國外電子測量技術最新期刊目錄

基于改進Conv-ECA-Transformer模型的滾動軸承故障診斷方法————作者：陳軍;王可慶;李鵬;郭永信;蔣亮;

摘要：為應對數據樣本不足導致的軸承故障特征提取困難，提出了一種基于卷積注意力機制和Transformer并行結構的混合故障診斷模型。該模型充分利用卷積神經網絡在局部特征提取方面的優勢，并結合Transformer強大的全局特征捕獲能力，通過多尺度特征提取和全局依賴關系建模，提升了故障分類的準確性。針對特征重要性識別不足的問題，本文引入了改進的ECA注意力機制模塊，動態調整特征權重，增強對關鍵信息的關注。...

MMC低開關頻率自適應均壓控制策略研究————作者：吳迪;田浩;付燕;王在福;李明明;

摘要：模塊化多電平換流器（MMC）具有高系統穩定性、高電壓等級以及易于擴展和維護等諸多應用優勢，但基于傳統調制策略，各橋臂子模塊高頻投切，導致換流閥功率器件開關損耗較高。針對以上問題，提出一種低開關頻率的MMC控制策略。首先分析MMC橋臂充放電規律以及造成子模塊電容電壓波動的原因。明確MMC均壓效果與其開關頻率間的制約關系以及傳統均壓算法的優缺點，明確實際工程中對子模塊的開關頻率和電容電壓的要求，為后續...

基于大批次對抗策略的電力配網工程數字化調度技術————作者：施偉國;陳燕雯;張心蕙;

摘要：電力配網涉及眾多設備和環節，數據來源極為廣泛，涵蓋各類傳感器、電表、開關設備等。要將這些異構數據統一集成轉化為對調度有價值的信息，具有非常高的難度。傳統方法通常是直接對采集的配網工程數據直接進行集成，忽略了對基學習器的篩選，導致配網工程調度節點的負載率偏低。為此，提出基于大批次對抗策略的電力配網工程數字化調度技術。通過集成電力配網工程數據，建立數字化的數據倉庫，并采用Kappa系數法篩選基學習器，...

基于Hilbert變換的磁聲耦合成像聲信號檢測方法————作者：李依芳;王喬宇;

摘要：磁聲耦合成像系統往往會受到各種噪聲的干擾，這些噪聲會掩蓋微弱的磁聲信號，導致信號檢測不準確。為此，我們提出基于Hilbert變換的磁聲耦合成像聲信號檢測方法。首先，引入Hilbert變換方法來處理聲信號，將原始聲信號視為解析信號的實部，將Hilbert變換的結果作為虛部，從而生成一個完整的解析信號。其次，基于這個解析信號，提取聲信號的關鍵特征。最后，利用這些提取的特征來重建目標物體的電特性圖像，通...

基于視頻監控的煤礦井下電子圍欄入侵人員識別技術研究————作者：馬驥;張杰文;蔣棟;李浪平;

摘要：煤礦井下安全生產是保障礦工生命安全和能源穩定供應的核心環節，但傳統監控方法在檢測實時性和準確性方面存在明顯不足。針對復雜井下環境中人員入侵識別精度低的問題，研究提出一種基于改進You Only Look Once version 5(YOLOv5)和深度簡單在線實時跟蹤算法的電子圍欄入侵檢測技術。研究通過嵌入注意力機制增強模型對關鍵特征的感知能力，并利用擴展卡爾曼濾波與匈牙利算法提升跟蹤穩定性。實...

基于數字孿生與灰色預測算法的電力系統中長期負荷預測研究————作者：薛濤;張丁月;程愛勇;傅謙晶;劉廣華;王鵬飛;

摘要：電力系統負荷具有時變性和不確定性，且歷史負荷數據的稀疏性也會導致預測模型因訓練不足而產生較大偏差。為此，提出基于數字孿生與灰色預測算法的電力系統中長期負荷預測方法。首先，根據電力系統的負荷類型，通過數字孿生模型，將電力系統的物理實體與虛擬模型相結合，實時獲取多維數據，彌補歷史負荷數據的不足。利用快速傅里葉方法提取負荷的時域和頻域瞬態分量，并建立負荷衍生特征。結合數字孿生體中負荷與影響因素間的關系，...

基于鯨魚優化算法的高壓輸電線路跳閘概率預測————作者：沈小勇;馬曉磊;徐琳;汪凱威;王金忠;

摘要：惡劣天氣下高壓輸電線路跳閘的原因復雜，加大了高壓輸電線路跳閘概率的預測難度。為了減少因線路故障導致的停電事故，保障電力供應的連續性和穩定性，提出基于鯨魚優化算法的高壓輸電線路跳閘概率預測方法。通過置信度分析氣象因子與線路跳閘之間的關聯關系，確定主要氣象因子，并對區域展開劃分。建立泊松分布模型計算輸電線路在不同氣象區域內的歷史故障率，引入回歸分析方法獲取氣象因子與歷史故障率之間的關系。為了提高分析精...

