电子科技

《电子科技》(国际刊号ISSN:1007-7820;国内统一刊号CN:61-1291/TN)是由中华人民共和国教育部主管,西安电子科技大学主办的学术、技术类专业期刊。创刊于1987年,国家新闻出版总署出版规范首批A类期刊,工业和信息化部编辑质量优秀期刊,陕西省优秀期刊。

《电子科技》

《电子科技》(国际刊号ISSN:1007-7820:国内统一刊号CN:61-1291/TN)是由中华人民共和国教育部主管,西安电子科技大学主办的学术、技术类专业期刊。创刊于1987年,国家新闻出版总署出版规范首批A类期刊,工业和信息化部编辑质量优秀期刊,陕西省优秀期刊。

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划

针对传统蚁群算法存在初始信息素缺乏、收敛速度慢以及无法有效躲避障碍物等问题,文中提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划。引入正态分布函数改进传统启发函数,提高了算法效率,缩短了算法收敛所需时间。自适应调整信息素挥发系数,限定信息素范围,避免过早收敛。对算法路径平滑处理,缩短路径长度,从而实现机器人的全局路径规划。仿真结果表明,在20×20环境下,文中算法平均迭代次数比传统蚁群算法减少了28代,收敛速度更快。平均拐点减少了33.3%,使路径更为平滑,克服了初始信息素缺乏,加快了收敛速度,减少了拐点数量,能够有效躲避环境中的障碍物,证明了该算法的可行性。

改进贝叶斯网络在变压器故障诊断中的应用

针对变压器故障诊断精度低的问题,文中提出一种基于改进黏菌优化算法(Improved Slime Mould Algorithm,ISMA)优化贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的变压器故障诊断方法。通过爬山算法对定向最大支撑树搜索得到贝叶斯网络初始结构即初始种群,在改进黏菌优化算法中引入反向学习策略,增加种群多样性。添加正弦-余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA),更新解的位置以避免种群陷入局部最优。根据改良的无编码比值法选取变压器故障状态的特征,利用改进黏菌优化算法优化贝叶斯网络结构,提高基于贝叶斯网络的变压器故障诊断的准确率,并利用不同种类的测试函数验证了改进黏菌优化算法具有收敛速度快、收敛精度高的优良性能。仿真结果表明,ISMA-BN诊断模型的训练集和测试集准确率分别为98.2%和97.14%,具有一定的研究价值。

一种用于变压器故障诊断的贝叶斯网络优化方法

针对变压器故障诊断效率低的问题,文中将油中溶解气体分析与人工智能方法相结合,提出了一种改进蝗虫优化算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。利用差分进化算法和与模拟退火算法对蝗虫算法进行改进,提高了算法的优化能力。将改进蝗虫算法应用于贝叶斯网络结构来学习构建变压器故障诊断模型,利用所提方法对变压器进行故障诊断。实验结果表明,该方法诊断正确率达到了92.7%,与其他算法所构建的诊断模型相比具有更高的故障诊断准确率。

融合目标检测与DWA算法的AGV路径

针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dynamic Window Approach)局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航,使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明,相较于改进前方法,文中所提方法在路径长度、耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现,路径长度平均减少12%,耗费时间平均减少约5%且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。所提方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。

一种4 GHz瞬时带宽的6~18 GHz超宽带T/R组件设计

针对现代电子对抗设备的大瞬时带宽要求,文中设计了一种瞬时带宽4 GHz的6~18 GHz超宽带T/R组件。采用砖块式多芯片组件(Multi-Chip Module,MCM)和超宽带信号传输等技术实现了T/R组件高集成、小型化和模块化的要求。对T/R组件组成构架、收发通道指标预算、宽带信号传输特性仿真和电磁兼容性设计进行了详细描述。测试结果显示,T/R组件在12 GHz工作带宽内具有良好的性能,发射功率大于35 dBm,接收增益大于20 dB,噪声系数小于5 dB,延时总量达762 ps。

基于偏转角抑制的改进人工势场法路径规划

针对传统人工势场法在实际应用中存在的局部最极小值、目标不可达以及路径震荡等问题,文种提出了一种基于偏转角抑制的改进人工势场法。该方法以传统人工势场法为基础,采用改进斥力势场函数保证目标点为全局势能最低点。在路径解算中引入偏转角抑制因子来抑制无人车行驶过程中过大的偏转角,在无人车陷入局部极小值点后每一步的路径解算中都添加新的虚拟目标点,直至无人车累积一定的偏转角摆脱障碍物群。仿真实验结果表明,该算法可以在不影响无人车避障的情况下减少规划路径的震荡性,并能够使无人车逃脱复杂障碍物群顺利到达目标点,规划出一条有效、简短以及震荡较少的路径。

