摘要：及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.首先融合普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制设计轻量化卷积模块ECAConv,再引入跳跃链接构建特征综合提取单元E-C3,得到骨干网络ECSP-Darknet53,它负责显著降低网络参数,同时增强对裂缝深层特征的提取能力.然后设计特征融合模块ECACSP,利用多组ECAConv和ECACSP模块组建细颈部特征融合模块E-Neck,旨在充分融合裂缝小目标的几何信息和表征裂缝开裂程度的语义信息,同时加快网络推理速度.实验表明,E-YOLOv5s在自制井壁数据集上的检测精度相较YOLOv5s提升了4.0%,同时模型参数量和GFLOPs分别降低了44.9%、43.7%.E-YOLOv5s有助于推动井壁裂缝自动检测的应用.

摘要：在使用可调谐二极管激光吸收光谱技术(TDLAS)技术进行气体检测时,气体氛围的温度变化会影响气体的吸收谱线强度、吸收线线型及气体分子数密度,进而影响气体浓度的测量结果。设计了高精度温度控制箱体,并用其控制吸收池所处环境的温度。首先,利用CFD仿真软件模拟了目标温控箱形状、半导体致冷器位置及气流矢量等参数对箱体内部温度分布的影响;其次,利用仿真结果对温控箱的设计及加工进行优化;最后完成了温度控制箱体的制作,其可为气体吸收池提供均匀稳定的温度场。温度控制箱体的可调控制温度范围为32~50℃时,控制精度可达0.01℃,并能长期保持稳定。通过标准CO2气体浓度检测实验,对温度稳定性进行了验证。上述结果证明,利用CFD仿真优化温控装置参数,可获得均匀稳定的温度场,减小环境温度对测量结果的影响,有效提高气体浓度测量的准确度和稳定性。

摘要：针对离心泵工作环境恶劣、常发生故障以及现有监测系统开发成本高的问题,设计一款基于LabVIEW的离心泵监测系统;该系统监测的离心泵运行状态数据包括振动、噪声、进出口水温、风速、水深及泵安装平面倾角。系统由软件和硬件两大部分组成,采用RS485串口总线和Modbus RTU协议进行通讯,利用传感器、LabVIEW技术实现离心泵运行状态数据的实时监测、动态曲线显示、处理、存储及信号采集故障报警等功能。试验结果表明:系统操作简单、人机交互界面友好、运行稳定,可以实现对离心泵振动、噪声等运行状态监测及信号采集故障报警的功能。

摘要：针对气体腔体的结构和光学部件性质,设计了恒温稳定控制箱体的电路精确控制方法,实现了箱体内部多温度状态的高精度稳定控制.该温度控制系统可用于研究气体温度变化与气体吸收谱线参数变化的规律,提高气体浓度检测精度.设计了高精度恒流源、两路温度采样模块及调理电路、A/D模数转换电路和半导体致冷器控制模块等在内的硬件电路系统,开发相应的系统软件,保证光腔通光部分温度的均匀性.同时根据实际控温箱体参数,以比例积分微分控制算法为核心,精密控制光腔内部的温度变化,实现了温控箱内部温度变化控制波动最优为±0.009℃且标准差低于0.006℃,并采用浓度为2.00%的CO 2标准气体分别进行了16℃、20℃、24℃、28℃、32℃、36℃、40℃七个温度状态下的温度控制实验,测量结果验证了温控系统的稳定性.

摘要：针对四轮独立驱动与四轮独立转向(four-wheel independent drive and four-wheel independent steering, 4WID-4WIS)智能车的转向行驶工况,基于阿克曼转向原理,提出一种利用三阶贝塞尔曲线进行轨迹规划的新方法。首先,采用最优函数获取一条满足智能车初始状态约束、目标状态约束和曲率连续约束且曲率差值最小的最优轨迹。然后,提出一种位置估算算法,即基于惯性导航系统测量的航向角和编码器的脉冲数对智能车的位置增量进行计算,从而估算其行驶时的位置,并推算运行轨迹的长度。最后,在MATLAB软件中对所规划的智能车轨迹进行仿真计算,并在实车试验平台上验证轨迹规划方法和位置估算算法的合理性和可行性。结果表明,4WID-4WIS智能车能够按规划的轨迹行驶到给定终点,其横向位置估算误差为0.19%,纵向位置估算误差为0.20%,运行轨迹长度推算误差为0.22%;相比于其他里程计算法、测距法等单一算法,所提出的位置估算算法的精度高,可为其他移动机器人的轨迹规划和位置估算提供参考。

