2025年, 第44卷, 第03期　
刊出日期：2025-06-15

  

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  基于改进EfficientNet的抽油机井故障分级评价方法

  李翔宇, 张帅, 高宪文, 袁春华

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 1-6.

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  针对抽油机井电参数的特征提取及故障分级评价的准确性问题，提出使用相对位置矩阵对抽油机井电参时序数据进行图像编码增强抽油机井电参数特征并生成抽油机井故障数据集的方法，改进EfficientNet模型对抽油机井故障进行更加精确的分级评价。该方法对抽油机井电参数进一步处理并凸显其关键特征，利用图像编码和深度学习技术提高抽油机井故障分级方法的准确性和效率。通过对典型故障的分级实验以及与多种模型性能的对比实验表明，该方法在抽油机井故障分级评价中具有较高的准确性。
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  基于改进YOLOv8s的水下目标检测方法

  冯迎宾, 符珊

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 7-15+23.

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  针对水下环境存在的色偏、细节模糊以及水下目标存在多尺度和遮挡等问题，提出了一种改进YOLOv8s的水下目标检测算法SLG-YOLOv8s。首先，通过Shallow-UWnet网络对水下图像进行增强，提高图像的对比度和清晰度；其次，提出了轻量化多尺度全局注意力(lightweight multi-scale global attention, LMGA)模块，将此模块与YOLOv8s主干部分的C2f融合，通过动态调整权重进行特征重标定，加强特征表达能力，减少计算量；最后，通过聚集和分发(gather-and-distribute, GD)机制采用跨层特征融合的方式增强中间层的信息融合能力，从而提升模型对多尺度目标的检测效率。实验结果表明，SLG-YOLOv8s算法的平均精度均值达到了95.1%,与YOLOv8s算法相比平均精度均值提升了5.1%,精确率和召回率分别提升了4.5%和5.2%,IoU为0.5时海参、海胆、海星、扇贝检测的平均精确率分别提升了4.3%、5.3%、5.6%、5.5%,研究结果可为水下机器人精准捕捞提供重要依据。
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  机器人楼梯环境重心自调整策略研究

  李宗奇, 李艳杰, 卜春光, 范晓亮

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 16-23.

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  针对移动机器人在楼梯环境中的运动稳定性问题，通过分析双摆臂移动机器人的运动学特性，建立相应的运动学模型。在此基础上，提出一种基于稳定锥模型和梯度搜索法相结合的重心自调整策略，能够根据机器人当前的姿态和环境条件实时优化质心位置，从而增强其在不同构型和复杂地形中的稳定性。Matlab与ROS联合仿真结果表明，在运动过程中重心调整策略能有效地调整质心位置，显著提高了机器人在楼梯环境中的稳定性，降低了倾覆风险。
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  基于时空差异网络的抑郁检测方法研究

  吴东升, 徐鹏飞, 林玉婷

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 24-31.

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  在面部表情识别领域，针对不同抑郁水平的面部表情差异小以及模型计算复杂度高导致过度拟合的问题，提出一种由对角注意力机制(DMA)和时空差异模块(SDN)相结合的深度学习架构(DSN)进行抑郁检测，并根据面部表情的变化进行抑郁症等级评估。引入DMA使模型具备精确识别图像之间变化的能力；使用SDN模块捕获平滑与突然的面部表情变化，探索多尺度时间信息。实验结果表明，本文提出的DSN架构在保证模型性能的同时相对于传统架构降低了42%的运算复杂度，提高了模型整体容错水平，具有较好的泛化能力。
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  基于改进YOLOv8的铁路异物检测算法

  赵子艺, 张德育, 徐双成

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 32-38+46.

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  由于监控场景覆盖面积大、侵限异物相对尺寸小、背景干扰较多等，现有铁路侵限监控系统检测精度较低，且达不到实时检测要求，为此提出一种基于改进YOLOv8的铁路异物检测算法。首先，引用FasterNet中部分卷积的设计思想，在颈部网络采用FasterC2f模块替代原C2f模块，以降低模型参数量和运算量，同时提升模型的特征融合能力；其次，对快速空间金字塔池化(SPPF)模块进行改进，引入大型可分离核注意力(LSKA)机制，提出一种SPPF＿LSKA模块结构，以在特征提取时减少复杂背景的干扰，加强对小目标的检测能力；最后，采用WIoU损失函数替代原CIoU损失函数，以降低低质量、小目标样本带来的不良梯度影响。实验结果表明：与原YOLOv8模型相比，改进YOLOv8模型检测的平均精度均值(mAP@0.5)达到92.9%,提升了2.09%,模型权重降低了3.28%,浮点运算量降低了6.17%,在检测精度和效率之间达到了较好的平衡，能够满足实际检测需求。
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  基于改进YOLOv8和LPRNet的车牌识别算法

  宋建辉, 夏彬, 赵亚威, 刘晓阳

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 39-46.

