/oa /oa/darticle.aspx?type=view&id=202606062 针对低信噪比、少快拍及阵列位置误差等复杂条件下传统DOA 算法鲁棒性不足的问题,提出一种基于深度展开与自适应加权的DOA 网络DUAF-Net。该网络基于双分支网络结构,第一分支为使用注意力机制的DOA 聚焦网络;第二分支为压缩感知ISTA 算法的深度展开模块,用于引入稀疏先验约束。模型从2个数据支路学习,2个分支的输出经拼接后输入全连接层,融合得到最终的DOA 估计结果。此外,针对网络特性,设计了两阶段训练策略:首先在理想条件下对完整网络进行预训练,随后在低信噪比、少快拍及阵列位置误差条件下联合微调,以增强网络对恶劣环境的适应能力。仿真实验表明,在信源数为1~5、信噪比为-10~20 dB、快拍数为20~200的均匀线阵环境下,DUAF-Net在-10~20 dB区间的平均均方根百分比误差(RMSPE)为2.06×10-2,估计准确率在低信源数场景下达到98.2%,性能显著优于MUSIC、LISTANet等对比方法,为复杂电磁环境下高精度DOA 估计方法提供了可行方案。 2026年08月25 00:00 2026年08期 1 9 0 王 鹏,姚爱琴,屈泽楷,申梦蕊 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202605018 针对车钩碰撞响应有限元仿真计算耗时、多工况分析效率低的问题,提出一种基于LS-DYNA 仿真数据与深度学习的车钩碰撞响应快速预测方法。首先建立车钩碰撞有限元模型,获取不同初始速度、碰撞角度和位移距离下的节点力响应数据;然后构建以工况参数为输入、节点力响应为输出的神经网络预测模型,并与有限元结果进行对比验证。结果表明:车钩节点合力变化趋势与x 方向力Fx 高度一致,Fx 在整体受力中占主导作用;所建模型能够较好预测不同工况下的碰撞响应变化规律,可为车钩碰撞安全分析及多工况快速评估提供参考。 2026年08月25 00:00 2026年08期 10 17 0 刘 爽^1,2,黄 宇² /oa/darticle.aspx?type=view&id=202605027 针对数字车辆综合信息管理平台中多源实时数据处理资源消耗大、响应延迟高等问题,提出了一种基于脉冲神经网络的处理方法。通过脉冲编码将来自车速、位置、温度等多种传感器的实时数据转化为脉冲信号,结合脉冲时序依赖可塑性(STDP)学习规则与多层网络架构,实现对时序数据的深度挖掘。实验结果表明,该模型处理实时数据流准确率达92.5%,响应时间为35 ms,能够有效满足铁路运输系统中大规模实时数据流的处理需求。 2026年08月25 00:00 2026年08期 18 25 0 吴乐华¹,于东洋² /oa/darticle.aspx?type=view&id=202604133 针对新能源张力机轴承在低速重载、频繁启停和张力波动工况下故障特征微弱、非平稳性强以及多级分类识别困难的问题,构建了一种融合麻雀搜索算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的SSA VMD CNN BiLSTM 轴承故障诊断模型。该模型以本征模态分量(IMF)排列熵之和作为适应度函数,引入麻雀搜索算法对VMD模态数K 和惩罚因子α 进行自适应优化,以获得时频聚集性和故障敏感性更优的本征模态分量。随后,将优化后的IMF分量输入CNN提取局部深层特征,并通过BiLSTM 对故障特征序列的双向时序相关性进行建模,实现新能源张力机发电机主轴轴承正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障等状态的分类识别。实验结果表明,排列熵作为SSA 寻优适应度函数时模型诊断性能较优,所提出的SSA-VMD CNN-BiLSTM 模型测试集分类准确率达到98.33%,Macro F1值达到98.31%,平均运行时间为11.04 s,均优于CNN-BiLSTM 和SSA-VMD-CNN-LSTM 等对比模型。多指标评价、混淆矩阵、统计显著性检验和消融实验结果进一步表明,SSA-VMD、CNN 和BiLSTM 各模块能够分别增强故障敏感分量表达、局部特征提取和双向时序建模能力。 