基于ReliefF-NOSCA-AdakNN的肌肉疲劳识别技术研究

针对竞技体育训练中的肌肉疲劳监测问题,提出了一种基于ReliefF-NOSCA-AdakNN(RNA)的表面肌电信号(sEMG)特征提取和分类算法.该算法结合了特征和类别之间的相关性分析和启发式搜索算法,对高维特征进行了有效的筛选和分类.将RNA算法应用于经过滤波处理的肱二头肌肌电信号数据,对不同疲劳状态进行了识别和分类.实验结果表明,提出的RNA算法在平均分类准确率和标准差方面分别达到了83.88%和0.0127,均显著优于传统单一算法,体现了较好的分类性能.

基于改进YOLO-Pose轻量模型的多人姿态估计

YOLO-Pose作为人体姿态估计算法模型,在精度和速度上有着不错的表现,但其在复杂和有遮挡的场景下存在误检率较大的问题,并且模型的复杂度仍然有优化的空间.针对这几个问题,通过选取Slim-neck模块和Res2Net模块,重新设计其特征融合层,减少其计算量和参数量,提高特征提取能力,在提升精度的同时,使模型轻量化;引入EIoU损失函数,加快边框检测的收敛速度,并提高定位的准确性.在压缩的OC_Human数据集上进行测试,改进后的模型与YOLO-Pose相比,P值、mAP@0.5和mAP@.5:95分别提高了10.6,3.1和2.9个百分点.此外,参数量和计算量也分别减少了16.7%和19.3%,在精度和轻量化方面均有所提升,为其应用在资源有限的边缘计算设备提供了可能性.

基于金豺优化PID的直流电机调速控制系统

针对传统直流(DC)有刷电机调速系统适应性不强、抗干扰能力和稳健性差等缺点,设计了基于金豺算法优化比例-积分-微分(PID)的直流有刷电机控制系统.在建立电机数学模型的基础上,将金豺优化(GJO)算法应用于PID参数整定,实现对电机的控制,并分别与传统试凑法、反向传播(BP)-PID算法和麻雀算法(SSA)-PID进行对比.仿真结果表明:所设计的控制算法在调节时间上减少了12 ms,超调量降低了3.689%,受到干扰后的调节时间减少了17 ms,表现出更快的调节转速、更强的抗干扰能力和更好的稳健性,为直流有刷电机调速控制提供了一种有效的方案.

基于多种群混沌遗传算法的GEO目标服务任务规划

面向地球同步轨道(geosynchronous Earth orbit,GEO)空间目标碎片清除、燃料加注等不同在轨服务需求,研究了“固定储油站+往返航天器”相结合的航天器任务规划问题。首先,建立了多任务混合的燃料最优双层任务规划模型,外层为目标服务序列规划,内层为轨道机动规划。随后,针对该连续-离散混合变量组合优化问题,提出了一种多种群混沌遗传算法(multi-group chaotic genetic algorithm,MGCGA),采用混合编码表征决策变量,引入立方混沌映射算子提高初始种群质量,多种群及精英保留策略使得算法在求解过程中能更为显著地逼近全局最优解。最后,参考实际GEO目标构建了典型算例,规划结果表明所提算法具有全局收敛性好、收敛速度快的优点。

基于轻量化网络和密集光流法的精子活力检测

基于便携式家用精子检测仪的研发需求,研究了轻量化卷积神经网络在精子活力检测方面的应用.利用Farneback光流算法提取出不同帧间距的精子视频的密集光流帧图像,并通过多通道图像叠加的方式将其与原始视频帧图像进行叠加.把叠加后的图像作为轻量化卷积神经网络ShuffleNet的输入图像,用于检测视频中精子的活力水平.实验结果表明:使用ShuffleNet能在基本不降低检测精度的前提下显著降低网络整体的计算量和模型所占用的内存,更适用于嵌入式和移动设备.此外,采用多通道叠加密集光流帧和原始帧图像作为输入图像,相较于单一的原始帧图像,有效提升了网络模型的性能.

