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2025年 46卷 7期
刊出日期：2025-07-28
光学计量
力学计量
流量计量
声学计量
无线电、时间频率计量
电离辐射、化学计量与生物计量
 
       力学计量
925 基于优选应变测点的结构分布载荷反演改进方法
李占海 江文松 杨军 田永卫 罗哉
在对襟翼结构进行载荷反演时，通常利用所有工况应变测点数据进行系数矩阵的标定，以提高载荷反演精度。但是由此建立的标定方程极易出现病态，出现解不唯一的问题。为此，分别以应变基工况矩阵的最大行列式与最小条件数为优化指标，提出逐次减少工况应变测点数量的行列式最优设计(DOD)与条件数最优设计(COD)方法。首先利用基于施密特正交化筛选的影响系数矩阵法建立载荷反演模型，以及2种改进模型。其次，为了验证本文所提方法的有效性，在襟翼结构内部粘贴20组电阻式应变片作为应变测点，并设计襟翼6加载点分布载荷标定试验系统。最后采用DOD优化减少6个应变测点，采用COD优化减少2个应变测点。实验结果表明，采用DOD优化后的单点最大载荷平均识别误差从5.221%降低至3.360%，采用COD后优化后的最大单点载荷平均识别误差从2.423%降低至1.099%；试验结果表明DOD优化效果更佳。
2025 Vol. 46 (7): 925-933 [摘要] ( SSI ļʱ
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934 基于空气浮力原理的材料孔隙率测量方法研究
张馨月 Mingjian Hua
基于流体静力学浮力测量原理，将浸泡介质法中的液体介质更换为空气介质，开展基于空气浮力原理的材料孔隙率测量方法研究。根据沪滇两地不同的气压差形成的空气密度差，采用静力称量方法重复称量同一多孔材料，揭示多孔材料质量随空气密度的变化规律。通过模型构建、函数分析和实验验证相结合的技术，建立质量差与空气密度差之间的数学模型，以获得多孔材料的骨架体积，再结合几何测量法测得的多孔材料总体积，从而精确测得多孔材料的孔隙率。以带孔金属球作为孔隙率测量标准进行验证，实验结果与几何测量法测得的标准孔隙率之差为0.9%，小于3%的最大允许误差。
2025 Vol. 46 (7): 934-939 [摘要] ( SSI ļʱ
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940 基于任务空间的六自由度振动校准系统宽频带迭代学习控制技术
王培成 刘志华 蔡晨光 任子啸 吕琦
为了解决六自由度振动校准因振动频率升高产生的幅值衰减和波形失真问题，提出了基于任务空间的迭代学习控制方法，以满足MEMS传感器的宽频带校准需求。根据六自由度振动校准系统微分运动学方程，推导了高频线性化的快速正解算法。设计P型迭代学习律，通过系统动力学模型推导了迭代学习控制的收敛条件。在六自由度振动校准系统上对宽频带控制方法进行了幅频响应、漂移误差、横向振动比和谐波失真度的实验测试。结果表明，在1~50 Hz频率范围幅值响应能够维持在0 dB，沿x轴作20 Hz振动时y轴和z轴的峰值漂移误差对比默认伺服控制分别下降57.99%和58.46%，10 Hz以上对横向振动的抑制最高可达63.53%，各轴振动谐波失真度均有所改善。
2025 Vol. 46 (7): 940-949 [摘要] ( SSI ļʱ
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950 砝码磁性测量及不确定度评估分析
黄赛 彭程 江文松 罗哉 王健
针对砝码磁化率和极化强度测量过程中对质量测量结果产生影响的因素进行分析，根据砝码磁化率和极化强度测量原理分析磁性测量不确定度来源，建立测量模型进行评估计算，解决了砝码磁化率和极化强度不确定度评估分析不够完善的问题。测量实验结果表明，500 g不锈钢材质砝码的磁化率为2.262×10-4，扩展不确定度为2.695×10-5(k=2)，极化强度为1.078×10-2 μT，扩展不确定度为2.594×10-3 μT(k=2)。经分析发现，砝码磁性测量结果不确定度主要来源于磁化率计永久磁铁的磁矩md和磁场梯度BEZ。
2025 Vol. 46 (7): 950-958 [摘要] ( SSI ļʱ
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959 变压器油颗粒污染物的粒径分析系统设计与实验研究
张梓培 吴逸楠 李微 夏珉 杨克成
