过测试样品不同温度下的交流阻抗谱,研究了晶体缺陷的阻抗特性。结果表明,制备的CdZnTe单晶具有负温度系数效应,化学法制备的Au电极与晶片之间形成了欧姆接触,没有出现电极界面和晶界对阻抗谱曲线影响,晶粒导电机制占主导。利用Arrhenius方程拟合曲线获得晶体缺陷的激活能为0.48 eV,表明晶体缺陷以Cd空位为主。

基于变论域模糊控制光伏MPPT算法的仿真研究

蒋鹏程,汤占军,刘萍兰

2020, 33(11):  16-23.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.004

摘要 ( 327 )   HTML ( 8 )   PDF (1970KB) ( 40 )  

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通常采用模糊控制算法设计的控制器对实现光伏系统MPPT控制具有针对性,在光伏系统或控制器参数改变时,会出现跟踪速度慢、稳定性差、甚至跟踪失效等问题。针对此问题,文中采用一种基于变论域模糊控制的MPPT算法,利用电导增量法的跟踪原理设计控制器的模糊规则来提高控制器的普适性。该算法引入伸缩因子实现变论域的设计以降低控制器参数改变对跟踪效果的影响。在MATLAB/Simulink中的仿真结果表明,变论域模糊控制法在跟踪速度上相较于电导增量法提高了近一倍,且在论域失配与光伏系统模型失配情况下,相比于常规模糊控制能够更好地实现光伏系统MPPT控制。

多算法融合的眼底图像渗出液分割

杨振宇,傅迎华,付东翔,王雅静

2020, 33(11):  24-30.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.005

摘要 ( 313 )   HTML ( 14 )   PDF (1796KB) ( 44 )  

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利用眼底图像中渗出液的亮度与边缘特征,文中采用一种多算法融合的渗出液自动检测分割方法来解决目前传统算法灵敏度低以及检测中存在视盘和其它微血管瘤等暗病灶的干扰等问题。为了提高分割效率和准确率,文中对原始图像进行顶帽底帽变换来增强图像对比度,采用GA与KSW熵法相结合的双阈值分割法对眼底图像进行渗出液分割。实验在Kaggle数据库上进行测试,结果显示该算法在像素层统计的SE和阳性预测值PPV分别为83.6%和93.2%,在图像层统计的SE、SP与AC分别为95.2%、86.2%和90.8%。在另一个独立的DIARETDB1数据库上进行测试,获得的结果分别为82.4%、93.3%、93.6%、96.2%和89.9%。与其它算法对比,文中方法可以很好地区分开渗出液与暗病灶,且检测时间短,具有准确性和高效性。

输入电压不平衡时三相脉冲阻塞式交交变频研究

李玉东,胡晓丹,连海山

2020, 33(11):  31-35.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.006

摘要 ( 239 )   HTML ( 3 )   PDF (2699KB) ( 23 )  

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为充分体现交交变频调速性能的优势,文中在传统电压平衡情况下脉冲阻塞式交交变频原理的基础上,提出了一种输入电压不平衡时的三相脉冲阻塞式交-交变频系统。通过对阻塞后斩波控制的理论分析,采用全控型功率器件,根据面积等效原理推导出了每个区间对应的占空比表达式。文中实现了输入电压不平衡情况下输出电压的变频调幅,使变频调速系统达到平衡状态时的运行效果。最后,搭建了输入电压不平衡时的三相脉冲阻塞式变频调速系统数学模型,设计了半实物仿真平台。仿真结果与平衡条件下的结果一致,证明了理论分析的可行性。

基于人工鱼群算法和LS_SVM的变压器故障诊断

杨宇,曾国辉,黄勃

2020, 33(11):  36-40.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.007

摘要 ( 391 )   HTML ( 10 )   PDF (1426KB) ( 49 )  

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针对变压器故障数据的特征信息不确定性以及传统诊断方法准确率较低的问题,文中采用人工鱼群算法和最小二乘支持向量机相结合的方法来进行变压器故障诊断。将IECTC10数据库中的DGA特征气体比值作为输入,建立基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断模型,并运用人工鱼群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化选取。然后根据诊断结果,选出分类效果最佳的多比值特征参量组合。实验验证结果显示,文中所提出的诊断方法准确率可达96.67%,拥有更高的故障诊断正确率。

