重庆理工大学学报（自然科学）

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智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用综述

廖勇, 张炎, 汪浩

2023 (7): 1-15.

摘要 ( 704 )

PDF(2282KB) ( 787 )

发展智能网联新能源汽车是我国长期的国家战略。围绕智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用展开了研究。给出了智能网联新能源汽车的定义，并指出智能化应用是其重要特征。归纳、对比和分析了现有人工智能技术在汽车的智能、网联、新能源系统中的代表性智能化应用。指出了现有汽车智能化应用中面临的技术挑战。探讨了本领域技术发展的趋势。

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自动驾驶方向盘离手检测系统设计与测试

郭栋, 李波, 刘泰岑

2023 (7): 16-24.

摘要 ( 274 )

PDF(3760KB) ( 319 )

无人驾驶代表着汽车科技的发展目标，但目前汽车自动化驾驶水平无法支持驾驶员完全脱手，为保证驾驶的安全性，需要实时检测驾驶员握持方向盘的状态。根据各国以及行业的自动化驾驶标准，针对智能网联汽车人机交互与风险管控领域的方向盘离手检测功能，提出了基于触觉传感的方向盘离手检测方法，采用了柔性微纳米仿生３Ｄ阵列压力传感器，高频信号采集与多信号融合控制技术等，开发了一套集信号采集、处理、计算、结果显示和驾驶模拟于一体的离手检测系统，基于模拟驾驶器在模拟驾驶状态下对离手检测系统进行测试。结果表明，该离手检测系统能在多驾驶场景与复杂方向盘握持姿势下实现驾驶员方向盘握持与脱手２种状态的高效高精度识别。

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改进人工鱼群算法的多目标信号配时优化研究

陈玉如, 张容, 唐秋生

2023 (7): 25-33.

摘要 ( 103 )

PDF(2910KB) ( 117 )

由于信号配时方案影响交叉口的通行效率，为改善交叉口的运行现状，构建了以车辆延误、停车次数和延误不均衡度为优化目标的交叉口信号配时优化模型，并以改进人工鱼群算法进行求解。在改进算法中引入衰减函数，获得可变步长和可变视野；在人工鱼移动策略中结合遗传算法的交叉、变异操作，利用云模型生成新的交叉变异概率优化交叉与变异操作。选取重庆市某交叉口作为案例，利用ＶＩＳＳＩＭ软件进行实验仿真，对比分析现状配时方案和优化后的方案对交叉口运行效率的影响。结果表明，应用本文中方法可以使车辆延误、停车次数、排队长度均得到降低，可以有效提升道路交叉口的通行效率。

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融合车道线势场的模型预测车道保持方法

卢兵, 黄文艺, 王博

2023 (7): 34-43.

摘要 ( 130 )

PDF(3787KB) ( 185 )

车道保持作为先进辅助驾驶（ＡＤＡＳ）的重要组成部分，对缓解驾驶疲劳和提升驾驶安全性意义重大。基于车道线势场设计与模型预测控制，提出了一种融合车道线势场的模型预测车道保持控制方法，以优化车道保持过程中的行驶稳定性与安全性。在Ｃａｒｓｉｍ＆Ｓｉｍｕｌｉｎｋ的联合仿真环境下，仿真结果表明，基于模型预测控制的车道保持算法对比ＰＩＤ控制，在跟踪精度与车辆稳定性方面都具有明显的优势，横向跟踪精度与车辆稳定性都有显著的提升；此外，与无融合车道线势场的车道保持模型预测控制对比，具有更好的车辆稳定性和通行效率（２７．８ｋｍ／ｈｖｓ２６．６ｋｍ／ｈ），其最大横摆角速度与最大横向加速度均下降了１０％左右。仿真结果验证了所提出算法的有效性和优越性，具备良好的工程指导价值。

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双注意力机制下自动驾驶汽车车道线深度感知研究

贾远鹏, 陈学文, 哈瑞峰

2023 (7): 44-50.

摘要 ( 159 )

PDF(3280KB) ( 163 )

为改善车道线分割存在的计算量大、融合效果不明显以及遮挡、丢失、误识别等问题，设计了一种轻量化的基于语义分割的编解码卷积神经网络结构，在网络中引入通道注意力机制与行、列注意力机制。采用轻量化的训练网络ＲｅｓＮｅｔ１８对输入图片进行快速下采样，用来产生多阶段特征图；将通道注意力机制用于高阶特征图以提取高阶语义信息；将行、列注意力机制用于低阶特征图以提取车道线的空间信息，采用特征融合机制ＦＦＭ将高阶特征图上采样后与低阶特征图融合，以提高车道线分割精度。取代传统聚类方法，构建了３层全连接网络，对分割出的像素进行类别预测，实现了背景及车道线的分类，使整个网络得到了端到端的训练与输出。将轻量化的编解码网络模型在Ｔｕｓｉｍｐｌｅ数据集上完成了车道线检测的训练与测试，并与以往研究模型进行了对比。结果表明，在车道线存在遮挡、模糊、阴影干扰及曝光等场景下，所设计的深度卷积网络仍可以准确且快速地识别出车道线，与现有车道线检测模型相比，在分割精度和检测速度上均有所提高，能够满足自动驾驶实时性检测的需求。

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基于改进自抗扰补偿的无人驾驶车辆轨迹跟踪

秦超, 魏民祥

2023 (7): 51-61.

