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三电系统服役性能监控技术研究综述 AI导读
摘要：回顾了近年来国内外新能源汽车三电系统服役性能的相关研究进展，从故障诊断、预测及处理3个方面进行综述，分析相关技术在研究与应用中的优劣，强调了提高故障监控技术的重要性，以确保新能源汽车的安全、稳定运行。最后，本文展望了三电系统服役性能监控研究的发展方向，车-云协同、大数据及机器学习以及知识图谱等技术将促进新能源汽车三电系统服役性能监控技术的发展。关键词：车辆工程;三电系统;服役性能;故障诊断;故障预测;故障处理202|73|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15端到端自动驾驶：从技术演进到未来挑战 AI导读
摘要：系统性回顾了端到端自动驾驶的发展历程，全面探讨了从传统模块化架构向端到端架构演进过程中的典型模型与关键技术，并揭示了其技术演进中的因果关系。同时，详细阐述了大模型在端到端自动驾驶中的应用，介绍了相关训练数据集与评估准则，讨论了端到端自动驾驶面临的挑战，为研究人员提供了该技术发展的全面视角及未来研究方向。关键词：计算机应用技术;自动驾驶;端到端;大模型;性能评估;现状与挑战147|119|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15数控机床维护策略综述 AI导读
摘要：系统梳理了常用维护策略的适用工况和领域，归纳了不同维护策略的优势和局限性，进一步分析了多部件系统的维护相关性及其对策略制定的影响，明确了维护优化的关键技术路径。针对数控机床多部件、多状态的复杂特性，归纳了现有维护策略面临的主要挑战，并提出面向智能化、预测性维护的发展方向，为机床维护策略的科学制定提供了理论依据和技术支撑。关键词：机械制造及其自动化;数控机床;维护策略;维护相关性;维护策略优化104|74|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
综述
销轴-套筒铰链副热弹流脂润滑摩擦特性 AI导读
摘要：针对链传动销轴-套筒铰链副脂润滑摩擦特性的问题，基于Ostwald流变模型构建了无限长线接触热弹流润滑模型，通过数值模拟研究了润滑脂流变指数、当量曲率半径及表面粗糙度对接触区油膜压力、厚度及温升等特性的影响。通过铰链副摆动磨损试验，获取摩擦因数-时间曲线，分析材料、结构、表面处理工艺及几何参数对摩擦特性的影响。结果表明，流变指数和当量曲率半径增大促进低摩擦流体润滑状态，粗糙度加剧边界润滑效应；摩擦因数演变呈现初始稳定、中间波动、后期上升三阶段特征；镀铬处理等可改善润滑性能。研究成果可为链传动铰链副的低摩擦设计提供理论依据，推动润滑脂选型和接触副几何参数优化的工程应用。关键词：机械设计;销轴-套筒铰链副;热弹流脂润滑;摩擦特性;磨损试验74|78|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15- 摘要：故障模式、影响和危害度分析（FMECA）在可靠性分析环节被频繁应用，但传统FMECA存在风险因素描述笼统、过于依赖专家经验等问题。针对风险因素描述笼统的问题，本文在传统方法的基础上考虑了故障的可控度，将风险因素的指标由3个扩充到4个；针对过于依赖专家经验问题，提出了距离-熵权-灰色关联度分析（D-E-GRA），然后，基于D-E-GRA提出了一种数控机床FMECA定量分析的新方法。最后，本文以某数控机床刀架系统为例验证了本文方法的有效性。关键词：可靠性分析;故障模式、影响和危害度分析;距离-熵权-灰色关联度分析;数据包络分析51|20|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