基于改進MOBMA算法的含風電場電力系統動態調度————作者：劉穎;高文強;張嬌梅;

摘要：含風電場電力系統動態調度問題具有高維度、非線性、多約束的特點。為了克服風電場出力波動的不利影響，提高調度經濟性，建立了含風電場電力系統動態調度模型，并提出了一種改進多目標拳擊比賽優化算法進行求解。首先利用罰函數對約束條件進行處理，提出量子位Bloch球面理論豐富了候選解的多樣性，增強了算法的全局搜索能力，隨后利用聯想學習方法對非支配解進行優化，并融合對立學習技術對生成階段解的質量進行提升，提高了算...

基于改進YOLOv5算法的架空地線破損檢測————作者：雷澤宇;楊暘;楊雄;楊生蘭;盧銳;馬曉虎;

摘要：針對架空地線破損檢測場景，傳統計算機視覺的手工特征泛化性差，主流通用目標檢測網絡遷移效果差等問題，提出一種以YOLOv5n作為主干網絡的目標檢測算法。首先，提出一種交叉上下文特征提取模塊替換原主干特征提取模塊，提升了模型針對遙感場景的特征提取能力。其次，頸部部分引入DAnet中的位置注意模塊和通道注意模塊提升模型復雜背景下多尺度目標的檢測能力，抑制顯著無關目標的特征，提升模型檢測精度，并且進行了跨...

NLPShield:基于機器遺忘的文本后門攻擊防御方法————作者：李炳佳 ;熊熙 ;

摘要：在自然語言處理（Natural Language Processing,NLP）領域，后門攻擊已成為現代NLP應用的重大威脅，嚴重影響系統的安全性與可靠性。盡管文本領域已提出多種防御策略，但在不接觸中毒數據集也不參與后門訓練過程時，面對復雜的攻擊場景，現有方法仍難以有效應對。為此，提出一種基于機器遺忘的文本后門攻擊防御方法NLPShield。該方法僅需少量干凈樣本，通過基于錯誤標注的訓練和干凈神經...

基于殘差修正的合環電流預測研究————作者：龍欣雨;舒征宇;陳昌松;姚欽;童華敏;

摘要：隨著大規模以光伏、風電為主的分布式能源接入和負荷需求的復雜化，傳統合環電流計算方法難以滿足精度要求和反映合環特性的不確定性，本文提出了一種基于殘差修正的合環電流預測方法。針對大量分布式能源接入和負荷需求復雜化的影響，采用自適應噪聲完全集合經驗模態分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN...

基于YOLOv9c的隧道火災檢測算法研究————作者：葛夢瑩;陳廣華;鄒新;吳爽;

摘要：隧道在現代城市交通建設及地下空間中占據著舉足輕重的地位，對隧道火災進行檢測有助于保障生命財產安全。針對現有模型對隧道火災的識別率低的問題，提出一種基于YOLOv9c的隧道火災檢測算法——YOLOv9c-Fire，基于YOLOv9c綜合調整網絡深度、寬度和輸入圖片分辨率，使網絡兼備大小與識別準確率的雙重優勢；融入GAM注意力機制，關注特征圖的不同維度以增強網絡對重要特征的提取能力；利用slide l...

基于多尺度采樣配準算法的水輪發電機機電故障自動化診斷————作者：劉瑞凱;魏福江;蘇小禮;

摘要：水輪發電機的機電故障受其運行環境的影響，含有較大的干擾，致使故障診斷的準確度較低。為此，我們提出基于多尺度采樣配準算法的水輪發電機機電故障自動化診斷方法。計算水輪發電機的輻射分辨率，以確定環境的輻射噪聲干擾，提取信號的譜峭度特征作為配準特征點，結合多尺度采樣配準算法自動化配準振動信號，通過解析計算配準振動信號的譜密度，擬合得到相應的Walsh譜，進而定義機電故障診斷的判別式，得到故障診斷結果。實驗...

基于優化CEEMDAN和BES-RF算法的航空電纜電弧故障檢測————作者：劉曉琳;柳偉;荊濤;

摘要：針對航空電纜電弧故障因特征隱蔽性和危害性強引發的飛行安全隱患等問題提出一種新型檢測方法。首先參考行業標準模擬飛行環境搭建試驗平臺完成數據采集。再采用北方蒼鷹算法優化自適應噪聲完備集合經驗模態分解方法（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）將故障電弧電流分解為不同本征模態函數分量并對其提取...