摘要 ( 155 )

PDF(3310KB) ( 125 )

针对无人驾驶车辆在轨迹跟踪控制中由于模型不精确和内外干扰使得跟踪精度下降的问题，提出模型预测控制（ＭＰＣ）和改进型自抗扰控制补偿相结合的控制算法。先建立ＭＰＣ控制器，为了提升计算的实时性，将非线性模型预测控制转化为线性时变模型预测控制。由于模型不精确和内外扰动会使车辆产生轨迹偏差，构建了一种更加平滑的非线性函数，进而设计改进型自抗扰控制，以横向偏差和横摆角偏差趋于零为目标来补偿车辆的前轮角，提升无人驾驶车辆的轨迹跟踪性能和抗干扰性能。不同工况下的仿真结果表明：此方法可以有效地完成轨迹跟踪，且跟踪偏差较小，并对外界干扰和车辆参数变化具有较强的鲁棒性。

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基于样条理论的车头泊入路径规划

詹瑞典, 冯和恺, 张学习

2023 (7): 62-69.

摘要 ( 120 )

PDF(2440KB) ( 99 )

针对大多数新型电动汽车充电口安装在车头的情况，提出了一种基于多项式的约束优化模型和Ｂ样条形曲线优化车头泊入的泊车新方法。分析车头泊入泊车过程中前进和后退２个阶段的轨迹曲线，计算出在２个阶段转换时汽车的停车点以及姿态。基于泊车过程中存在的可能性碰撞点，以及车辆的转向制动约束能力等车辆自身参数约束，建立了泊车规划路径的多项式多约束方程，有效改变车辆初始位姿特征与规划路径起始点位姿特征不符等潜在问题。通过Ｂ样条曲线优化路径，解决曲率不连续问题，减少了泊车时间，提高了效率。利用Ｍａｔｌａｂ软件非线性约束优化函数求得轨迹控制点，得出符合约束条件的轨迹曲线。实验结果表明，结合样条理论和多约束方程所规划的路径可实现车辆无碰撞泊车入位，满足曲率连续性要求，避免车辆存在原地转向等问题。

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智能汽车采样区域优化的避障路径规划

周红妮, 郭昊, 杨正才

2023 (7): 70-79.

摘要 ( 117 )

PDF(4965KB) ( 111 )

针对结构化道路下智能汽车避障路径规划问题，提出一种采样区域优化的避障路径规划方法。充分考虑道路环境和障碍车辆信息，建立障碍车辆膨胀椭圆层模型对道路环境进行风险划分；将避障过程分为换道避障、换道后直行、返回全局路径参考线３个阶段，在每个阶段中，通过膨胀椭圆层模型选取低风险采样点生成候选路径；考虑路径舒适性和全局路径追踪能力，设计舒适性及偏移代价函数，结合膨胀椭圆层模型建立安全性代价函数，选取最优路径。为检验方法的有效性，通过构建直道和弯道场景，进行避障仿真和实车验证。研究结果表明，在不同场景下，所提出的方法能有效避免与静态、动态障碍车辆发生碰撞，高效规划出安全、平滑的行驶路径。

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基于改进ＹＯＬＯｖ５ｓ的车辆目标检测方法

张皓帝, 张瑞乾, 童亮

2023 (7): 80-89.

摘要 ( 247 )

PDF(4473KB) ( 242 )

：针对自动驾驶的小目标车辆漏检问题，提出了一种基于ＹＯＬＯｖ５ｓ改进的车辆检测算法。该算法采用加权双向特征金字塔网络（ＢｉＦＰＮ）的融合计算方式，可以加强不同层次的信息融合，同时保留更多的浅层语义信息。通过在主干网络中引入多头自注意力机制来提升网络特征提取能力。实验结果表明：改进的网络模型与原ＹＯＬＯｖ５ｓ模型相比，均值平均精确率（ｍＡＰ）提升了１．０１％，其检测速度满足实时性需求，在不同光照条件下能够对小目标车辆进行有效的车辆目标检测。

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双向两车道公路自主超车轨迹规划及跟踪控制

余姝源, 杨林, 杨蓉

2023 (7): 90-100.

