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磁性材料及器件 2022年第5期53卷 97-104页

作者：周绍纬余银犬高海喜陈齐平王伟刘鹏华东交通大学载运工具与装备教育部重点实验室江西南昌330013 华东交通大学精密加工与智能装备制造研究所江西南昌330013 华东交通大学南昌市智能网联新能源汽车重点实验室江西南昌330013 中车株洲电机有限公司湖南株洲412001 华东交通大学电气与自动化工程学院江西南昌330013

永磁同步电机(PMSM)的退磁故障限制了其在高可靠性装备中的广泛应用,如何及时检测PMSM的退磁故障显得非常重要。针对检测PMSM退磁故障引起的径向漏磁信号幅值较小且在处理中易出现端点效应的难题,提出了一种将经验小波变换(EWT)和Hilber... 详细信息

永磁同步电机(PMSM)的退磁故障限制了其在高可靠性装备中的广泛应用,如何及时检测PMSM的退磁故障显得非常重要。针对检测PMSM退磁故障引起的径向漏磁信号幅值较小且在处理中易出现端点效应的难题,提出了一种将经验小波变换(EWT)和Hilbert-Huang变换(HHT)结合的方法进行PMSM局部退磁故障诊断。首先采用多项式差值对径向漏磁信号进行全局趋势变换,放大其特征。随后采用极值滤波的方式进行EWT分解,通过分解后的本征模态函数(imf)的幅值判断退磁发生与否。最后通过对各次imf进行Hilbert-Huang变换得到的HHT图判断退磁故障发生的具体位置。研究结果表明该方法与经验模态分解(EMD)相比有效规避了端点效应和模态混叠,且具有良好的准确性,可以判断局部退磁故障的发生及其发生位置。

关键词：永磁同步电机径向漏磁经验小波变换希尔伯特-黄变换局部退磁端点效应

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旅游城市生态系统服务价值的时空演变——以桂林市为例

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期43卷 133-149页

作者：谭莹莹蒋瑜周绍齐广西师范大学环境与资源学院广西生态脆弱区环境过程与修复重点实验室(广西师范大学) 中国科学院昆明植物研究所资源植物与生物技术重点实验室中国科学院大学

评估典型功能城市生态系统服务价值的时空演变对未来城市保护和环境管理的政策制定具有重要作用。本文以广西桂林市六城区为研究对象，基于2000—2020年5期的土地利用数据，运用当量修正法、格网分析法来分析研究区生态系统服务价值(eco... 详细信息

评估典型功能城市生态系统服务价值的时空演变对未来城市保护和环境管理的政策制定具有重要作用。本文以广西桂林市六城区为研究对象，基于2000—2020年5期的土地利用数据，运用当量修正法、格网分析法来分析研究区生态系统服务价值(ecosystem services values, ESV)的时空变化。基于桂林市ESV当量因子表，应用生态价值转移的断裂点模型和场强模型，获得桂林市六城区的ESV转移量，并对ESV空间转移网络进行可视化。结果表明：1)2000—2020年桂林市六城区ESV总量呈现下降趋势，从286 694.27万元下降为283 618.51万元。研究期内桂林市六城区各单项ESV均呈现随时间发展减少的趋势，其中调节服务的ESV变化最大，表明旅游开发伴随的城市扩张及土地利用方式变化对ESV产生负面影响。2)在生态系统服务功能中，气候调节、水文调节占比最大。二级ESV从大到小依次为：气候调节、水文调节、土壤保持、维持养分循环、气体调节、生物多样性、净化环境、美学景观、食物生产、原料生产、水资源供给。气候调节占比大，主要由于桂林市林地面积广阔，林地对气候调节起着重要作用。气候调节、水文调节是生态系统服务功能的关键组成部分，两者密不可分，它们对于维护气候稳定、保障水资源供给和减轻自然灾害等方面具有不可替代的作用。3)在1 km×1 km格网尺度下，桂林市ESV空间分布存在明显差异。2000-2020年，桂林市ESV高值区面积随时间推进不断减少，低值区主要分布于象山区北部、秀峰区西部、七星区东部和叠彩区西南部。较高值区面积的增加，以临桂区增加趋势最为明显，这可能与城市开发建设有关。其中临桂区的ESV较高值区不断增加可能与临桂“撤县设区”有关。4)研究区内各城区向外转移的ESV从大到小依次为：临桂区、雁山区、叠彩区、秀峰区、象山区、七星区。水文调节是转移量最大的服务功能类型，占研究区ESV总转移量的18.78%。ESV值高的区域向外转移的ESV也多。本研究对广西桂林市六城区的ESV状况进行20年范围探索，揭示各城区间ESV的空间转移关系，并对广西桂林市六城区ESV的时空演变有了一定了解，为未来城市生态保护以及区域环境管理、资源可持续发展提供参考依据。

关键词：生态系统服务价值时空演变空间转移断裂点模型场强模型桂林市

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基于改进的YOLOv5s小目标船舶遥感图像检测

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科学技术与工程 2025年第2期25卷 657-666页

作者：李志昂肖小玲周绍发长江大学计算机科学学院荆州434023

遥感图像中船舶目标具有多尺度特性、背景多变及气象复杂等特点,导致小目标船舶检测存在精度低,出现误检,漏检等情况。针对上述情况,提出了一种基于YOLOv5s的小目标船舶检测改进模型。首先,为解决船舶检测中尺度变化和背景多变问题,引... 详细信息

遥感图像中船舶目标具有多尺度特性、背景多变及气象复杂等特点,导致小目标船舶检测存在精度低,出现误检,漏检等情况。针对上述情况,提出了一种基于YOLOv5s的小目标船舶检测改进模型。首先,为解决船舶检测中尺度变化和背景多变问题,引入了适应空间特征融合(adaptive structure feature fusion,ASFF)模块,其次,为减少检测网络的计算量和参数量引入了BoTNet注意力机制,然后为提升网络整体的检测精确度,使用了EIoU边框损失函数,最后为保证网络整体的轻量化引入了Slim-neck颈部网络。实验显示,在主要数据集LEVIR-Ship上,相较于基准YOLOv5s,mAP@0.5提升了7.1%达到了81.3%,参数量降低了0.44 M,计算量降低了0.6GFLOPs,权重降低了0.9 M。本文方法在各项关键指标中表现更为优秀,实现了复杂环境下高精度的小目标船舶检测。在验证数据集McShips上进行对比实验。实验表明,本文方法依然表现更为优秀,验证了所提方法具有普适性。

关键词：船舶检测 YOLOv5s 小目标检测 BoTNet注意力机制

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