J Shanghai Jiaotong Univ Sci

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2025 (2): 209-219.
doi: 10.1007/s12204-024-2711-6

摘要 ( 248 )

PDF(1725KB) ( 71 )

柔性应变传感器因良好的柔韧性，延展性与对各种场景的适用性等优势被广泛应用。由于主应变和横向电阻强耦合，该类传感器存在方向识别方面的困难。本文基于抽滤法制备银纳米线（AgNWs）薄膜，并通过浇铸得到聚二甲基硅氧烷（PDMS）柔性基底，结合两者制作了一种单向敏感、灵敏度高、响应时间短、线性度好的柔性应变传感器。AgNWs/PDMS应变传感器表现出显著的单向敏感性能，在栅宽为0.25 mm时仅对栅格平行方向的应变响应（α ≈ 8%），且响应时间较短，约为106.99 ms。最后，通过LED展示了传感器检测弯曲应变的能力，在汽车、医疗行业、可穿戴设备等领域有着良好的应用前景。

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基于多层LCP技术宽带微带到微带无孔垂直过渡结构的设计

2025 (2): 220-226.
doi: 10.1007/s12204-023-2621-z

摘要 ( 157 )

PDF(1902KB) ( 34 )

本文提出了一种Ka波段宽带微带到微带槽线多模谐振器的无孔垂直过渡结构。在4层LCP电路中，所提出的过渡结构主要包括在公共地平面上的槽线谐振器，以及顶层和第3层彼此相对的两条微带线。为了改善所提出过渡结构的带宽，在顶层和第3层微带线上分别添加了U型枝节线。通过调节U型枝节线的位置，可以适当地激发槽线谐振器。因此，获得了一个三极点宽频垂直过渡结构，在29.27—39.9 5 GHz宽频范围内显示出良好的传输性能。基于多层LCP衬底设计了三极点宽带垂直过渡结构，并进行了制作和测试。测试结果表明，可以得到在26.84—36.26 GHz的宽频率范围内，回波损耗优于-10 dB，插入损耗小于-3 dB。

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基于多层液晶聚合物带有缺陷地结构的紧凑型集总参数带通滤波器设计

2025 (2): 227-232.
doi: 10.1007/s12204-023-2622-y

摘要 ( 134 )

PDF(1544KB) ( 17 )

本文提出了一种基于多层液晶聚合物技术的小型化集总参数带通滤波器的设计。该带通滤波器的相对带宽为20%，中心频率为500 MHz。为了进一步减小滤波器尺寸、改善其性能，在滤波器设计中引入了缺陷地结构。由于缺陷地结构的引入，其电感体积减小了60%，Q值比传统的多层螺旋电感提高到257%。测试结果表明，滤波器具有优异的阻带特性，通带内插入损耗为2.3 dB，回波损耗为18.6 dB。滤波器总体积为0.032λg×0.05λg×0.00075λg（λg为中心频率的导波波长）。本文所提出的滤波器制造成本低、易于在射频/微波电路集成，尤其适用于无线通信系统。

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基于多层液晶聚合物基板的新型紧凑双通带带通滤波器

2025 (2): 233-238.
doi: 10.1007/s12204-023-2659-y

摘要 ( 138 )

PDF(1863KB) ( 18 )

本文基于多层液晶聚合物技术，设计并实现了一款加载缺陷接地结构的紧凑型超高频双通带带通滤波器。该新型滤波器通过集总元件和半集总元件设计组合，产生了双通带响应。为了增强其带外抑制，在滤波器的输入合输出端口之间引入了反馈电容Cz，使其通带外产生了四个传输零点。同时，该滤波器可以通过调整Cz的值来调整传输零点的位置。文中给出了滤波器的原理图和设计过程。该双通带带通滤波器的两个中心频率分别为0.9 GHz和2.45 GHz，3 dB带宽分别为13.7%和14.3%，电路尺寸为 11 mm×9.5 mm×0.193 mm。最后对滤波器进行了制作和测试，实测结果与仿真结果吻合较好。

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通过变化子区调整数字图像相关测量精度及其在飞艇蒙皮中的应用#br#

2025 (2): 239-251.
doi: 10.1007/s12204-023-2613-z

摘要 ( 100 )

PDF(2104KB) ( 10 )