摘要 ( 119 )

PDF(2843KB) ( 157 )

研究了自主地面车辆在双向两车道公路场景下的超车轨迹规划和跟踪控制。建立了权衡换道稳定性和效率的目标函数，得到最优五次多项式换道轨迹。将超车过程分为换道、超越和并道３个阶段，根据超车车辆与其他车辆的临界碰撞条件建立安全距离模型，进而判断超车的可行性，得到超越阶段时长以及规划完整的超车轨迹。分别设计模型预测控制器和离散滑模控制器跟踪横向路径和纵向速度，并利用模糊控制对模型预测控制器输出的前轮转角进行补偿。在Ｍａｔｌａｂ和ＣａｒＳｉｍ联合仿真环境下进行超车验证，结果表明：所提出的超车轨迹规划及跟踪方法能够使车辆实现自主超车机动，并保持良好的跟踪精度和稳定性。

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不平衡转子系统弯扭耦合复杂故障智能诊断

李舜酩, 陆建涛, 沈涛

2023 (7): 101-109.

摘要 ( 103 )

PDF(3662KB) ( 63 )

弯曲振动与扭转振动耦合在旋转机械实际运行中往往不可避免。考虑不平衡转子不同复杂工况的弯扭耦合情况，利用深度学习技术的优势，构建了基于一维卷积神经网络的诊断模型，提出了一种用于处理不平衡转子发生弯曲，扭转以及弯扭耦合振动情况的智能故障诊断方法。分析了数据输入类型和Ｌ２正则化对诊断的影响，优化了诊断模型以提高诊断精度，并进行了试验验证。研究结果表明，该方法可以实现不同转速下，发生弯扭耦合振动时单种或多种复合故障的智能诊断，获得比其他方法更好的诊断效果。

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用于滚动轴承局部故障诊断的深度降采样方法

林慧斌, 习慈羊, 丁康

2023 (7): 110-119.

摘要 ( 118 )

PDF(5025KB) ( 83 )

受香农采样定理限制，滚动轴承故障诊断往往需要设置较高的采样频率，这给数据传输和存储带来较大压力。基于滚动轴承局部故障振动响应数学模型，提出一种具有较强抗噪性能的深度降采样方法并应用于滚动轴承局部故障诊断。该方法利用仿真信号构造轴承故障样本及其标签对所提深度降采样网络进行训练，再将训练好的网络用于实际轴承故障信号的降采样。实验表明：在合理的降采样率下，所提方法在对原信号进行降维的同时能够很好地保留故障特征频率成分。相比基于高斯测量矩阵的压缩感知方法，所提方法降采样后的信号具有更强的故障特征表达能力，无需重构就可直接用于轴承故障诊断。

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多场耦合绝对式时栅角位移传感器误差分析及优化

陈鸿友, 张桁潇, 余海游

2023 (7): 120-128.

摘要 ( 81 )

PDF(5925KB) ( 198 )

针对传统绝对式角位移传感器过度依赖编码技术以及超精密加工方法的问题，利用“定位＋测量”的组合方式，提出一种多圈结构的多个物理场共同耦合作用的角位移传感器。通过理论误差推导、对极内仿真误差分析以及实验误差研究对该传感器进行误差特性分析，提出传感器结构优化方案；通过ＰＣＢ工艺制作传感器优化前后２套样机并进行实验，结果表明：优化后的传感器系统测量误差由 ±１６．５″降低至 ±６．２″。该结构可充分发挥磁场式时栅抗干扰能力强和电场式时栅精度高的优势，具有重要应用价值。该传感器通过测量时间量实现对空间量的测量，性能优良，特别适合在复杂工况中使用。

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动载体卫通天线的扰动观测及补偿设计

刘昕, 秦超

2023 (7): 129-134.

摘要 ( 82 )

PDF(1892KB) ( 52 )

动载体卫通天线技术的难点在于抑制由载体运动所引起的对天线指向精度的扰动，补偿扰动可以显著提高天线的动态性能。传统控制方法通过部署速率陀螺实现扰动角速度的测量，难以准确获取天线转动轴上的扰动量，仅以一定的比例补偿到速度环路输入，提升效果有限。提出了一种基于状态观测器的扰动补偿方法，通过采集天线在典型路面正常工作时惯导的角速度，利用成型滤波器对扰动谱进行近似，获取扰动模型。设计了扰动观测器模型，估计扰动角速度，并以车载动中通天线为平台进行测试。测试结果表明：相比于传统扰动前馈补偿，提出的方法在角误差峰值上减小了１３％，ＲＭＳ减小了４３％，可以更好地适应跟踪路况。

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滚动轴承故障诊断的ＴＤＤＣＣＮＮ方法研究

王体春, 解缙, 咸玉贝

2023 (7): 135-143.

摘要 ( 93 )

PDF(2840KB) ( 102 )

轴承的健康状态对于雷达驱动结构以及直升机传动机构等旋转机械的正常运作至关重要，针对滚动轴承工况复杂，存在噪声，振动信号各故障标签样本不足且不平衡的特点，基于扰动训练样本的可变形卷积和深度残差块结构，提出了一种改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。通过设置可变形卷积提高对故障局部特征提取的能力，引入改进的深度残差块来提高模型的泛化能力和对训练数据的敏感性，在加入训练数据时，通过设置训练扰动层加入扰动样本，提升模型的鲁棒性。以凯斯西储大学轴承数据集为实验数据集，分割训练集和测试集，实验结果证明了所提方法的有效性，ＴＤＤＣＣＮＮ算法在信噪比为０的情况下仍可以达到９０．３５％的平均准确率，与其他诊断算法相比有一定的优越性。

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基于多传感器信号融合和残差神经网络的齿轮箱故障诊断

谢炅宏, 陈永鹏, 李嘉琳

2023 (7): 144-152.

