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物联网技术

物联网技术

2026年12期

《物联网技术》杂志是经国家新闻出版总署批准的,目前国内唯一同时具有国际和国内CN刊号的物联网专业科技期刊。主要介绍基于物联网技术的电子类、网络类、应用类科技论文。

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行业资讯 | 物联网产业 (2026年5月)

行业资讯 | 物联网产业 (2026年5月)

视点行业动态国务院国资委：加快培养“AI+” 复合型人才据国务院国资委18日消息，5月12日，由国务院国资委主办的中央企业“AI+工业制造”特训班开班。国务院国资委党委委员、副主任谭作钧出席开班式并讲话。谭作钧强调，要切实增强责任感紧迫感，加快推动适应AI的组织进步，加快培养“AI+”复合型人才。要深入实施中央企业“AI+”专项行动，加快发展人工智能产业，重估竞争逻辑，准确把握推进
iCAN论坛 | 陆空可变构型无人机：多模态无人系统的创新突破

iCAN论坛 | 陆空可变构型无人机：多模态无人系统的创新突破

摘要：针对传统单一模式无人机在复杂场景中适应性差、作业受限的痛点，文中研发了陆空双模态可变构型无人机。该系统以同轴双自由度铰链机构为核心，实现毫秒级陆空模式切换，搭载双控制器架构，融合四旋翼飞行与轮式驱动系统，在保障气动性能的同时提升地形适配性，可广泛应用于应急救援、巡查监测等领域，为多模态无人系统的工程化提供创新方案。
全面感知 | 基于YOLOv8n的轻量化棉花叶片病害检测算法

全面感知 | 基于YOLOv8n的轻量化棉花叶片病害检测算法

摘要：巡田智能设备是智慧农业的重要组成部分，但其普遍存在算力受限的问题，难以高效运行常规病害检测模型。针对这一痛点，文中提出了一种适用于巡田设备的轻量化棉花叶片病害检测模型。该模型以YOLOv8n为基线模型，设计轻量化改进方案：引入大核卷积前馈网络（LKCF），扩大骨干网络的感受野以提升特征提取能力；构建部分多核混洗特征金字塔网络（PMKSFPN），在保证特征融合效果的同时减少颈部网络参数量；采用Inner-MPDIoU损失函数，进一步优化模型检测性能。在构造的棉花叶片病害数据集上进行测试验证，该轻量化模型的mAP@0.5达到89.4%，相较于基线模型YOLOv8n提升1.1%；参数量和计算量分别减少46.6%和21.3%，模型体积压缩至3.6 MB，大幅降低了算力需求。该轻量化模型有效平衡了检测精度与模型轻量化程度，能够适配巡田智能设备的算力受限场景，为棉花叶片病害的现场快速检测提供可靠的技术手段。
全面感知 | 基于滤波优化算法的工业振动精准监测与智能预警系统

全面感知 | 基于滤波优化算法的工业振动精准监测与智能预警系统

摘要：针对传统工业振动监测设备抗干扰能力弱、误报率高、成本偏高，且难以适配中小型企业低成本常态化监测需求的问题，设计了一套以STM32F103C8T6为核心、MPU6050六轴传感器为检测单元的智能监测预警系统。该系统通过MPU6050同步采集工业仪器三维加速度与角速度数据，创新采用自适应互补滤波算法，根据振动强度动态调整融合权重，有效抑制重力干扰与陀螺仪漂移，精准提取振动有效特征；结合“静态基线+动态梯度”双阈值判定机制，实现正常运行振动与异常故障振动的精准区分，联动无源蜂鸣器、LED灯组成的声光告警模块与ESP8266 WiFi模块的远程通知功能，确保工作人员及时响应。实验验证表明，系统振动加速度测量误差可控制在3.2%以内，典型工业场景下异常振动识别准确率不低于91%，告警响应时间小于0.6 s，具备成本低、部署灵活、稳定性强的显著特点，可充分满足中小型企业电机、风机、小型机床等核心工业仪器的常态化振动监测需求。
全面感知 | 基于深度学习的农作物病虫害识别系统

全面感知 | 基于深度学习的农作物病虫害识别系统

摘要：及时、精准识别农作物病虫害，对保障农业生产安全具有重要作用。相较于传统依靠人工识别病虫害的方式，文中设计并实现了农作物病虫害智能识别系统。系统使用卷积神经网络作为主要的识别算法，搭建起具有4个卷积块、2层全连接层的深度学习模型，可以自动生成健康、白粉病、锈病、叶斑病等所有病虫害种类。结果表明，该系统的测试集识别准确率为92.3%，平均响应时间为2 s，可以满足当前的农业生产需求。系统使用B/S架构，前端采用HTML5、JavaScript完成用户交互，后端采用TensorFlow框架进行模型的推理工作，具备良好的扩展性以及实用性。为农业病虫害的智能识别工程化提供参考。
全面感知 | 基于物联网技术的工业废水监测系统设计