2026年08月25 00:00 2026年08期 26 34 0 王 骅¹,周俊宏¹,李文泽¹,王海燕¹,吴伟智²,杨 先² /oa/darticle.aspx?type=view&id=202604084 针对传统皮带跑偏检测抗干扰性差、易受环境影响的缺陷,提出了基于托辊与皮带边缘交点坐标的检测方法,并基于YOLOv11构建改进网络。在骨干网络嵌入HEFS模块,通过多尺度池化、边缘增强与DSM 机制提取并筛选边缘特征;在检测头中采用TODTAH 解耦分类与回归任务,并结合动态可变形卷积提升细长边缘定位精度。实验结果表明,改进HT-YOLO11的mAP50、精确率与召回率均有显著提升,可精准定量识别皮带跑偏。进一步地,依据燃煤转运系统落料点偏移导致皮带跑偏的机理,提出了通过落料溜槽集料板调节落料点的皮带跑偏主动防御策略,与基于纠偏托辊的被动纠偏策略相比,可有效避免被动纠偏对皮带的损伤。 2026年08月25 00:00 2026年08期 35 42 0 王传奇¹,秦 伟¹,黄焕晟¹,唐锐杰²,万书亭² /oa/darticle.aspx?type=view&id=202602037 针对大型装设备测试数据存在明确工程阈值、分布随老化呈现偏态、且需增量处理的特点,提出融合工程阈值与动态触须的增量式箱形图异常检测方法。首先,基于工程阈值与健康度概念构建分层分箱体系,实现“故障亚健康健康”状态精细划分;其次,设计基于直方图与累积分布函数(CDF)的增量式四分位数估计算法,实现增量数据的实时处理;再次,采用四分位数偏度度量(QSM)动态感知数据分布形态变化,自适应调整箱形图触须范围,提升偏态数据下的检测稳健性;最后,构建多维诊断规则,将异常分为硬件故障、隐性风险等4类并给出处置策略。以某型飞行器锂电池电压数据为对象进行实验,结果表明,该方法能精准识别超阈值故障、亚健康趋势及弱离群点,且支持实时增量更新,适配装设备全生命周期健康监控。 2026年08月25 00:00 2026年08期 43 50 0 胡友为,洪 亮,赵建印,孙敏奇 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202606032 针对智能轮椅室内导航中因传感器异构、系统非线性及动态性导致的精度不足问题,提出基于贝叶斯推理与无迹卡尔曼滤波(UKF)的3层多传感器融合导航方法。感知层以对数似然比递推框架融合激光雷达、超声波与红外传感器的异步观测,输出栅格占据概率图;状态估计层以UKF-SLAM 替代EKF-SLAM,通过无迹变换传播非线性统计量并自适应调整观测协方差;决策层设计带双反馈的并行代价地图,与上层构成完整闭环。仿真结果表明:所提方法绝对轨迹误差(ATE)较EKF-SLAM 降低约39%,交并比(IoU)提升约10百分点,动态场景成功率达91%;实物建图误差较Gmapping降低约60%,CPU 占用率满足嵌入式实时要求。 2026年08月25 00:00 2026年08期 51 57 0 陈 欣,赵之硕,吴佳琦,郑卓韬 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202602003 针对风机叶片高空作业中湍流风场与叶片曲面的复杂特性导致的感知不足、控制滞后,以及机器人贴合稳定性下降的问题,提出一种融合环境动态感知与分层抗扰控制的动态平衡控制方法。通过多源传感器实时获取风场参数与曲面几何物理特征,构建风载曲面耦合动力学模型,并基于力矩补偿机制与自适应位置跟踪算法计算动态平衡控制量;上层通过法向阻抗控制实现接触力精准调节,下层通过抗风扰力矩分配与质心位置协同调整,实现机器人在强风与复杂曲面耦合工况下的稳定贴合作业。测试结果表明,相较于对比方法,所提方法将机器人的平均质心偏移量降低至1.02 mm,有效抗风范围提升至0~25 m/s,曲面贴合度达到0.97,显著提高了机器人在风扰与复杂曲面耦合工况下的动态平衡与自适应贴合能力。 2026年08月25 00:00 2026年08期 58 64 0 韩振华,李亚冬,胡振江,张 皙 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202605023 针对水射流清洗机器人在高盐雾、强湍流及顽固污垢层等非结构化工况下,因质心与几何中心不重合引入非完整约束,导致动力学参数强摄动、突变负载与水射流反冲激振相互耦合,进而引发运动学位姿漂移及轨迹跟踪稳态误差过大的难题,提出一种考虑质心偏置的RBF自适应滑模控制方法。