摘要 ( 133 )

PDF(4564KB) ( 111 )

：针对齿轮箱齿轮在发生故障时故障信号易被强噪声淹没、信号采集不全面且训练网络冗杂的问题，将融合了多传感器信号和加入注意力机制的残差神经网络引入到齿轮箱齿轮故障诊断中。对多个传感器采集到的信号基于振动信号的方差贡献率进行数据融合，获取齿轮箱更为全面的故障信息；通过小波变换获取信号的时频图，构建故障信号的二维时频信息；利用加入了局部跨信道交互策略（ＥＣＡ模块）的残差神经网络（ＲｅｓＮｅｔ）对不同的故障状态进行学习并分类，在不降低维数的通道级全局平均池化后，分类效果得到明显提升。通过对不同故障类型、不同信噪比、不同工况下的齿轮箱故障信号进行识别分析，并与不同的诊断方法对比，证明了所提方法的可行性且具有很快的识别速率。

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绝对式角位移时栅测量系统设计

余定峰, 蒲红吉, 王合文

2023 (7): 153-160.

摘要 ( 73 )

PDF(4077KB) ( 75 )

针对现有时栅测量系统信息处理和误差分析步骤繁琐，效率低等问题，提出一种基于ＬａｂＶＩＥＷ的时栅测量系统。该测量系统对传感器底层位置信息进行读取和解析，实现数据获取、实时定位、频谱分析以及误差处理等操作。实验结果表明：系统运行稳定，对传感器的测量误差分析准确，并且将多个功能模块集成至一个系统平台，大幅提升测量效率。

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一种构建同源数字参考信号的电场式时栅信号处理方法

康成蓥, 郭艳梅, 于治成

2023 (7): 161-168.

摘要 ( 79 )

PDF(4246KB) ( 87 )

提出了一种电场式时栅信号相位变化测量的新方法。利用时栅感应信号频率固定不变、相移２π后回到相位初始点的特性，将基于高频脉冲的计数器作为时间测量尺，且时间测量尺满量程测量时间等于感应信号周期变化时间，通过多重相位时钟采样对时间刻度进行了细分。感应信号相位周期移动时，其对应时间测量尺上的读数呈现周期性变化。该方法基于时栅感应信号的固有特点，避免了因构建实体参考信号导致的时间基准不一致、信号偏斜、边沿抖动等造成的测量误差，以及对多重相位时钟采样性能的限制，进一步提升了测量稳定性和分辨率。通过设计基于ＦＰＧＡ芯片的时栅信号处理系统，并在１２０对极的电场式圆时栅传感器上对该优化方法进行了可行性测试，传感器稳定性达到０．４０５″，较之前提升近３倍，理论分辨率和实际分辨率分别为０．１３５″和０．５４″，较之前提升约２倍。

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改进ＤｅｂｅｖｅｃＹＯＬＯｖ５的高反金属表面缺陷识别方法研究

马婧华, 杨迪, 汪静姝

2023 (7): 169-176.

摘要 ( 146 )

PDF(2000KB) ( 244 )

高反零件具有极强的反光性，对此类零件利用机器视觉识别时，所采图像存在高亮干扰因素，无法对零件表面缺陷进行正常检测识别。基于高动态范围成像技术提出一种改进Ｄｅｂｅｖｅｃ算法与ＹＯＬＯｖ５相结合的表面缺陷识别方法，对Ｄｅｂｅｖｅｃ算法的相机响应曲线算法与图像合成算法利用粒子群算法进行改进，并利用ＹＯＬＯｖ５对合成后的图像进行缺陷识别。对合成图像进行信息熵等客观评价指标计算，结果表明改进算法对反光件的图像合成质量优于Ｄｅ ｂｅｖｅｃ算法与Ｍｅｒｔｅｎｓ算法，由改进算法合成图像输入ＹＯＬＯｖ５进行识别的错检率与漏检率低于Ｄｅｂｅｖｅｃ算法与Ｍｅｒｔｅｎｓ算法，具有实用价值。

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新疆天之泽９０Ａ道路石油沥青及混合料性能研究

刘富强, 孙巧红, 杨三强

2023 (7): 177-183.

