《自動化與儀器儀表》Automation&Instrumentation(月刊)1981年創(chuàng)刊，由重慶市自動化與儀器儀表學(xué)會和重慶工業(yè)自動化儀表研究所主辦，其特點是學(xué)術(shù)水平較高、實用性強、信息量大、覆蓋面寬、廣告效果好、發(fā)行量大。據(jù)中國科技信息研究所館藏期刊借閱統(tǒng)計表明，她是最受讀者喜愛的刊物之一。主要報道控制理論、系統(tǒng)理論、自動化技術(shù)、工業(yè)自動化儀表、計算機及其應(yīng)用技術(shù)等方面的研究成果、發(fā)展動態(tài)、經(jīng)驗交流。適用于從事工業(yè)自動化、儀器儀表、計算機應(yīng)用、機電儀一體化、自動控制等專業(yè)的科研、設(shè)計、應(yīng)用、生產(chǎn)、銷售的科技工作者、大專院校師生、管理干部、技術(shù)工人閱讀。

　　《自動化與儀器儀表》設(shè)有產(chǎn)品廣告、生產(chǎn)廠家簡介及產(chǎn)品動態(tài)信息專欄，目的是：讓用戶更好地了解生產(chǎn)廠，讓產(chǎn)品更好地接近用戶。本刊刊登及時，收費低廉，愿為國內(nèi)外廣告客戶服務(wù)，歡迎惠顧!旨在加強學(xué)術(shù)交流，促進中國自動化與儀器儀表的發(fā)展，為自動化和儀器儀表工作者服務(wù)。

　　自動化與儀器儀表欄目設(shè)置綜述、控制理論研究、控制系統(tǒng)設(shè)計、應(yīng)用技術(shù)、儀器儀表與裝置、實踐與創(chuàng)新。

　　自動化與儀器儀表收錄國家新聞出版總署收錄　維普網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫收錄

　　1、數(shù)據(jù)：MARC數(shù)據(jù)、DC數(shù)據(jù)

　　2、圖書館藏：國家圖書館館藏、上海圖書館館藏

　　3、影響因子：

　　截止2015年萬方：影響因子：0.325;總被引頻次：765

　　截止2015年知網(wǎng)：復(fù)合影響因子：0.310;綜合影響因子：0.189

　　4、自動化與儀器儀表雜志榮譽：

　　1983年獲中國儀器儀表學(xué)會優(yōu)秀期刊

　　1987年獲四川省科協(xié)優(yōu)秀期刊獎

　　1993年獲重慶市優(yōu)秀期刊一等獎

　　閱讀推薦：電子科學(xué)學(xué)刊

　　《電子科學(xué)學(xué)刊》是電子科學(xué)高級綜合性學(xué)術(shù)刊物。它的任務(wù)是：反映我國電子科學(xué)的最新研究成果和技術(shù)進展。本刊發(fā)揚學(xué)術(shù)民主，提倡學(xué)術(shù)討論，促進國內(nèi)外同行的學(xué)術(shù)交流，為我國四個現(xiàn)代化服務(wù)。《電子科學(xué)學(xué)刊》主要刊登有關(guān)電子科學(xué)方面的具有創(chuàng)新性的、高水平的、有重要意義的最新科技成果論文和階段性研究成果的研究簡報。本刊中文版還設(shè)有綜述評論和學(xué)術(shù)討論欄目。

　　自動化與儀器儀表最新期刊目錄

結(jié)合MFCC與BiLSTM的AI音頻智能拼接模型研究————作者：李婷婷;殷瑩;張佳蕊;

摘要：針對音頻合成領(lǐng)域中人工智能(Artificial intelligence, AI)自動作曲模型音質(zhì)和表現(xiàn)力不足的問題，研究提出一種基于梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)特征提取和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)音樂合成的改進模型，并引入音頻平滑拼接技術(shù)...

