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当期目录

2020年 第33卷 第9期 刊出日期:2020-09-15
  
    永磁体助磁的单相双凸极电机优化设计
    上官璇峰,马亚涛,王双平,胡刚强,李飞祥
    2020, 33(9):  1-9.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.001
    摘要 ( 200 )   HTML ( 139 )   PDF (1258KB) ( 46 )  
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    针对永磁体助磁的单相双凸极电机优化设计问题开展了研究,推导出电机理想运行工况下的基本方程,并结合开关磁阻电机的设计原则总结出该电机的设计步骤。文中采用锥形气隙实现电机的自起动,然后利用总结的设计步骤设计了一台额定功率45 W,额定转速2 000 r·min-1的永磁体助磁的单相双凸极电机。通过仿真计算电机主要结构参数对效率和齿槽转矩的影响并归纳出其规律性,为电机优化提供了参考。文中讨论了锥形气隙比率与电机起动能力的关系,并利用田口实验设计方法对电机进行了优化。优化后电机效率为89.86%,相比优化前提高了4.46%,证明了电机设计及优化的有效性。

    基于Transformer编码器的金融文本情感分析方法
    李福鹏,付东翔
    2020, 33(9):  10-15.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.002
    摘要 ( 275 )   HTML ( 12 )   PDF (832KB) ( 49 )  
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    目前针对文本情感分析的研究大多集中在商品评论和微博的情感分析领域,对金融文本的情感分析研究较少。针对该问题,文中提出一种基于Transformer编码器的金融文本情感分析方法。Transformer编码器是一种基于自注意力机制的特征抽取单元,在处理文本序列信息时可以把句中任意两个单词联系起来不受距离限制,克服了长程依赖问题。文中所提方法使用Transformer编码器构建情感分析网络。Transformer编码器采用多头注意力机制,对同一句子进行多次计算以捕获更多的隐含在上下文中的语义特征。文中在以金融新闻为基础构建的平衡语料数据集上进行实验,并与以卷积神经网络和循环神经网络为基础构建的模型进行对比。实验结果表明,文中提出的基于Transformer编码器的方法在金融文本情感分析领域效果最好。

    基于SWA优化级联网络的表情识别方法
    张翔,史志才,陈良
    2020, 33(9):  16-20.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.003
    摘要 ( 161 )   HTML ( 5 )   PDF (823KB) ( 20 )  
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    为了提高表情识别技术的检测精度,文中提出了一种采用随机权重平均SWA优化级联网络的人脸表情识别方法。与单个卷积网络相比,多网络级联能得到更好的检测精度。相对于传统的SGD训练方法,SWA训练方法能增强级联网络中子网络的泛化能力,进一步提高模型的整体性能。通过在Fer2013数据集上测试实验发现,基于SWA方法训练采用加权求和法方式级联的网络模型识别准确率达到74.478%,相对于传统SGD方法训练的单网络模型提高了1.4%以上。另外,与其他典型方法相比,所提改进模型的识别准确率更高。

    融合运动信息与表观信息的多目标跟踪算法
    黎阳,沈烨,刘敏,戴仁月,姜晓燕
    2020, 33(9):  21-25.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.004
    摘要 ( 179 )   HTML ( 8 )   PDF (804KB) ( 16 )  
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    多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其在智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目前目标跟踪算法仍面临诸多的挑战,例如遮挡、背景复杂、运动模糊等因素所造成的影响难以完全规避。文中基于一种简单的在线跟踪方法,提出一种融合多类信息的算法,有效地提升了跟踪器的性能。模型关注于帧与帧之间的目标检测与数据关联问题,依赖于不同帧之间目标运动与表观的相似性,当目标丢失及存在遮挡时,融合多源信息减少相关的不确定性。同时,该算法在真实环境中可实现实时跟踪的性能。实验评估结果表明,提出的跟踪器在公开数据集上具有良好的性能,可以显著减少目标丢失率以及身份交换率。

    基于Hyper Works的6杆并联机床的优化设计
    程华祥,陈捷,张驰
    2020, 33(9):  25-30.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.005
    摘要 ( 130 )   HTML ( 4 )   PDF (1157KB) ( 13 )  
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    针对并联机床加工过程中发生共振导致机构变形进而影响零件加工精度的问题,文中以6杆并联机床为研究对象,采用拓扑优化的方法对并联机床床身进行优化。首先确定床身的优化部位为立柱、横架和定台,运用HyperWorks中拓扑优化模块对其优化,通过添加一定的加强筋来整修优化立柱和横架,对立柱的筋板尺寸进一步优化。优化后运用模态分析和谐响应分析进行整机验证,对比优化前后模型,发现优化后的模型总质量减少了17.8%,前三阶共振频率分别增加了19.56%、20.62%、0.091%,共振峰值在XYZ方向降低了49.454%、29.036%、0.0078%。对结果分析可知优化后的并联机床在加工中避免了共振的发生,其加工精度得到了提高。