摘要：针对碳纤维增强树脂基复合材料(Carbon fiber reinforced polymer,CFRP)弱导电性和异质多相结构特点,通过设计开发高分辨率涡流线圈探头结合空频域信号处理方法,实现对碳纤维复合材料板中10^(-6)~10^(-3 )m细观尺寸范围内的纤维分布以及纤维缺失、褶皱和空隙过大等缺陷的涡流成像。主要从线圈探头耦合特性建模仿真和图像特征参数提取两个方面对碳纤维复合材料的电涡流细观尺度成像技术进行研究,建立分离式线圈探头耦合阻抗信号模型和点扩散函数数学模型,综合考虑这两方面影响因素设计一种自调零涡流探头并确定了其结构参数。对多方向CFRP层合板进行了检测并研究了图像的特征参数提取方法,基于复平面相位旋转的方法确定每个扫描点的像素值,得到了清晰的纤维纹路分布和缺陷图像,进一步提高检测的分辨率。

摘要：焊缝信息的快速准确获取是实现自动化焊接的首要问题。然而,在实际焊接过程中,电弧、飞溅、强反射光等噪声会严重污染采集的图像,导致焊缝定位偏移,最终导致跟踪失败。为了提高跟踪过程中的焊缝定位精度与图像处理速度,本文提出了一种将激光条纹分割与焊缝特征点定位相结合的轻量级多任务深度学习模型。该模型由编码器和解码器组成,激光条纹分割子任务与焊缝特征点定位子任务共用编码器主干网络,解码器包含激光条纹分割分支和基于可微空间到数值转换(DSNT)的焊缝特征点定位分支,整个模型遵从轻量化设计思想,同时利用多个子任务之间的相关信息,进一步提升各子任务的性能。实验结果表明,所提模型能够有效克服各类焊接噪声,完成焊缝特征的提取,单幅图像的处理时间约为11.45 ms,特征点定位精度可达0.1872 pixel,在自动化焊接方面具有广阔的应用前景。

摘要：为了防止驱动电流的波动会影响半导体激光器激射波长及发光功率,设计了一款具有较强抗干扰能力的半导体激光器驱动电路。该驱动电路以深度负反馈架构为核心,通过STM32控制器调节输出电流直流信号的大小以及调制波信号的频率与幅值。对整个环路进行一阶人工分析,并且结合Tina-TI仿真引入参数可调的噪声抑制网络,保证目标设置频率下环路响应能力的同时具有较强的抗干扰能力。实验表明,该激光器电流驱动电路对目标频率10倍频程以上环路噪声的抑制可达到20 dB以上,并且对目标频率的调制波响应良好,频率的输出值与设定值最大偏差为0.001 Hz,控制线性度为0.9999,直流偏置下驱动电流2 h短期稳定度优于0.0056%,63 h长期稳定度优于0.011%,激光器功率控制线性度为0.9994,标准误差为0.09287。

摘要：针对四轮毂驱动电动汽车行驶过程中电机故障的危险工况,提出了一种基于模糊控制律的电机故障检测方法;为了保证车辆运行稳定性,设计了具有双层控制策略的四轮毂驱动电动汽车驱动容错控制系统,上层控制器中将汽车横摆角速度和质心侧偏角的实际值与理想值的差值作为滑模面,滑模控制的输出值为维持车辆稳定运行的附加横摆力矩;下层控制器采用了2种转矩分配策略,一是加入模糊控制器输出电机运行因子的二次规划转矩分配策略,二是以车辆期望转矩值与四倍低附着侧车轮最大转矩值为依据,执行基于模糊控制律的转矩分配策略。仿真和实验结果表明:本文所设计的驱动容错控制策略能够在某一个或两个电机突发故障时,仍能保持汽车按照预定的方向稳定行驶。

摘要：微博短文本情感分析的目的是发现用户对热点事件的观点及态度。已有的方法大多是基于词袋模型,然而,词袋模型无法准确捕获带有情感倾向性的语言表现特征。结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)模型的特点,提出了卷积记忆神经网络模型(CMNN),并基于此模型来解决情感分析问题。与传统算法相比,模型避免了具体任务的特征工程设计;与CNN和LSTM相比,模型既能够有效提取短文本局部最优特征,又能够解决远距离的上下文依赖。通过在COAE2014数据集上的实验来验证了模型对微博短文本情感分析的有效性。并与CNN、LSTM以及传统模型SVM做了实验对比,结果表明,模型对于微博短文本情感分析在性能上优于其他3种模型。