- 摘要：针对滚动轴承故障诊断中标注样本获取成本高且过程复杂的问题，本文提出了一种动态残差注意力长短期记忆网络（DRALNet）用于跨工况的滚动轴承故障诊断。首先，利用注意力机制动态调整卷积核权重以提取特征；其次，通过通道注意力机制分配不同通道的权重，并结合残差连接以防止梯度消失或爆炸；再次，利用长短期记忆网络捕获序列数据中的长期依赖关系；最后，采用域对抗网络减少源域与目标域之间的分布差异，使模型能更好地适用于目标域。在凯斯西储大学轴承数据集上的验证结果表明，该方法在12个迁移任务中的平均准确率达98.27％，较传统方法有显著提升。结果表明DRALNet方法在跨工况滚动轴承故障诊断中表现优异，具有较高的应用价值。关键词：故障诊断;滚动轴承;动态卷积网络;通道注意力机制;长短期记忆网络67|21|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
基于椭球模型动车组转向架构架可靠性分析 AI导读
摘要：考虑转向架构架生产制造中尺寸参数的不确定性，以及参数的数据信息不足，概率可靠性分析方法无法使用时的情况，将椭球集合非概率可靠性分析方法应用到动车组转向架构架的可靠性分析中。根据相关标准，计算出10种超常载荷，通过静强度分析，确定了影响结构最大应力值的设计参数变量，并进行拉丁超立方试验设计。利用含交叉项的二次多项式响应面法拟合出构架结构响应面表达式，并对其拟合精度进行检验，拟合系数为0.997 1。定义椭球模型的数字特征，构建一般高维椭球模型和构架椭球集合的可靠性分析模型；推导出原始空间与标准区间下的椭球模型可靠性指标的优化模型，介绍高维椭球模型可靠度的计算公式并计算出构架的结构可靠度为99.27%。推导出灵敏度的计算公式，完成构架灵敏度分析，得出构架横梁圆管的厚度对结构应力影响最大。关键词：转向架构架;静强度;拉丁超立方试验设计;响应面法;椭球模型可靠性分析48|27|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15- 摘要：针对阿基米德螺线生成的涡旋型线在齿头部分存在尖点或不完整的现象，导致齿头型线不能完全啮合，且压缩比偏低的问题，提出了一种通过圆弧修正阿基米德螺线以构建全啮合高压缩比涡旋型线的方法。该方法基于阿基米德螺线与圆弧曲线的一阶连续光滑连接边界条件，推导了修正后阿基米德螺线涡旋齿的内外壁型线方程，并建立了其几何性能的数学模型。通过分析修正极角对型线参数及涡旋齿几何性能的影响，研究了修正前后阿基米德螺线涡旋齿的工作腔容积及流场压力的变化。结果表明，该修正方法生成的阿基米德螺线涡旋齿能够实现完全啮合，并显著提高涡旋压缩机的压缩比。当修正极角t0=100°时，排气容积降低了43.53%，排气压力提高了54.27%，压缩比提高了54.39%。关键词：机械设计;全啮合型线;高压缩比;阿基米德螺线;圆弧修正;涡旋压缩机47|19|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
- 摘要：为改善双定子凸轮转子叶片马达的性能，研究了叶片摩擦因数对双定子凸轮转子叶片马达转矩性能的影响，建立了双定子凸轮转子叶片马达在外马达单独工作、内马达单独工作、内外马达联合工作、内外马达差动工作4种不同工作方式下转矩的力学模型。通过对外马达叶片和内马达叶片在不同曲线段进行受力分析，推导出了叶片与叶片槽之间的摩擦因数与凸轮转子对外马达叶片和内马达叶片的正压力的关系，并得出了叶片对凸轮转子阻力矩的关系表达式，最后对力学模型进行了仿真计算。结果表明，摩擦因数的增大会减小叶片与凸轮转子之间的正压力，进而增大叶片对凸轮转子的阻力矩。通过减小叶片和叶片槽之间表面粗糙度以及形位公差可在一定程度上改善双定子凸轮转子叶片马达的性能。关键词：机械电子工程;流体传动与控制;双定子;凸轮转子叶片马达;阻力矩;摩擦因数43|19|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
车辆工程·机械工程
深部砂岩冲击动力破坏扩展特征提取算法 AI导读