基于PLC控制的工業(yè)機器人機械臂自動化控制系統(tǒng)————作者：凌璟;

摘要：考慮工業(yè)機器人在突發(fā)擾動工況中，機械臂姿態(tài)失穩(wěn)，不能按照期望作業(yè)軌跡完成任務(wù)，設(shè)計基于PLC控制的工業(yè)機器人機械臂自動化控制系統(tǒng)。系統(tǒng)由深度相機、位移傳感器實時采集工業(yè)機器人所在環(huán)境的實時圖像數(shù)據(jù)、機械臂位置數(shù)據(jù)；所采集數(shù)據(jù)均發(fā)送至PLC控制器，結(jié)合當(dāng)前機械臂環(huán)境與位置狀態(tài)，使用基于自適應(yīng)滑模控制的機械臂自動化控制模型，在突發(fā)擾動工況中，設(shè)定引入抖振補償量的機械臂自適應(yīng)滑模控制器控制律；由伺服驅(qū)動...

基于并行化計算架構(gòu)的大數(shù)據(jù)傳播推薦算法研究————作者：陳玉婷;

摘要：針對智能推薦算法在高稀疏性數(shù)據(jù)集中處理效率較差的問題，提出了一種基于并行化計算架構(gòu)的大數(shù)據(jù)傳播推薦算法。通過利用隨機梯度下降法改進并行化計算，再以圖形處理器為基礎(chǔ)上進行了推薦算法的設(shè)計。實驗顯示，研究提出的算法在3種數(shù)據(jù)集中的均方根誤差比其他方法明顯減少。以某文旅媒體賬號數(shù)據(jù)為例的驗證顯示，研究提出的推薦算法的均方根誤差為1.21,比其他兩種方法平均減少了8.33%。結(jié)果表明，研究提出的方法能夠適...

結(jié)合體感技術(shù)與A*算法的計算機網(wǎng)絡(luò)機房虛擬展示系統(tǒng)設(shè)計研究————作者：李敏;

摘要：針對機房設(shè)備的監(jiān)控與管理效果差以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型受到限制的問題，研究提出一種A*優(yōu)化算法，以優(yōu)化機房巡警與數(shù)據(jù)采集工作的路徑設(shè)計，然后結(jié)合體感技術(shù)完成機房的虛擬建圖，最后在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建計算機網(wǎng)絡(luò)機房虛擬展示系統(tǒng)。研究結(jié)果表明，A*優(yōu)化算法能在較短時間內(nèi)生成更為優(yōu)秀的路徑，并且在機房F的實際應(yīng)用中，展示了告警類型、容量分析、資產(chǎn)設(shè)備統(tǒng)計以及能耗記錄，在8月、9月與11月，空調(diào)...

基于YOLOv5s的智能運維技術(shù)對變電站中開關(guān)狀態(tài)的識別研究————作者：段思科;鄭植;余勇;丁俊民;

摘要：隨著變電站智能化運維需求的不斷增長，開關(guān)狀態(tài)的精準識別變得尤為重要。為了解決變電站開關(guān)狀態(tài)識別準確性不足和效率低下的問題，本研究基于You Only Look Once version 5s(YOLOv5s)模型，開展了智能運維技術(shù)的優(yōu)化研究。研究首先深入分析了運維系統(tǒng)的需求，并收集了變電站開關(guān)圖像數(shù)據(jù)，隨后針對YOLOv5s模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)、融合網(wǎng)絡(luò)和損失函數(shù)等進行了一系列優(yōu)化。通過引入自適應(yīng)...

基于F-CNN的電網(wǎng)工程場景識別系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用————作者：董斌;祝和春;鄒仕富;張劍鏵;龔旗幟;

摘要：針對電網(wǎng)工程場景識別準確率和效率不高的問題，設(shè)計一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源圖像融合識別模型(Fusion image convolutional neural network, F-CNN)的電網(wǎng)工程場景識別系統(tǒng)。首先，然后采用改進的YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)進行電網(wǎng)場景圖像進行目標(biāo)檢測；然后對紅外圖像和可見光圖像進行多光譜圖像融合處理；最后通過F-CNN識別模型實現(xiàn)電網(wǎng)工程場景識別。實驗結(jié)果表明，本模型...