平流层飞艇受到平流层恶劣环境条件的影响。为了保证飞艇的安全，需要监测飞艇蒙皮的材料状态。由于数字图像相关方法具有较好的非接触应变测量效果，所以本文探究不同子区形状对于测量精度的影响。结果发现增大子区宽高比能提升x方向应变精度，降低宽高比能提升y方向应变测量精度。并且这种趋势随着应变增大而更加明显。基于此，本文提出了一种子区自适应算法。通过试验验证了算法的可行性，并且调整阈值能有效地提升应变测量精度。因此利用该算法能够在不改变子区大小情况下提升较大应变方向上的测量精度。

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基于改进差分进化极限学习机的锂离子电池健康状态估计

2025 (2): 252-261.
doi: 10.1007/s12204-024-2727-y

摘要 ( 130 )

PDF(1953KB) ( 14 )

为了保证电动汽车和储能系统的长期安全可靠运行，锂离子电池健康状态（SOH）的准确估计至关重要。提出了一种基于改进极限学习机（ELM）的锂离子电池健康状态估计方法。传统极限学习机的输入权值和隐层偏差是随机产生的。为了提高极限学习机的估计精度，使用差分进化算法在可行解空间中对这些参数进行优化。首先，通过增量容量分析得到增量容量曲线，并进行高斯滤波平滑，提取健康因子；然后，将基于差分进化算法的极限学习机（DE-ELM模型）用于锂离子电池健康状态估计。最后，利用4个电池历史老化数据集和1个随机漫步数据集验证了DE-ELM模型的预测性能。结果表明，DE-ELM算法在泛化能力方面优于对比算法。

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基于局部电极的压电材料全矩阵常数单样品表征

2025 (2): 262-269.
doi: 10.1007/s12204-023-2597-8

摘要 ( 121 )

PDF(769KB) ( 11 )

为了避免超声谐振谱反演过程中峰的丢失和重叠，提出了一种基于局部电极激励的压电陶瓷PZT-8全矩阵常数单样品表征方法。通过超声谐振谱技术获得对谐振谱敏感的弹性矩阵。通过电容反演方法确定对驱动电极电容敏感的压电和介电矩阵。为验证该方法的可靠性，将弹性常数的初始值偏离30%。谐振频率的测量值与反演值的相对误差低于1%；电容的相对误差大部分低于5%。这项工作在压电材料表征方面有着广泛的应用。

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基于数据驱动的永磁同步电机控制系统模型预测控制方法

2025 (2): 270-279.
doi: 10.1007/s12204-023-2600-4

摘要 ( 126 )

PDF(842KB) ( 20 )

永磁同步电动机因其具有高效率、高功率密度和宽调速范围而广泛应用于交流伺服系统。伺服系统对控制性能提出了更高的要求。模型预测控制算法因具有处理多输入和多输出变量以及附加约束的能力，成为一种潜在的高性能电机控制算法。对于在永磁同步电机控制过程中应用模型预测控制算法，存在着由电机的电磁参数变化或负载扰动引起的非线性扰动，这将导致标称模型和受控对象之间存在失配问题，从而导致预测误差，影响控制系统的动态稳定性。本文提出了一种数据驱动的模型预测控制策略，利用适当范围内的历史数据以消除参数失配带来的影响，并进一步提高控制性能。仿真展示的可行性验证了该算法的稳定性，并与经典模型预测控制策略进行了比较，验证了算法的优越性。

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基于图像识别的全自动数显倾角仪校准系统

2025 (2): 280-290.
doi: 10.1007/s12204-023-2594-y

摘要 ( 155 )

PDF(1336KB) ( 10 )

传统的数显倾角仪校准方法依赖于人工检测，存在操作复杂、效率低、易引入人为误差等缺点。为了提高数显倾角仪的校准精度和效率，本研究开发了一种全自动数显倾角仪校准系统，并提出一种新的数码管识别算法。首先，以高精度自动转台为基准，计算倾角仪的示值误差。其次，制定了全自动倾角仪校准控制流程和数显倾角仪调零功能。针对数码管识别，提出一种融合穿线法和特征提取法的数码管识别算法。最后，使用光电自准直仪和正多面棱体对校准系统进行标定，并通过一系列实验计算校准系统的误差和重复性。实验结果表明，该校准系统的示值误差小于4″，重复性为3.9″。以分辨率0.1°的数显倾角仪为测试示例，在[−90°，90°]范围内，测试的重复性为0.085°，同时整个测试过程耗时小于90 s。根据不确定度评定，数显倾角仪的示值误差主要由数显倾角仪分辨率引入。