摘要：针对深部地下工程建设扰动导致深部砂岩应力平衡破坏、产生微裂隙并快速扩展，且单一通道无法充分提取砂岩冲击动力破坏细微扩展特征、提取的边缘细节模糊的问题，提出了一种深部砂岩冲击动力破坏扩展特征提取算法。首先，利用冲击力试验系统对向砂岩试样施加不同的冲击动力，获取冲击破坏试样Y1、Y2、Y3；其次，基于一维应力波理论和能量守恒定律获取深部砂岩试样冲击动力波吸收能量；然后，利用Matlab软件中的改进引导滤波方法对图像的高频分量进行边界增强和边缘伪影抑制（BEEPS）滤波处理以去除伪边缘；最后，将滤波处理后的图像与吸收能量输入Matlab软件驱动的先验学习网络，采用双卷积通道提取图像特征，利用卷积通道1提取并融合特征获取特征图，利用卷积通道2加权聚合得到残差特征图。在此基础上，通过分析像素点余弦相似度，提取到多尺度冲击动力下的细微扩展特征。试验结果显示：通过冲击试验能够获取砂岩试样在不同动力条件下的破坏能量分布情况；能够有效处理图像中的干扰噪声，并且更好地刻画冲击破坏的边缘细节，双卷积通道的余弦相似度高达90%，可准确提取试样Y1、Y2、Y3各自的扩展特征。关键词：深部砂岩;冲击动力破坏;扩展特征提取;冲击试验;破坏能量;Matlab软件43|14|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
材料科学与工程
- 摘要：为评估城市快速路合流区智能网联车辆（CAV）的潜在实时换道风险，提出了一种考虑风险暴露水平（REL）和风险严重程度（RSL）的综合风险值（LRI）。首先，对CAV换道过程进行阶段划分，捕捉换道过程中同一时序下的邻车，判别换道车辆与邻车是否存在时空重叠，若存在则具有潜在冲突可能性，反之则无；其次，提出换道碰撞时间（LCTTC）和损失能量指数（LEI），通过映射得到REL和RSL，以此描述换道风险特征；再次，基于邓氏灰色理论进行权重分析；最后，采用LRI的15%和85%分位值将换道风险划分为低风险、中风险、高风险3个等级，并通过仿真验证评估方法的合理性。关键词：交通运输系统工程;换道风险评估;冲突指标;智能网联车辆;城市快速路合流区;交通仿真45|26|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
- 摘要：基于同济道路轨迹数据平台TJRD TS提取车辆微观参数。考虑激进驾驶行为、车辆交互风险以及速度变异性，构建交通风险指数TRI，提出了一种基于CRITIC-熵权法的高速公路隧道交通综合风险评估方法，并通过Apriori关联算法，探究路段、时段、宏观交通参数、微观速度参数与交通风险等级之间的关联关系。研究结果表明：在接近段、入口段、过渡段、出口段的激进驾驶行为、交通冲突、速度变异性风险均有不同体现。白天过渡段、入口段、接近段TRI处于较高风险以上的比例分别为53.49%、50.56%、43.11%。夜间过渡段、驶离段TRI处于较高风险以上的比例分别为40.99%、37.62%。较高风险等级的道路单元与过渡段、速度差大、速度相对稳定等条件存在强关联规则。在关联规则分析中，当前项包含速度不稳定、速度差过大两类特征时，与高风险、较高风险等级均存在强关联关系。关键词：交通运输安全工程;高速公路隧道;交通风险识别;CRITIC权重;熵权法;关联规则挖掘62|22|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
- 摘要：为实现对电动汽车行驶里程的准确预测，综合考虑电池性能与行驶参数，提出一种基于变分模态分解（VMD）算法与经过蜣螂优化（DBO）算法优化参数后的深度极限学习机（DELM）模型相结合的行驶里程预测方法。首先，通过探讨车辆运行状态、驾驶行为及外部环境对行驶里程的影响，构建包括百公里能耗、驾驶行为和环境温度在内的6项特征指标；其次，采用VMD算法降低原始数据的非线性和非平稳性，并利用DBO算法对DELM模型的参数进行优化，从而建立基于VMD-DBO-DELM集成算法的电动汽车行驶里程预测模型；最后，对所构建的预测模型与现有其他模型的预测结果进行比较分析。结果表明：VMD-DBO-DELM模型在预测性能方面显著优于其他模型，在两种工况下均表现出最高的预测精度，能准确拟合行驶里程的变化趋势。关键词：车辆工程;行驶里程预测;电动汽车;深度极限学习机;变分模态分解;蜣螂优化算法46|22|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
