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关键词： 递归终端滑模控制   神经网络   多智能体系统   自适应算法  

摘要： 针对具有外部扰动和非线性动力学的二阶领导者-跟随者多智能体系统的有限时间一致性问题,提出一种全分布式自适应递归终端滑模控制算法。首先,在避免奇异性的基础上,提出一种新的自适应算法,有效克服了多智能体系统中常见的控制器抖动现象;然后,用神经网络估计系统中未知的非线性动力学,使控制器不再需要已知精确的模型信息。最后,用仿真算例验证了该算法的优越性,算法结构简单,不包含任何图论信息和模型信息,具有一定的通用性。

关键词： 嵌入式   单兵化   相位伏安表   数据管理系统  

摘要： 为了进一步提高电力检修的工作效率,基于嵌入式数据管理系统设计了一种新型的单兵化相位伏安表管理系统。系统能对检修数据进行分析和处理,具有数据远程传输、云端存储以及大数据分析等效果,其所具备的强大数据管理能力能有效缓解检修工作人员的工作压力,实现了现场工作、数据处理、检修报告编写等能同时进行。

关键词： 逻辑回归   智能运维   故障诊断  

摘要： 鉴于逻辑回归分析算法的特点,文章提出了基于振动信号分析的地铁大功率风机及水泵智能运维技术研究的算法及数学模型,通过分析振动信号,对风机及水泵的常见典型故障进行分类汇总,建立智能故障诊断模型。诊断结果表明该算法具有较高的准确率,减少了人为主观判断的干扰,提升了诊断精度,实现了风机及水泵状态的自动识别和预测,提升了设备的智能运维水平。

关键词： 燃油泵表面缺陷检测   特征提取   小目标检测   旋转目标检测  

摘要： 燃油泵是航空发动机燃油控制系统的重要组成部件,其表面形态复杂、缺陷种类繁多。航空插座和锁紧保险是燃油泵上广泛应用的零件,由于工艺水平有限、工人操作不当等因素,在工业生产中容易出现多种表面缺陷,因此对其进行缺陷检测具有重要意义。针对传统检测方法检测精度低、效率低的问题,提出了基于特征提取的表面缺陷检测算法和基于深度学习的小目标检测网络、旋转目标检测网络,以满足不同场景的检测需求。实验结果显示,改进的小目标检测网络相较于传统方法准确率提高了11.34%,相较于原始YOLOv8s网络,mAP50、mAP50:95分别提升了6.6%、4.7%,参数量下降34%。改进的旋转目标检测网络相较于传统方法准确率提高了10.38%,相较于原始ShuffleNet-V2网络,mAP50、mAP50:95分别提升了4.6%、2.6%,参数量下降17.6%。实验结果表明,提出的缺陷检测算法具有较高的检测精度,能够实现燃油泵航插、锁紧保险的快速准确检测。

关键词： PR2040单片机   颜色识别   科先巴二阶段优化算法   高精度  

摘要： 本文深入介绍了一种创新性的魔方还原装置,该装置以高性能的RP2040单片机为核心,巧妙融合了颜色传感技术与科先巴二阶段优化算法。此装置的核心在于其精准的颜色识别与智能控制机制,通过集成的高精度颜色传感器,一旦颜色数据被采集,这些信息便会被无缝传输至RP2040单片机,利用其强大的处理能力进行进一步的分析与决策。PR2040单片机从而控制步进电机进行魔方的还原。它不仅为魔方爱好者提供了一种全新的娱乐方式,还为专业魔方竞赛提供了更加公平、高效的比赛环境。通过实时记录和分析还原过程,参赛者可以更加直观地了解自己的表现,从而制定更有针对性的训练计划,不断提升自己的竞技水平。

关键词： 矢量地图   可逆水印   虚拟区间映射   扰动控制   信息编码  

摘要： 在大多数矢量地图可逆水印算法中,水印的宿主顶点之间往往存在强关联性,致使算法对顶点增删类的攻击不具有鲁棒性。针对上述问题,该文以量化索引调制为基础思想,结合伪随机映射算法,设计一种鲁棒性强且扰动可控的矢量地图可逆水印算法。首先,根据数据的精度容差构建虚拟区间作为水印的隐藏域,并利用容差限制顶点的移动范围;其次,利用要素内相邻顶点的参考距离作为伪随机种子,生成一个伪随机数计算水印信息,以此降低顶点间的相关性;最后,通过设置嵌入强度定义多个子区间,根据水印信息调制坐标点的子区间位置,实现大容量水印嵌入,并计算所有顶点的平均坐标值作为密钥,以确保水印可逆提取的准确性。实验结果显示,该算法对顶点增删、要素增删及地图裁剪、简化、平移、缩放等攻击具有很好的抵抗性,同时能确保扰动程度处于可控范围内。

关键词： SQUID TEM   自适应差分优化算法   控制参数   感应极化效应   多参数提取  

摘要： 超导时域电磁探测方法(Superconducting Quantum Interference Devices Time Domain Electromagnetic Method,SQUID TEM)是多金属矿探测的有效手段之一.在实际探测中超导传感器虽然可以观测到极其微弱的极化效应,但还无法同时提取电阻率和极化率信息.本文提出了基于种群个体自适应进化筛选策略的差分优化算法,分析了传统差分优化算法中突变和交叉因子均为定值时,对电阻率和极化率提取精度的影响,设计优化了突变因子随柯西分布、交叉因子随高斯分布的自适应控制方式,重构了同时包含极化率和电阻率信息的目标函数,从而实现了极化率和电阻率参数的同时提取.通过典型层状模型,对比了自适应差分优化与差分进化、线性权重粒子群算法进行电阻率和极化率参数提取的效果,自适应差分优化算法的提取结果更接近真实模型.将该新方法应用于黑龙江大兴安岭地区的SQUID TEM野外数据,实现了地下不同深度电阻率、极化率信息的提取,结果与钻孔资料一致,验证了新方法双参数提取的有效性.

关键词： 水下图像增强   颜色校正   深度学习   图像质量评价  

摘要： 光线在水下传播时因受到吸收散射、悬浮微粒等因素影响,水下成像质量差,出现颜色退化、对比度低和细节模糊等现象,严重影响水下生产作业的需要。为帮助研究者快速了解水下图像增强领域的研究算法和现有技术,对水下图像增强算法进行综述。首先分析造成水下图像退化的主要因素;详细梳理水下图像质量评价指标;最后对水下图像增强的未来研究趋势进行展望。

关键词： 偏振去雾   低秩近似   多重虚拟曝光融合  

摘要： 偏振去雾成像算法中的偏振参数图像极易受噪声干扰并且去雾后图像的亮度不稳定,这导致算法无法普遍适应不同的光照条件。针对此问题,提出了一种新的偏振去雾算法,其中引入基于低秩近似的新型偏振参数图像用于降低噪声干扰,并且采用多重虚拟曝光融合方法来压缩图像动态范围。对比实验表明:该方法能够有效地去除图像中的雾霾,具有较强的鲁棒性,显著提高不同环境下拍摄到的含雾霾图像的整体质量。在标准差、图像信息熵、自然图像质量评估器评分、基于感知的图像质量评估器评分4项图像质量指标上,所提方法相对于Schechner等的方法与暗通道方法分别平均提升了22.99%、4.06%、17.42%、32.89%与33.33%、2.80%、12.31%、76.14%。