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基于两阶段卷积神经网络的焊缝缺陷监测

2025 (2): 291-299.
doi: 10.1007/s12204-023-2608-9

摘要 ( 146 )

PDF(1287KB) ( 17 )

镀锌钢板熔接时容易在表面产生锌蒸气，从而形成缺陷。快速发展的计算机视觉传感技术在焊接过程中采集焊接图像，然后通过数字图像处理获得激光边缘信息，识别焊接缺陷，最终实现焊接缺陷的在线控制。卷积神经网络的性能与它的结构和输入图像的质量有关。用LabelMe对获取的原始图像进行标记，并反复尝试确定适当的过滤和边缘检测图像预处理方法。在Tensorflow深度学习框架上构建了不同结构的两级卷积神经网络，设置了不同的交集大于联合的阈值，并使用深度学习方法分别对采集的原始图像和预处理后的图像进行评估。与测试结果相比，基于基本网络VGG16的改进的特征金字塔网络算法的综合性能低于基本网络Resnet101图像的边缘检测将显著提高模型的准确性。增加模糊度会略微降低模型的准确性；但是，该改进算法的整体性能比较好，证明了该算法的稳定性。自主研发的软件检测系统可用于图像预处理和缺陷识别，可用于记录连续焊缝中典型缺陷的数量和位置。

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基于遗传聚类的双馈风电场等效模型

2025 (2): 300-308.
doi: 10.1007/s12204-023-2644-5

摘要 ( 102 )

PDF(943KB) ( 9 )

随着风力发电机组数量的不断增加，风电场电磁仿真时间剧烈增长。为了满足仿真精度同时减少仿真时间，本文为包含多个双馈风电机组的风电场提出基于遗传聚类的等值模型。在该模型中，有功功率、无功功率和风速用来构建聚类指标集，采用归一化技术处理指标间的数量级差异问题。构建以初始适应度值排序号作为指数值的指数适应度值，同时，构造基于适应度的选择概率以解决遗传聚类算法中收敛过早和收敛速度慢的问题，并通过误差平方和来确定最优聚类数。另外，通过采用解耦参数等值法获得集电网络的等值参数。不同电压情况下，不同方法的仿真结果及比较表明该模型的可行性和有效性。

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基于改进FCOS算法的钢丝绳芯输送带损伤X射线图像检测

2025 (2): 309-318.
doi: 10.1007/s12204-023-2651-6

摘要 ( 142 )

PDF(1147KB) ( 12 )

针对钢丝绳芯输送带损伤X射线图像识别中识别目标长、窄几何特征和泛化能力较差等问题，提出一种基于改进FCOS算法的钢丝绳芯输送带损伤X射线图像识别方法。在改进算法中采用CIoU损失函数优化包围框回归性能；在特征融合网络结构中添加自适应融合路径，充分利用多尺度特征融合网络定位精准、语义性强的特点，提出新的特征融合网络结构。最后，利用某探伤装置公司提供的钢丝绳芯输送带损伤X射线图像数据集进行网络训练和验证，并采用镜像翻转、旋转以及缩放等数据增强方法丰富钢丝绳芯输送带损伤特征图像数据集，以保证模型得以充分训练。实验结果表明，改进算法在原算法基础上查准率提高20.9%，查全率提高14.8%。同时与Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLOv3网络进行比较，优势较为明显，查准率和查全率分别达到95.8%、97.0%，且在检测速度不影响的情况下，有更高的检测精度。该研究结果对钢丝绳芯输送带损伤的自动识别和检测有重要参考意义。

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多机协调吊运系统的绳索矢量碰撞检测算法研究

2025 (2): 319-329.
doi: 10.1007/s12204-023-2592-0

摘要 ( 140 )

PDF(1259KB) ( 11 )

针对多台机器人通过柔性绳索协调吊运同一被吊运物的过程中，现有的绳索与环境障碍物碰撞检测算法存在误判和漏判问题，本文研究了绳索矢量的碰撞检测，通过算法实现碰撞检测目的。考虑绳索自身特性，基于有向包围盒理论，建立了绳索优化模型与环境障碍物模型，提出新的基本几何碰撞检测模型。在此基础上，提出一种绳索矢量碰撞快速检测算法和优化原则。最后，通过仿真验证了绳索碰撞检测模型的合理性和所提算法的有效性。仿真结果表明，该方法能够满足快速检测原则和复杂虚拟环境下的精度要求。研究结果为系统避障运动规划奠定了基础。