基于變分模態(tài)分解和深度學(xué)習(xí)算法的負荷電能調(diào)控策略研究————作者：段玉卿;王品;李智;張世康;

摘要：針對傳統(tǒng)負荷電能預(yù)測方法存在預(yù)測精度和預(yù)測效率不高的問題，提出一種基于變分模態(tài)分解和深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的負荷電能預(yù)測方法，以實現(xiàn)負荷電能精準調(diào)控。首先，采用粒子群優(yōu)化算法VMD分解法進行優(yōu)化，以實現(xiàn)原始電力負荷數(shù)據(jù)分解；然后將分解得到的特征作為CNN-TCN-SAM(簡稱CTS)深度網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的輸入；最后通過該模型實現(xiàn)負荷電能準確預(yù)測和精準調(diào)控。結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)的CNN-GRU預(yù)測模型、CE...

基于多場景的配電網(wǎng)電壓序列協(xié)調(diào)技術(shù)發(fā)展研究————作者：鄭晨;劉書銘;李瓊林;代雙寅;張博;

摘要：針對配電網(wǎng)新能源出力波動性強導(dǎo)致意外事故發(fā)生率高的問題，提出一種基于多場景的配電網(wǎng)電壓序列協(xié)調(diào)策略。首先，確定配電網(wǎng)無功優(yōu)化控制目標(biāo)函數(shù)和約束條件，以構(gòu)建電壓控制數(shù)學(xué)模型；然后基于深度強化學(xué)習(xí)中的深度Q網(wǎng)絡(luò)(Deep Q-learning Network, DQN),分別對其專家調(diào)度策略和初始策略網(wǎng)絡(luò)生成進行改進；最后進行模型求解，以實現(xiàn)配電網(wǎng)電壓波動快速響應(yīng)和控制。仿真實驗表明，提出的策略可實現(xiàn)...

基于變異粒子群算法的智慧指揮系統(tǒng)故障搶修策略優(yōu)化研究————作者：朱海;許道強;鄧君華;王震;史美樂;

摘要：對智慧指揮系統(tǒng)故障搶修策略優(yōu)化問題進行研究，以接入分布式電源的配電網(wǎng)故障搶修為例，構(gòu)建故障搶修策略優(yōu)化模型，并通過改進后的二進制粒子群優(yōu)化算法對其進行求解和實驗測試。測試結(jié)果表明：經(jīng)過改進后得到變異粒子群算法(Mutation Particle Swarm Optimization, MPSO),在訓(xùn)練集上經(jīng)過25次迭代后邊開始收斂并趨于平穩(wěn)，適應(yīng)度值維持在102左右，收斂速度提高，尋優(yōu)能力更強。...

基于可移動存儲系統(tǒng)的配電網(wǎng)耦合運輸配置優(yōu)化————作者：錢衛(wèi)良;孫琦;張友旺;丁律;劉傳毅;

摘要：當(dāng)面對自然災(zāi)害、網(wǎng)絡(luò)攻擊等災(zāi)難性事件時，配電網(wǎng)系統(tǒng)及其關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施可能會受到嚴重影響。為解決配電網(wǎng)在突發(fā)故障后功能的快速恢復(fù)問題，提出一種基于可移動倉儲系統(tǒng)的配電網(wǎng)耦合運輸配置優(yōu)化的方法。首先考慮配電網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)之間的連接，用于優(yōu)化可移動倉儲系統(tǒng)的軌跡規(guī)劃。此外，為應(yīng)對道路堵塞對可移動倉儲倉庫以及清障隊清除障礙物的影響，提出一種基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的最佳重配置方案，來增加系統(tǒng)的靈活性。研究結(jié)果表...