    基于MATLAB Robotics Toolbox的四足机器人轨迹仿真与优化
    陈明方,张凯翔,陈久朋,熊彬洲,李奇,姚国一,李鹏宇
    2020, 33(9):  31-37.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.006
    摘要 ( 273 )   HTML ( 14 )   PDF (1380KB) ( 28 )  
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    仿生四足机器人的足端轨迹对其运动状况具有重要作用。MATLAB Robotics Toolbox可用于机器人的建模、求正反解、末端轨迹规划等仿真与分析工作。四足机器人末端只有3个自由度的结构,通过MATLAB Robotics Toolbox来求解与仿真存在一定的缺陷。文中通过研究该工具箱的底层函数,发现出问题的原因是其中的“ikine”函数不适用。文中通过改用反解公式来代替"ikine"函数,对该工具箱进行有针对性的二次开发。同时,增加优化算法对逆向运动学的多解问题按照角度变化最小原则进行优选。对设定轨迹的实时动态仿真结果显示其行走的过程自然平缓,关节转动特性曲线在合理范围内,证明了该优化算法的有效性与合理性。

    基于一致性算法的微网无功控制及延时算法优化
    朱艳祥,龙英文
    2020, 33(9):  38-43.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.007
    摘要 ( 168 )   HTML ( 6 )   PDF (1012KB) ( 13 )  
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    针对孤岛微电网中无功功率分配、通讯延时等问题,文中提出了一种基于一致性算法的分层控制算法。各分布式电源在时钟周期下与相邻的分布式电源交换电压信息,通过本地电压一致性算法得到全网平均电压值,可随迭代周期更新电压状态值,以实现各分布式电源无功功率的精确分配。电压一致性算法中,本地节点与相邻节点存在通讯延时,由微电网系统的拓扑结构可得到相邻节点间最大通讯延时时间,并由PI算法动态补偿延时误差。在MATLAB/Simulink平台搭建孤岛型微电网仿真模型,实验结果证明了控制策略的有效性。

    基于多Agent强化学习的危险车辆预警算法
    王泽学,万启东,秦杨梅,樊森清,肖泽仪
    2020, 33(9):  44-49.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.008
    摘要 ( 144 )   HTML ( 4 )   PDF (1178KB) ( 8 )  
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    针对目前行人易受到车辆撞击,且缺乏主动保护手段的问题,文中设计了一个包括雷达等模块的智能可穿戴设备来保护行人免受车辆的冲击。在此基础上,提出了基于模糊综合评价的安全智能算法,从行人的角度出发,综合考虑将雷达探测的车辆数据、当地道路交通状况、天气、行人状态等多种影响因素作为评价指标。为提高算法的准确性和适应性,提出了基于BP神经网络和多Agent强化学习的方法赋予模糊综合评价的各指标动态权重。仿真验证结果显示,相较于AHP等取权重方法,该预警算法的警报准确率提高了55%以上;相较单Agent强化学习,该方法学习效率提高了近28倍,说明该智能穿戴设备可以对车辆撞击行人进行有效地预测和警告。

    基于PMOS型固态功率电子开关的宇航智能配电系统研究
    仪德英,陈恒智,于磊,王林涛,武逸然
    2020, 33(9):  50-55.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.009
    摘要 ( 186 )   HTML ( 3 )   PDF (1320KB) ( 14 )  
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    针对当前使用NMOS固态功率电子开关的载人航天器智能配电系统存在NOMS隔离驱动控制电路占用大量硬件资源,且不能满足能源系统自主健康管理遥测信息采集需求的问题,文中提出了一种基于PMOS固态功率电子开关构建的智能配电系统设计方案。相对于NMOS,PMOS用于正线开关的非隔离驱动特性避免了配置隔离控制电路带来的系统资源代价问题,在简化硬件电路设计的同时获得了更多的遥测信息,解决了有限硬件资源与更多遥测参数需求的矛盾。针对SSPC负载短路保护特性带来的固态配电系统母线电压跳变问题,文中给出了提高固态配电器可靠性的辅助电路方案,可使负载短路保护故障不影响母线稳定。

