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现代电子技术

现代电子技术

2026年16期

本刊以电子技术为主体，探讨和报道信息产业及电子行业中新技术，新器件，新应用的学术论文及成果；提供国内外最新的电子技术发展动态及产品市场信息；为企业的新产品，新技术，新成果在产业及行业内的推广架起一座金桥。

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电子与信息器件 | 基于模糊神经网络的逆变点焊电源控制优化

电子与信息器件 | 基于模糊神经网络的逆变点焊电源控制优化

摘要: 针对传统 PID 控制在交流逆变点焊电源中动态响应迟缓、鲁棒性不足的问题, 提出一种软硬件协同优化的模糊自适应 PID 控制策略, 以实现交流逆变点焊电源动态性能与抗干扰能力的提升, 并适用于复杂多变的焊接工况。硬件层面, 基于 Multisim 设计主电路, 采用 600 V IGBT、50 A/1 000 V 整流桥及高精度霍尔电流传感器 (CSM050B), 优化 IGBT 驱动电路 (含光电耦合器 TLP521、驱动器 IR2110PBF) 与电流采样系统; 软件层面, 构建二输入三输出模糊控制器, 通过实时误差及变化率在线调整 PID 参数, 并采用 Simulink 构建模糊控制算法模型, 结合模糊神经网络实现参数二次优化。结果表明: 相较于传统 PID 控制, 所提控制策略的系统超调量降低 14.5%, 稳态误差减少 25%, 在 50~250 Hz 频率内电压波形对称; 相较于传统工频及同类逆变电源, IGBT 开通/判断电压稳定在 15 V/-7.5 V, 能量转换效率提升 12%, 次级整流损耗降低约 10%。由此验证了软硬件协同优化能够有效抑制电网波动与负载扰动, 显著增强系统动态性能与鲁棒性。
电子与信息器件 | 基于STM32的直流无刷电机高精度数字调速系统研究

电子与信息器件 | 基于STM32的直流无刷电机高精度数字调速系统研究

摘要：针对传统直流无刷电机双闭环控制系统在高精度控制场合下稳态精度与动态响应不足的问题，基于STM32F405RGT6微控制器，设计一种高精度调速系统。在驱动方案上，利用FOC策略，并结合改进型电流环PR控制器与改进型速度环PI控制器，提出改进型双闭环FOC控制方案。通过负载观测补偿及电流采样、转子位置估计等优化策略对系统进行优化，提升电机在各种工况下的运行可靠性与效率。实验结果表明，所提出的控制系统具有动态响应快、调速精度高、抗负载扰动能力强等优势，可满足现代工业高精度控制的需求。
电子与信息器件 | 利用深度强化学习的SAR ADC量化误差优化方法

电子与信息器件 | 利用深度强化学习的SAR ADC量化误差优化方法

摘要: 逐次逼近寄存器型模数转换器(SAR ADC)设计中,由于存在电容失配、比较器失调及噪声扰动等非理想因素,导致其行为级仿真中量化误差较大,有效位数减小,严重影响ADC设计参数的设置。针对这些问题,提出一种基于强化学习的动态策略优化方法。构建ADC性能的非理想因素完整误差模型,并利用深度强化学习(Deep Q-Network)算法对设计参数进行动态调整和优化。以典型的18位两段式SAR ADC为研究对象,通过实验深度挖掘ADC输入电压为0.000 004~0.999 996 V全动态范围(覆盖24 999个等间距电压测试点)对应的量化误差动态映射规律,为SAR ADC的硬件实现提供标准化、可直接调用的参数配置范式,为高精度模数转换系统的工程实现提供具备实用价值的理论参照与数据支撑。
电子与信息器件 | 基于NSVB-MPC的PEMFC温度控制与输出特性优化

电子与信息器件 | 基于NSVB-MPC的PEMFC温度控制与输出特性优化

摘要: 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在工作时,电堆温度会影响燃料电池的反应速率,同时负载变化易导致输出电压不稳定等问题,提出一种基于非线性稀疏变分贝叶斯学习(NSNB)模型预测控制策略。首先,在构建电化学模型、热模型及动态等效电路的多物理场耦合模型的基础上,采用优化的非线性稀疏变分贝叶斯学习模型预测控制策略对系统进行实时补偿。该策略通过融合稀疏贝叶斯学习与变分推理,为模型预测控制提供概率预测模型,从而量化模型的不确定性并实现特征稀疏化,减少冗余特征,提升小样本条件下的鲁棒性与计算效率。最后,通过仿真实验验证所提控制策略的有效性。实验结果表明:所提控制策略可有效降低燃料电池系统的电压振荡幅度,使质子交换膜燃料电池电压达到稳定状态;在相同扰动条件下,温度调节超调量最小,调节时间最短,表明系统拥有更优的鲁棒性和抗干扰能力。
电子与信息器件 | 基于物理与统计特征融合的模拟电路故障检测方法