一種計及源荷不確定性的有源配電網(wǎng)動態(tài)故障恢復(fù)方法————作者：盧建剛;趙瑞鋒;余志文;李謙;司雪峰;

摘要：源荷不確定性對有源配電網(wǎng)故障恢復(fù)有很大的影響，研究提出了一種計及源荷不確定性的有源配電網(wǎng)動態(tài)故障恢復(fù)方法，考慮引入光伏出力和負荷預(yù)測的數(shù)學(xué)期望值模型分析源荷不確定性，然后基于約束規(guī)劃數(shù)學(xué)模型提出故障恢復(fù)策略。結(jié)果顯示，研究方法的目標(biāo)日總網(wǎng)損分別為2 861 kW、2 363 kW、1 988 kW;研究的故障恢復(fù)方案配電網(wǎng)的恢復(fù)時間最短，為10 h,關(guān)鍵負荷恢復(fù)比例為100%,經(jīng)濟效益最大，為54...

基于K-means及深度學(xué)習(xí)的用戶用電采集反竊電應(yīng)用研究————作者：丁骎;耿然;

摘要：竊電行為的危害極大，它不僅侵害了供電企業(yè)的合法權(quán)益，導(dǎo)致了國有資產(chǎn)的流失，而且還給人民的生命財產(chǎn)帶來了極大的威脅。為了提高用戶用電采集系統(tǒng)反竊電能力，研究提出一種基于K均值算法及層次化的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的反竊電診斷控制模型。研究表明，研究提出的反竊電決策模型更加接近現(xiàn)場實際勘測的數(shù)值，在改變欠壓竊電、反向大電流竊電、改變高壓計量裝置接線法竊電和造中性點法竊電這4種竊電類型與實際勘測的結(jié)果一致；反竊電...

基于超參聚類算法的電力負荷自動預(yù)測研究————作者：張偉;李家斌;馬凱;姚雨晨;王昕辰;

摘要：用電負荷的預(yù)測需要大量真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練來保證其工程預(yù)測的準確性，因此，研究利用多源數(shù)據(jù)融合，包括客戶用電數(shù)據(jù)、政策和氣象信息等，通過聚類算法和回歸算法，提出了一種基于超參數(shù)的客戶聚類方法，對電力用戶負荷特性進行精準建模和預(yù)測，加快了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的收斂速度，并通過實驗驗證了其有效性。結(jié)果表明，聯(lián)邦學(xué)習(xí)具有良好的性能，對于單個用戶負荷預(yù)測來說，最小均方誤差為0.117 kW·h。這種方法提高了用戶負荷實際工程...

基于時域-頻域哈希編碼的電力海量空間數(shù)據(jù)智能化檢索系統(tǒng)————作者：趙建偉;趙光;王震;李奇;柯利軍;

摘要：為實現(xiàn)電力海量空間數(shù)據(jù)的智能檢索，提升檢索效率與精度，研究采用時域-頻域哈希編碼進行數(shù)據(jù)檢索。哈希編碼長度從128位至2 048位，系統(tǒng)精確率、召回率和F1分數(shù)均呈上升趨勢，但運行時間和存儲需求同時增加。測試結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)集D精確度從0.81降至0.48,下降明顯。采用CNNH方法，召回率在0.76之前，精確率保持在0.96左右。這些結(jié)果揭示哈希編碼長度和檢索方法對系統(tǒng)性能的影響，為電力海量空間數(shù)...

基于Bi-LSTM的普通話測試儀回聲消除研究————作者：何小華;盧宙;蒙沛清;

摘要：為了提升普通話測試儀的語音識別效率，研究提出了一種基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的回聲消除算法。研究方法借助連接時序分類算法建立了聲學(xué)識別模塊，再以短時傅里葉變換轉(zhuǎn)化音頻優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)對音頻特征的提取，強化了算法對普通話識別效率。結(jié)果顯示，研究算法對測試音頻的回聲消除效率為83.11%～87.43%,對殘余回聲的消除效率均值為76.89%。表明研究算法在普通話測試過程中可以有較好的回聲消除效果，在初始回聲消除階...