    基于Chebyshev混沌序列的正交宽带调制解调方法
    姜煜,任龙平,白兴宇,欧宏飞
    2020, 33(9):  56-62.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.010
    摘要 ( 129 )   HTML ( 3 )   PDF (1008KB) ( 8 )  
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    针对常规的相干解调和非相干解调在水声信道通信中可靠性差的问题,文中提出了一种基于Chebyshev混沌序列的正交宽带调制解调方法。该方法基于海洋水声信道环境与传播特点,采用统计特性接近环境噪声且具有尖锐自相关、宽带特性的Chebyshev混沌序列作为信息载体和同步信号,并利用欧氏距离分类器对接收信号进行非相干分类判决解调。该方法可有效抑制水声信道因多途传播而引起的频率选择性衰落和码间干扰,从而更好地实现低信噪比条件下可靠水声通信。仿真实验证明,在-10 dB以上信噪比环境下,文中所提通信方法在具有多途效应的水声信道上具有良好的通信性能。

    基于Faster R-CNN的钢轨表面缺陷识别研究
    苏烨,李筠,杨海马,刘瑾,江声华
    2020, 33(9):  63-68.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.011
    摘要 ( 216 )   HTML ( 13 )   PDF (1068KB) ( 26 )  
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    外界因素常会干扰钢轨表面缺陷检测仪器,导致其精度和效率降低。文中研究了一种基于Faster R-CNN网络检测钢轨表面缺陷的方法。该方法将预处理后的图像进行反转,利用Radon变换实现钢轨图像的投影。投影曲线中,利用钢轨长度为定值且灰度值小于图像平均值的特性,完成对钢轨表面区域的提取。然后通过区域建议网络提取候选区域,并与Fast R-CNN网络的区域建议对比分析,完成Faster R-CNN网络对钢轨的表面缺陷检测。试验数据表明,裂缝、疤痕、磨损和划伤4种缺陷的识别精度分别为92.17%、91.85%、93.45%和93.27%,证明使用该方法能够高效而又准确地识别钢轨的表面缺陷。

    基于波磨磨耗定量的地铁小半径曲线轮轨仿真
    郑灵霞,尧辉明
    2020, 33(9):  69-74.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.012
    摘要 ( 132 )   HTML ( 3 )   PDF (1188KB) ( 11 )  
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    针对地铁小半径曲线上普遍存在的钢轨波磨问题,基于轮轨间粘滑振动导致波磨形成的机理,利用MATLAB/Simulink建立了一个集轮轨耦合动力学、轮轨滚动接触力学模型以及Archard材料磨损模型为一体的单轮对轮轨曲线通过仿真模型进行研究。仿真结果表明,曲线半径越大,钢轨波浪型磨耗越不易产生。该结果与实际小半径曲线上波磨频发相符合,证明了该模型的正确性。最后,利用该模型进一步分析了车辆载重与曲线超高对波磨的影响。

    基于DSP的变电站综合自动化控制系统研究
    陈贵州
    2020, 33(9):  75-78.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.09.013
    摘要 ( 172 )   HTML ( 7 )   PDF (588KB) ( 22 )  
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    传统变电站的自动化系统多采用单片机作为其内部核心处理器,该系统不仅功能简单且对复杂问题的处理能力较差。针对上述问题,文中开发了一套基于DSP的变电站综合自动化控制系统。该系统通过DSP结合通信、计算机等技术对采集到的数据进行分析处理,实现对变电站设备实时运行状态的监视、测量、控制及协调。实验与测试结果表明,该自动化系统能够较好地完成对变电站内二次设备的自动监测和控制等功能,显著提高了站内各电气设备间数据信息的传递与共享效率。

月刊,1987年9月创刊
主管单位:中华人民共和国教育部
主办单位:西安电子科技大学
主  编:廖桂生
副  主  编:万连城
责任编辑:黑 蕾
编辑出版:电子科技编辑部
发行范围:国内外公开发行
国内发行:中国邮政集团陕西省报刊发行局(52-246)
国外发行:中国国际图书贸易集团有限公司(M8969)
通信地址:西安市太白南路2号375信箱
邮政编码:710071
电话/传真:029-88202440
网  址:http://journal.xidian.edu.cn/dzkj
电子邮箱:dzkj@mail.xidian.edu.cn
国际刊号:ISSN 1007-7820
国内刊号:CN 61-1291/TN