电子与信息器件 | 基于物理与统计特征融合的模拟电路故障检测方法

摘要：为满足嵌入式平台中高精度电路故障检测的需求，提出一种融合SPICE物理仿真模型与随机森林机器学习模型的嵌入式故障诊断与保护系统。该系统通过多节点电压采样电路实时采集待测电路信号，并基于STM32G473微控制器实现轻量化SPICE仿真与随机森林模型的并行推理。SPICE模型采用改进的Ebers-Moll1模型，引入基极电荷存储效应、Early效应及大注入效应等二级物理效应，通过加权欧氏距离计算仿真电压与实测电压之间的匹配度，实现异常状态的初步筛选。随机森林模型通过NanoEdge AI工具进行训练，分析多节点信号的时域、频域及时频域特征，有效抑制噪声干扰并实现故障的精准定位。当双模型输出结果存在冲突时，系统根据SPICE匹配度动态调整权重，通过加权概率融合策略提升整体诊断准确率。实验结果表明，在单管放大电路测试中，该系统对电源断开、正常工作及三类典型短路故障的识别准确率达到93%~100%，平均断电响应时间小于342 ms。该研究为嵌入式场景提供了高精度、低延迟的故障诊断解决方案。
电子与信息器件 | 零输入电流纹波三绕组高增益DC-DC变换器

电子与信息器件 | 零输入电流纹波三绕组高增益DC-DC变换器

摘要: 针对目前高增益DC-DC变换器存在的增益不足、输入电流纹波大、开关管应力较大,以及在宽输入范围应用中难以兼顾高电压增益与低电压应力等问题,以二次级联Boost电路的拓扑为基础,结合三绕组耦合电感、开关电容、无源钳位结构及电流纹波抵消技术,提出一种零输入电流纹波三绕组耦合电感高增益DC-DC变换器。文中详细分析了该变换器在连续电流模式(CCM)下的工作原理及稳态性能。与同类变换器相比,所提变换器具有更低的输入电流纹波、更高的电压增益以及更小的开关电压应力。最后搭建1台输入电压为23 V、输出电压为400 V、功率为160 W的实验样机,验证了该变换器的可行性。
电子与信息器件 | 基于 CNN-BiGRU-MHA 的锂离子电池健康状态预测

电子与信息器件 | 基于 CNN-BiGRU-MHA 的锂离子电池健康状态预测

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.16.007 引用格式: 杨朝火, 李水旺, 陆玉芳, 等. 基于 CNN-BiGRU-MHA 的锂离子电池健康状态预测 [J]. 现代电子技术, 2026, 49(16): 40-47. 摘要: 锂离子电池健康状态(SOH)的精准预测是提升电池安全性和延长寿命的关键, 然而现有方法在锂离子电池复杂的退化模式下, 预测精
计算机科学与应用 | 基于多任务动态优化的 EV 充电引导算法设计

计算机科学与应用 | 基于多任务动态优化的 EV 充电引导算法设计

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.16.008 引用格式:朱延杰,高宇豆,李园.基于多任务动态优化的EV充电引导算法设计[J].现代电子技术,2026,49(16):48-53. 摘要: 为提升车-桩-网系统的综合性能, 提出一种基于多任务动态优化的电动汽车(EV)充电引导算法。在车-桩-网系统基本架构和数学模型基础上, 采用深度学习算法优化多任务动态优
计算机科学与应用 | 基于翘曲高斯过程与JAYA-KELM的指纹定位算法