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基于双流自编码器的无监督动作识别

2025 (2): 330-336.
doi: 10.1007/s12204-023-2619-6

摘要 ( 129 )

PDF(417KB) ( 11 )

针对无标签骨架数据的表征学习是一项具有挑战性的任务。传统的无监督学习算法主要依赖循环神经网络的建模能力来提取骨架数据的表征。骨架数据的结构信息对动作识别中也有着关键性作用，但目前的无监督学习算法很少关注此信息。为了解决此问题，我们提出了一种新的双流自动编码器网络，该网络可以挖掘骨架数据的拓扑结构信息和时序信息。具体而言，我们通过图卷积网络（GCN）流对图结构进行编码，并将提取的基于GCN的表征输入到门控循环单元流中。然后，我们设计了一个转化模块来自适应地融合双流的表征。根据双流自动编码器的特点，我们提出了一个由多任务组成的统一损失函数来更新模型的参数。在NW-UCLA、UWA3D和NTU-RGBD 60数据集上的实验表明，本文提出的算法在基于骨架数据的无监督算法中具有优异的效果，甚至取得了和许多有监督算法相当或更好的表现。

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基于涡流栅差动结构的新式编码器

2025 (2): 337-351.
doi: 10.1007/s12204-023-2665-0

摘要 ( 128 )

PDF(3147KB) ( 10 )

光电编码器在水、油、灰尘或强烈振动等恶劣工业环境中抗干扰能力差，而磁编码器对磁场强度过于敏感。针对这些缺点，本文设计了一种基于涡流栅测量原理的新型差动结构编码器，简称为差动式涡流栅编码器（DGECE）。DGECE的涡流栅由梯形反射导体组成的圆阵列和16个具有特殊结构的梯形线圈构成差动关系，分别位于由印刷电路板设计的编码盘和读数盘上。DGECE的差动结构在一定程度上修正了共模干扰和由于安装误差产生的幅值失真，具备一定的抗干扰能力，并大大简化了原始数据的正则化算法。通过相应的读出电路和解调算法，DGECE可将16个线圈的周期性阻抗变化转换为360°全量程内的角度输出。由于DGECE的制造工艺简单且具有一定的抗干扰性，因此易于集成和批量生产，并可广泛应用于工业主轴，尤其是机器人关节。本文介绍了DGECE的测量原理、实现方法和实验结果。实验结果表明：DGECE的精度可达0.237%，360°周期内的测量标准偏差可达±0.14°。

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复杂光照下被动式双目光学运动捕捉技术

2025 (2): 352-362.
doi: 10.1007/s12204-023-2578-y

摘要 ( 140 )

PDF(1667KB) ( 10 )

被动式光学运动捕捉技术是进行移动机器人小场景高精度位姿估计的有效手段，然而该技术在背景复杂及场景中有杂散光干扰的情况下，由于目标粘连及环境反光的影响，导致标志点的提取缺失、提取错误与匹配错误，无法进行准确的位姿估计。本文提出了一种基于双目相机和固定逆反射靶球的被动式光学运动捕捉技术，使用多个固定于刚性基座上呈半球形分布的逆反射靶球作为标志点，利用双目相机深度估计获取的标志点之间的固定位置关系，进行全流程全自动的移动机器人运动捕捉，克服背景中反射光点的影响。同时利用最小二乘轮廓拟合方法，提取不完整形状靶球作为标志点，解决场景中的目标粘连问题。利用以上方法在某焊接实验室复杂光照环境下使用FANUC m10i-a机器人六自由度运动进行验证，位姿估计的绝对定位误差平均值为5.793 mm，绝对角度误差平均值为1.997º，相对定位误差平均值为0.972 mm，相对角度误差平均值为0.002º。满足了在复杂光照环境下移动机器人六自由度高精度的测量要求，在复杂光照等实际场景中具有非常重要的应用价值。

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基于空间特征学习与多粒度特征融合的行人重识别

2025 (2): 363-374.
doi: 10.1007/s12204-023-2626-7

摘要 ( 141 )

PDF(1263KB) ( 12 )