随着变压器向高电压和大容量方向发展，现有的颗粒检测方法难以准确捕捉变压器油老化过程中产生的亚微米级颗粒。基于多角度动态光散射(Dynamic Light Scattering, DLS)原理，提出了一种DLS变压器油颗粒度检测系统，用光纤代替传统空间光路实现了仪器结构的简化和体积的减小，设计了可变光程模块使系统适用于各类变压器油颗粒的检测场景。用本系统对标称粒径为82nm~1000nm的聚苯乙烯、SiO2和CuO标准颗粒进行粒径分析实验，最大测量相对误差为8.8%，且大部分样品的测量相对误差不超过3%。实验表明本文提出的DLS变压器油颗粒度检测系统可以有效监测变压器油老化过程中产生的微米和亚微米级颗粒污染物，本系统结合光阻法可将变压器油颗粒粒径测量下限拓展至80nm，将粒径测量范围拓展至4个数量级，为变压器油提供了一种更早期的老化监测方法，有效满足了对变压器油亚微米级颗粒污染物的检测需求。
2025 Vol. 46 (7): 959-966 [摘要] ( SSI ļʱ
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       光学计量
967 基于激光诱导时间分辨荧光光谱的半潜油水下探测装置研究
孔德明 王智伟 陈晓玉 崔耀耀 吴培良
半潜油是隐匿在海面之下并呈悬浮状态的溢油。目前，针对半潜油探测还没有形成有效的监测手段和处理方式，致使其污染的突发性和危害性更甚于海面溢油。激光诱导时间分辨荧光光谱(LITRFS)技术不仅具有高灵敏度、表征能力强等优点，还具备实时探测半潜油的能力。为获取半潜油的时间分辨荧光光谱(TRFS)数据，研究了一款半潜油水下探测装置，该装置主要由脉冲激光器、固定光栅光谱仪和增强型电荷耦合器件(ICCD)等部件组成。通过研究探测装置的组成结构及其工作原理，建立了荧光强度与半潜油浓度的回归方程。最后，选用柴油、白油以及原油的TRFS数据，验证了油品浓度量化模型的有效性，其决定性系数分别为0.960、0.983和0.996。
2025 Vol. 46 (7): 967-975 [摘要] ( SSI ļʱ
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976 基于密度聚类方法的电梯井角点特征提取和测量系统
方流 周斌 祁宗华 王斌锐
激光雷达检测被广泛应用于工程测量领域。针对如何准确有效地提取电梯井角点特征问题，通过分析电梯井半结构化室内环境、水泥墙面凸起或凹坑缺陷等特征，提出了以Douglas-Peukcer算法为预处理，并利用聚类算法去除干扰因素，获得电梯井数据集，从数据集中进行角点的判断和分类进而提取特征的方法。同时设计了线轮传功机构，搭建了基于二维激光雷达的测量系统，依据电梯行业测量标准对电梯井现场做了测试实验。实验结果表明，该算法测量误差绝对值可达2cm，均值采样和随机采样值均符合行业标准。
2025 Vol. 46 (7): 976-982 [摘要] ( SSI ļʱ
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983 输出频率连续可调的可搬运超稳激光系统
王新琦 李烨 廖堂银 杨涛 慈骋 薛振宇 林弋戈
超稳激光系统在科学研究和精密测量中具有广泛的应用，传统的实验室型超稳激光无法满足可搬运和输出频率连续可调的要求。本文开展了光通信波段可搬运超稳激光系统研究，设计了对振动和应力不敏感的5 cm立方体参考腔以及满足可搬运要求的真空物理系统，采用了多边带调制的锁定方案和集成化的锁定控制系统，实现了集成的单机柜可搬运超稳激光系统，并实现了锁定后的输出激光频率在激光器调谐范围内连续可调（100 GHz, 0.8 nm），不受参考腔的透射模式频率限制。经测试，该系统输出的超稳激光的频率稳定度在30 s内优于2e-15，洛伦兹拟合线宽约为0.96 Hz。
2025 Vol. 46 (7): 983-988 [摘要] ( SSI ļʱ
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989 基于双三次插值与Zernike矩的图像亚像素边缘检测算法
张喜民 詹海生
图像边缘检测精度直接影响零件机器视觉尺寸测量的精度，为了进一步提高零件尺寸测量的准确性，提出了基于双三次插值与Zernike矩的图像亚像素边缘检测算法。首先，采用中值滤波降低图像噪声，其次，通过双三次插值细分图像边缘，最后，应用7×7的Zernike矩模板和最大化类间方差算法(OSTU)获取的最优判定阈值提取到轮廓图像。以棋盘格、标准圆图像为对象进行实验，实验结果表明：该算法能较好地检测图像边缘并实现了较高精度的边缘定位，平均边缘定位误差为0.41像素，精度优于Canny边缘检测算法、Zernike矩边缘检测算法以及Canny-Zernike矩边缘检测算法，较好地满足了零件高精度尺寸测量的要求。