融合片内语义和片间结构特征的自监督CT图像分类方法

针对CT(Computed Tomography)图像分析存在人工标签稀缺、分类性能不佳等问题,文中提出一种融合片内语义和片间结构特征的自监督CT图像分类方法。该方法利用CT图像的层次结构特性和局部组成要素的语义特点,通过混淆切片生成算法对无标签的病灶部位图像进行处理,生成空间指数和混淆切片作为监督信息。在自监督辅助任务中利用ResNet50网络从混淆切片中同时提取与病灶部位相关的CT片内语义和片间结构特征,将学习到的特征迁移到后续医学分类任务中,使得最终模型从无标签数据中获得增益。实验结果表明,当被使用的有标签数据有限时,相比其他针对CT图像的二维模型和三维模型,所提方法的分类性能和标签利用效率更优。

基于锚点的快速三维手部关键点检测算法

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。

售货机升降系统S型速度控制策略

在传统三闭环控制方式下,售货机升降接货系统易因启停过程中加速度突变产生冲击,导致系统运行不平稳。针对这一问题,文中对传统升降系统加减速控制策略进行改进,加入前馈和微分负反馈,提出一种S型速度曲线控制算法。根据路径规划判别条件将S型速度曲线分为七段式、六段式和四段式3种,并给出各路径约束条件下的参数求解方法和具体执行流程。将该算法运用到升降控制系统中进行仿真和实际工况测试,实验结果表明,与传统三闭环控制相比,文中所提控制策略可以提高售货机升降系统运行的平稳性,减小冲击,使速度曲线更加柔和,并能够保持较好的跟踪性能。

一种电源管理芯片的高精度过温保护电路设计

电源管理芯片在超过可承受温度范围工作时会对自身造成不同程度的损坏,过温保护电路对提高该类芯片的可靠性和鲁棒性具有重要作用。文中设计了一种具有温度过高关断和温度过低提醒等双重功能的高精度过温保护电路。利用正、负温度系数电压对芯片温度进行实时检测,并与带隙基准电路输出端的不同基准电压分别进行比较得到4个逻辑翻转点,进而通过高精度比较器电路和迟滞逻辑电路处理后,输出迟滞逻辑信号来控制芯片的工作状态或进行温度过低提醒。基于0.18μm BCD(Bipolar-Complementary Metal Oxied Semiconductor-Double diffused Metal Oxide Semiconductor)工艺设计并完成了相关仿真验证,仿真结果表明,在电源电压范围为3.0~5.5 V时,该电路输出端的迟滞逻辑翻转信号对应的温度阈值最大偏移量在0.3℃以内,具备较高的精度,可广泛集成于各种需要过温保护功能的电源管理芯片。

机械加工中有限元技术的计算精度优化研究

有限元模型技术被广泛应用于机械加工领域,其也是实现数字控制与现代加工的核心理论技术,得到了各领域研究者的广泛关注与深入探讨。基于有限元模型的计算仿真模拟技术能够大幅提升机械加工制造的精度,大量的机械加工零件实验也为有限元模型提供详细的数据参考。文中通过总结有限元分析技术的研究历史,分析归纳了当前有限元分析技术中精度优化的核心策略及其不足之处,展望了在机械加工过程中有限元分析技术的未来发展方向。

考虑需求响应和风电不确定性的电网调度

风电不确定性对电力系统的影响日益增加,文中提出一种考虑需求响应的电网源荷网经济调度方法。根据需求价格弹性理论和消费者心理学原理构建价格型需求响应模型,基于灵活补偿激励型需求响应充分考虑两类需求响应互补特性,增加两类需求响应对系统的备用约束。引入通用概率分布描述风电出力特性,以期望成本量化风电不确定性惩罚成本,并将目标函数中的非线性变量线性化处理,采用混合整数线性规划问题对模型进行求解。仿真结果表明,所提模型能够有效降低负荷的峰谷差,提高风电的消纳能力。

Q学习差分进化算法求解热电动态经济排放调度

热电联产动态经济排放调度同时考虑了燃料成本花费和污染气体排放两个目标值,且下一时间段的热电产量受当前时间段热电产量的影响,这是近年来电力系统运行中的一个重要问题。文中提出一种基于Q学习强化多目标差分进化(Q Learning Multi-Objective Differential Evolution,QLMODE)算法,以此求解热电联产动态经济排放调度(Combined Heat and Power Dynamic Economic Emission Dispatch,CHPDEED)问题。在QLMODE中,采用Q学习技术调整算法的比例因子参数,即在迭代过程中利用子代解和父代解之间的支配关系确定动作奖励和惩罚,并通过Q学习调整参数值,以获得最适合环境模型的算法参数。文中将所提QLMODE用于求解11机组和33机组的热电联产动态经济排放调度问题。仿真结果表明,与4种成熟的多目标优化算法相比,QLMODE算法燃料成本最小,污染气体排放最少,收敛性和多样性指标优于其他4种算法,且QLMODE在两组问题上都获得了更好的Pareto最优前沿。