电容层析成像图像重建算法对比

祝光泉,杨海马,李筠,杨萍

2020, 33(11):  41-45.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.008

摘要 ( 428 )   HTML ( 9 )   PDF (1168KB) ( 62 )  

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图像重建算法在电容层析成像技术的实际应用中起着至关重要的作用。针对图像重建算法的研究,文中将线性反投影法、奇异值分解法、代数重建算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法的基本原理进行对比。基于MATLAB仿真平台对4种多相流流型进行仿真,并从图像误差、相关系数、计算时间3个方面对比重建图像的效果。分析结果表明,直接算法的图像重建速度优于迭代算法,但其图像重建质量劣于迭代算法。

基于ARM的功率放大器控制系统设计

王纪伟

2020, 33(11):  46-48.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.009

摘要 ( 254 )   HTML ( 8 )   PDF (1831KB) ( 38 )  

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针对发射机射频链路中功率放大器工作状态不稳定的问题,文中对射频链路的工作原理进行了研究,设计功放的控制系统。系统使用基于ARM架构的STM32F103ZG芯片作为主控芯片,可以通过TTL接口实现功放工作状态的实时采集。采集的功放工作状态经上位机程序分析后,结合发射机的指标参数下发功放的控制指令并调整功放的工作状态。测试结果表明,系统在输入功率为15.9 dBm时,达到1 dB压缩点-11.8 dBm;在25.7 dBm时,达到输出的三阶节点,此时的输入三阶节点为-2.7 dBm。以上结果证明该设计可以满足发射机的指标要求。

基于动态面的死区输入系统跟踪控制算法

刘露露,刘烨

2020, 33(11):  49-54.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.010

摘要 ( 255 )   HTML ( 7 )   PDF (1005KB) ( 44 )  

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针对具有未知死区输入的一类非线性严反馈系统,文中提出了一种基于动态面技术的自适应渐进跟踪控制策略。 在处理虚拟控制器时,不同于传统动态面技术中采用的低阶滤波器,通过引入具有时变积分函数的非线性滤波器,不仅可以规避“微分爆炸”,降低计算负担,简化控制器,还可以很好地补偿动态面方法引起的边界层误差。 理论分析证明,所提出的控制方案能够消除死区非线性的影响,保证闭环系统的稳定性。以单力臂机械手的仿真为例,通过调节设计参数去提高系统的瞬态跟踪性能,实现了系统跟踪误差渐进收敛,验证了所提出控制策略的有效性。

片上带隙基准电压源参数快速确定方法

郑璇,李春江,张树平,李晓

2020, 33(11):  55-58.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.011

摘要 ( 239 )   HTML ( 5 )   PDF (1441KB) ( 26 )  

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片上带隙基准电压源输出特性的偏差导致集成电路片上电源模块输出存在0~0.3 V的误差。文中对片上电源模块误差产生原因进行了研究,提出一种输出可调的带隙基准电压源外部电路设计方案来实现片上电源模块精确输出,并对电路参数确定方法进行了研究。该电路通过对片上带隙基准电压源后端分压电阻进行参数矫正实现对电源模块输出的精确调整。根据电流相等原理建立数学模型,通过测量两组固定参数电源模块输出数据,代入模型计算实现参数快速确定。实际测试数据证明,该电路可实现片上电源模块精确输出,误差仅为±0.02 V,满足实际应用需求。

基于SVD-LSTM的高校学生宿舍空调负荷预测

祁鑫,王福忠,张丽,王瑞,王晓慧

2020, 33(11):  59-66.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.012

摘要 ( 350 )   HTML ( 8 )   PDF (2834KB) ( 31 )  