首先,基于质心偏置下的非完整约束特性建立行走部动力学模型;其次,设计基础滑模控制器并用Lyapunov函数证明渐近稳定性;最后,引入RBF神经网络对系统集总不确定项进行逼近,并融合最小参数学习法将权值调整简化为单参数自适应调节,构建改进型自适应滑模控制器,在降低计算负担的同时增强对非完整约束及强扰动工况的鲁棒性。实验结果表明,所提方法对期望位姿的控制最大误差小于0.6 cm,轨迹跟踪更贴近最佳清洗路径,位姿超调与振荡得到显著抑制,有效提升了机器人的轨迹跟踪精度与驱动稳定性。 2026年08月25 00:00 2026年08期 65 72 0 朱赛伟 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202604027 机床进给机构的摩擦非线性易引发预滑动刚度突变与Stribeck负阻尼效应,导致速度过零区跟踪误差陡增及动态响应性能下降。为此,提出一种融合改进细菌觅食算法(IBFO)与降阶扩张状态观测器(RESO)的LuGre模型前馈补偿控制策略,实现对进给机构的动态性能优化控制。首先,建立进给机构的LuGre摩擦模型,并采用IBFO 算法分阶段优化模型静态与动态参数,实现对预滑动刚度突变及Stribeck效应的精准刻画。基于优化后的模型,设计前馈补偿力矩以实时抵消摩擦反向力矩,抑制速度过零区的跟踪误差。然后引入RESO 在线估计由参数摄动及未建模动态引起的总扰动,并通过补偿电流实时抑制,消除Stribeck负阻尼引发的振荡与相位滞后,最终在位置环与速度环实现近零超调与带宽显著提升,改善动态响应性能。实验结果表明:该方法显著提升了位置环与速度环的响应带宽和平稳性,超调量分别降至0.14%和0.09%,优于对比方法;在速度过零区,最大动态跟踪误差与速度波动率均显著降低,尤其在高速和极低速工况下表现优异;同时,在加减速复合轨迹工况下仍能保持极低的跟踪误差与速度波动率,有效增强了机床进给机构在动态工况下的鲁棒性与动态性能。 2026年08月25 00:00 2026年08期 73 81 0 张 韬,谢 丽 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202606010 针对包装缠绕裹包机在变径裹包、变膜材作业中存在的张力失稳、转速匹配度低及裹包层均匀性差等问题,结合“张力转速升降”多参数耦合特性,提出基于综合偏差判定的参数自整定PID优化算法,构建以PLC为核心的多参数协同控制系统。通过分析缠绕膜力学变形与运动耦合规律,建立张力转速升降多维度动力学模型,设计基于耦合偏差分级的PID 动态整定策略,并完成算法仿真与多工况试验验证。结果表明,改进PID算法的张力超调量≤4.2%、调节时间≤0.65 s、稳态误差≤±0.6%,裹包层间距均匀性误差≤±1.8 mm,控制精度与抗干扰能力较传统PID提升65%以上,可适配0.3~0.8 m 包装径距及PE和PVC2种主流膜材的裹包需求,为缠绕裹包机自动化与精细化控制提供了新技术路径。 2026年08月25 00:00 2026年08期 82 88 0 余 芬,蒋金伟,杜康康 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202606107 为提高固定翼水上无人机在自主降落过程中的轨迹跟踪精度和响应速度,提出一种基于“魔毯”(MAGIC CARPET)直接力控制的水上无人机高精度自主降落控制方法。首先,建立了固定翼水上无人机降落过程的非线性数学模型,并分析不同襟翼构型下的气动特性。然后,借鉴 “魔毯” 直接力控制思想,以襟翼作为直接升力操纵面,实现下滑轨迹的快速修正。其中,升降舵通道用于稳定迎角并补偿襟翼偏转产生的俯仰力矩,油门通道用于保持降落过程速度稳定。最后,开展了与常规纵向控制方法的对比仿真实验。结果表明,“魔毯”直接力控制器轨迹能够有效提升水上无人机自主着水的纵向控制精度、响应速度和抗风性能。 