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WPT系统线性自抗扰复合控制策略

丁航, 阚加荣, 徐佳俊, 靳炜, 郑阳

2026, 39(7): 1-6. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.001

摘要 ( 105 )

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针对无线电能传输系统在受外部干扰时电能传输不稳定和效率不高的问题,文中提出了一种基于线性自抗扰控制的高效率、高稳定性的无线电能传输复合控制方法。该方法对无线电能传输系统输入端的电压和电流有效值进行采样,并进行耦合系数辨识。通过调整输出侧Buck-Boost电路的占空比进行阻抗匹配,以实现最大效率追踪。采用线性自抗扰控制输入侧全桥逆变器的移相角度确保系统稳定高效地传输电能。所提方法实现了无线电能传输系统在高效率电能传输和恒定电压输出两个控制回路之间的解耦运行。仿真结果表明,系统在受外部干扰时能够稳定传输电能,且系统传输效率维持在90%以上。相较于比例积分控制,线性自抗扰控制在面对负载扰动和参考电压扰动时具有更好的输出电压动态调节作用。

基于图像处理的植物叶片属性测量算法

关静, 楼飞

2026, 39(7): 7-13. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.002

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植物叶片是植物光合与蒸腾的主要器官,植物的生长环境、健康状况均与叶片大小有关。利用植物叶片的特征属性可对植物进行分类。为了计算植物叶片的面积和周长,文中提出了一种基于图像处理的叶片属性测量算法,对植物叶片图像进行增强、滤波等预处理来提高图像质量以及减少噪声影响,并利用最大类间方差法进行图像分割后提取叶片边缘轮廓、叶片目标区域。针对目标区域出现空洞点问题,通过形态学运算去除空洞点提取叶片的全部区域,统计像素个数获取叶片面积。基于叶片轮廓和链码方向码计算周长属性,提高周长测量的准确度。实验结果表明,所提算法能够正确测量植物叶片属性,测量精度较高,对不同植物种类均具有适用性。

融合残差驱动和簇自适应的直觉模糊C均值图像分割算法

张豪, 宋燕, 窦军

2026, 39(7): 14-23. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.003

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针对现有直觉模糊聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means, IFCM)算法在聚类过程中难以确定最优聚类簇数和遭受噪声点影响的问题,文中提出了一种融合残差驱动和簇自适应的直觉模糊C均值图像分割算法。为了缓解样本点模糊性和不确定性,基于直觉模糊集框架并同时考虑样本隶属度和犹豫度,得到了更精确的隶属度。在传统IFCM的基础上引入簇自适应合并的正则化项,使簇的个数能够自适应调整并找到最优簇数,有效避免了初始簇数的繁琐设置,并降低了初始化参数的敏感度。在人工图像数据集和磁共振图像数据集中验证了所提算法的有效性,实验结果表明所提算法能够在自适应决定最优簇数的同时实现较好的去除噪声效果。

基于核密度峰值聚类和细粒度噪声抑制的特征选择方法

梁润辰, 宋燕, 窦军

2026, 39(7): 24-32. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.004

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针对传统特征选择方法易受噪声影响以及所获得的特征空间易导致数据分布改变的问题,文中提出了一种基于核密度峰值聚类和细粒度噪声抑制特征选择(Feature Selection based on Fine-Grained Noise Suppression and Kernel Density Peak Clustering, FNKC)方法。为了克服噪声对特征选择影响,利用可能性模糊C均值算法(Possibilistic Fuzzy C-means Clustering Algorithm, PFCM)的可能性定理并结合信息粒准则来提取数据相关性,提高了抗噪性能。文中还在高维空间引入核密度来测量聚类密度,精确捕捉了簇内空间结构,从而更好地反映数据的分布。最后,通过在6个公共高维数据集对比多个先进的特征选择方法验证了所提算法的优越性和有效性。

基于关键帧的人形机器人面部表情模仿算法

李嘉浩, 俞奇, 袁野

2026, 39(7): 33-40. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.005

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为提升人形机器人在人机交互中的表情模仿能力,文中提出了一种基于面部关键帧检测与关键点识别的表情模仿策略。通过自监督多尺度光流技术建立的关键帧检测网络能够有效捕捉细微的面部表情变化,识别表情序列中的关键帧。采用面部关键点检测算法提取机器人需要模仿的表情数据,并将该策略部署于人形机器人硬件平台。在Vox、300VW和CAER等公开数据集进行实验,结果表明关键帧检测的平均准确率分别为±3.61和±0.75,机器人模仿的表情与人类真实表情的余弦相似性为0.722 6。实验结果表明,所提策略显著提高了机器人表情模仿的自然性与流畅性,为人形机器人在人机交互中的表情模仿提供了有效的解决方案,其在实际应用中具有较大的潜力。

一款20~40 GHz宽带高精度六位数控移相器

张斌, 秦战明, 汪柏康, 蒋颖丹

2026, 39(7): 41-47. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.006

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为满足Ka波段无线通信系统高精度的设计要求,文中采用砷化镓0.15 μm 赝高电子迁移率晶体管(Pseudomorphic High Electron Mobility Transistor, PHEMT)工艺设计了一种20~40 GHz宽带高精度六位数控移相器。通过级联6个不同移相位可实现最小步进为5.625°的0°~360°移相范围,其中5.625°移相位采用对称的CLC(Capacitor-Inductor-Capacitor)嵌入式开关线型结构,11.25°和22.50°移相位采用桥T型拓扑结构,45°和90°移相位采用朗格(Lange)耦合器式反射型结构,180°移相位采用基于Lange耦合器的开关选择型结构。电磁仿真结果表明,在20~40 GHz频带范围内,移相器的64态相位均方根误差(Root Mean Square, RMS)不超过5°,端口输入回波损耗与输出回波损耗均大于10 dB,插入损耗小于10 dB,移相器的64态插损波动小于±0.6 dB。