2025 Vol. 46 (7): 989-995 [摘要] ( SSI ļʱ
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996 基于异质项优化函数的光谱反射率重建
徐雪峰 黄余
本文针对在三色坐标系中从三组光谱重建光谱反射率的问题进行了研究，提出采用由多个异质项构成的优化函数来实现光谱反射率重建；在提出的算法中，首先对测量训练反射率采用降维技术来获得它们的线性基和重建光谱的初始估计值。然后计算出重建光谱与测量光谱之间的光谱残差，并应用拟合系数优度(GFC)来测量光谱的初始估计值与训练集的每个元素之间的似然值，从而得到一个由比色误差项、两个形状可行性项和光谱误差项构成的优化函数，并基于这个优化函数运行一个优化程序来得到最终的反射率估计值；基于5个不同的光谱数据集上的仿真实验结果表明，在所考虑的全部误差指标方面，本文所提出的算法比现有的基准方法能够以更高的精度重建光谱反射率。
2025 Vol. 46 (7): 996-1003 [摘要] ( SSI ļʱ
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       流量计量
1004 基于电极阵列的湿天然气含水率测量方法及验证
贾惠芹 孔玮娜
针对现有的湿天然气含水率测量仪器易受介质流型以及安装环境影响的问题，提出了一种基于微波法的非接触式湿天然气含水率测量方法。分析了基于电极阵列的湿天然气含水率测量原理，通过理论推导形成了含水率测量的数学模型；设计了一种由29个电极、28个端口组成的微波传感器，该传感器柔性材料制作而成，可缠绕在管道外面实现湿天然气含水率的非接触式测量。利用HFSS建模软件设计了湿天然气含水率测量传感器，得出了其最佳工作频率，并结合最小二乘法验证了本文所提出的含水率测量方法的可行性；搭建了实验环境，利用网络分析仪获取了28个端口的正向传输系数。依据实验室模拟结果表明，所研制的湿天然气含水率测量传感器可用于含水率测量，含水率在0%-5%范围内变化时的平均引用误差为3.98%。
2025 Vol. 46 (7): 1004-1011 [摘要] ( SSI ļʱ
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1012 内外置电极ECT传感器激励方式研究
马敏 李斌洲
航空发动机燃烧室是发动机的关键部件之一，其内部燃烧状态对发动机的使用寿命和工作可靠性有决定性影响。目前对于航空发动机燃烧室的内部状态尚无有效的监测方法。探索利用电容层析成像技术（ECT）实现对航空发动机燃烧室内部状态进行监测。针对燃烧室环形空间，设计了内外置电极ECT传感器，提出了6种激励测量方式，以灵敏场的均匀性等5个指标作为评价标准，寻求最佳激励策略的同时研究了双电极激励中激励电极间距对测量过程和成像结果的影响。实验结果表明，间隔1电极激励方式整体效果最优，为下一步传感器激励方式的选择提供了依据。
2025 Vol. 46 (7): 1012-1020 [摘要] ( SSI ļʱ
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       声学计量
1021 超声显微成像中的图像恢复策略研究
李俊 邢广振 钱飞明 杨平 郭世旭
探讨了超声显微成像技术中的图像恢复策略，旨在通过图像恢复技术提高图像质量。构建了超声探头声束宽度模型，并探究了多种图像恢复算法的应用效果，引入无参考图像质量评价方法对传统超声图像质量评价方法进行补充，验证了图像恢复能力。使用焦平面声压扫描实验验证了超声探头声束宽度模型的有效性。图像恢复实验表明，超声探头声束宽度的准确量化能有效提升图像恢复质量。其中Lucy-Richardson方法在Lucy-Richardson、维纳滤波、Tikhonov正则化3种方法中表现最佳，所恢复图像在传统超声图像质量评价方法下相比原始图像提升了1.72倍，在无参考图像质量评价方法下相比原始图像增加了2.6评分（约5.7%）。
2025 Vol. 46 (7): 1021-1029 [摘要] ( SSI ļʱ
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       无线电、时间频率计量
1030 基于双重时间卷积网络与生成对抗网络的时序序列异常检测