- 摘要：为帮助优化交通管理、减少拥堵、提升出行效率，为城市规划和智慧交通系统提供科学决策支持，本文提出了一种基于图神经网络的多维度长时间交通流量预测模型。模型采用多通路的可堆叠块结构，时变通路捕获并传递隐藏的时间信息，预测通路使用隐藏的时间信息并使用图卷积神经网络捕获空间模式，提纯通路保留每个可堆叠块的信息，使可堆叠块能进行逐层分解的渐进式地学习。将每个可堆叠块的输出结果加权获得最终的预测结果，在两个真实世界的大规模道路网络交通数据集上的实验表明：相比于其他多个基线方法，本模型具有更高的准确率，本文模型可为我国高速公路长时间交通流量预测等方面提供技术支持。关键词：长时间交通流量预测;图卷积网络;深度学习;多维度;多通路39|22|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
沥青路面微波热风耦合加热再生技术及其应用 AI导读
摘要：为了清晰地梳理国内外沥青路面厂拌热再生技术与设备的研究进展情况，以及明确制约其旧料掺配率和导致加热沥青老化的原因，对厂拌热再生加热方式的优点和缺点进行了系统的分析。在此基础上，综述了沥青路面超大功率微波加热再生设备及应用、沥青路面回收料（RAP）微波加热均匀性、RAP微波加热效能及能量传递、RAP微波热风耦合加热质热传递等4个方面的国内外研究现状，探讨了微波热风耦合加热再生技术在沥青路面高掺量厂拌热再生中的应用前景，并分析了RAP高效再生利用与超大功率微波加热再生设备研发方面存在的瓶颈问题，对高掺量微波热风耦合加热技术研究的重点发展方向进行了展望。关键词：沥青路面;厂拌热再生;微波热风;耦合加热;高掺量;综述46|31|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15- 摘要：为解决传统轴载监测系统安装复杂、维护成本高等问题，介绍了基于光纤微弯传感的轴载监测系统，提出了灵活的传感器部署策略，并采用表面固定法将传感器安装在实际道路上，安装过程简便快捷，对交通干扰小，能够有效提高传感器的耐用性和灵敏度。利用小波去噪技术和“V形”数据归一化方法，提升了轴载信号的质量和分析效率，对实际道路上收集的上万条轴载数据进行统计分析，确定对数正态分布是描述轴载分布的最佳模型。研究结果可为路面养护管理提供关键数据支持，有助于制定更科学、高效的养护策略。关键词：道路与铁道工程;光纤轴载监测;沥青路面养护管理;小波去噪;对数正态分布36|22|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
预应力无腹筋UHPC⁃RC组合梁抗剪性能 AI导读
摘要：为了探究UHPC-RC无腹筋梁的抗剪力学性能，开展了15根足尺寸UHPC-RC无腹筋梁抗剪试验，系统研究了剪跨比、腹板厚度、钢纤维掺量、压应力水平等关键构造参数对UHPC-RC无腹筋梁抗剪性能的影响，并基于修正压力场理论和分项叠加的思想，建立了综合考虑顶板压剪区、腹板斜剪区、底板拉剪区的抗剪承载力计算模型，试验结果表明，本文抗剪计算方法可较为准确地计算预应力无腹筋UHPC-RC组合梁的抗剪承载力。试验参数分析表明：UHPC-RC无腹筋梁抗剪极限承载力随剪跨比的增大而减小；钢纤维掺量对其抗剪极限承载力具有一定影响；抗剪极限承载力随着腹板厚度的增大而增大；抗剪极限承载力随着压应力水平的增大而增大；施加预应力能提高结构的抗剪极限承载力和初始刚度。关键词：桥梁工程;无腹筋UHPC-RC梁;抗剪承载力;修正压力场理论;足尺寸试验54|31|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15- 摘要：以北京某基坑工程为例，分析了厚砂土层中超大深基坑开挖坑底回弹变形特征及规律，发现立柱变形存在明显的3阶段特征：早期明挖阶段快速隆起，中期逆作板施作阶段缓慢变形沉降，后期盖挖阶段持续隆起，但早期立柱隆起量远超一般基坑的范畴。基于理论和试验分析了基坑开挖尺度、开挖次数、开挖速率等时空因素对坑底土体卸荷应力、卸荷模量和回弹变形的影响及机制。