基于卡尔曼滤波多目标追踪的家用精子活力检测算法研究与验证

针对传统精液分析方法存在的主观性差异、操作繁琐和不适合便携式家用检测等问题,研究并验证了一种基于卡尔曼滤波多目标追踪技术的精子活力检测系统算法.首先,通过叠加平均法,获取静态精子数量,根据三帧差法获取运动精子质心位置;然后,使用卡尔曼多目标追踪方法绘制运动目标轨迹,再根据筛选条件获取运动精子数量;最后,综合静态与运动精子数量评价精子活力.通过对实际采集的7组样本图像进行分析,研究结果表明:该系统所检测精子的活力值与人工检测的活力值相差较小,基本满足了家用精子活力检测的需求.

基于专利计量的农田土壤捡石机械化技术发展态势分析

为明晰农田土壤捡石机械化技术发展现状,通过PatSnap(智慧芽)专利检索平台,采用专利计量方法对农田土壤捡石机械化技术在1990年1月1日—2022年10月24日期间全球申请专利的整体情况、申请趋势、申请地域情况、申请人情况以及相关典型机型进行分析,并用可视化的方法展示该技术领域的创新状况。结果表明:全球农田土壤捡石机械化技术经历从孕育时期、初步发展时期、调整时期到现如今的快速发展时期,全球共申请捡石机械化技术领域相关专利583件,其中中国申请捡石机械化技术领域相关专利149项,约占全世界25.6%。中国相关专利申请主要集中在安徽省、山东省、江苏省,其中,企业申请数量占比69.8%,科研院所和高校申请占比14.8%。总结分析全球农田土壤捡石机械按结构原理分为轮齿式、铲链式、铲刀转笼式和齿耙式;并介绍目前应用较好的代表机型及结构特点。指出我国捡石机械技术目前仍存在捡石机捡石机理研究薄弱、捡石机的稳定性和可靠性较差以及捡石机经济效益低,不易推广等问题。结合我国国情提出我国捡石机械需要加快开展捡石机的基础理论研究、提高机具适应性以及可靠性、技术多元化与装备智能化。

混合空间目标下的多航天器抵近观测任务规划

研究了服务航天器对多个空间目标的抵近观测任务规划问题,并考虑了高价值航天器、普通航天器以及失效航天器或空间碎片3类待观测目标。通过构建合理的评价体系,对目标观测的任务方案进行评分。建立了综合观测目标数量、观测目标类型、燃料消耗、单次点火速度增量以及任务时长的多约束优化模型,涉及的优化变量包括目标分配向量、观测次序向量以及观测时刻向量。服务航天器通过一种四脉冲机动策略抵近每个目标。采用进化算法求解规划问题,并提出一种基于动态规划(DP)的局部搜索策略以优化观测时刻,提升优化效率。最后分别给出了针对单一类型和混合类型空间目标的抵近观测任务规划算例,通过与传统进化算法的求解结果对比,说明了所提出的DP搜索策略的优势。

面向无人机故障诊断的知识图谱构建应用方法

近年无人机作业安全保障问题面临着严峻挑战,确保无人机安全作业至关重要。传统的无人机故障诊断方法具有容易造成知识浪费等问题,已无法满足日益复杂的工作需求,基于新兴研究热点的知识图谱,充分利用无人机先验知识进行故障诊断,可实现组件关联诊断并依靠专家知识实现诊断结果的可解释性。目前面向故障诊断知识图谱的研究较少,通常采用“预训练”模型解决深度学习模型训练的数据不足,但这种方法应用场景限制较大,且不能为后续研究者提供有价值可参考的训练样本。以无人机故障维修手册为主要数据,提出一种基于远程监督的机标人校数据标注方法,获得数量可观、标注精确的无人机故障语料库,并根据数据结构特点结合基于规则和BiLSTM-CRF网络的知识抽取方法,实验证明实体抽取效果良好。基于无人机故障诊断本体完成无人机故障诊断知识图谱的构建,通过Neo4j进行存储及可视化展示,并搭建无人机系统故障的智能问答系统,为无人机故障提供有理有据的精准诊断,证明了知识图谱在故障诊断领域的有效性,为基于知识图谱的故障诊断体系构建提供科学依据。

Developing Situation and Trend Analysis of Combined Well Pattern of Horizontal Well in Low Permeability Reservoir:Case in Yushulin Horizontal Wells in the Development Block

1 Introduction Now, the key of oil-field＇s increase production is the development technology for extra-low permeability reservoirs whose porosity is less than 5% and permeability less than 5 mD. The technologies of horizontal well, fracturing and gas driving are the advanced means of improving recovery.