计算机科学与应用 | 基于翘曲高斯过程与JAYA-KELM的指纹定位算法

摘要: 针对 WiFi 指纹定位中指纹库扩展误差与在线定位精度不足的问题, 提出一种基于翘曲高斯过程回归 (WGPR) 与 JAYA 优化核极限学习机 (KELM) 的指纹定位算法。在离线阶段, 首先采用 MaxMean 筛选高信息量接入点, 以减少冗余并提升特征质量; 然后引入 WGPR 模型, 通过非线性翘曲函数将接收信号强度 (RSS) 从非高斯空间映射至潜在高斯空间, 并融合复合核函数以增强对多尺度信号变化的建模能力, 构建高鲁棒性的指纹库。在在线阶段, 采用 JAYA 算法对 KELM 模型的超参数进行调优, 提升其非线性拟合能力与泛化性能, 最终实现 RSS 与位置坐标的高精度映射。在室内区域的实验结果表明, WGPR-JAYA-KELM 模型在复杂环境下的平均定位误差为 0.988 1 m, 相较于其他算法, 显著提升了系统的定位精度与鲁棒性。
计算机科学与应用 | 融合改进决策树算法的轨道交通运维数据分析与优化技术

计算机科学与应用 | 融合改进决策树算法的轨道交通运维数据分析与优化技术

摘要: 随着城市轨道交通网络智能化水平的不断提高,海量运维数据的分析与挖掘技术已成为提升运维效率和保障运营安全的重要途径。以地铁车辆智能分析系统所采集的车辆运行数据、维修数据及状态数据为基础,融合多种改进的决策树算法,提出一种面向轨道交通运维大数据的分析与运维策略优化方法。该方法针对轨道交通运维数据的特点,对经典决策树算法进行剪枝、特征选择和集成学习等方面的改进,通过融合策略构建了一种复合决策树模型,能够实现对车辆故障的精准预测、根因分析和健康状态评估。基于模拟自建数据集的实验测试结果表明,相比于现有方法,所提算法在故障诊断准确率和运维策略生成效率方面均有显著提升,其中故障诊断准确率达95.2%,运维策略生成效率提升18.5%。
计算机科学与应用 | 基于解耦对齐的多模态缺失数据情感分析

计算机科学与应用 | 基于解耦对齐的多模态缺失数据情感分析

摘要: 多模态情感分析(MSA)通过整合文本、音频和视觉信息来理解人类情感。目前的多模态情感模型往往基于模态信息完整的前提假设,忽略了现实应用中模态数据缺失的场景,导致模型在现实应用中准确性不高。现有研究提出了生成方法与联合学习方法来提高模型在数据缺失场景下的鲁棒性,但缺少对不同模态间互补信息与模态间异质性的考虑。为此,提出一种基于解耦对齐与一致性损失的多模态缺失数据情感分析方法。设计一个基于文本优先的解耦对齐模块,对不同模态的特征进行分层分解与对齐,从而提取模态间的互补信息,并充分利用文本中丰富的情感信息。在损失函数中引入一致性损失策略,对模态间表示的差异性进行约束,提升模型在模态缺失条件下的鲁棒性。在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集开展的实验结果表明,所提方法在处理缺失数据时能够显著提升情感识别的准确度与鲁棒性,验证了其在数据缺失场景下的有效性。
计算机科学与应用 | 结合双路径 Conformer 与生成对抗网络的语音分离方法研究

计算机科学与应用 | 结合双路径 Conformer 与生成对抗网络的语音分离方法研究

摘要: 语音分离是指从多人混合语音片段中检出特定说话人语音信号的过程。目前,基于深度学习的单通道语音分离方法通常针对语音信号的时域信息进行处理。该方法需同时重建目标语音的幅度谱及相位谱,但相位信息隐含在整个时域波形之中,提取难度较大,导致时域模型的相位估计能力往往不够理想。为此,提出一种基于双路径Conformer与生成对抗网络的单通道语音分离方法。该方法首先将语音信号复数频谱中的实部、虚部与幅度谱共同作为生成器的输入,并利用双路径Conformer模块分别捕捉长时间序列信息中的时域及频域特征;然后采用掩码解码器与复数解码器直接输出目标语音的复数频谱,避免对相位进行显式建模,以缓解相位混乱问题;最后在判别器中引入语音质量评价指标,使用判别器对生成器生成的目标语音进行评分,通过生成器与判别器之间的生成对抗训练,促使生成器精确分离特定说话人的语音信号。在实验中采用AISHELL-3数据集进行对比测试,结果表明,所提方法与其他现有方法相比,PESQ和STOI指标分别提高了0.42和0.09,验证了该方法在语音分离性能上的有效性。
能源技术 | 基于多策略改进黑翅鸢算法的永磁同步电机控制策略