基于語法感知和自適應(yīng)標(biāo)簽平滑的人工智能翻譯研究————作者：汪美俠;

摘要：以英語翻譯為例，提出一種基于語法感知和自適應(yīng)標(biāo)簽平滑的人工智能英語翻譯方法。首先，以專家混合模型為基礎(chǔ)，引入成分注意力模塊，構(gòu)建基于語法感知的人工智能英語翻譯模型，保證模型的翻譯質(zhì)量；然后在構(gòu)建的模型中引入自適應(yīng)標(biāo)簽平滑算法解決模型在訓(xùn)練過程中可以出現(xiàn)的過度自信問題，來提高模型的多樣化翻譯效果。最后，對改進后的模型進行訓(xùn)練和測試。測試結(jié)果表明：基于語法感知的人工智能英語翻譯模型BLUE值為85.7...

結(jié)合MoE與Transformer的生態(tài)翻譯模型優(yōu)化研究————作者：李玲;雷宏友;

摘要：生態(tài)翻譯過程是譯者進行適應(yīng)與選擇的過程，翻譯原則是多維度的選擇性適應(yīng)以及適應(yīng)性選擇。雖然目前Transformer模型在生態(tài)翻譯領(lǐng)域取得了顯著的成果，然而在面對生態(tài)翻譯中的復(fù)雜語義和多模態(tài)信息時，Transformer模型仍存在容量瓶頸和破壞模塊化結(jié)構(gòu)的問題。為此，研究提出結(jié)合專家混合與Transformer的生態(tài)翻譯模型優(yōu)化方法，通過引入專家混合機制，旨在提升模型對多樣化輸入的處理能力與翻譯質(zhì)量...

融合PID與LQR控制算法的智能機器人控制模型構(gòu)建————作者：丁佳莉;

摘要：針對智能機器人控制中的復(fù)雜動態(tài)環(huán)境問題，提出了一種基于模糊比例-積分-微分(Proportional-Integral-Derivative, PID)控制與線性二次調(diào)節(jié)(Linear Quadratic Regulator, LQR)控制算法的機器人控制模型。模型通過模糊PID算法與LQR算法分別實現(xiàn)智能機器人的內(nèi)環(huán)、外環(huán)控制。通過仿真實驗，研究提出方法在機器人勻速直線運動中，前5 s內(nèi)的控制誤...

結(jié)合AdaBoost算法和超限學(xué)習(xí)機的AI語音識別模型————作者：李麗;馬力;

摘要：語音情感識別可用于判斷抑郁癥患者的情感狀態(tài)，研究提出了一種基于AdaBoost算法和超限學(xué)習(xí)機的AI語音識別模型，該模型利用AdaBoost算法的集成學(xué)習(xí)能力，并且選擇超限學(xué)習(xí)機作為弱學(xué)習(xí)器，構(gòu)建模型。實驗結(jié)果表明，在數(shù)據(jù)量為500時，所提出的模型的準確率為0.95,均方根誤差值為0.06。所提出的模型對各個不同情緒的語音都有著較為出色的判斷準確率，在訓(xùn)練集中其準確率均值為92.4%。在測試集中，...

特高壓輸電線路牽張放線系統(tǒng)工藝參數(shù)及多體動力學(xué)計算————作者：陳根華;陸圩;鄭熠珉;史民康;嚴垚;桑立民;

摘要：牽張放線系統(tǒng)是一種由多個部分共同參與、動態(tài)改變的復(fù)雜工程系統(tǒng)。研究通過構(gòu)建特高壓輸電線路牽張放線系統(tǒng)多體運動系統(tǒng)模型，分析牽引板、導(dǎo)線、牽引設(shè)備等部件的接觸力和運動狀態(tài)，考慮部件間的空間位置關(guān)系和接觸判斷方法，從而形成可分析結(jié)構(gòu)接觸碰撞的動力計算方法，提升施工安全性和效率。結(jié)果表明，在進行恒速放線時，在起始很短的時間內(nèi)，橫向速度呈先增大后降低的趨勢，最大瞬間速度可達300 mm/s左右，對于豎向速...

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