- 王晓光;夏圣;张吉宇;赵金强;郑艺侃;梁程华;
为模拟电解铝厂电解槽车间在生产过程中产生的恒定强磁场对车用电磁继电器静态特性的干扰问题,以准平面式分布的磁场空间为基础,搭建了一个恒定强磁场测试平台,并在该平台上测试国内某汽车集团量产卡车上装配的电磁继电器,对此继电器的静态特性进行实测分析。文中对恒定强磁场测试平台的磁场大小进行了实测验证,在距线圈表面高度10 mm处,可产生最大约70.0 mT的恒定磁场,并通过Ansys Maxwell有限元仿真给出了其磁场发生装置产生的平均磁感应强度和磁场均匀度等参数。最后通过分析恒定强磁场对车用电磁继电器静态特性的影响机理,并基于该恒定强磁场测试平台实测分析了电磁继电器静态特性在不同磁场方向和不同磁场大小干扰下的影响。实测结果显示,随着恒定磁场强度的增强,此车用电磁继电器的动作电压和释放电压的偏移量逐渐增大,继电器相继发生拒动作和误动作故障。
2025年03期 v.36 60-67页 [查看摘要][在线阅读][下载 2430K] [下载次数:65 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:1 ] |[网刊下载次数:0 ] - 仲其达;罗文广;
针对光伏储能系统中常规的交错并联Boost变换器模糊PI控制设计主要依赖人工经验,在大功率的应用场景中稳定性和动态效果不佳的问题,本文提出了一种麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化模糊PI的控制方法。将该优化方法用于交错并联Boost变换器的控制策略中,以时间与系统误差及误差的导数为目标函数,根据系统的不同工况优化系统比例-积分参数,能够解决光伏储能系统中直流母线电压不稳定、响应速度慢等问题。通过MATLAB/Simulink建立仿真模型,并与传统PI控制、模糊PI控制方法进行对比分析。仿真实验表明,本文的SSA算法优化模糊PI控制器使变换器系统在复杂的应用环境中具有更好的动态响应和稳定性。
2025年03期 v.36 68-75+115页 [查看摘要][在线阅读][下载 1593K] [下载次数:11 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:2 ] |[网刊下载次数:0 ] - 李帅;刘胜永;唐安琼;
采用动态规划策略可以极大地改善混联式混合动力汽车(hybrid electric vehicle, HEV)的燃料消耗和动力部件的运行效率。因此,本文通过动态规划策略来研究电池荷电状态(state of charge, SOC)在全球轻型汽车测试循环(world light vehicle test cycle, WLTC)工况下的变化趋势。将等效燃油消耗最低的能量管理策略作为基础,以SOC目标值与瞬时值的差值作为比例积分控制器的输入,实时调整油电转换等效因子,使电池荷电状态的实际状态与理论预测的状态相接近,从而获得一种具有实时调节功能的自适应等效油耗最小的能量管理策略。经过仿真探究证明,在WLTC工况条件下,相比于传统等效油耗最小的能量管理策略,自适应等效油耗最小的能量管理策略能够达到节能目标,混联式HEV百公里可降低1.82%的燃料消耗,且自适应等效燃油消耗最小能量管理策略的控制效果与动态规划控制策略更加接近。
2025年03期 v.36 76-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 2029K] [下载次数:477 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:3 ] |[网刊下载次数:0 ] - 张成涛;李习刊;徐伟航;王瑞敏;
目标识别检测是自动驾驶技术中的关键技术,但是现有目标识别算法在复杂路况场景下检测精度偏低。本文首先对YOLOv8算法进行改进,引入多头自注意力(multi-head self-attention, MHSA)机制到特征检测层,由于MHSA具有对存在车辆和行人的区域进行选择性关注的特点,最终能捕获更高级的语义特征;然后引入可变形卷积v2,在各位置上通过学习获得偏移参数,自适应调整感知区域以适应复杂的视觉任务,并能够更好地捕获目标的空间变化和形状信息;最后在城市道路数据集进行训练,得到消融实验和对比实验结果。结果表明,改进后的YOLOv8算法在复杂场景下的性能优于原算法,平均精度均值达到93.14%,提升了5.29%,目标检测性能更好。
2025年03期 v.36 85-91+122页 [查看摘要][在线阅读][下载 1982K] [下载次数:600 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:2 ] |[网刊下载次数:0 ] - 秦丽君;林川;
糖尿病视网膜病变可以通过早期筛查有效地预防病情恶化,利用深度学习技术实现医学辅助诊断可以提高诊断效率。为提高深度学习在医学辅助诊断中的实际应用效果,本文着重于降低网络模型的参数量和复杂度,提出一种基于多尺度密集连接的糖尿病视网膜病变分类的轻量化主干网络,并通过特征引导关注模块,使主干网络关注病灶中重要的特征区域,并提取出具有判别性和表达能力的病灶特征信息。同时设计了多尺度特征密集模块使网络关注特征的整体和细节信息,进而提高网络对病灶特征的感知能力,有效补充网络在下采样过程中丢失的病灶信息,提高网络特征的提取能力。在APTOS2019数据集上的实验结果表明,该网络的准确率达到了0.838 8,与同类网络相比,本文提出的方法在低参数量和低复杂度下具有优秀的性能。
2025年03期 v.36 92-99页 [查看摘要][在线阅读][下载 1363K] [下载次数:149 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:2 ] |[网刊下载次数:0 ]