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  车牌定位检测与识别是实现智能交通系统的关键技术之一。为解决传统方法定位不准确、识别率低的问题，提出一种基于改进YOLOv8和轻量级识别网络LPRNet的车牌识别算法。在YOLOv8网络架构中增加卷积块注意力模块(convolutional block attention module, CBAM),通过特征融合提升目标检测的准确率；在LPRNet中加入多头自注意力(multi head self attention, MHSA)机制，增强网络的特征提取能力；在识别网络模型的训练阶段引入对抗训练，增强模型的泛化能力和鲁棒性。在CCPD数据集上的实验结果表明，本文算法对车牌检测的平均精度均值(mAP@0.5)达到98.7%,车牌识别准确率达到97.21%,均优于其他同类主流算法。
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  面向受限工业环境的移动检测机器人全局路径规划方法

  吴应, 武越, 张凯, 孙晓界, 陈思远

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 47-52+59.

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  针对当前全局路径规划方法在受限工业环境中所规划的全局路径存在安全性不足、曲率不连续等问题，提出一种融合改进Dijkstra算法和二次规划的移动检测机器人全局路径规划方法。首先改进Dijkstra算法，在原始评价函数的基础上增加障碍物代价项，使规划路径远离障碍物，提出自适应评价函数，平衡路径长度与路径安全性，使用改进的Dijkstra算法生成从起始位置到目标位置且远离障碍物的引导路径；然后改进二次规划方法，对引导路径进行平滑处理，改进约束条件以保证平滑后路径的安全。仿真实验结果验证了本文算法的有效性：与ROS内置的Dijkstra算法及A^*算法相比，本文算法能够提升全局路径的平滑性与安全性；与其他融合算法相比，本文算法能够在不降低全局路径平滑性的同时提升其安全性。
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  面向食指康复的sEMG控制SMA驱动的外骨骼机器人

  武凯, 李敦超, 张佳琦

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 53-59.

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  为提高食指康复运动的辅助效果，提出一种基于肌电信号控制的双自由度外骨骼机器人。研究中引入表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)控制方法，构建了双自由度耦合且通过形状记忆合金(shape memory alloys, SMA)丝驱动的机械结构，设计了手指位移放大机构。通过运动角度范围实验、压力实验及肌电信号强度分析实验验证外骨骼机器人的性能，结果显示，外骨骼机器人左右摆动角度最大范围为-19.8°～18.9°,掌骨关节屈曲角度最大范围为9.5°～28.9°,近指关节最大屈曲角度为38.2°,在外骨骼机器人辅助下，手部受力最大为3.8 N,处于安全阈值以内。本文提出的外骨骼机器人具备良好的安全性和动作执行性能，能够有效改善手部运动障碍。
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  面向车联网数据传输可靠性的共识机制研究

  王琼惠, 张文波

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 60-66.

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  车联网环境中数据传输量呈指数增加，路况信息复杂多变，由此导致的数据传输可靠性问题愈发严重。确保车联网内各个车辆节点传输数据的统一性是应对问题的关键，而共识机制研究则是实现该目标的重要途径。针对上述问题，基于实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)共识算法提出一种基于信誉的R-PBFT共识机制：对车辆节点提出基于直接交互值和推荐交互值的全局信誉评分机制；设置安全信誉阈值，通过信誉值比较将车辆节点分类为候选节点集和普通节点集；通过随机数生成器在候选节点集中随机选取一车辆节点作为本轮共识的代理节点，负责打包并生成区块提案；通过奖惩机制对本轮共识过程中车辆节点的行为予以信誉奖惩并更新节点全局信誉值。实验结果表明，相较PBFT,R-PBFT共识算法兼顾了时延和可靠性的优化，不仅在高密度和高恶意节点比例的环境下表现出较好的扩展性，而且在共识过程中提高了数据传输的可靠性。
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  高压制备n型碲化铋基多孔材料及其热电性能优化

  单蕾佳, 李苗, 丁战辉, 周悦, 佘雅琪, 王宇轩, 李永峰, 姚斌

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 67-72.