全面感知 | 基于物联网技术的工业废水监测系统设计

摘要：在工业化快速推进的背景下，工业废水偷排、漏排问题愈发突出，对生态环境和人类生活造成严重威胁。为解决这一问题，文中设计了一种基于物联网技术的工业废水监测系统。该系统以STM32单片机为核心控制器，采用pH传感器实时采集水质酸碱度数据，通过4G通信模块将处理后的监测数据远程传输至华为云平台，构建“感知-传输-处理-应用”全过程智能化监测系统。经实测验证，系统可实现工业废水pH值的24 h不间断精准监测，误差测量范围为±0.03，平均误差范围为±0.01，同时数据在华为云平台能够实现稳定显示、长期存储与可视化分析。为管理人员提供便捷高效的远程监控、异常预警及设备维护手段，显著提升了工业废水排放管理的时效性、准确性与智能化水平，为工业废水污染防控提供了可靠的技术支撑。
全面感知 | 基于 ESP32 与 LoRa 的地面站机房运维监测系统

全面感知 | 基于 ESP32 与 LoRa 的地面站机房运维监测系统

摘要：为提升地面站机房运维的安全与管理效率，文中设计并实现了一套基于ESP32与LoRa技术的运维监测系统。该系统采用分层架构，包括以ESP32-S3为核心的感知层、WiFi与LoRa混合组网的网络层、基于ThingsCloud云平台的平台层以及提供APP远程监控的应用层。测试表明，系统连续运行168 h后，参数测量误差范围为±3%，数据完整率达99.5%以上，且性能不受自然环境因素波动影响，表现出良好的鲁棒性。本系统为地面站机房自动化运维提供了可行方案，并为无人化运维发展提供了技术参考。
全面感知 | 低功耗便携式可燃气体实时监测与定位系统设计

全面感知 | 低功耗便携式可燃气体实时监测与定位系统设计

摘要：针对分散式小环境可燃气体监测中固定式系统部署不灵活、成本高的问题，文中设计并实现了一种基于STM32的便携式监测定位系统。该系统以STM32F103C8T6微控制器为核心，集成MQ-4可燃气体传感器、ATGM336H卫星定位模块和ESP8266 WiFi通信模块，实现了对环境可燃气体浓度的实时采集、精准定位与远程数据传输。系统具备动态功耗管理机制，可根据实际使用场景智能调节各模块工作状态，显著提升续航能力。当检测到可燃气体浓度超过预设阈值时，系统能够通过阿里云物联网平台实现即时报警，并支持多终端实时查看历史数据回溯。测试结果表明，该系统体积小巧、功耗低、部署快捷，在工业现场、临时作业区、密闭空间等多种复杂场景下均能稳定工作，有效提升了分散区域可燃气体监测的灵活性、实时性与综合效率。未来，该系统可扩展应用于智能家居燃气报警、工业安全巡检、应急环境监测等领域，具有广泛的应用前景和推广价值。
全面感知 | 基于NB-IoT的低功耗灭火器压力状态监测系统设计

全面感知 | 基于NB-IoT的低功耗灭火器压力状态监测系统设计

摘要：针对传统灭火器压力检测效率低、无法实时监测且人工巡查成本高的问题，文中设计并实现了一种基于NB-IoT的灭火器压力状态监测系统。以STM32L051C8T6为主控制器，结合高精度压力传感器和NB-IoT通信模块，实现了压力实时采集、异常诊断和远程传输等功能。NB-IoT通信模块利用其广覆盖、低功耗的特性，采用轻量化MQTT协议，将数据定时上传至云端服务器。通过优化的功耗管理策略和通信协议，系统在减少数据流量和传输时间的同时，保证了监测可靠性并显著降低了能耗。管理人员可通过移动端随时查看设备状态。系统采用智能功耗管理策略，正常模式下按周期采集并发送数据；低功耗模式下仅保留必要的模块工作，其他外设休眠。测试结果表明，该系统测量误差小、续航能力强，可满足灭火器全生命周期监测需求。此外，系统安装维护简便，适用于各类灭火器，为消防设施智能化管理提供了高效的解决方案。
全面感知 | 基于改进蝴蝶优化算法的 WSN 静态锚节点定位算法

全面感知 | 基于改进蝴蝶优化算法的 WSN 静态锚节点定位算法

摘要：为了解决无线传感器网络中定位精度、定位覆盖率以及锚节点位置之间的矛盾，文中提出了一种基于改进蝴蝶优化算法的WSN静态锚节点定位算法。首先，采集无线传感器网络中各节点间的信号强度，并依据预设的信号强度阈值来判断节点间是否存在连接。接下来，运用蝴蝶优化算法确定最优节点，将这些最优节点作为待定位区域形状中的簇头。然后，采用接近度中心性算法计算各节点的接近度中心性值，并对这些值进行降序排序。接近度中心性值最高的节点被选为第一个锚节点。之后，等间隔遍历接近度中心性值，并利用快速排序算法选取最优等间隔，将选定的节点作为其他锚节点。最终，根据锚节点的位置对网络中其他未知节点进行定位。仿真结果表明，所提算法在定位精度和定位覆盖率方面均优于现有的典型算法。
全面感知 | 基于多节点协同感知的智能井盖系统