分析结果表明，随着基坑宽高比和宽长比增大，坑底土体卸荷应力增加，卸荷模量减小，回弹变形增加；开挖卸荷量和卸荷速率越大，所引起的卸荷应力越大，卸荷模量越小，回弹变形也越大。根据上述结论推断，开挖尺度大和速度快所导致的上述土体回弹变形时空效应是副中心站基坑早期立柱异常隆起的主要原因，这与现场土方开挖记录相吻合。在此基础上，提出了考虑卸荷模量受时空效应影响而变化的回弹变形计算方法，通过多种计算方法对比分析，指出超大深基坑回弹变形在计算时要充分考虑时空效应影响，否则会导致对回弹变形的严重低估，影响后续施工安全。关键词：开挖尺度;开挖速度;回弹变形;卸荷模量;时空效应64|98|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
交通运输工程·土木工程
偏置余弦网络：用于遥感影像的语义分割网络 AI导读
摘要：针对在遥感影像中存在同类分割目标经常具有不同尺寸的问题，提出了偏置余弦网络，可从两个方面解决该问题，一是以输入影像在不同尺度间变化时产生的特征作为主体，二是通过突破上采样限制的方式保证不同尺寸分割目标拥有相同的尺度特征。通过实验证明：偏置余弦网络仅依托尺度间变化时产生的特征可以实现语义分割任务；平均交并比和平均边缘精度均优于现有经典网络0.2%以上；对不同尺寸的同类目标有着更为精确的分割能力。关键词：人工智能;遥感影像;语义分割;上采样;不同尺度;特征50|25|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15- 摘要：针对传统抽象语法树的检测方法忽略了数据依赖关系、节点属性信息等相关问题，提出了一种基于图层级异构图注意力网络的JavaScript恶意代码检测方法。构建基于抽象语法树的异构图提取框架，建模表征JS恶意代码的空间结构和复杂的数据依赖关系，获取JS文本语义信息，丰富异构图节点属性特征；构建节点属性结合模块，融合节点多个属性特征，丰富语义表达；最后，改进异构图注意力网络结构，添加全局求和池化层，增强整个图的表征能力。实验结果表明：本文提出的方法在真实JS数据集上准确率达99.2%以上，其他检测指标都有显著提升。关键词：恶意代码检测;JavaScript脚本;异构图;图嵌入;图神经网络54|19|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
- 摘要：针对目前临床上常规的透析通路影像学检查方法（包括B超图、X射线造影等）不仅需要昂贵的医学影像设备，还对操作医护人员的临床经验有极高要求的问题。提出了一种基于自研便携式声形图采集仪器的音频信号时频域特征分析方法，模拟专业医生的听诊过程，智能化检测透析通路狭窄。将本方法在62例病人的数据集上进行实验测试，所得的准确率、敏感性、特异性、F1分数分别为：0.905、0.911、0.902和0.850。结果表明：算法测试性能整体优于现有算法，能为临床透析通路狭窄的检测提供有力支持。关键词：计算机应用技术;透析通路;狭窄检测;声形图;时频特征;残差网络42|25|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
基于深度残差网络的多模态人脸快速辨识算法 AI导读
摘要：通过有效融合不同模态的人脸特征，能够减少外界环境变化对人脸辨识的干扰，进而提升人脸辨识效果。因此，本文提出了一种基于深度残差网络的多模态人脸快速辨识算法。该算法运用二维经验模态分解（BEMD）方法，在多个尺度上分解人脸图像，获取多模态特征表示。这些特征输入深度残差网络，经特征提取、强化与选择后，快速输出辨识结果。实验证明，该方法不仅能有效表示人脸图像的多模态特征，且残余分量不含人脸信息，显示了强大表示能力；同时，它能有效辨识不同表情和角度的人脸，响应时间短，并可实现快速人脸辨识，应用效果显著。关键词：深度残差网络;BEMD算法;多模态特征;注意力机制;膨胀腐蚀57|24|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15基于多特征融合的人体运动姿态信息捕捉方法 AI导读