王红霞 牛宇浩
随着数字工业制造化产业的不断发展，数据安全检测、系统监控分析等应用场景中数据量的不断增加，对于数据中的异常检测的要求也日益提高。如何快速并且准确地检测出异常是一个重要问题。因此，本文提出了一种新的基于生成对抗网络的模型MdtGAN（anomaly detection based on GAN and dual time convolutional networks）。首先通过生成对抗网络的设计策略进行构建其基本结构；其次在GaL-TCN(global and local temporal convolutional network)生成器中通过设计双重时间卷积网络对时间序列进行历史信息处理，其中的注意力机制和单层 Transformer编码器使其能够快速的执行知识推理，实现对于时间序列的分布预测使其能够生成符合真实数据分布的时间序列；最后提出基于极值理论的动态阈值设定方法，减少了需要手动调节的参数量和对于先验知识的需要。实验结果表明，在四个公开数据集上MdtGAN与近几年优秀的基准方法相比，将F1分数平均提高了1.27％，训练时间减少了70.69%，获得了优秀的表现。
2025 Vol. 46 (7): 1030-1040 [摘要] ( SSI ļʱ
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       电离辐射、化学计量与生物计量
1041 基于变量筛选和注意力机制的CNN-BiLSTM出口SO2浓度预测模型
畅晗 金秀章 赵术善 赵大勇
针对由于燃煤电厂锅炉燃烧工况复杂多变和脱硫系统惯性大，影响因素多，导致的出口SO2浓度频繁大范围波动且难以预测的问题，本文提出了一种基于浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm，COA）优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)算法与融合卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）,双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory Networks，BiLSTM）和注意力机制的出口SO2浓度预测模型。首先使用k-近邻互信息法筛选出与出口SO2浓度相关性高的辅助变量，并求取出各个辅助变量对应的时延补偿，然后对补偿后的变量用COA-VMD算法进行分解，保留分解结果中与输出变量相关性最大的变量子集进行重构并将其作为模型的输入，最后使用CNN-BiLSTM-Attention建立出口SO2浓度预测模型。仿真建模的结果表明，该模型具有较高的预测精度和泛化能力。
2025 Vol. 46 (7): 1041-1050 [摘要] ( SSI ļʱ
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1051 氮中氟化氢气体标准物质的研制
胡树国 盖良京 方梦醒 杜秋芳 尹冬梅 张体强
氟化氢是一种无色毒性较高的气体，在芯片制造等领域均有应用。在电力行业中作为绝缘气体被大量使用的六氟化硫在放电过程中会产生有害的氟化氢等气体，随着有害气体累计会导致设备故障和电力中断的发生，及时检测六氟化硫中氟化氢含量是可以提前预判故障减少损失。氟化氢报警器的校准和电力行业故障预判检测都需要氟化氢气体标准物质提供溯源标准。氟化氢标准物质研制难点在于气瓶的预处理以及制备过程中水分的控制。以高纯氟化氢和经纯化的氮气为原料，通过重量法制备了摩尔分数为（50-100）μmol·mol-1氮中氟化氢气体。利用脉冲氦离子放电色谱仪和等离子发生色谱仪等设备对原料气的纯度进行了分析和准确定值。建立了傅里叶红外分析氮中氟化氢的方法，考察了氟化氢在经预饱和后的气瓶内壁的吸附情况、以及在气瓶中随压力变化和长期储存的稳定性；经一年的考察发现，通过重量法制备和定值的氮中氟化氢气体的相对扩展不确定度小于3%。此外，还探讨了气瓶预处理和分析过程中水分对氟化氢可能的影响以及氮气中氟化氢检出限的测量方法等，为研制在气瓶中吸附较强且易与水分结合的类似气体标准物质提供了参考。
2025 Vol. 46 (7): 1051-1057 [摘要] ( SSI ļʱ
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1058 基于SSA-VMD的心肺音去噪算法研究
牛鹏帅 李昕 乔华 韩卓笑 苏芮