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  碲化铋（Bi₂Te₃）基复合材料是目前热电性能最好的近室温热电材料，然而n型Bi₂（Se, Te）₃块材的热电优值（zT值）滞后于p型（Bi, Sb）₂Te₃材料，进一步提升n型Bi₂Te₃基复合材料的zT值对热电器件的发展和应用至关重要。本研究以氯化钾（KCl）为造孔剂，采用高压法制备出Bi₂（Te, Se）₃-KCl致密块体，经超声水洗除去造孔剂KCl颗粒后形成纳米或亚微米孔洞结构。实验结果表明，多孔样品的电输运性能略有下降，但热导率显著降低，热电性能得到有效提升。本研究工作对开发高性能多孔热电材料具有一定参考价值。
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  具有包覆结构的Ni-NiO粉体制备及其形貌调控

  陈永志, 李佐红, 罗佳, 高凯, 张晓红, 余勇, 王利华, 周宏志

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 73-80.

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  采用水热法在Ni颗粒表面制备了Ni（OH）₂包覆层，并在惰性气氛（Ar）下退火获得了具有包覆结构的Ni-NiO粉体复合材料。研究了尿素浓度、反应温度和反应时间对包覆结构粉体复合材料物相组成与微观形貌的影响。结果表明：随着尿素浓度的升高，Ni颗粒表面形成的Ni（OH）₂包覆层由初始的片状和颗粒状的混合结构逐渐转变为单一的片状结构，最终仅表现为颗粒状结构；随着反应温度上升，包覆层尺寸逐渐增大；延长反应时间不仅增加了包覆层尺寸，还显著增强了其厚度。在尿素浓度0.3 mol/L、反应温度150℃、反应时间12 h的条件下，Ni颗粒表面可均匀地形成片状Ni（OH）₂包覆层。此外，退火处理并未改变Ni-NiO粉体复合材料的微观形貌。本研究可为制备具有包覆结构的粉体复合材料提供理论与实践基础。
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  基于ISGMD-CMAE的滚动轴承复合故障特征提取方法

  李颖, 于家奇, 吴仕虎, 巴鹏, 马小英

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 81-89.

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  滚动轴承复合故障信号具有非线性和不确定性的特点，且信号中含有噪声，直接提取故障特征存在困难，为此提出一种基于改进辛几何模态分解(ISGMD)和复合多尺度注意熵(CMAE)的滚动轴承复合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。针对辛几何模态分解(SGMD)方法中分解信号分量过多，导致信号特征过于分散，无法进行有效提取的问题，采用聚类算法对信号分量进行处理，依据相关系数和峭度构成的综合评价指标筛选分量重构信号，以突出故障特征；针对多尺度注意熵(MAE)方法在提取时序信号过程中会造成信息损失的问题，采用熵值稳定性较好的CMAE方法准确全面地提取故障信号。实验结果表明，本文提出的ISGMD-CMAE方法能够精准地对滚动轴承复合故障特征进行提取，为滚动轴承故障诊断提供了一种新思路。
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  基于ANFTSM方法的分布式电驱动汽车操纵稳定性控制

  郭莉蕊, 魏佳帅, 陈克, 王楷焱

  沈阳理工大学学报. 2025, 44(03): 90-96.

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  为提高分布式电驱动汽车的操纵稳定性，依据车辆动力学特点，设计基于直接横摆力矩控制的分层控制系统。提出一种自适应非奇异快速终端滑模(adaptive nonsingular fast terminal sliding mode, ANFTSM)控制器作为上层控制器，计算车辆所需的附加横摆力矩；采用二次规划优化算法设计最优力矩分配控制器作为下层控制器，将附加横摆力矩以最优的方式分配给4个车轮的轮毂电机，并根据车辆转向状态确定轮毂电机输出的转矩；引入自适应机制调整滑模面的参数，使系统能够在不确定性和扰动的影响下保持稳定。仿真实验结果表明，本文提出的控制系统可降低整车的横摆角速度和质心侧偏角波动，在车辆操纵稳定性方面具有可行性和有效性。