能源技术 | 基于多策略改进黑翅鸢算法的永磁同步电机控制策略

摘要: 永磁同步电机(PMSM)控制系统中,线性方法难以适配其非线性特性,且参数整定依赖经验试凑,存在调试周期长且匹配精度不足等问题。而群智能算法凭借全局寻优机制,在电机控制中展现出显著优势,并逐步实现工程化应用。在黑翅鸢算法(BKA)解决PMSM控制系统参数整定寻优效率不足、精度不佳的基础上,提出改进型黑翅鸢算法(I-BKA)。该算法通过引入Tent混沌映射、黄金正弦策略和莱维飞行机制,构建多策略协同优化框架,以提升寻优效率。通过搭建PMSM调速系统仿真模型,设置空载启动、突加负载、突卸负载三种工况,将常规控制方案、标准BKA与I-BKA进行对比实验,分析三种算法下的转速、转矩动态响应数据。实验结果表明,相较于前两种方案,I-BKA控制下的PMSM系统转速动态特性显著改善,响应过程更加平滑,空载启动调节时间缩短46%,超调量抑制至2%以内,同时转矩响应速度与收敛精度均获得提升。
能源技术 | 融合改进算法与神经网络的IWOA-GRU-IC光伏最大功率跟踪

能源技术 | 融合改进算法与神经网络的IWOA-GRU-IC光伏最大功率跟踪

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.16.014 引用格式: 黄杰, 杨津听, 陈芳芳, 等. 融合改进算法与神经网络的 IWOA-GRU-IC 光伏最大功率跟踪 [J]. 现代电子技术, 2026, 49(16): 89-96. 摘要: 针对外部工况条件瞬态改变时,光伏阵列在局部遮光状态的功率-电压特征曲线极值点不唯一,以及传统电导增量法(IC)步长维
能源技术 | 基于多策略蜣螂优化算法的MPCVD电源系统设计

能源技术 | 基于多策略蜣螂优化算法的MPCVD电源系统设计

摘要: 针对微波等离子体化学气相沉积(MPCVD)电源设备中 AC/DC 变换系统动态响应能力不足及调节时间过长等问题, 提出一种结合多策略蜣螂优化(GODBO)算法与 PI 控制器的控制策略。采用交错并联无桥功率因数校正(PFC)结构作为硬件拓扑并设计相应电路, 构建电压外环与电流内环的双闭环控制系统; 再结合 GODBO 算法在线调整 PI 控制器参数, 提升控制系统的动态性能。仿真与实验结果表明, 与传统 PI 控制器相比, 所提出的 GODBO-PI 控制器在调节时间和超调量方面表现更优, 且在负载突变情况下, 动态响应能力显著提高, 能够为金刚石薄膜的高品质制备提供更稳定的电源支持。
能源技术 | 基于光伏与电动汽车联合调控的电压控制研究

能源技术 | 基于光伏与电动汽车联合调控的电压控制研究

摘要: 大规模分布式电源并网为配电系统注入了大量不稳定的有功功率,引发了电压越限、电压波动幅度增大等一系列电能质量问题,给配电网安全稳定运行带来了挑战。对于新型电力系统而言,传统源网侧调压手段受调压设备限制,通常无法达到预期的调压效果。考虑到电动汽车可作为新型可控负荷,基于传统光伏逆变器调压手段,提出一种光伏逆变器与电动汽车联合协调控制的电压调控策略。首先,分析分布式光伏与电动汽车并网对配电网电压的影响机制;然后,将电动汽车充电集群等效为虚拟储能,以资源调度总量最小和电压波动最小为目标函数,建立光伏逆变器与电动汽车的联合协调控制模型;最后,采用基于非支配排序的多目标鲸鱼优化算法(NSWOA)对模型进行求解,以得到最优资源调度方案。以IEEE 33节点配电网系统为例进行仿真分析,验证了所提光伏逆变器与电动汽车联合协调控制策略的有效性。
能源技术 | 计及经济性的交直流系统连锁故障预防策略