网络安全风险评估方法研究综述

网络安全风险评估是构建网络空间安全体系的重要环节,可以有效保护个人和组织机构避免受到网络安全攻击。文中简要概述了网络安全风险评估理论,重点介绍了目前主流的网络安全风险评估方法,并根据不同的方法性质对现有方法进行分类和对比,分析了各方法的优缺点以及适用范围。在此基础上,文中归纳提取出对网络安全评估结果产生影响的因素并对网络安全评估领域未来的研究重点进行提议。分析结果表明,关联性和评估指标的不确定性以及评估过程的实时性这3个因素是影响风险评估效果的主要因素,并给未来的风险评估方法研究提供了参考依据。

面向异构处理平台任务调度的麻雀优化算法

针对当前异构信号处理平台中各处理器任务数量分配不均衡、处理器性能发挥不完全以及系统运行效率低的问题,文中提出一种面向异构处理平台的麻雀优化算法。该算法利用了麻雀算法较强的全局寻优能力和麻雀种群内部的高效工作机制。在经典麻雀算法基础上,文中提出了符合任务调度的二进制异或编解码规则,将离散的任务分配方案映射为连续的麻雀位置信息。将处理器负载均衡指数作为适应度函数,选取每次迭代中的最优解;在麻雀遍历任务时,采用任务优先级分流排序策略。对通信密集型任务和计算密集型任务采取不同的计算式得到更符合任务特点的遍历顺序,生成随机任务图,并将所提算法同ICPA(Improved Critical Path Algortthm)算法进行对比。仿真结果表明,相比于ICPA算法,所提算法的负载均衡指数平均优化率为60%,各处理器负载情况更加均衡,能更好地发挥异构处理平台的整体效能。

基于FPGA的千兆以太网端口通信设计

针对嵌入式领域中以太网传输速率以及实时性问题,文中提出了一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的千兆以太网端口通信的设计方案。设计了千兆以太网交换机的转发功能,基于标签转发实现了端对端数据通信。CPU(Central Processing Unit)发出带有标签的数据报文,通过千兆网口输出数据报文,经过RGMII(Reduced Gigabit Media Independent Interface)接口将带标签的数据报文发送给FPGA,FPGA通过内部逻辑判断标签中的输出端口号域并去除标签,从相应千兆网口向连接设备输出数据报文。外设通过千兆网端口输入数据报文,通过SGMII(Serial Gigabit Media Independent Interface)协议将数据报文发送给FPGA,FPGA通过内部逻辑添加标签并轮询输出给CPU,从而实现多个千兆网口连接设备互通。实验结果验证了FPGA逻辑的可行性和有效性,传输速率达到1 Gbit·s-1,报文转发延时小于100μs,报文丢包率为0%,数据传输稳定性较高,满足现有项目的实际需求。

基于深度学习的文本分类研究综述

与传统的机器学习模型相比,深度学习模型试图模仿人的学习思路,通过计算机自动进行海量数据的特征提取工作。文本分类是自然语言处理中的一个重要应用,在文本信息处理过程中具有关键作用。过去几年,使用深度学习方法进行文本分类的研究激增并取得了较好效果。文中简要介绍了基于传统模型的文本分类方法和基于深度学习的文本分类方法,回顾了先进文本分类方法并重点关注了其中基于深度学习的模型,对近年来用于文本分类的深度学习模型的研究进展以及成果进行介绍和总结,并对深度学习在文本分类领域的发展趋势和研究的难点进行了总结和展望。

基于模糊PID的大型双旋翼无人机

相较于四旋翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV),大型双旋翼无人机具有价格低廉、续航长以及效率高等优点,但存在耦合严重、抗干扰能力差等问题。为解决上述问题,文中提出了一种采用变论域模糊PID(Proportional Integration Differentiation)双旋翼控制算法。将无人机系统分解为位置控制和姿态控制两部分,在姿态控制上采用模糊PID实时调节PID参数,从而提高无人机的稳定性。根据无人机的运动方式提出一种新型无人机结构,搭建了双旋翼的动力学模型,并在Simulink上搭建了仿真模型进行验证。结果表明,相较于普通PID控制算法,所提算法将控制的超调量减少了50%,说明该算法在大型双旋翼无人机上具有更好的稳定性,在受到干扰的情况下可更快恢复。