全面感知 | 基于多节点协同感知的智能井盖系统

摘要：文中针对传统城市地下管网运维模式效率低、安全风险高、故障响应滞后等问题，提出了一种基于多节点协同感知的智能井盖系统及管网状态诊断方法。该系统采用硬件模块化集成+边缘智能计算+云端协同诊断的三层架构，通过环境自适应视觉感知模块、多源信息感知模块、边缘协同处理模块和低功耗通信模块的创新集成，实现了对管网内部状态的非接触式、高精度监测。核心创新在于构建了基于水力连通性的三维诊断逻辑矩阵，通过水流状态特征向量-水位绝对高程-视觉识别证据的协同分析，实现了从单点监测到管段级故障精确定位的跨越。系统在终端侧集成轻量级AI芯片，通过稠密光流算法提取128维水流特征向量，解决了高水位工况下的非接触式水流监测难题。在云端应用L1~L4四级智能诊断引擎，实现了从单井健康状态到管网系统级风险预警的递进式诊断。实际应用表明，该系统可在1 min内完成单个管段的协同诊断，效率较传统人工巡检大幅提升，运维成本降低30%~50%，具有显著的技术创新价值和实用推广意义。
可靠传输 | 基于FasterNet的水声探通一体化波形自适应调制算法

可靠传输 | 基于FasterNet的水声探通一体化波形自适应调制算法

摘要：对于时变水声信道中存在着严重的多径效应和多普勒扩展，传统的探通一体化系统中固定波形不能同时满足目标探测分辨率和通信可靠性的要求，文中提出了一种基于轻量级神经网络的水声探通一体化波形自适应调制方法。该方法把探通一体化波形选择建模成四分类决策问题，用接收信号和本地导频构造互相关模糊函数（CAF）二维灰度图作为模型的主要输入特征。为了提高模型在复杂信道条件下的鲁棒性，在高效卷积神经网络FasterNet的基础上，文中在保持CAF主导信道特征提取的前提下，加入末级轻量门控调制机制，在高层语义特征上做自适应通道重标定，从而增强时变信道的特征。实验结果表明，在典型的浅海多径信道（KAU）下，所提方法只需约 2.41×10⁶ 参数规模就能达到0.8980的测试准确率，相比传统的CAF基线模型准确率得到大幅提高，在参数效率上也有了很大改善。结果表明，在不明显增加模型复杂度的情况下，可以有效地提高时变水声信道环境下探通一体化波形自适应选择性能，给复杂水声环境下的在线自适应探通一体化系统提供了一种高效、可行的工程实现方案。
可靠传输 | 基于5G工业物联网技术的多源设备数据安全传输方法

可靠传输 | 基于5G工业物联网技术的多源设备数据安全传输方法

摘要：工业物联网中的多源设备数据在传输中容易受到外部网络攻击、内部系统漏洞以及人为操作失误等因素的影响，严重降低了数据的完整性，存在安全风险。为此，提出了基于5G工业物联网技术的多源设备数据安全传输方法。基于5G物联网系统架构，利用边缘计算节点的轮询机制，计算物联网传输节点待采集数据的队列长度，进而通过动态优先级分配机制确定数据队列的优先级，以避免出现拥塞情况，并设定不同优先级数据的采集间隔，评估信道传输质量，将高质量信道作为数据传输路径，以此设计传输协议。利用伪随机分组密钥流对数据进行轻量级加密，确保数据的安全传输。实验结果表明，设计方法的数据完整度高于90%，数据的安全性和机密性较好，适用于智能制造等场景，应用前景广阔。
可靠传输 | 基于NFC的智能冷链物流标签设计

可靠传输 | 基于NFC的智能冷链物流标签设计

摘要：为满足冷链运输过程中温度与冲击等关键环境参数的监测需求，提高物流过程的可视化与风险管控能力，文中设计并实现了一种基于近场通信（NFC）技术的多参数冷链监测传感标签。系统以具备射频通信能力的NFC芯片为核心，集成热敏电阻（NTC）温度检测电路与应变式冲击采集电路，通过片上多通道模数转换器（ADC）完成多物理量信号的采集与存储，并采用符合ISO/IEC 15693标准的NFC通信协议实现与读写设备的非接触式交互；上位机监控软件用于数据读取、解析与本地存储，形成“标签采集-上位机读取”的监测架构。实验结果表明，该传感标签能够稳定获取冷链运输过程中的温度变化及冲击强度信息，温度测量误差与信号采集稳定性均满足工程应用需求；冲击检测单元可对不同强度冲击事件做出有效响应，具备良好的灵敏度与幅值分辨能力。研究表明，基于NFC的多参数传感标签可有效提升冷链环境监测的可获取性与数字化水平，为冷链运输过程的状态监测与异常识别提供了一种低成本、易部署的解决方案，在冷链物流与仓储管理领域具有良好的应用前景。
可靠传输 | SWIPT赋能无人机辅助无线通信网络吞吐量建模与优化