无人机集群综述:技术、挑战与未来

随着无人系统、网络通信技术和群体智能理论的发展,使无人机集群协作从概念走向现实、从理论转向实践。回顾了无人机集群的兴起与发展,概述了无人机集群难点与特点;从无人机集群层次结构技术框架出发,分别从智能感知层、通信网络层、自主决策层、路径规划层、协同控制层和实际应用层6个方面介绍了无人机集群关键技术的研究进展;讨论了无人机集群在未来发展中面临的诸多挑战,并对未来研究方向进行了展望,旨在为无人机集群技术的进一步应用落地提供理论参考。

轻度贫血患者腹腔镜肝切除术后恢复的影响因素分析

目的通过探讨贫血的相关因素,以及轻度贫血是否会对腹腔镜肝切除术后的肝功能恢复造成影响,从而进一步完善腹腔镜肝切除围术期贫血的管理方案。方法回顾性分析2019年1月至2022年12月间于南方医科大学南方医院300例接受腹腔镜肝切除术患者的临床资料。通过多因素回归分析得出贫血的相关因素,运用倾向性评分匹配(PSM)的方法进行贫血的分组,同时平衡两组的基线数据,比较两组术后各项指标以及术后住院时间的差异。结果肝继发恶性肿瘤和凝血酶原时间是贫血的危险因素,相对于原发性肝癌,肝继发恶性肿瘤发生贫血的风险更大(OR=3.264,P=0.018),凝血酶原时间越长,发生贫血风险越大(OR=2.055,P<0.001);白蛋白和总胆红素是贫血的保护因素,白蛋白越高,贫血风险越低(OR=0.682,P<0.001),总胆红素越高,贫血风险越低(OR=0.909,P=0.020)。四个指标组成的模型有较高的预测价值(AUC=0.876,P<0.001)。经过PSM后共筛选出139例数据,其中贫血44例,非贫血95例。通过对比两组术后各项指标发现,轻度贫血对于腹腔镜肝切除术后肝功能的恢复无显著影响(P>0.05),但贫血患者术后住院时间显著增加(P=0.009)。生存分析提示非贫血患者中位住院时间为5.0 d(95%CI 4.510-5.490),贫血患者中位住院时间为6.0 d(95%CI 5.281-6.719)。结论术前轻度贫血对于腹腔镜肝切除术后肝功能的短期恢复无明显影响,但会导致术后住院时间延长。

基于PSO-LM-BP神经网络的压电陶瓷喷射阀撞针与喷嘴松紧度调节

压电陶瓷喷射阀是点胶机器人的核心执行部件,其撞针与喷嘴顶紧的松紧度对点胶频率、胶点体积、单点胶量等都会产生影响。现有技术中对撞针喷嘴顶紧的松紧度均是按操作经验手动调节,此种方法调节较费时且无法做到每次调节的松紧度都保持一致。为了解决现有技术中的不足,该文设计了一种基于电流传感器的压电陶瓷喷射阀撞针与喷嘴顶紧的松紧度调节方法。通过实时采集控制器的负载电流,利用改进的BP神经网络离线建立电流值与对应的螺套旋转角度之间的模型,经过角度值变换得出松紧度的相对值,使每次调节的松紧度都保持一致,以保证压电陶瓷的位移相同。实验结果表明,建立的模型基本能够根据相对值来保证松紧度一致,并实现了可视化调节。

柔性直流配电网混合拓扑变流器的自治控制

针对柔性直流配电网中混合拓扑模块化多电平换流器(MMC),提出一种适用于其并网和孤岛运行的自治控制策略,以提高直流配电网的可靠性。首先,提出混合MMC功率模块等效电容储能与变流器侧交流电压矢量角频率增量间的比例控制结构,作为变流器自治控制外环,实现利用变流器自身子模块电容缓冲功率波动的目的,与传统虚拟同步机外环所采用的惯性环节相比,动态响应速度有所提升。其次,设计总体控制结构包括自治控制外环和电流内环,其中,外环提供系统惯性,内环实现电流跟踪控制和对暂态电流较强的抑制。进一步地,建立混合MMC自治控制小信号模型,分析惯性等主要控制参数对系统特征根分布和稳定性的影响。最后,搭建直流配电网混合MMC仿真模型,分别对孤岛和并网运行方式以及暂态故障进行仿真,验证所提自治控制策略的正确性和有效性。

