摘要：EMCCD技术相对于其他几种类型的弱光探测技术在空间应用中更有优势。构建基于EMCCD的空间成像系统具有重要意义和广阔的应用前景,而EMCCD倍增高压时钟驱动的设计是EMCCD成像系统设计中的难点也是关键点。结合EMC-CD的电子学特性,提出了空间EMCCD成像系统的框架结构。对基于EMCCD的成像系统中非常关键的倍增高压时序驱动电路进行分析与设计,并配合实验结果对倍增高压驱动时钟电路的设计进行了验证和说明。

摘要：湖南常德市开始建设覆盖全市养殖区县且处理工艺科学环保、运行机制完善的病死畜禽无害化处理体系。为了及时地掌握病死畜禽无害化处理的各个环节的准确数据,确保财政补贴、生猪保险精确落实到养殖户和无害化处理企业,同时对病死畜禽的无害化处理数量进行科学分析评估,使监管机构获得准确、有效、可靠数据,保证无害化处理体系长期、高效运行,作者从常德市病死畜禽无害化处理的实际运作模式出发,根据病死畜禽无害化处理的需求,结合信息化监管理念,设计了适合常德市病死畜禽无害化处理信息化监管系统,并对比系统进行了设计说明、应用介绍和技术探讨。

摘要：针对传统煤矿电力人员作业安全装备检测算法精度低、鲁棒性差以及运行速度慢的问题,提出基于改进YOLOv5的目标检测方法。以检测绝缘靴、绝缘手套、安全帽和作业人员为研究对象,采用轻量级Ghost卷积提取目标特征,构建基于CSP结构的C3Ghost模块,通过引入坐标注意力机制,提高算法对感兴趣目标的学习能力。结果表明,改进后的YOLOv5准确率、召回率、平均精度和推理速度比原网络分别提高了1.7%、1.4%、1%和27%,同时模型缩小40%,并在Jetson Nano开发版上成功地部署。

摘要：为提高电机轴承故障识别的准确性,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,MFE)和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过优化后的遗传算法对VMD的2个重要参数进行寻优;然后利用VMD对各类轴承振动信号进行分解,根据峭度-相关准则选取包含较多故障特性的最优模态分量;计算该分量的多尺度模糊熵,并选取一定尺度的模糊熵值作为特征向量,输入到PNN中进行故障识别。经过实验验证,相较于VMD-PE-PNN、VMD-FE-PNN、VMD-MPE-PNN方法,基于VMD-MFE-PNN的电机轴承诊断方法更能准确地识别滚动轴承的故障类型。