可靠传输 | SWIPT赋能无人机辅助无线通信网络吞吐量建模与优化

摘要：在无线通信领域，将同时无线携能传输（SWIPT）与非正交多址接入（NOMA）技术同无人机（UAV）通信架构深度融合，可有效提升系统频谱效率与能量效率，是极具应用潜力的新型通信优化方案。为解决采用SWIPT技术的多无人机辅助NOMA下行网络中资源分配与轨迹优化的挑战，研究提出一种地面基站为无人机充电的创新模式，以降低对传统电池的依赖、提升可持续性，并保障用户服务质量。为最大化网络吞吐量，文中构建了无人机三维（3D）轨迹设计与功率分配的联合优化问题。文中设计了一种改进双延迟深度确定性策略梯度（I-TD3PG）算法。该算法依托深度强化学习框架，对无人机功率控制与位置部署进行联合优化，同时引入未来信道增益预测与能量收集不确定性分析，实现动态场景下无人机实时自主决策。仿真结果表明，与传统算法相比，所提I-TD3PG算法能有效提升系统吞吐量，显著增强网络资源利用率，验证了该方法在多无人机辅助通信系统中的有效性与优越性，为未来无线通信系统设计提供了参考。
可靠传输 | 面向工业控制的边缘实时数据处理融合架构

可靠传输 | 面向工业控制的边缘实时数据处理融合架构

摘要：为解决工业控制场景下传统集中式数据处理时延过高、带宽损耗严重、系统可靠性不足，且边缘计算与实时数据处理协同适配性差的行业痛点，文中提出面向工业控制的边缘计算-实时数据处理一体化融合架构。通过边缘节点分级部署、双约束动态优先级调度与轻量化智能处理机制，构建“感知层-边缘处理层-控制层-云端协同层”四层体系架构，建立基于任务优先级与资源占用率的时延优化模型及动态任务分配机制。依托真实工业控制系统开展多场景对比实验与异常工况压力测试，验证架构性能。实验结果表明：该架构数据处理平均时延低至1.2 ms，带宽占用降低了69.4%，数据处理平均准确率达99.72%；相较于传统集中式架构、单一边缘计算架构及主流KubeEdge云边协同架构，在实时性、资源利用率与系统稳定性上实现显著提升，可有效满足工业控制设备联动、故障预警、精准调控等高实时业务需求。该融合架构破解了边缘计算与实时数据处理的协同瓶颈，实现了工业控制信息的低时延响应与高精度反馈，为工业控制系统智能化升级提供了可行的技术方案。
可靠传输 | 电磁波在各向异性介质表面反射特性的解析分析

可靠传输 | 电磁波在各向异性介质表面反射特性的解析分析

摘要：为有效进行电磁波在各向异性介质表面反射特性的分析，采用解析方案推演了反射系数矩阵。各向异性介质表面将空间分为两个区域，上方为自由空间，下方为各向异性介质。首先利用场量和本构参数分解的思想，确立了各向异性介质的上行、下行波场的本构方程，再根据边界场连续条件，给出了反射系数矩阵的求解方法，并完成了单轴各向异性介质反射系数矩阵数学表达式的计算。分别以单轴介质主轴平行、垂直入射面为例，计算了反射系数幅度随入射角的变化曲线，分析获得了较完整的各向异性介质表面电磁反射规律。
可靠传输 | 有线通信网络中物联网设备的安全接入技术

可靠传输 | 有线通信网络中物联网设备的安全接入技术

摘要：受密钥的非唯一性影响，物联网设备接入顺序存在冲突风险，导致双向认证成功率低。故文中设计了有线通信网络中物联网设备的安全接入技术。综合握手协议、记录协议、警报协议、Change Cipher Spec协议，建立物联网设备安全接入协议；在接入双向认证的条件下，构造双向认证的唯一数字签名；根据物联网设备的紧急程度评分，生成设备安全接入优先级。实验显示，应用该方法后，在300次迭代后双向认证成功率达到100%，设备接入安全性较高。
智能处理与应用 | 融合多尺度卷积与注意力机制的CrossLinear碳排放预测

