A pair of parallel differential magnetic‐field probes with high measurement accuracy and high electric‐field suppression ratio

Magnetic‐field probes can be used for electromagnetic interference measurement of high‐speed circuits. The main magnetic probe performance includes sensitivity, spatial resolution, electric‐field suppression ratio (EFSR), and measurement accuracy. In this article, a pair of differential magnetic‐field probes is proposed to improve measurement accuracy without reducing sensitivity. The proposed differential probes consist of two asymmetric loop probes, which are designed in the same plane and separated by a row of periodic vias. The proposed differential probes are fabricated under PCB process. High accuracy can be achieved by measuring difference between outputs of the two probes. In addition, EFSR can be improved by size optimization of the differential magnetic‐field probes. Simulation and measurement results show the operating bandwidth is from 100 MHz to 12 GHz, the measurement error is 3.4% and the EFSR is about 40 dB. The proposed probes have higher measurement accuracy and higher EFSR than the conventional single probe, and larger operation bandwidth than the stacked differential probes.     

10 kV用无源电子式电压传感器的应用研究

针对传统技术中采用电磁式CT互感器存在的不足,提出了适用于10 kV的无源电子式电压互感器。根据电压互感器的工作原理,介绍了10 kV无源电子式电压互感器在电能表检定装置方面的意义。进一步分析了无源电子式电压互感器在电力设备中应用的重要性和必要性,该技术能够有效地避免传统技术在电力线路信号传输和处理时带来附加误差,大大提高电能计量、保护和测量系统的精度,推进了电力系统朝向数字化、电子化、自动化、网络化的方向发展。实验表明,采用10 kV的无源电子式电压传感器与传统CT互感器相比,误差精度提高了10%以上。     

基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别

葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性,目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别,对不同程度病害识别的研究较少,且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络（Multi-Scale ResNet）的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后,使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位,通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应,利用加入的SENet提升网络的特征提取能力,并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明,该方法的平均识别准确率达到90.83%,相比ResNet18提高了2.87个百分点。     

基于参考模型的扰动观测器控制系统

为了补偿控制系统的未知动态和外部扰动,论文提出一种基于参考模型的扰动观测器控制系统.首先,分析了二阶理想参考模型控制系统的设计,并通过闭环传递函数证明了参考模型控制系统的稳定性.然后,设计了二阶系统扰动观测器和基于参考模型的扰动观测器控制律,分析了二阶闭环控制误差系统收敛性.并推广到n阶控制系统,证明了n阶闭环控制误差系统稳定性.最后,仿真实验结果表明,与线性自抗扰控制(LADRC)系统相比,基于参考模型的扰动观测器控制系统阶跃响应的跟踪精度和抗扰性能明显优于LADRC系统,扰动的估计精度高,控制输入量小于LADRC系统;基于参考模型的扰动观测器控制系统正弦跟踪精度和扰动的估计精度也高于LADRC系统.该新型控制系统结构简单,抗扰性能好,控制效率高,具有重要的工程应用价值.     

广义非线性扩张状态观测器设计及性能分析

针对时变外扰,提出广义非线性扩张状态观测器设计方法.在分析传统扩张状态观测器的设计策略的基础上,通过对总扰动进行重构、引入广义扩张状态,设计反映扰动中已知分量的广义扩张状态观测器(扩张r+1阶).理论分析了观测器的收敛性,并得出了观测误差上界与扩张阶数的定量关系式.通过仿真对广义扩张状态观测器抑制外界正弦扰动的有效性进行检验,数值模拟结果表明,本文设计的观测器能够有效利用扰动中已知分量的信息,降低系统的不确定性,提高观测精度.     