摘要：针对人体运动图像的采集容易受到环境变化（如光照、遮挡、背景复杂度等）的影响，导致姿态特征提取困难、姿态捕捉精度降低的问题，本文基于多特征融合的人体运动姿态信息捕捉方法，设计了双分支架构的人体运动姿态信息捕捉模型，上层分支以当前帧及其与之相邻的前后两帧视频作为基于Transformer的视频帧时序特征提取网络输入，学习帧间时序特征的同时，并捕捉姿态变化信息；下层分支通过OpenPose获取视频帧的骨架数据，以骨盆区域中心为原点，转换至球面坐标系，构建球面关节描述符（SDJ）矩阵，作为基于卷积神经网络（CNN）的运动姿态特征网络输入，提取运动姿态特征，将其与时序特征一起输入到互补特征融合网络中，实现人体运动姿态特征的互补整合，通过Softmax层预测人体运动姿态概率，实现人体运动姿态信息捕捉。实验结果表明：视频帧序列长度为5时，F1 score指标可达到0.94左右；该方法可实现人体运动姿态信息捕捉，PCK指标始终高于对比方法；MPJPE为28.5，AUC为0.923。关键词：多特征融合;姿态捕捉;TransFormer;姿态变化;球面关节描述符;姿态特征52|17|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15蜂窝物联网多阶段攻击异常流量检测算法 AI导读
摘要：针对攻击者利用物联网多漏洞进行连续或并发攻击，传统检测方法因局限于单一阶段，难以全面捕捉攻击特征和阶段变化，导致特征提取与残差映射信息利用不足，影响异常模式识别和信号预测准确性，降低了多阶段攻击检测效率的问题，提出了一种蜂窝物联网多阶段攻击异常流量检测算法。通过深入分析蜂窝物联网多阶段攻击流程，准确识别各阶段特征。将获取的蜂窝物联网运行信号进行标准化处理，并转换为图像形式，利用多尺度混合残差模块提取蜂特征图像，提高了特征提取的准确性和全面性。通过恒等映射拟合残差块，残差映射能够被更有效地利用，从而优化多阶段攻击异常流量检测性能，精确反映数据异常模式。最后，利用全连接层Softmax函数实现信号类别预测，高效检测多阶段攻击异常流量。通过实验分析，该算法多尺度混合模块数量为10时，实现多阶段攻击异常流量检测效果最佳，此时蜂窝物联网数据传输丢包率受攻击影响变化较小，网络运行状态较为稳定，能够有效检测DDoS攻击、中间人攻击、恶意软件传播等多种类别多阶段攻击，数据传输时延稳定在0.085 s以下，表明本文算法能够有效提升蜂窝物联网运行安全性和速率。关键词：蜂窝物联网;多阶段攻击;异常流量检测;多尺度混合残差;多尺度;softmax函数36|26|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
计算机科学与技术
油葵联合收获机清选损失监测装置设计与试验 AI导读
摘要：针对现有联合收获机损失监测技术不适用于采集处理油葵籽粒损失信号的问题，设计了一种适用于油葵联合收获机的清选损失监测装置。该装置主要由聚偏二氟乙烯（PVDF）压电薄膜、信号采集处理电路板以及安装调节装置构成，可实现对油葵清选损失速率的实时监测。运用Multisim软件对滤波器性能进行仿真分析，结果表明，该滤波器在非阻带增益平坦且增益为1，对50 Hz干扰信号的衰减效果显著，能够保证采集信号的准确性和完整性；设计了基于STM32系列单片机的小波变换自适应滤波（DWT-LMS）算法，通过Matlab软件将其与传统最小均方（LMS）算法进行仿真对比，结果表明，DWT-LMS算法对信号中噪声的抑制效果更优；通过台架试验确定了油葵籽粒和清选杂余（碎叶柄、碎葵盘以及碎叶片）对应的阈值范围，并验证了监测装置在不同时长下的可靠性，结果表明，该清选损失监测装置的最大监测误差为9.09%，平均监测误差约为7.59%，平均损失速率约为0.63 g/s，可为油葵联合收获机清选系统优化提供理论依据。关键词：农业机械;油葵联合收获机;损失监测;压电薄膜;小波变换自适应滤波算法51|20|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-05-15
农业工程·仿生工程