心肺音信号蕴含多种生理信息，是诊断心肺疾病的重要依据，特别是针对幼儿及后疫情时期远程诊断和健康监测更具有显著的临床意义。然而心肺音数据含有大量噪声影响诊断的准确率，本文面向临床采集的心肺音数据，为了保留有效信息同时提高信噪比，提出一种基于麻雀算法优化(Sparrow Search Algorithm,SSA)变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)即SSA-VMD的心肺音信号去噪方法。首先，对心肺音信号进行VMD分解得到固有本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMFs)，然后对各个IMF进行小波去噪，将去噪后的IMF进行重构，以最优信噪比为目标使用麻雀优化算法进行优化；最后，将麻雀优化算法的最优参数输入VMD对心肺音信号进行分解去噪，得到最终去噪信号。最终信号残差得到滤除，信噪比得到加强。为了验证SSA-VMD去噪方法的有效性，以信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、均方误差（Root Mean Square Error, RMSE）和噪声抑制比（Noise Rejection Ratio, NRR）作为评价指标，将该方法与小波去噪法、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)去噪法、VMD去噪法进行比较，结果表明，SSA-VMD去噪后的SNR高于其它方法，RMSE小于其它方法，NRR高于其它方法，综合分析该方法能更好地消除噪声。
2025 Vol. 46 (7): 1058-1066 [摘要] ( SSI ļʱ
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1067 基于心律失常数据的人工智能算法的测量不确定度评定
胡政 刘金城 周凤 马雪然 田媛 定翔
基于心律失常的人工智能识别算法在心血管疾病的诊断中至关重要。然而，算法的测量不确定度评定仍是实现算法可靠性评估的关键挑战，本文提出了一种心律失常识别算法测量不确定度评定方法。采用MIT-BIH心律失常数据库作为参考数据集，将本文用的DNN模型与CNN等三个模型进行对比试验。使用独立数据集十折交叉实验，通过不确定度合成的评定方法，分析算法输出结果的可靠性。四个模型在主要类型心律失常识别中分别达到93.2%±1.6%，92.8%±1.8%，89.5%±2.1%和93.2%±1.6%的总体准确率（95%CI）。通过不确定度传播分析发现，十折交叉实验不确定度（±1.2%）、设备系统误差（±0.5%）和数据量化误差（±0.8%）。本研究为医疗人工智能算法的质量评估提供了可靠的方法参考，对推动人工智能算法在临床实践中的规范应用具有重要意义。
2025 Vol. 46 (7): 1067-1074 [摘要] ( SSI ļʱ
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1075 基于FPN和Faster R-CNN的生命体征参数智能识别
刘佳颖 刘金城 綦雅婷 吴思圻 黄标晟 胡志雄 王建林
生命体征参数（如心电、无创血压、脉搏血氧饱和度等）是评估人身体健康状况和预测疾病的重要指标，而多参数监护仪是监测生命体征参数的重要医疗设备，需要定期进行检定以保证其量值准确。传统的多参数监护仪检定方法依赖人工读数和测量，效率低下。亟待研究一种基于人工智能的目标检测算法，实现多参数监护仪中生命体征参数的智能化识别，推动多参数监护仪自动化检定技术的发展。本研究提出一种基于FPN和Faster R-CNN的神经网络模型自动识别和分类生命体征参数。为克服传统Faster R-CNN在中小目标识别任务上的不足，结合了ResNet50和FPN提取网络，以提升中小目标识别率。在实际临床采集的图像数据集上验证ResNet50+FPN的有效性，并与VGG16、MobileNetV2、EfficientNetB0、ResNet50等网络进行对比。结果表明，ResNet50+FPN识别平均精度达到了83.32%,比VGG16提升了3.88%，在中小目标识别平均精度上分别提升了4.05%和9.60%。ResNet50+FPN+Faster R-CNN实现了生命体征参数智能识别，对于未来实现多参数监护仪的自动化技术具有重要意义。
2025 Vol. 46 (7): 1075-1082 [摘要] ( SSI ļʱ
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