能源技术 | 计及经济性的交直流系统连锁故障预防策略

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.16.017 引用格式:邓慧琼,王弘,谢攀,等.计及经济性的交直流系统连锁故障预防策略[J].现代电子技术,2026,49(16):111-118. 摘要: 为有效预防交直流系统中的连锁故障并实现经济调度, 提出一种兼顾换相失败及经济调度的交直流系统连锁故障预防控制策略。首先, 鉴于现有交直流连锁故障指标和仿真手段在准确
前沿交叉科学 | 基于射线跟踪的内河场景无线信道多径能量分布研究

前沿交叉科学 | 基于射线跟踪的内河场景无线信道多径能量分布研究

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.16.018 引用格式:胡文飞,张兵,万鹏,等.基于射线跟踪的内河场景无线信道多径能量分布研究[J].现代电子技术,2026,49(16):119-126. 摘要: 现有射线跟踪模型在预测内河场景下无线电波传播特性过程中, 存在复杂内河环境中计算复杂度高、场景建模冗余度大的问题。为解决该问题, 基于 CloudRT
前沿交叉科学 | 基于IWOA-BPNN的覆冰输电线路位移与应力预测研究

前沿交叉科学 | 基于IWOA-BPNN的覆冰输电线路位移与应力预测研究

摘要: 随着我国电网向高海拔、大跨越及极端气候区延伸,覆冰灾害引发的输电塔线体系灾害问题日益严峻。为准确、高效地预测输电线路在覆冰及脱冰工况下的动力响应,提出一种改进鲸鱼优化算法优化BP神经网络(IWOA-BPNN)的预测模型。该模型通过引入Cubic混沌映射、非线性收敛函数、自适应权重调节与交叉验证机制,实现了多策略协同优化,显著提升了神经网络的收敛速度、稳定性与泛化性能。利用仿真模拟高效地生成涵盖多种工况与环境条件的大规模样本数据,构建以风速、攻角、覆冰厚度、档距和脱冰率为输入,以结构最大位移与应力为输出的预测系统。基于2000组数据样本集的测试结果表明,所提模型在多个关键结构响应指标上均取得了优于传统模型的预测精度,误差控制在-5.51%~6.70%以内,展示出优异的预测精度与工程适用性。该研究为输电线路的结构健康监测与风险预警提供了切实可行的技术支撑。
前沿交叉科学 | 基于规则几何的UAV-V非平稳信道建模

前沿交叉科学 | 基于规则几何的UAV-V非平稳信道建模

摘要: 面对动态性和复杂性更高的无人机与车辆之间的新型通信场景, 小型无人机通信系统的设计影响十分重要, 因此, 提出一种适用于城市街道场景的新型三维几何随机信道模型。该模型用圆柱模型表征无人机侧散射体分布, 以单球模型表征移动车辆侧散射体分布, 并用半椭球模型模拟城市街道环境。基于该模型, 推导并研究了重要的统计特性。模型在考虑收发端移动的同时还考虑到了散射体相对于收发端的移动, 优化了信道模型; 并研究了无人机移动方向、天线俯仰角等特有参数对三维环境下信道特性的影响。文中给出的数值结果可用于指导无人机与车辆通信系统的设计。仿真结果表明, 与现有模型相比, 所提信道模型具有更高的时间相关性, 能够更准确地捕捉信道动态变化特性, 进而提供更精确的仿真和预测能力。
前沿交叉科学 | 融合 GA-LQR 与模糊控制的主动悬架控制策略研究

前沿交叉科学 | 融合 GA-LQR 与模糊控制的主动悬架控制策略研究

摘要：为解决传统线性二次型调节器(LQR)控制增益固定、适应性不足的问题,提出一种融合遗传算法(GA)-线性二次型调节器(LQR)与模糊控制的控制策略。基于1/2车辆悬架模型,建立包括质心垂向运动、俯仰角运动及前后悬架非簧载质量垂向运动的四自由度主动悬架动力学方程。以质心垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动行程和轮胎动载荷作为优化目标,利用GA优化LQR权重系数,获得最优反馈增益,从而提升系统的基础控制性能。引入模糊控制器对LQR增益矩阵进行实时调节,形成对主动悬架作动力的融合控制。最后基于Matlab/Simulink平台进行仿真分析,结果表明,相较于被动悬架和GA-LQR控制,所提融合控制策略可以有效抑制车身垂向加速度和俯仰角加速度,且对平顺性指标的改善效果显著,可明显提升车辆的乘坐舒适性和行驶平顺性。
前沿交叉科学 | 基于 LSTM-GA 的高速公路动态应急疏散模型