摘要 ( 102 )

PDF(2333KB) ( 72 )

采用基本性能、高温车辙、低温弯曲、浸水马歇尔和冻融劈裂试验对新疆天之泽９０Ａ道路石油沥青的基本性能及其混合料的路用性能进行研究，结果表明新疆天之泽９０Ａ道路石油沥青的各项基本性能指标均满足技术要求。新疆天之泽９０Ａ道路石油沥青混合料具有良好的高温稳定性、低温抗裂性和抗水损性能，动稳定度值远远大于标准值；抗弯拉强度和弯曲劲度模量分别为８．５ＭＰａ和２６０８ＭＰａ，弯拉应变为３２５９με；浸水残留稳定度为８６．６％，满足规范要求的７５％；冻融劈裂抗拉强度比为８２．１％，满足规范要求≥７０％。新疆天之泽９０Ａ道路石油沥青具有良好的高温、低温和抗老化性能，应用于新疆地区公路沥青路面可有效延长路面的使用寿命。

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方型锂电池模组热特性实验与仿真研究

陈万宇, 毛征宇, 常利军

2023 (7): 184-191.

摘要 ( 150 )

PDF(3505KB) ( 184 )

为使锂电池高效可靠运行，对锂电池单体和模组在不同倍率放电下的热特性进行研究。基于一维产热模型和三维传热模型，建立了锂电池电化学热耦合模型。将仿真与实验测量的电压和平均温度进行对比，验证了模型的有效性，并从产热角度分析了电池温度的变化规律。此外，从连接铝排和正负极柱是否产热，探究了它们对电池模组温度场分布的影响。结果表明：放电倍率越大，电池表面温升越快。在低倍率放电下，可逆热是影响电池表面温度变化的主要因素。铝排和正负极柱产热对电池模组峰值温度和位置有较大影响，但对其最低温度以及位置几乎没有影响。当放电倍率为２Ｃ时，峰值温差达到６．５℃。

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ＩＳＯ和ＡＧＭＡ标准的齿面损坏计算比较研究

潘晓东, 刘祥环, 胡迪

2023 (7): 192-200.

摘要 ( 101 )

PDF(1604KB) ( 98 )

针对ＩＳＯ６３３６与ＡＧＭＡ９２５标准关于齿轮齿面胶合、磨损、微点蚀等齿面损坏的计算方法的不同，研究了接触温度和膜厚比的差异。从原理分析、理论计算和试验案例３个方面研究了齿面损坏承载能力的标准，通过多组实例计算，对比２种标准下齿面接触温度、润滑油膜厚度及安全系数等。研究结果表明，由于ＩＳＯ６３３６和ＡＧＭＡ９２５标准的齿面载荷计算方法不同，以及摩擦因数拟合的差异，造成了计算结果的差异。ＡＧＭＡ９２５使用本体温度计算局部润滑油黏度，ＩＳＯ６３３６２２则用局部滑动系数考虑了闪温对局部润滑油黏度的影响，导致ＩＳＯ６３３６ ２２计算的油膜厚度在闪温高的点低于ＡＧＭＡ９２５标准。采用不同的标准计算会得到不同的风险评估结果，设计校核时应对比各标准的结果，以提高风险预测的准确性。

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一种改进的体素化邻近点搜索算法

周思达, 宋一鸣, 唐嘉宁

2023 (7): 201-207.

摘要 ( 142 )

PDF(3101KB) ( 125 )

针对多传感器同时建图与定位ＳＬＡＭ（ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｍａｐｐｉｎｇ）系统，在室外大面积特征过多环境中，因为特征不匹配而导致的精度误差、系统缺失鲁棒性等问题，提出一种改进的体素化邻近点搜索（ｖｏｘｅｌｉｚｅｄｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｉｔｅｒａｔｉｖｅｃｌｏｓｅｓｔｐｏｉｎｔ）算法。首先利用激光惯导视觉各传感器分别对不同环境感知可以优势互补的特点，提出一种特征可信性筛选方法，给予系统一个精确的初始猜测。然后将视觉特征子集通过深度信息与点云数据关联，通过加入视觉约束筛选可观测性高的体素化的目标点云群，在减少计算复杂度的情况下，使定位建图更加精确。仿真实验证明，当运用此算法的多传感器融合ＳＬＡＭ系统在特征点云较多的环境中建图时，与ＬＶＩＳＡＭ系统对比定位误差减少１２．３３５％；在运行线速度超过１０ｍ／ｓ时，提升了系统的鲁棒性，具有较强的可行性。

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面向工业控制网络的入侵检测方法研究

宗学军, 郭鑫, 何戡

2023 (7): 208-216.

摘要 ( 169 )

PDF(1492KB) ( 142 )

针对目前工控网络环境存在的数据种类分布不均衡，维度较高等问题，采用生成式对抗网络（ＡＣＧＡＮ）数据增强方法对数据集进行数据增强，并采用卷积神经网络（ＣＮＮ）与极限学习机（ＥＬＭ）混合模型对数据集进行特征提取和分类。通过ＮＳＬＫＤＤ数据集进行仿真实验，该混合模型的准确率达到９９２６％，漏报率低于０．６２５％，均优于传统的机器学习算法。同时采用密西西比州立大学天然气管道数据集进行实验仿真，准确率达到９９．１８％，漏报率低于０６２１％。该模型在复杂的工控环境下同样适用，拓宽了工业入侵检测的研究思路。

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融合依存关系的对话关系抽取

段瑞雪, 刘鑫, 张仰森

2023 (7): 217-226.