基于自适应滑动平均的模型预测控制策略

邓理洪, 杨超

2026, 39(7): 48-55. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.007

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针对自适应滑动平均算法平抑结果在实际运行中由效率产生的充放电不平衡的问题,文中提出了基于模型预测控制的控制策略对储能目标功率进行优化调整。以自适应窗口滑动平均算法求解储能功率为基础,采用锂离子电池和超级电容器组成混合储能系统,结合互补集合经验模态分解方法获得储能目标功率和初步储能容量。根据风力发电系统的运行特性和波动平抑需求建立模型预测控制的状态空间方程及相关约束条件,优化储能功率。通过模拟退火算法来最小化储能全寿命周期成本,计算最优的混合储能系统容量。算例分析表明,在同容量下的混合储能系统中,模型预测控制策略实现了混合储能系统能量平衡,优化了储能的充放电功率。模拟退火算法计算所得的混合储能容量进一步降低了全寿命周期成本。

基于非合作博弈和收益分配机制的多微网鲁棒协同调度策略

付涛涛, 杨超

2026, 39(7): 56-66. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.008

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可再生能源出力不确定性以及电价波动影响电能共享管理。为了确定多微网系统电能共享支付的公平性,文中构建了一种基于非合作博弈和收益分配机制的多微网两阶段鲁棒协同调度模型,以此降低多微网系统的总运行成本并确保每个微电网均能够在所提模型中受益。在第1阶段考虑了电价波动以及风、光电出力不确定性,并使用鲁棒处理建立多微网电能管理模型,在各微网之间实现点对点电能共享。在第2阶段针对共享电能的收益分配机制问题建立了基于非合作博弈的成本降低率(Cost Reduction Ratio Distribution, CRRD)模型,利用广义纳什均衡确定共享电能的出清与结算。文中采用列和约束生成法(Column and Constraint Generation, C&CG)对第1阶段问题进行求解,并采用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)对第2阶段问题进行求解。算例分析结果表明,所提模型可以降低各个微网的运行成本。

基于掩码和注意力的胶囊网络

周俊伟, 宋燕, 曾入

2026, 39(7): 67-75. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.009

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针对传统胶囊网络特征提取能力较差和易形成胶囊冗余的问题,文中提出了一种基于掩码和注意力的胶囊网络。针对结合掩码会造成部分胶囊信息不足的问题,文中提出了胶囊分离操作来有效分离出信息量少的胶囊并减少其权重。为了增强胶囊网络的特征提取能力,在特征提取层融入掩码,采用胶囊分离解决因掩码导致的胶囊信息不足问题。在胶囊层加入胶囊注意力使模型关注更重要的胶囊,有效避免了胶囊冗余。实验结果表明,所提模型在MNIST和SVHN数据集的分类准确率为99.77%和98.33%,在CIFAR10和F-MNIST数据集的分类准确率为94.81%和95.46%。在面对仿射变换的数据集与对抗性样本攻击的数据集时,所提模型仍能够维持较高的准确率,充分证明了其较好的鲁棒性。

高精度增材制造控制算法的研究进展

杨云辉

2026, 39(7): 76-80. doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.010

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为了提高增材制造在三维离散堆砌过程中的位置精度,越来越多的高精度增材制造控制算法被国内外工业界应用和研究。增材制造的路径规划需通过多种高精度控制算法来解决台阶效应、空走路径以及运动位置偏差等问题,同时提高制造效率和成品质量。文中梳理和回顾了造成增材制造精度误差的主要问题,讨论了现行的主要填充算法并分析了填充算法的优缺点和适用条件。文中还总结了应对空走路径的常见遗传算法、蚁群算法原理以及增材制造中自适应控制系统的研究进展,提出了增材制造未大规模应用和未来需重点解决的问题。

强逆光极端环境下基于动态事件相机的车牌识别

何国涛, 于博宇, 李先锐, 白宛静, 王波

2026, 39(7): 81-90. doi:10.10980/j.cnki.issn1007-7820.2026.07.011

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针对强逆光下传统帧式相机动态范围有限导致车牌识别性能下降的问题,文中提出了一种基于动态事件相机的端到端车牌识别方法。动态事件相机具有大于126 dB的动态范围且仅输出亮度变化以及克服帧式成像失效等优点。利用自主研发的相机采集强逆光车牌事件流,通过累积滑动时间窗口将事件数映射为灰度图像,构建首个面向强逆光车牌识别事件数据集DVS-PD(Dynamic Vision Sensor Plate Dataset)。识别网络采用空间变换网络(Spatial Transformer Network, STN)矫正倾斜车牌,后端使用车牌识别网络(License Plate Recognition Network, LPRNet)输出字符序列。在训练部分引入连接时序分类(Connectionist Temporal Classification, CTC)损失与数据增强,并对比了空时相关滤波(Spatio-Temporal Correlation Filter, STCF)和背景事件抑制(Background Event Suppression, BES)两种去噪预处理。实验结果表明,所提模型在原始、STCF和BES这3类事件帧的识别准确率分别为93.4%、94.5%和95.1%,优于车牌检测与识别网络(License Plate Detection and Recognition Network, LPDRNet)、循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network, RCNN)以及序列车牌识别网络(Sequence License Plate Recognition Network,SLPNet),证明了动态事件相机能够有效解决强逆光车牌识别问题。所构建的数据集为后续研究提供了基准,所提模型兼具轻量化与高推理速度,能够有效应对实时车牌检测与识别的场景需求。

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