智能处理与应用 | 融合多尺度卷积与注意力机制的CrossLinear碳排放预测

摘要：精准预测二氧化碳（ CO2）排放量，对气候政策制定具有直接且重大的现实意义。然而，实测数据普遍存在强波动性与非平稳特征，给碳排放预测带来极大挑战。为此，文中创新性提出GCTA-CrossLinearNet预测框架；研究不再直接采用原始时序数据，而是通过高斯噪声注入、时间平移策略进行数据增强，在保留时序依赖关系不变的基础上，最大限度扩充样本多样性。所设计的模型以CrossLinear为骨干，
智能处理与应用 | 大数据技术驱动的南美白对虾病害分析

智能处理与应用 | 大数据技术驱动的南美白对虾病害分析

摘要：针对南美白对虾养殖过程中病害频发、传统防控技术滞后等问题，文中以大数据技术为核心支撑，系统开展病害特征分析与预防预警研究。首先梳理水产病害中大数据技术的应用现状与研究进展，在此基础上明确病毒性、细菌性等四类病害的临床特征、季节爆发规律及核心致病因素，同时聚焦其中三类高发病害作为重点研究对象，从水质动态调控、池底微生态优化等维度提出针对性预防方案，并进一步构建大数据驱动的病害预警体系。该研究可为南美白对虾病害防控提供一定的参考，为推动南美白对虾养殖产业向精准化、智能化转型提供重要的技术支撑。
智能处理与应用 | 基于树莓派的智能镜子设计与实现

智能处理与应用 | 基于树莓派的智能镜子设计与实现

摘要：普通镜子功能单一，无法满足多元化需求。鉴于此，文中基于树莓派4B开发板构建智能终端系统，采用Linux操作系统实现全流程终端开发。系统通过Python脚本实现开机自启动功能，集成时间同步模块与天气API接口，可实时获取并显示本地时间以及天气数据。针对不同天气场景，系统采用轻量化算法自动匹配妆容推荐与穿搭推荐，并通过终端全屏图像渲染技术实现低功耗可视化展示。测试结果表明，系统在功能、性能、稳定性方面均达标，满足了家庭日常使用需求。
智能处理与应用 | 交通基础设施脆弱性评价可视化平台设计与实现

智能处理与应用 | 交通基础设施脆弱性评价可视化平台设计与实现

摘要：我国交通基础设施规模庞大，服役环境复杂且极端气候事件频发，导致在役桥梁、隧道、道路等设施材料老化加速、致灾机理复杂，传统基于单一病因或静态条件的脆弱性评价方法已难以准确反映多灾种时空耦合作用下的动态退化过程。针对极端气候下交通基础设施多病灾因素时空耦合的动态脆弱性评价需求，设计并实现了一个集物联网、云计算、大数据、人工智能与三维可视化技术于一体的交通基础设施脆弱性评价可视化平台。文中阐述了平台的总体架构设计，包括感知设备层、中控平台层、中心平台层和应用服务层的四级技术架构。重点研究平台功能实现中的三大关键技术：基于MQTT协议的数据接口与传输标准、基于分布式数据库集群与Kafka消息队列的多源异构数据高效存储与访问技术，以及融合GIS、BIM与倾斜摄影的三维可视化展示技术。实践表明，该平台能够实现多源监测数据的实时采集、融合分析、统一管理与动态可视化，为极端气候下交通基础设施的脆弱性动态评估、风险早期识别与科学管养决策提供了强有力的技术支撑。
智能处理与应用 | HarmonyOS 分布式软总线在智能家居状态同步与任务迁移中的应用

智能处理与应用 | HarmonyOS 分布式软总线在智能家居状态同步与任务迁移中的应用

摘要：随着家庭物联网的发展，当前智能家居存在设备状态不一致、任务执行脆弱易中断的问题。针对此类问题，文中提出一种基于HarmonyOS分布式软总线的统一设备控制框架，利用标准化功能模型实现不同设备的抽象与协同。利用逻辑时钟和双向定时算法实现毫秒级分布式状态同步。利用故障检测机制与设备能力标准化模型的状态检查点技术实现零感知任务迁移。文中设计了基于多模输入的智能场景联动算法，以STM32F407ZG为核心的硬件平台，在集成测试中系统的平均状态同步延迟小于10 ms，任务迁移成功率为98.2%，响应时间小于50 ms，为从单一产品智能到全屋智能提供了可行的技术路径。
智能处理与应用 | 基于STM32与PID新型玻璃液位在线测控系统研究