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准确预测高校空调负荷是保证高校安全用电和电力高峰期区域配电网稳定运行的前提。文中以高校空调负荷中具有代表性的学生宿舍空调负荷为对象,建立了基于奇异值分解-长短期记忆网络的高校学生宿舍空调负荷预测模型。该方法以高校学生宿舍空调负荷特性为基础,使用奇异值分解进行降噪处理,通过长短期记忆网络对高校学生宿舍空调负荷进行预测。文中以武汉某高校的真实数据为样本进行了分析验证,通过与传统预测模型对比,证明所提预测模型的预测效果和精度优于传统预测方法。

基于有记忆递归神经网络的脑电特征情感识别研究

张悦,胡春燕

2020, 33(11):  67-72.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.013

摘要 ( 259 )   HTML ( 6 )   PDF (1312KB) ( 45 )  

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为了提高脑电信号多分类的情感识别率,文中选用上海交通大学提供的SEED脑电信号数据集,对其进行分频带特征提取。将脑电数据的微分熵特征、微分不对称性特征和有理不对称性特征通过线性动力系统平滑特征后,与功率谱密度特征进行分类效果比较,再利用有记忆递归神经网络的方法进行分类,发现提取的微分熵特征经过分类的效果好。在对3种情感进行分类的过程中,采用长短时记忆神经网络分类相比于其他机器学习方法识别率有所提高,情感识别的平均准确率可达到95.045 9%。

槽楔材料对PMLSM电磁特性的影响

刘株利,汪旭东,许孝卓,吉升阳,范乐乐

2020, 33(11):  73-78.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.014

摘要 ( 303 )   HTML ( 7 )   PDF (3755KB) ( 34 )  

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为提高PMLSM的电磁性能并降低齿槽力和推力波动,文中提出一种在直线电机槽口安装槽楔的解决方案。槽楔材料对电机性能影响较大,为了使电磁性能最佳,文中以分数槽永磁直线同步电机为研究对象,分析了槽楔材料为硬磁、软磁和非磁时对电机气隙系数的影响。利用有限元法对比分析了3种槽楔材料下电机的气隙磁场、反电动势、齿槽力和推力波动等电磁性能,并对不同负载下削弱推力波动的程度进行对比。分析结果表明,硬磁性材料可以有效降低齿槽力和推力波动。最后研究了不同相对磁导率下硬磁性材料对电机性能的影响,并得到电机性能最佳时的相对磁导率值,为进一步提高电机性能提供了理论基础。

基于深度学习的人体骨架动作识别

邬倩,吴飞,骆立志

2020, 33(11):  79-83.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.015

摘要 ( 586 )   HTML ( 19 )   PDF (1529KB) ( 70 )  

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基于人体骨架的动作识别具有鲁棒性和视点不变性的优点,为进一步提高骨架动作识别的识别率,打破以往大部分基于深度学习的方法的输入内容为人体关节坐标的局限性,文中提出一种将几何特征与LSTM网络结合的人体骨架动作识别算法。该算法选择基于关节与选定直线之间距离的几何特征作为网络的输入,引入了一种时间选择LSTM网络进行训练。利用时间选择LSTM网络拥有选出最具识别性时间段特征的能力,在SBU Interaction数据集和UT Kinect数据集上分别取得了99.36%和99.20%的识别率。实验结果证明了该方法对人体骨架动作识别的有效性。

基于改进注意力机制模型的智能英语翻译方法研究

郑萌

2020, 33(11):  84-87.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.11.016

摘要 ( 355 )   HTML ( 8 )   PDF (955KB) ( 32 )  

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使用神经机器算法对英语进行翻译是当前研究的热点,采用传统序列神经框架进行英语翻译,其对长距离信息的捕获能力过差,自身有较大的局限性。然而,目前的改进框架,例如循环神经网络翻译效果也并不理想。文中针对传统机器翻译算法的不足,建立了注意力编解码模型,将注意力机制与神经网络框架相结合,并基于TensorFlow对整个英语翻译系统进行实现,由此提高了翻译精度。实验测试结果表明,文中所构建算法模型的BLUE值相比于传统机器学习算法均有不同程度的提升,证明了文中所提算法模型的性能相较于传统模型有较为明显的提高。