摘要 ( 88 )

PDF(2624KB) ( 111 )

为了提高对话中实体对的关系抽取能力，将依存关系引入到异构图注意力网络中，提出了ＤＥＰＧＡＴ模型。首先，通过预处理层获取每个词的基本特征，然后在话语编码层实现上下文特征的抽取，并加入依存信息进一步掌握话语结构。最后利用特征构建异构图，设计有效的消息传递机制，从而使得更新后的对话实体对包含了整个对话的上下文信息和语法特征，以此提高模型对实体关系抽取的能力。实验结果表明，在ＤｉａｌｏｇＲＥ数据集上，ＤＥＰＧＡＴ模型相比于基线模型，Ｆ１值在开发集上提高了２．９％，在测试集上提高了１．８％。

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一种蒙特卡洛方法的区块链邻居节点优选策略

陈卓, 王国安, 周川

2023 (7): 227-234.

摘要 ( 86 )

PDF(1746KB) ( 86 )

针对目前区块链网络中区块传播耗时长、网络拓扑传输性能差的问题，设计了一种基于蒙特卡洛方法改进的邻居节点优选策略。首先，通过每轮区块到达节点的时间求得节点与邻居节点间的评分；然后，根据当前邻居节点的淘汰率从候选节点中随机添加新节点放入当前节点的邻居集，算出全部可能会被淘汰的组合，再利用蒙特卡洛方法和Ｓｏｆｔｍａｘ函数得到每个组合可能被淘汰的概率；最后，根据当前邻居节点的淘汰概率，从网络中随机选择节点替换当前邻居节点。仿真结果表明：与随机选择邻居节点的策略相比，邻居节点优选策略能提升区块在区块链网络中的传播效率，使区块的平均传播时间缩短３０％左右。

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基于社团划分的有向加权类依赖软件网络脆弱类节点挖掘

姜万昌, 代宁, 张晓茜

2023 (7): 235-244.

摘要 ( 103 )

PDF(2647KB) ( 88 )

针对现有脆弱类挖掘方法缺乏对类间依赖关系的考虑，导致软件维护难的问题，运用软件中类间依赖关系与频次，构建有向加权类依赖软件网络。通过定义类依赖加权熵，结合节点出度、节点介数与类节点脆弱性的关系，设计类节点脆弱性度量。针对类节点脆弱性度量值高的类节点采取蓄意攻击，提出基于模块度的有向加权类依赖软件网络社团划分算法，分析类依赖软件网络社团划分过程中社团数和模块度变化机理，挖掘类依赖软件网络中的脆弱类，对脆弱性节点加以保护，提高软件质量。设计脆弱类挖掘实验，与随机攻击１５个类节点相比，对本方法得到的脆弱性度量值前１５的类节点开展蓄意攻击，发现类依赖软件网络的平均模块度提高１２．７％，平均社团数提高６０．１２％，验证了类依赖软件网络脆弱类挖掘算法的有效性。

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融合内容特征与传播特征的微博文本情感分类

陈红阳, 黄正洪, 何盈盈

2023 (7): 245-255.

摘要 ( 112 )

PDF(1152KB) ( 160 )

基于Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ的文本向量化表示方法未充分考虑微博文本的内容特征与传播特征，导致文本向量化表示欠佳，且采用单个机器学习算法进行情感分类的精度不高。提出一种融合文本中表情符号，词的语义、词性与情感等内容特征，评论、转发与点赞数等传播特征，共同构建蕴含丰富语义与情感信息的文本特征向量。根据各基分类器在训练数据集上的性能表现设置不同权重，并与类概率向量相乘，保留最大、最小与平均加权概率值，同时结合原始文本特征向量作为元分类器的输入数据以改进原Ｓｔａｃｋｉｎｇ算法，进行微博文本情感分类。在微博数据集上的实验结果表明：本文方法能更好地表示文本向量，以加权方式改进的Ｓｔａｃｋｉｎｇ集成学习分类器优于单个分类器；相较于其他情感分类方法，本文方法的准确率提升１．７５％～４．９０％。

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考虑需求灵活性的含风电配电网调度优化

苏俊, 陈政宇, 刘涵涵, 丁宁

2023 (7): 256-264.