智能处理与应用 | 基于STM32与PID新型玻璃液位在线测控系统研究

摘要：在中碱、无碱玻璃纤维生产中，中小企业均需使用加球机设备，用于检测玻璃液面位置、控制电机转动添加玻璃球原料。现有设备普遍功能简单、液位控制精度差（误差大于1 mm）、自动化程度低且不具备联网功能。为此，文中设计了一款玻璃液位检测与玻璃球原料投加控制系统。该系统可在高温、粉尘、强干扰的恶劣工况下稳定工作，弥补了传统设备的缺陷。系统以STM32F103系列单片机为控制核心，采用三组铂铑合金耐高温探针，配合方波脉冲发生器与检测电路，有效减小探针电化学溶蚀。配备2.4英寸12864 OLED显示屏，可同步显示多组运行参数，夜间显示清晰醒目。系统搭载W5500网络模块，实现数据互通与远程控制；采用增量式PID算法，解决传统开关量检测精度差的问题，通过动态调节加球电机转速，保证液位控制精准稳定。经现场测试，系统抗干扰能力强，相比同类产品成本增幅不足10%，性价比优异，液位控制精度达±0.1 mm，可有效提升中小玻纤企业设备智能化水平，满足规模化生产需求。
智能处理与应用 | 具身交互式儿童科技素养家庭教育机器人设计

智能处理与应用 | 具身交互式儿童科技素养家庭教育机器人设计

摘要：目前家庭教育机器人存在交互层次浅显、隐私泄露风险高以及成本昂贵等问题，针对这些问题，文中设计并实现了一款适合于当前家庭环境的儿童科技素养家庭教育机器人。文中以ESP32为控制核心，利用激光雷达、摄像头等完成多模态感知，采用轻量化AI和SLAM算法完成决策和建图，利用磁吸式模块化硬件接口实现功能扩展。该研究证明了采用边缘智能把核心技术转化为直观的教育体验是可行的，为在家庭场景下开展安全、低成本、深层次的科技教育提供了一种可行的技术方案和设计参考。
智能处理与应用 | 基于知识引导神经网络的钻井环空压力预测方法

智能处理与应用 | 基于知识引导神经网络的钻井环空压力预测方法

摘要：在气侵瞬变、钻井液漏失等复杂钻井工况下，流体相态急剧变化、液柱高度动态回落，使得环空压力难以实现精准预测。文中提出一种基于物理残差加权的知识引导神经网络预测方法，选取钻井过程中钻井液密度、井深、钻井液流量等关键参数，借助环空水力学综合模型求解理论压力值，通过理论计算值与实际测量值的相对误差绝对值来确定样本权重，对加权最小均方误差损失函数进行校正，引导网络重点学习复杂工况下样本数据。基于某油田1000组实测数据开展实验，结果显示，该方法在整体工况下 R² 达到0.941、平均绝对百分比误差MAPE为2.9%，较传统物理模型、神经网络模型的MAPE分别下降约58%、37%；在气侵、漏失两种复杂工况下，MAPE分别低至4.1%和3.8%，在小样本条件（仅20%训练集）下，其MAPE较传统神经网络降低约34.9%。该方法在推理阶段仅需一次神经网络前向计算，且不引入额外复杂求解过程，具备现场实时监测应用潜力。
智能处理与应用 | 基于 STM32 轻量化六轴机械臂智控系统

智能处理与应用 | 基于 STM32 轻量化六轴机械臂智控系统

摘要：文中围绕基于单片机的轻量化六自由度机械臂控制系统的设计与实现展开研究，聚焦下位机控制系统开发。文中详细阐述了硬件系统的总体设计，涵盖供电、主控芯片、稳压、舵机、人机交互及通信调试模块的选型与部署；结合各模块电气信号交互需求，完成基于STM32微控制器的硬件电路设计。在程序设计层面，完成主程序、显示模块及位置设置模块的流程图设计，提升机械臂下位机的运行能力。依托Keil5编写程序，并通过Proteus与串口助手开展模拟验证，证实硬件选型、电路原理图及程序流程的可行性，实现机械臂的基础功能。本研究为六自由度机械臂控制提供了一套高效稳定、成本低廉的单片机解决方案。
智能处理与应用 | 基于全局指针网络与对抗训练的命名实体识别

智能处理与应用 | 基于全局指针网络与对抗训练的命名实体识别

摘要：命名实体识别是自然语言处理中的基础任务，被广泛应用于信息抽取与知识库构建等领域。针对现有基于跨度的命名实体识别模型在嵌套实体识别、位置信息利用以及模型鲁棒性方面存在的问题，文中提出了一种改进的全局指针网络与对抗训练的命名实体识别模型。采用全局指针网络解码，引入相对位置编码提升方向与距离感知能力，集成FGM对抗训练模块以增强模型泛化性。实验结果表明，模型在CLUENER数据集上的性能显著高于基线模型，验证了各项改进措施的有效性。该模型的改进不仅提高了嵌套实体的识别精度，还增强了模型在复杂环境中的适应能力，具有重要的应用前景。
智能处理与应用 | 基于双闭环的双极性多路程控稳压限流电源控制系统