前沿交叉科学 | 基于 LSTM-GA 的高速公路动态应急疏散模型

摘要: 高速公路属于全封闭干线道路,随着机动车保有量大幅激增,道路缓行、拥堵已成为常态。为解决高速公路应急疏解时存在的响应滞后、资源配置不合理等问题,提出一种基于改进长短期记忆(LSTM)网络的高速公路应急启用优化模型。利用LSTM网络构建交通流预测模块,以获取前瞻性数据;再以该数据作为实时动态输入,最小化交通流延迟并兼顾考虑车道切换频率等道路资源占用成本;最后采用改进的遗传算法(GA),以全局搜索的方式计算高速公路应急车道可启用的最优时刻与开启时长。实验结果表明,相较于目前采用的其他方法,所提模型可使交通流的平均延迟降低22.91%,在应急车道利用效率提升51.48%的同时,总占用时长减少了11.3%,验证了该模型的实用性与优越性。
前沿交叉科学 | 基于 GFLANet 的航拍小目标检测网络

前沿交叉科学 | 基于 GFLANet 的航拍小目标检测网络

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373X.2026.16.023 引用格式:李巧,万书振,徐才明,等.基于GFLANet的航拍小目标检测网络[J].现代电子技术,2026,49(16):154-161. 摘要: 针对航拍图像中小目标信息丢失以及复杂背景噪声干扰等问题, 提出一种基于改进 YOLOv11l 的航拍小目标检测网络 GFLANet。首先, 构建了浅层指导的特征
前沿交叉科学 | 基于改进YOLOv11n的钢铁表面缺陷检测算法

前沿交叉科学 | 基于改进YOLOv11n的钢铁表面缺陷检测算法

摘要: 钢铁作为现代工业的重要材料, 其表面缺陷检测对产品质量控制至关重要。针对现有检测算法在精度与轻量化难以平衡的问题, 提出一种基于改进 YOLOv11n 的钢材表面缺陷检测算法。首先, 设计多分支特征提取重参数化卷积模块, 通过多尺度膨胀卷积与重参数化技术增强特征多样性并降低计算开销; 其次, 提出 PSPD 双路径下采样模块, 结合空间重组与显著特征增强策略, 在减少参数量的同时有效保留微小缺陷细节信息; 最后, 在 SPPF 模块中引入自适应池化与可变形卷积, 构建模块以提升多尺度特征适应性。在 NEU-DET 和 GC10-DET 数据集上的实验结果表明, 与原始 YOLOv11n 相比, 改进算法的参数量减少 26.9%, mAP50 从 75.9% 提升至 78.3%(提升 2.4%), 且检测速度保持高效。该算法在复杂工业场景中展现出良好的鲁棒性和部署潜力, 具有实际应用价值。
前沿交叉科学 | 基于数字孪生的火电机组回热系统蓄能协调利用

前沿交叉科学 | 基于数字孪生的火电机组回热系统蓄能协调利用

摘要: 针对凝结水节流技术虽然能快速提升机组负荷,但受限于除氧器水位和凝结水流量,存在蓄能利用量小、投入率低和持续时间短等固有缺陷,且在变负荷中期会出现蓄能不足的情况。为解决这一问题,建立了一种汽机-回热系统数字孪生模型,并提出了一种基于数字孪生的新型快速变负荷策略。当机组负荷变化较大时,引入高压加热器抽汽调节辅助凝结水节流,以实现快速变负荷;当机组负荷变化较平稳时,使用更加经济的凝结水节流方式。同时,发掘实时数据价值,利用实时数据辨识模型中的关键动态参数,通过高精度数字孪生模型对凝结水节流指令进行在线优化,在保证安全性的前提下提升凝结水节流的灵活性。实验结果表明:所提模型具有较高的仿真精度,平均相对误差均小于1.5%;所提控制策略不仅有效保证了凝结水节流的投入率,而且显著提升了机组整体的变负荷速率,实现了多种蓄能方式的合理配置与高效利用,为火电机组的快速变负荷控制提供了新的解决方案。
人工智能 | 结合 Sage 滤波的自适应调节车辆状态观测