追求善治与善政的统一——杭州“最多跑一次”规划实施管理改革经验与启示

国家治理现代化体现为追求"善治"和"善政"相统一的过程。本轮规划实施管理"放管服"改革应超越简单的"简政放权",准确定位为追求善治与善政相统一的过程。本文以杭州"最多跑一次"规划实施管理改革探索为样本,在分析传统规划实施管理的关键问题基础上,从管理结构、运行机制、工作方法和外部协调等四个方面,引介和探讨了"杭州样本"的改革方法论、创新举措和有关经验,以期为后续的改革深化和全国同类地区改革探索提供启示。

空间智能桁架的有限时间振动抑制控制

航天器结构设计需求趋于轻型化,大挠性空间桁架结构的应用日趋广泛,由于其具有低阻尼、大柔性等特性,在轨运行时容易产生大幅度的振荡,从而影响航天器的正常工作.为抑制传感器/作动器一体化的空间智能桁架结构的振动,基于独立模态空间理论并结合动态补偿线性化思想设计了基于终端滑模的有限时间控制方法.首先,基于有限元方法建立桁架动力学模型.然后,基于独立模态空间理论能够对各阶模态响应实现解耦的特点设计模态滤波器,利用扩张状态观测器对由外界环境干扰和模型摄动构成的系统总干扰进行实时估计,采用"动态补偿线性化"的思想将桁架动力学模型进行简化.最后,提出了一种结合双幂次趋近律与终端滑模面的有限时间控制器.仿真结果表明,相比于传统的齐次方法有限时间控制器,所提出的振动抑制控制器能够在较短时间内显著降低空间智能桁架结构在受到瞬态干扰力和周期干扰力作用时的模态振动响应幅值.算法具有良好的鲁棒性和有限时间振动收敛特性.

非对称施工下地铁深基坑支护结构受力模拟

为确保地铁车站基坑施工的安全,构建非对称有限元修正受力模型,采用围护桩侧向模拟的方式来实现支护结构受力模拟分析。最终的测试结果表明:与传统径向距离受力模拟分析法和传统坑外偏压荷载受力模拟分析法对比,非对称Biot有限元受力模拟差值较小,更加灵活、多变,具有更强的实际应用价值。

联邦学习概述:技术、应用及未来

联邦学习(FL)以多方数据参与为驱动,通过数据加密交互实现数据自身价值的最大化,近年来受到各界研究学者的广泛关注与研究,逐步从基础理论研究走向实际应用,为企业进一步发挥数据价值提供了新技术。在阐述联邦学习定义及分类的基础上,首先对其隐私保护、通信效率、异构性、激励机制等相关技术的国内外研究进展展开了较为全面的分析和总结;其次介绍了当前联邦学习已有的应用平台和框架,并提出了联邦学习在智能制造、医疗、教育等领域的应用框架;最后,结合联邦学习在一些关键的开放性问题上的不足,对其未来发展趋势和方向进行了总结与展望,旨在为联邦学习的理论研究及应用落地提供参考。

链齿式残膜回收与驱动耙联合作业机的设计研究

针对于传统残膜回收机功能单一、田地作业次多的问题,设计了一种驱动耙与残膜回收联合作业机,并建立了作业机的三维模型。介绍了该作业机的主要结构及工作原理,分析了挑模机构挑膜弹齿的运动轨迹;通过理论计算得出挑模机构的轮转速比λ为4~6范围最佳,挑膜弹齿的最佳入土角度为45.2°;对膜土分离板的结构进行设计与分析,得出膜土分离板与水平面的最佳倾角为40~45°。试验表明:当作业机前进速度1.5m/s、挑模机构的轮转速比λ为5时,弹齿入土深度选取10~11cm,挑模机构的挑膜率达84%,符合设计要求。

基于深度置信网络的机械设备故障诊断研究综述

随着现代大型机械设备集成化和自动化程度的不断提高,设备故障诊断领域中存在的数据量大、数据类型多和特征提取困难等问题愈加凸显,对传统的诊断方法提出了挑战。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)凭借其在特征提取与模式识别方面的优势,成为大数据背景下机械设备故障诊断领域中的利器。在阐述DBN实现机械设备故障诊断原理的基础上,分析和总结了该模型在滚动轴承、齿轮箱和旋转机械系统故障诊断中的研究进展,最后对DBN在实现机械设备故障诊断方面面临的挑战和未来值得深入的研究方向进行了探讨与展望。