智能处理与应用 | 基于双闭环的双极性多路程控稳压限流电源控制系统

摘要：随着智能材料与电化学器件在柔性电子等领域广泛应用，对其动态电学特性进行精确评估的需求日益迫切。传统直流电源难以全部满足此类材料在测试中对双极性输出、快速限流、多通道协同及可程控测试的要求。针对电致变色材料在变色过程中电阻突变、瞬态电流尖峰明显，且传统直流电源难以匹配其动态测试需求的问题，文中设计了一种多通道双极性程控稳压限流电源控制系统。该系统采用电压外环-电流内环的双闭环PID控制架构，结合INA3221实现多路电参数同步采样，并在控制策略中引入限幅预处理、电流前馈与积分抗饱和机制，以提升负载突变及极性切换时的动态稳定性。功率级基于H桥结构实现-6~6V双极性输出，上位机通过串行总线完成参数设定与多通道状态监测。实验表明，负载由100Ω阶跃至20Ω时，电流可在约100ms内恢复稳态；全输出范围内稳态误差范围为±3%，双极性开路电压偏差小于2%。结果验证了该系统在稳压精度、限流保护与动态响应方面的良好性能，适用于电致变色材料及其他需双极性稳压驱动的实验场景。
智能处理与应用 | 基于辅管参数宽松型的低端理想二极管设计

智能处理与应用 | 基于辅管参数宽松型的低端理想二极管设计

摘要：利用二极管、NPN三极管、NMOS管导通阈值电压的固有差异，以及二极管与NPN管导通阈值电压不足以使NMOS管导通的特性，采用二极管或NPN管替代NMOS管，设计四种组合辅管结构。该组合辅管无需器件参数保持一致，即可实现高匹配度的对管功能，在成本与性能方面甚至优于传统高精度匹配对管。组合辅管为普通元器件，价格便宜、型号多、厂家多，参数基本无相关性，辅管参数要求宽松，只要求NMOS管导通阈值电压最小值 V_TN(MIN)>V_F 即可，NPN管和二极管具有天然导通和截止特性，电路简单，成本极低（成本可能不到高匹配度对管的千分之一），实用性强。经软件仿真验证表明，所设计电路可实现防倒灌功能，适配宽电流工作范围，且电路结构简单、成本低廉、实用性强。
智能处理与应用 | 基于时序物联网数据的VR场景动态特征自适应重建研究

智能处理与应用 | 基于时序物联网数据的VR场景动态特征自适应重建研究

摘要：针对VR场景动态特征重建中时序演化规律与空间关联无法协同表征的问题，研究基于时序物联网数据的动态特征自适应重建方法。基于时序物联网数据构建以传感器节点为顶点、节点间关联为边、时序数据为特征的VR场景空间关联图模型，依托该图模型，采用图注意力网络与双向长短期记忆网络的组合架构，提取时序物联网数据的时空耦合特征。以该耦合特征为核心驱动，结合从空间关联图中提取的结构特征，通过门控循环单元强化时序语义，再经注意力机制融合多源信息，完成VR场景动态特征的自适应重建。实验结果表明，随着时序物联网数据完整率不断提升，该方法动态特征还原度呈稳步上升趋势，即使在数据完整率仅60%的场景下，仍能保持83%的较高还原水平；同时其特征重建精度达96.8%，高复杂度时序数据重建精度达95.1%，显著优于对比方法。
智能处理与应用 | 基于物联网云平台的花卉监测系统设计

智能处理与应用 | 基于物联网云平台的花卉监测系统设计

摘要：针对传统花卉监测系统存在的弊端，文中设计了一款基于STM32微控制器的花卉监测系统，可以对温湿度、光照和土壤湿度等植物生长所需的环境进行实时监测。该系统采用STM32单片机作为主控单元，采用SHT31温湿度传感器获取温湿度值，采用电容式土壤湿度传感器获取土壤湿度值，采用BH1750光照强度传感器获取光照强度值，并通过TFT-LCD液晶显示屏显示相应的值。如果土壤湿度或者环境温湿度超过了设定阈值时，主控制器将控制电机驱动水泵和散热风扇工作。此外，可以通过ESP8266无线模块将采集到的数据同步至物联网云端，用户可以通过移动应用程序远程访问数据。该系统具有成本低，可靠性高，运行稳定的优点，具备较强的实际应用价值。
人才培养 | 面向物联网工程能力培养的“离散数学”课程探究式教学研究

人才培养 | 面向物联网工程能力培养的“离散数学”课程探究式教学研究

摘要：“离散数学”是物联网工程专业的核心基础课程，对培养学生的计算思维、工程建模与算法设计能力具有关键作用。然而，当前在应用型本科院校的“离散教学”教学中，普遍存在授课内容与工程应用脱节、教学模式单一、学生高阶思维训练不足等问题。为此，文中以图论教学为例，提出了一种工程案例驱动的探究式教学模式。该模式围绕“无线网络拓扑优化”这一典型物联网工程问题，设计层进式探究任务，将图论的核心知识点进行系统融合。设计了以工程问题导入、离散模型建立、数学工具获取、解决方案生成与综合评价反思的五阶段教学模式。实践表明，该模式能够有效激发学生的学习兴趣，显著提升其在工程建模、算法应用及系统优化方面的综合能力。
人才培养 | AI驱动下产教融合课程图谱的构建与应用