2026年08月25 00:00 2026年08期 89 95 0 王 程,曹 东,方银浩 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202604113 为进一步提升旋翼系统的控制精度,基于线性自抗扰控制(LADRC)理论,设计了一套针对集成同步带减速器的伺服电缸的半闭环控制系统。研究中分别建立了伺服电机的数学模型与含同步带传动环节的电缸动力学模型,并在MATLAB/Simulink环境中构建了完整的系统仿真平台。通过数值算例系统分析了同步带预紧力与电缸轴向负载对自动倾斜器运动行为的影响。仿真结果表明,在对旋翼进行总距操纵过程中,自动倾斜器会产生附加的倾斜角度,该附加倾角的大小与同步带预紧力及电缸轴向负载密切相关,揭示了柔性传动部件对旋翼桨叶操纵角操纵精度的影响机制。 2026年08月25 00:00 2026年08期 96 102 0 祖 鹏,唐宏清,李 康 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202604143 为提高超短期光伏发电功率的预测精度,缩短预测时间,提出了一种基于BKA-BiLSTM-KD 的超短期光伏发电功率预测方法。首先,采用K-近邻算法(KNN)清洗异常数据以提升样本质量,并基于随机森林(RF)进行特征选择与组合增强;其次,提出黑翅鸢优化算法(BKA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)预测模型,并对该预测模型进行知识蒸馏(KD),得到计算时间更短的学生模型;最后,以第17届“中国电机工程学会杯”比赛数据集和华北某光伏场站实际功率为算例样本,分别采用BiLSTM、BKA-BiLSTM、WOA-BiLSTM 和BKA-BiLSTM-KD共4种方法5种模型进行预测。预测试结果表明,与BKA-BiLSTM 模型相比,所提方法的决定系数R2 提升了2.7%以上,预测耗时缩短超过了67.8%,能够为光伏场站生产规划和电网调度决策提供高效、精准的数据支撑。 2026年08月25 00:00 2026年08期 103 109 0 侯鹏飞¹,母宇宸¹,王月璠¹,常奇峰²,李俏菡¹ /oa/darticle.aspx?type=view&id=202601112 针对变电站继电保护装置在投运前验收过程中跨节点引用关系复杂且难以形成可审计证据链的问题,提出一种基于组态解析的继电保护设备验收模型。该模型以SCL/XML组态为输入,通过块级增量式文档对象模型保留统一资源定位符路径,并引入字段标准化算子以消解命名、格式与单位差异;进一步构建面向设备对象、通信对象、信号对象和行为对象的多维索引体系,将订阅侧外部引用等跨节点引用解析为统一的引用向量表征,并通过硬约束一致性与软距离歧义消解完成闭合判定,从而生成可追溯的缺陷定位证据。仿真结果表明,所提方法在总体缺陷识别任务中F1达0.952,且误报率与漏报率仅0.044,平均定位深度为10.9层。在1×106 的节点规模条件下,端到端耗时为50.7 s,峰值内存为8.9 GB,验证了该方法在保证高判别性能和证据可复核性的同时,兼具良好的可扩展性与工程部署可行性。 2026年08月25 00:00 2026年08期 110 116 0 聂江龙,景明明,李 伟,曹有财,李原昊 /oa/darticle.aspx?type=view&id=202605021 为提升负荷预测精度和预测模型的泛化能力,提出融合负荷周期特性与负荷时变趋势特性的卷积神经网络长短期记忆网络混合预测模型(C-T-CNN-LSTM)。首先,使用皮尔逊相关系数量化各采样时刻负荷序列之间的相关性强弱,筛选出可以反映电力负荷固有周期演化规律的关键特征参量。然后,基于通过分析周期负荷数据时序变化特点,提出负荷时变趋势概念,并建立负荷时变趋势模型,提取负荷时变趋势特征。最后,将负荷周期特征变量与负荷时变趋势特征变量重构生成特征集,并输入到CNN-LSTM 混合模型中进行预测。以美国新英格兰地区2015年电力负荷数据集为例,采用9种预测模型进行仿真验证与对比分析,结果表明,提出的C-T-CNN-LSTM 模型拥有最高的预测精度。 2026年08月25 00:00 2026年08期 117 126 0 贾燕峰¹,俞 飞¹,李 飚¹,严亚帮²,乔澳雪²,季玉琦²