优化分类模块和估计模块的快速鲁棒目标跟踪方法

为了平衡跟踪器的分类与估计模块间的性能差距,提出一种模块性能均衡的跟踪器.首先,通过大量离线学习,将高阶特征纳入目标估计中;然后,对目标估计模块进行训练,预测目标对象与估计跟踪框之间的重叠.为了提高所提分类模块在面对干扰物时的鲁棒性,引入在线训练的分类模块,采用了难分样本挖掘方法,确保较高的区分能力.在OTBI00、VOT2016和TrackingNet三个公开数据集上进行实验,结果表明,与相关滤波、多域网络等方法相比,所提方法的重叠精度指标更优、跟踪精度更高,且收敛性明显快于梯度下降法,运行速率达到实时要求.     

基于PatchMatch的半全局高效双目立体匹配算法

近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求。由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景。因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径代价计算过程中使用空间传播机制,将可能的视差由整个视差范围降低为t个候选视差(t远远小于视差范围),显著减少了候选视差的数量,大幅提高了半全局算法的计算效率。对KITTI2015数据集的评估结果表明,该算法以5.81%的错误匹配率和20.2 s的匹配时间实现了准确性和实时性的明显提高。因此,作为传统立体匹配改进算法,该设计可以为大视差双目立体匹配系统提供高效的解决方案。     

基于迭代学习控制的划片机高精度运动误差补偿

集成电路封装技术快速发展,作为电子元器件封装关键设备的划片机精度也日益提高,为顺应这一趋势,针对划片机重复加工的执行过程特点,设计一种基于数据驱动的神经网络迭代控制方法。该方法通过不断修正控制输入,使得跟踪误差逐渐减小,提高重复定位精度。通过仿真分析得出,神经网络迭代控制方法基于划片重复运行的特点,仅利用输入输出数据,完成对零件加工过程的改善,可有效提高运动精度,实现了误差补偿。     

红外成像导引头抗干扰性能评价指标体系

目前,各类红外成像制导导弹面临的主要问题是抗干扰能力的强弱,包括自然环境干扰和人工干扰两种;因此红外导引头的抗干扰性能成为各类红外制导导弹的关键性能,极大地影响到导弹的作战性能;为了能够合理的评价红外成像导引头的抗干扰性能,就必须制定合理的红外成像导引头抗干扰性能评价指标;为此,笔者根据红外成像导引头的抗干扰工作过程及其特点,以及传统的评价指标,并借鉴深度学习的评价指标,提出了由截获能力、识别能力、跟踪能力和命中精度能力这四方面组成的抗干扰性能评价指标体系;明确了四项指标下的二级指标内涵和计算方法,根据红外仿真与数据处理结果表明,这4种评价指标均可以有效地体现出导引头抗干扰性能的强弱,而且识别能力和命中精度这两个指标更加突出,故笔者所提出的红外成像导引头抗干扰性能指标体系及其计算方法,均可成为红外成像制导导弹抗干扰性能评估的判断依据.     

光刻调焦调平测量系统算法比较研究

调焦调平测量系统是光刻机对焦控制的核心部件,调焦调平测量系统的数据处理精度影响光刻机的对焦控制性能,计算速度影响光刻机产能。论文通过仿真与实验对比分析了多项式拟合算法(polynomial fitting)、RF(random forest)算法和XGBoost(extreme gradient boosting)算法在调焦调平测量系统中的测量精度与计算耗时。仿真与实验结果表明,多项式拟合算法精度随时间变化不敏感,RF算法和XGBoost算法精度随计算时间的增加而迅速提升。对于不存在噪声的仿真数据,7阶多项式拟合的3σ值为0.001nm;RF算法在2ms时可对仿真数据完全拟合;XFBoost算法在5ms时,拟合精度基本趋于稳定,为0.6nm。对于存在噪声的实验数据,RF算法与XGBoost算法对噪声有较好的鲁棒性,随计算时间的增加,RF算法与XGBoost算法拟合精度不断提升并分别于3ms和5ms超越多项式拟合算法,但精度提升有限。在光刻机中,为了兼顾对焦精度和产能,必须兼顾算法的拟合精度与拟合时间,因此调焦调平测量系统选用多项式拟合算法较为合适。