人工智能 | 结合 Sage 滤波的自适应调节车辆状态观测

摘要: 针对车辆主动安全性控制中状态参数难以精确获取的问题,提出一种基于Sage滤波原理的自适应车辆状态观测器。首先构建三自由度车辆动力学模型及轮胎力学模型,并基于车载传感器设计了结合Sage滤波的无迹卡尔曼滤波(UKF)状态观测器。该观测器通过对噪声信号和Sigma点集的权值进行自适应调节,能够在未知噪声条件下实现状态参数的精确估计,显著提升模型的鲁棒性。采用CarSim仿真平台,在两种典型工况下进行联合仿真验证,并基于dSPACE搭建硬件在环实验平台,开展进一步验证。实验结果表明,所提的SUKF算法与模型匹配度更高,有效提高了状态估计的鲁棒性和准确性,为车辆主动安全性控制提供了可靠的状态参数支持。
人工智能 | 复杂多模态环境下汽车人机交互语音增强方法

人工智能 | 复杂多模态环境下汽车人机交互语音增强方法

摘要：为实现复杂车载动态场景下人机交互语音提取的噪声抑制，优化车载语音交互体验，提出一种复杂多模态环境下汽车人机交互语音增强方法。首先分析汽车人机交互技术中的多模态环境，针对驾驶环境的高噪声干扰问题，设计由音频、视频模态语音增强子网络和多模态融合网络组成的语音增强网络。在视频模态子网络中，采用TF-GRID作为主干，通过3D卷积层、ResNet18残差网络提取手部、眼部、唇部特征，并进行时序建模和通道信息整合。在音频模态子网络中，通过短时傅里叶变换将音频信号转换到时频域，使用Bi-LSTM建模声音特征，并生成声纹向量与混合语音对齐融合；同时，在多模态融合语音增强网络中，利用原地卷积和Bi-LSTM进行时频点分析和频率维度时序建模，有效分离汽车内目标语音和噪声，实现汽车人机交互语音的有效增强。实验结果表明，所提方法能有效增强汽车人机交互语音信号并去除环境噪声，在不同噪声环境下，语音识别成功率达到90%以上。
人工智能 | 基于大模型的代码数据自动纠错技术研究

人工智能 | 基于大模型的代码数据自动纠错技术研究

摘要：为解决软件开发中代码错误频发、人工纠错效率低且易遗漏的问题，研究一种基于大模型的代码数据自动纠错技术。构建代码数据自动纠错大模型，以原始代码数据作为输入，通过代码参数化表示模块从词汇、结构两个通道对其进行处理，分别生成代码词汇参数化表示和表征代码语法结构特征的参数化表示。随后，将这两类表示分别作为特征交互模块中词汇编码器与语法编码器的输入，依次经过多头注意力层、交互注意力层及前馈神经网络层，最终生成融合词汇、语法交互信息的特征参数。代码修复模块根据该特征，利用双向门控循环单元预测错误代码的起止位置，并生成上下文语义参数；进而通过基于注意力机制的前馈神经网络输出错误代码的保留字与标识符预测词，生成纠错后的代码。实验结果表明，该技术可实现代码数据纠错，纠错后代码的可运行数占比达到93.3%，反映代码纠错效果的语义准确性契合指数最高可达到90.23%，优于对比方法。
人工智能 | 基于模糊变阻抗算法的六足机器人模糊滑模控制

人工智能 | 基于模糊变阻抗算法的六足机器人模糊滑模控制

摘要: 针对六足机器人在复杂环境下使用的常规滑模阻抗控制算法精度误差较大的问题, 提出一种基于模糊控制与滑模控制相结合的模糊变阻抗控制(FSMFVIC)算法, 以实现复杂环境下的精准控制。首先, 引入六足机器人三自由度机械腿模型; 其次, 设计一种将模糊趋近律与模糊变阻抗控制方法融入滑模控制律的控制器, 以抑制滑模控制的抖振现象并提升控制柔顺性, 同时通过Lyapunov函数理论证明该算法控制系统的稳定性; 最后, 引入随机环境干扰项, 与传统滑模阻抗控制算法(SMIC)进行对比仿真验证。仿真结果证明: 与传统SMIC算法相比, 所提算法在x、y、z轴的位置跟踪误差分别减少0.0126m、0.014m、0.008m, 支撑相支撑力跟踪精度提高0.47N。实验数据充分证明, 该算法在复杂环境下具有更好的跟踪精度和环境适应性。

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