數字醫療中的患者圖像信息加密隱藏方法————作者：郝堃;任曉霞;李帥;陳池梅;

摘要：為確保數字醫療中的患者圖像信息數據安全，提出一種基于置亂-擴散模式的圖像加密隱藏算法。首先通過Logistic混沌映射技術進行圖像的置亂操作，然后實施擴散處理以降低像素之間的相關性，最后，利用插值技術將加密圖片嵌入與患者信息無關的載體圖像中以實現數據的隱蔽。實驗結果顯示，相對于對比算法，該算法表現出更高的圖像質量和更低的數據失真，均方誤差為0.002 3，峰值信噪比為47.89 dB。熵值測試表明...

基于改進注意力機制的網絡攻擊源追蹤方法————作者：剛占慧;楊佳寧;樊佳訊;郭嫻;

摘要：隱蔽性攻擊具有低速攻擊特點，在混淆數據包攻擊源檢測中，難以捕捉攻擊行為的復雜特征，導致追蹤結果覆蓋率較低。為此，提出基于改進注意力機制的網絡攻擊源追蹤方法，并對其進行可行性研究。融合偏差系數與長短期記憶網絡（LSTM）改進注意力機制，計算攻擊源數據包定位偏差系數，結合圖對比學習（GCL）算法設定動態閾值，有效標記混淆數據包中的攻擊數據包；分析標記攻擊數據包的隱蔽性攻擊行為，獲取該攻擊行為的能力強度...

IABC算法和大數據處理在空調系統用電智能控制中的應用————作者：周渤昊;于晴;丁勝輝;

摘要：隨著能源需求的持續增長和環境問題的加劇，節能減排成為全球關注的焦點。為實現空調系統的高效節能運行，研究提出了一種基于改進人工蜂群（Improved Artificial Bee Colony,IABC）算法和大數據處理的空調系統用電智能控制方法。通過自回歸積分滑動平均模型對空調系統用電功率數據進行處理和預測，并結合IABC算法優化空調系統的運行參數，以降低能耗并提升舒適性。實驗結果表明：IABC算...

基于運動目標跟蹤定位的航空安保飛行區碰撞風險報警————作者：薛鐘松;賀小輝;王濤;曾思博;蔣星;羅森;

摘要：飛行區內存在多種類型的目標，如飛機、行李牽引車、擺渡車、地勤人員等。這些目標大小、形狀各異，運動速度和軌跡也不盡相同，相互之間的距離和相對位置關系時刻變化，使得準確監測和分析每個目標的狀態以及它們之間的潛在碰撞風險變得極為復雜。運動目標跟蹤定位技術可以通過對目標的運動特征的分析，更準確地識別和區分飛行區內的不同目標，為準確分析碰撞風險打下基礎。因此，研究基于運動目標跟蹤定位的航空安保飛行區碰撞風險...

基于DTW-GMM的水輪發電機發動機聲紋故障診斷系統————作者：曾正奇;張曉宇;楊鵬;曾勇;康樂;

摘要：水輪發電機在運行過程中，其轉速會出現波動，這種波動使聲紋信號的頻率和周期會隨著轉速的變化而產生相應的改變，導致采集到的聲紋信號難以直接在時間維度上實現精準對齊，發動機聲紋故障診斷結果出現誤差。對此，研究基于DTW-GMM的水輪發電機發動機聲紋故障診斷系統。在系統的硬件部分，聲音采集模塊通過高精度A/D轉換芯片將模擬聲音信號轉換為數字信號，經SPI總線傳至STM主控板初步處理，處理后的數字聲音信號打...

自適應SSAE與神經網絡在區塊鏈隱私保護模型中的應用測試————作者：商廣勇;趙欽;成秀珍;周丹;梁宏珍;

摘要：為探索區塊鏈隱私保護模型在惡意交易檢測方面的創新應用，保障區塊鏈安全性，研究自適應堆疊稀疏自編碼器（Stacked Sparse Autoencoder, SSAE）與神經網絡在區塊鏈隱私保護模型中的應用測試。構建SSAE模型，從區塊鏈復雜的交易數據中提取具有區分度的深層特征，為惡意交易檢測奠定基礎，并引入了自適應遺傳算法進行SSAE模型參數優化，提升SSAE在處理區塊鏈交易數據時的適應性和靈活性...

　　國外電子測量技術來自網友的投稿評論：

• zhaohhhh

  投遞的是深度學習相關方向論文，11.15左右投稿，審稿費100，然后在12.10左右返回意見，期間返修三四次，審稿速度極快，基本三天左右返回一次意見。12.30錄用。7頁2820。

  2023-01-09 09:47

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