人才培养 | AI驱动下产教融合课程图谱的构建与应用

摘要：产教融合是国家推动教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接的重要战略，尤其在应用型本科院校的人才培养中具有重要地位。然而，当前产教融合课程往往存在知识体系不系统、问题导向教学融入不足、能力培养与产业岗位需求不匹配等问题。文中以“数据结构”课程为例，基于课程教学内容与产业岗位核心能力要求，构建课程知识图谱、能力图谱与问题图谱，并将此三类图谱嵌入课程教学全流程，形成AI驱动的产教融合教学模式。教学实践证明，该研究在改善课程教学效果的同时，也激发了学生自主学习的积极性，为产教融合课程的高质量建设提供了实践参照。
人才培养 | Scratch 和 C 语言程序设计融合的对比式教学法研究

人才培养 | Scratch 和 C 语言程序设计融合的对比式教学法研究

摘要：为应对C语言程序设计教学中存在的学生理解能力差异大、数据类型抽象、循环结构不直观、逻辑编程思维薄弱及兴趣不足等挑战，文中提出采用Scratch图形化编程与C语言对比式教学法。该方法首先引导学生通过Scratch直观理解基础语法并建立编程思维，随后将Scratch积木逻辑转化为C语言代码实现。实践表明，对比式教学使学生能更直观地掌握编程核心思维与C语言关键知识点，有效提升学生的学习兴趣、逻辑思维与实践能力。因此，这种“图形化和代码”的对比式教学策略显著降低了C语言学习门槛，增强了对抽象概念的理解，提升了教学效果，为程序设计通识课程改革提供了有效的新路径。
人才培养 | 基于 eNSP 结合 xcap 进行 LACP 负载均衡的仿真验证方法

人才培养 | 基于 eNSP 结合 xcap 进行 LACP 负载均衡的仿真验证方法

摘要：链路聚合技术是计算机网络课程中的核心知识点，其负载均衡特性直接影响网络传输效率与稳定性。大多数高校都采用华为企业网络仿真平台（eNSP）对LACP（链路聚合控制协议）进行验证。在流量负载均衡效果验证过程中，受专业测试仪器缺失限制，无法搭建大流量模拟环境，致使负载均衡实际效果难以清晰观测。为解决验证难度大的问题，文中提出了一种基于eNSP结合xcap进行LACP负载均衡的仿真验证方法。该方法通过使用xcap工具构造多条数据流，模拟真实的业务场景，结合wireshark抓包分析工具，实现对聚合链路负载均衡效果的直观性验证。实验结果表明，该方法能直观呈现链路流量负载均衡的效果，有效支撑教学中的理论讲解与实践验证，帮助学生深化对技术原理的理解。
人才培养 | 基于西门子PLC的实践教学平台的实践应用研究

人才培养 | 基于西门子PLC的实践教学平台的实践应用研究

摘要：随着自动化控制技术的迅速发展，传统的实验设备和教学模式已无法满足现代教育的需求。文中旨在设计并实现一个基于西门子S7-1200PLC的模块化实践教学平台，以提高学生在自动化控制领域的实践能力和创新思维。研究采用模块化设计方法，构建了一个灵活可扩展的PLC实验平台，学生可根据需求选择元器件进行搭建，实现从基础实验到复杂工程设计的全方位实践训练。通过实验项目的实施，学生不仅掌握了PLC的基本操作与编程技能，还提升了故障诊断和系统调试能力。研究结果表明，该平台能够有效激发学生的学习兴趣，提高其动手能力和团队合作精神，并能更好地适应实际工业应用需求。基于西门子S7-1200PLC的实践教学平台能够有效弥补传统教学模式中的不足，促进学生素质的全面提升，并为今后自动化控制专业的教学改革提供可行的参考方案。
人才培养 | 校企协同下多模态融合感知赋能智能交通人才培养的新探索

人才培养 | 校企协同下多模态融合感知赋能智能交通人才培养的新探索

摘要：当前智能交通领域对多模态感知技术人才的需求较大，校企协同教学模式可显著推动技能人才培养的效能。基于此，文章从现阶段研究现状、多模态融合感知技术特点出发，阐述校企协同的必要性及三种主要模式：订单式培养、共建实训基地、产学研合作；再通过案例研究法，解析某高校与一家智能交通领域企业达成合作、共同开展多模态融合感知课程教学的过程，给出企业对校企协同教学模式培养智能交通人才的情况反馈与评价。实践表明，该模式有效提升了学生技能素质和就业竞争力，也为物联网技术赋能智能交通领域人才培养提供了可推广的实践范式。该研究有助于推动相关专业在培养目标定位与课程体系设置等方面的优化、创新。

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