针对卷积神经网络显式学习空间不变性的能力较弱以及行人重识别任务中存在遮挡、背景干扰等导致辨别性特征概率性丢失的问题，提出了一种结合空间特征学习与多粒度特征融合的行人重识别方法。首先，提出注意力空间转换网络(A-STN)，用于学习空间特征，解决行人空间特征未对齐的问题；然后，将网络分为全局分支、局部粗粒度融合分支和局部细粒度融合分支，分别提取行人全局特征、粗粒度融合特征和细粒度融合特征。其中全局分支通过融合不同池化特征丰富全局特征；局部粗粒度融合分支利用重叠池化增强每个局部特征的同时学习多粒度特征之间的关联关系；局部细粒度融合分支则通过利用差异化池化，得到的差异特征，与全局特征进行相互融合，以学习行人局部特征和全局特征之间的关联关系。所提出的方法在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展对比实验，实验结果均优于所对比的方法，验证了所提方法的有效性。

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面向工业异构数据匹配的联合迭代匹配方法

2025 (2): 375-384.
doi: 10.1007/s12204-023-2623-x

摘要 ( 114 )

PDF(1060KB) ( 17 )

工业数据挖掘通常处理不同来源的数据，这些异构数据集以不同的角度描述同一个物理对象。然而，其中一些数据集的个别样本可能缺失，进而使得其余样本不能逐一正确匹配。样本缺失导致的数据集匹配错误使得这些工业数据无法用于进一步的机器学习。因此，为了对齐错误匹配的数据，本文提出一种基于改进动态时间规整的联合迭代匹配方法。本文将按顺序积累的工业数据视作时间序列，进而基于动态时间规整对错配样本进行匹配对齐。在动态时间规整过程中，对规整距离施加动态约束以提高对齐效率，随后用迭代过程中累积的样本迭代训练模型。最后通过设计和分析几组不同缺失模式和缺失位置的数值实验，证明了所提方法的有效性和适用性。

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重复零和博弈中对无遗憾对手进行盘剥的研究

2025 (2): 385-398.
doi: 10.1007/s12204-023-2610-2

摘要 ( 128 )

PDF(1234KB) ( 11 )

在重复零和博弈中，若参与者在每一轮都使用阶段博弈的均衡策略，收益可能不高。与之相对，学习如何利用历史交互信息来盘剥对手通常更为有效。然而，若面对完全自适应的对手，识别其策略改变的动力学机制并进一步利用其潜在的弱点就会很困难。本文研究如何对抗使用无遗憾学习的自适应对手以优化自身收益。其中，无遗憾学习是一种广泛使用的自适应学习算法。本文提出了一种通用框架，用于在线建模无遗憾对手的策略更新过程并利用其弱点。通过该框架，可以近似对手的无遗憾动力学，并制定策略响应方案从而在推断对手策略的基础上获得显著利润。本文采用了两种系统识别架构对对手建模，包括循环神经网络（RNN）和非线性自回归外生模型，并在该框架内采用高效的贪心策略响应方案。本文从理论上证明了RNN架构近似特定无遗憾动力学的表示能力。并且通过实验说明，这些架构在较低程度的非平稳交互中能够以非常低的误差近似这些动力学，并且导出的策略可以盘剥无遗憾的对手以获得高收益。

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基于RGB-D图像的机器人抓取检测高效全卷积网络和优化方法

2025 (2): 399-416.
doi: 10.1007/s12204-023-2615-x

摘要 ( 161 )

PDF(6236KB) ( 25 )

机器人抓取检测是机器人的一项基本视觉任务。基于深度学习的方法在提高非结构化场景中无模型物体的抓取检测能力方面取得了优异的成绩。大多数流行的方法旨在探索深度网络模型，并利用RGB-D图像结合颜色和深度数据来获得丰富的特征表示。然而，目前的工作很难在准确性和实时性之间取得令人满意的平衡。RGB和深度特征的差异性没有得到足够的重视，同时，也欠缺对模型预测失败的处理。在本文中，我们提出了一个高效的全卷积网络来预测RGB-D图像中的像素级抓取参数。利用多个轻量级的特征提取模块建立了一个具有层次性的特征融合结构。一个具有三维全局注意力的特征融合模块被用来充分提取RGB和深度图像中的互补信息。此外，为了应对模型预测的可能失败，我们提出了一种基于局部抓取路径的抓取配置优化方法。我们在Cornell和Jacquard两个公共抓取数据集上进行了广泛的实验，证明了我们的方法可以提高抓取未知物体的性能。

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