摘要 ( 107 )

PDF(2200KB) ( 103 )

风电供电有较强的不稳定性和随机性，为经典配电网调度运行体系带来了极大挑战。为了弥补现有研究中忽视不确定集外风险、无法充分考虑需求灵活性的不足，在客观量化风电不确定集外期望风险的基础上，建立基于需求灵活性的含风电配电网调度优化模型。为求解所建复杂混合整数非线性规划模型，基于协调分解思路，提出了一种改进蚁狮算法与分支定界算法相协调的双层优化算法，充分利用人工智能算法和经典数学算法的优势，快速求解所建复杂模型。算例结果表明：与现有先进调度方法相比，所提出方法能充分利用需求灵活性，有效降低配电网调度的风险，合理权衡调度计划的经济性和风险性；在实际配电网调度中，可为实现更加高效、稳定的含风电配电网调度提供指导。

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基于ＭＩＥＣＨＰＯＰＮＮ的高压断路器故障诊断研究

张莲, 贾浩, 赵梦琪

2023 (7): 265-271.

摘要 ( 76 )

PDF(1734KB) ( 58 )

为了提高断路器故障状态诊断的准确性，精准识别故障，提出一种基于互信息特征选择和改进猎食者算法优化概率神经网络的高压断路器故障诊断方法（ＭＩＥＣＨＰＯＰＮＮ）。利用变分模态分解振动信号，选择其中频率较高的分量提取故障特征，利用互信息算法进行特征筛选，作为诊断模型的输入；运用改进的猎食者算法优化概率神经网络的平滑因子，将优化后的参数输入概率神经网络搭建ＥＣＨＰＯＰＮＮ故障诊断模型。仿真结果表明：ＥＣＨＰＯＰＮＮ模型相比其他ＰＮＮ模型，诊断效果更好，准确率可达１００％，具有良好的准确性和稳定性。

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基于分时段非参数检验的立体车库时间特性分析

李建国, 马尚鹏, 赵剑英

2023 (7): 272-278.

摘要 ( 58 )

PDF(3780KB) ( 105 )

为提高立体车库存取车运行效率，分析立体车库顾客到达、离去及车辆停留时间的分布特征，采用工程实际到达离去数据，建立立体车库顾客存取车过程运行时间模型，以离散型分布模型对立体车库车辆到达、离去时间进行拟合分析，以连续型分布模型对车辆库内停留时间进行拟合，采用非参数检验分析方法对多时段数据进行验证分析，确保拟合精度的同时，准确描述不同时段顾客存取车到达时间、停留时间的分布特征，验证结果为顾客存取车到达时间服从泊松分布，车辆库内停留时间服从伽马分布。仿真对比车辆模拟到达过程与实际运行到达过程，表明该立体车库顾客存取车到达过程为泊松过程。研究立体车库时间分布特性有助于获取分时段车库客流信息，为研究此类立体车库运行过程及后续调度策略设计提供参考。

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双馈风力发电机三矢量模型预测电流控制

刘述喜, 程楠格, 王子豪

2023 (7): 279-288.

摘要 ( 87 )

PDF(4290KB) ( 114 )

双馈感应发电机双矢量模型预测电流控制改善了传统单矢量模型预测电流控制中存在的电压矢量方向幅值固定、电流波形质量低、转矩脉动大等问题，但仅对ｑ轴电流实现无差拍控制，仍存在着一定的电流纹波和转矩脉动。对此，在双矢量的基础上增加矢量数目，提出了三矢量模型预测电流控制策略。该策略中的期望电压矢量由相邻２个有效电压矢量和一个零矢量合成，其范围可覆盖任意方向、任意幅值，并对双馈风机机侧变换器ｄ轴和ｑ轴电流进行无差拍控制，有效地减少了ｄ、ｑ轴电流脉动。通过仿真和实验结果分析表明，相比于单、双矢量模型预测电流控制策略，三矢量模型预测电流控制下的电流纹波和转矩脉动明显减小，具有更优异的动稳态性能。

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永磁同步电机在线参数辨识研究

郗建国, 冯毅潇, 赵宾鹏

2023 (7): 289-296.

摘要 ( 150 )

PDF(2506KB) ( 483 )

针对基本粒子群算法在永磁同步电机参数辨识过程中存在辨识时间长、收敛速度慢等问题，提出混沌映射与信息传递相结合的混沌遗传粒子群算法（ＣＨＰＳＯ）对永磁同步电机进行参数在线辨识。通过混沌映射产生混沌粒子，并与前一次参数辨识结果相结合，生成初始化种群，再引入动态惯性权重系数，提高粒子多样性。采用分步辨识和循环更新的方法，解决参数辨识的欠秩问题。仿真结果表明：该算法对电机参数进行辨识的结果偏差分别为定子电阻１．３２％，磁链１．０８％，ｄ轴电感０．９２％，ｑ轴电感１．１６％。台架实验证明了辨识方案的有效性。

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基于ＫＰＣＡＳＳＡＥＮＮ的变压器油界面张力预测

姚远, 贾路芬, 刘立

2023 (7): 297-305.

