摇摆台过渡控制算法研究

摇摆台是一种测试车、船震动性能的设备。三轴摇摆台的每一轴都有三种运动状态。在进行运动状态转换时要保证系统的可靠性和安全性,因此实现运动状态之间的平滑过渡是保证摇摆台正常工作的关键环节。实现平滑过渡有多种方法,多项式、Bezier曲线或者B样条等。在已完成的202三轴摇摆台项目中实现平滑过渡采用了多项式。本文主要讨论如何利用B样条建立新的过渡算法,并通过matlab仿真对两种过渡算法进行比较。     

高平滑度自由曲面激光束整形透镜设计

利用泊松网格优化算法设计了激光束整形自由曲面透镜，通过4次迭代，目标面的网格分布就接近于最优分布。使用该最优的目标面网格，基于输入光束与输出光束之间的能量映射关系，计算自由曲面各采样点的法向矢量，基于泊松面形构建算法获得自由曲面矢高，从而构建自由曲面透镜。为了验证所提方法的可行性，针对正方形目标面和矩形目标面分别设计了自由曲面透镜，这两种透镜在目标面上的辐射照均匀度分别达到91%和93%。为了验证自由曲面的平滑性，使用一个6阶9项多项式进行拟合，拟合后的均方根误差达到1.394×10^-3，表明所设计的自由曲面具有很高的平滑度。使用拟合数据建立自由曲面透镜，其目标面辐照均匀度几乎保持不变。采用随机统计分析方法对自由曲面透镜装配公差进行分析，结果表明在给定的公差范围，大部分样本的辐照均匀度保持在88%左右。     

基于密集编码标签的遥感图像旋转目标检测算法

针对现有目标检测算法在遥感图像中检测精度低,容易漏检等问题,提出了一种遥感图像旋转目标检测算法,使用YOLOv5m作为基本框架。首先,使用环形平滑标签CSL(Circular Smooth Label,CSL)将角度回归预测转变为角度分类预测,解决回归预测中的角度周期性和边界可交换性的问题,提升检测精度。其次,使用密集编码标签(Densely Coded Label,DCL)替换稀疏编码标签,大幅减少预测层厚度,提升训练速度。实验表明,使用改进后的算法较基准算法mAP提升4.88%,模型训练速度与原模型速度基本相同,证明了算法的有效性。     

三阶段智能车辆多信号灯路口节能车速规划

为提高智能车辆在多信号灯场景通行时的能耗经济性，提出一种鲁棒三阶段(选择—平滑—优化，Select-Smooth-Optimize, SSO)的节能车速规划框架。采用随机撒点方式划分可通行区域，基于经济巡航车速构建加权有向无环图(WOG),利用Dijkstra算法求解加权有向无环图粗解；利用三次样条插值模型平滑粗解轨迹，降低非线性优化的计算时间；将车速规划最优控制问题转化为非线性优化问题，利用平滑后的轨迹作为内点法优化的初始迭代值，加快最优速度轨迹收敛，构建不规则信号灯相位和配时(SPaT)场景并进行仿真测试。仿真结果表明，与一阶段和两阶段基准算法相比，SSO算法分别节省26%、7%的能耗，并能兼顾鲁棒性与实时性计算要求。     

基于WPD-PSO算法的整流电路故障诊断

针对电力电子电路故障类型多、诊断正确率低的问题，提出基于小波包分解和粒子群算法优化概率神经网络的方法。建立三相桥式全控整流电路仿真模型，利用小波包分解技术对故障电压信号进行三层小波包分解与重构，提取特征值，并对数据进行归一化处理；用粒子群算法优化概率神经网络寻找合适的平滑因子，对数据进行训练和诊断；将该方法与未优化的概率神经网络作对比。仿真结果表明，该方法在训练效果和诊断正确率上都要优于未优化的概率神经网络。     

基于峰度系数方差的加权自适应引导滤波

针对传统局部窗口方差提取有噪图像边缘困难的问题，本文介绍了峰度系数方差准确感知有噪图像边缘，并基于此提出一种加权自适应引导滤波器.自适应调节引导滤波中固定正则化系数，解决边缘模糊、边缘光晕的问题；基于像素的多邻域窗口边缘权重，实现聚合加权滤波，进一步抑制边缘模糊.实验结果表明:本文方法在不同噪声级别下，PSNR、SSIM均值提升率分别大于65%、78%；滤波结果图像在噪声平滑和边缘保持两方面均有更好性能.      

基于RoBERTa-RCNN和注意力池化的新闻主题文本分类

针对中文新闻主题因缺乏上下文信息而造成语义模糊和用词规范性不高的问题，提出一种基于RoBERTa-RCNN和多头注意力池化机制的新闻主题文本分类方法。利用数据增强技术对部分训练数据进行回译处理，再通过自编码预训练模型和RCNN对文本进行初步和深度的特征提取，并结合多头注意力思想改进最大池化层。该方法采用融合机制，改善了RCNN中最大池化策略单一和无法进行动态优化的缺陷。在三个新闻主题数据集上进行实验，使用更适用于新闻主题分类的Mish函数代替ReLU函数，并利用标签平滑来解决过拟合问题。结果表明，所提方法相比传统分类方法效果突出，并通过消融实验验证了模型在分类任务上的可行性。     

基于改进聚焦矩阵算法宽带信号测向研究

针对CSM算法预估信号,存在DOA估计误差的问题进行研究,提出运用解相干空间平滑技术对宽带信号进行矩阵重构,进而构造酉聚焦矩阵,将各频率点下阵列流变换到同一频率点上,进行DOA估计.仿真结果表明,经过前后向平滑处理,改进聚焦变换矩阵的方法,不需要对来波信号方位角预估,就能高精度、稳健的估计来波方向,且计算量少.     

结构保持图拉普拉斯正则的快速图像修复

为了让信息从周围向待修复区域填充时保持图像边缘结构，提出结构保持图拉普拉斯正则的图像修复模型.该模型在信号依赖的图拉普拉斯矩阵基础上，引入梯度图像平滑约束，能够促进目标函数的最优解收敛至分片平面图像；此外，该模型转化为无约束二次规划问题，可以通过共轭梯度法快速求解.实验结果表明，所提的图像修复算法相比于现有图像修复算法不仅速度快，而且可以克服图拉普拉斯正则图像修复算法所产生的块效应，使得复原后的图像更加自然.