摘要 ( 78 )

PDF(3539KB) ( 71 )

针对目前变压器油界面张力的传统检测方法检测时间长、成本高等问题，提出了基于多频超声检测技术和人工智能算法的界面张力预测方法。对选取的１７５组变压器油样进行圆环法界面张力检测和多频超声波检测，分析了多频超声波信号的幅频响应、相频响应和界面张力之间的相关性。通过核主成分分析（ＫＰＣＡ）预处理多频超声波数据，划分样本集为１４０组的训练集和３５组的测试集，并建立麻雀搜索算法（ＳＳＡ）优化Ｅｌｍａｎ神经网络（ＥＮＮ）的界面张力预测模型，预测平均相对误差为６．５３％，预测准确率达到９３．４７％。

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ＧＭ（１，１）ＭＥＡＢＰ组合模型电能消耗预测及应用

钞寅康, 龚立雄, 黄霄, 陈佳霖

2023 (7): 306-314.

摘要 ( 69 )

PDF(2750KB) ( 73 )

为解决传统单一模型泛化能力弱、预测精度低等问题，提出一种ＧＭ（１，１）灰色模型和ＭＥＡＢＰ神经网络的组合预测模型，解决了ＧＭ（１，１）预测模型对能耗的预测受时间因素影响随机波动大及预测精度较低等问题，融合ＭＥＡＢＰ神经网络并行计算、强容错力以及分布式信息存储等优势，减少了因数据波动而影响预测结果精度的情况，解决了误差无法反馈调整等问题。选取１９８５—２０２０年全国电能消耗总量为建模数据，与线性回归、三指数平滑、ＧＭ（１，１）、ＢＰ神经网络、ＭＥＡＢＰ神经网络等模型的预测结果进行分析比较。结果表明：ＧＭ（１，１）ＭＥＡＢＰ组合模型相较于其他模型，预测精度最高，误差值最小，ＭＡＰＥ值达到０．００６５，ＲＭＳＥ值达到９７７．９９６１。通过实例证明了ＧＭ（１，１）ＭＥＡＢＰ组合模型对电能消耗量预测具备较高的精度，可为国家在能源方面宏观智能调度提供依据。

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烟厂除尘系统进气口气动噪声数值研究

曾飞, 汪舟, 葛久志

2023 (7): 315-323.

摘要 ( 75 )

PDF(2751KB) ( 62 )

以湖北某烟厂除尘系统的进气口为研究对象，采用ＣＦＤ软件Ｆｌｕｅｎｔ和声学软件ＬＭＳＶｉｒｔｕａｌ．ｌａｂ联合仿真建立带阀门除尘系统进气口模型，通过所建立数字化模型分析阀门气动噪声产生原因，探讨气体流经管内阀门产生气动噪声的特性，研究阀门开度对噪声的影响规律，并对阀门进行开孔结构优化。结果表明，除尘系统进气口的气动噪声主要集中于低频范围。阀门开度影响气动噪声的声压级，但不改变频谱特性，在３０°～７５°不同阀门开度下，阀门每增加１５°，最大声压级下降差值分别为６．６２、５．４２、１．４３ｄＢ。最大声压级和声压级均值随阀门开孔的孔数增加而降低。在９孔情况下的声压级均值比无孔降低２５．６９％，相关结果可为基于多软件联合仿真在烟厂除尘系统进气口降噪设计提供参考。

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不同通风方案对医院门诊室内气流组织及空气品质的影响研究

黄凌云, 吴晋, 程远达

2023 (7): 324-335.

摘要 ( 110 )

PDF(4366KB) ( 131 )

基于数值模拟方法建立了诊室通风模型，将上送上排、上送下排、地板送上排３种送风方式与２种换气次数（ＡＣＨ＝３／６ｈ－１）相结合，对比研究了６种通风方案对室内气流组织及污染物浓度分布的影响。采用吹风感指数、能量利用系数及污染物去除效率进行评价分析。结果表明：通过提高换气次数，室内ＣＯ２浓度均能从超标状态降低至标准规定的１０００×１０－６以内，且降幅均超过２００×１０－６；采用上送下排方案，有助于提高人员舒适性和送风能量利用系数，但污染物去除效率最低，无法有效去除室内污染物；采用地板送上排方案时，污染物去除效率最高，２种换气次数下分别为１．２４和１．４９，但在低风速下人员吹风感指数最高，影响人员舒适性，可通过提高换气次数有效缓解。

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不同温度下的锂电池ＳＯＣ联合估算

周坤, 张春阳, 何佳琦

2023 (7): 336-342.

摘要 ( 102 )

PDF(2297KB) ( 138 )

为准确估算电动汽车的荷电状态，针对扩展卡尔曼滤波算法存在噪声、鲁棒性差等问题，基于二阶ＲＣ等效电路模型，在不同温度下进行脉冲放电实验和最小二乘法离线辨识，再提出双自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（ＤＡＲＥＫＦ）算法对模型参数和ＳＯＣ进行在线联合估算。仿真结果表明：在常温条件下与ＡＲＥＫＦ算法相比，所提算法可以使ＳＯＣ估算误差保持在１．１４％以内；在低温条件下，越接近０℃，该算法的误差越小。

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