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电子测量与仪器学报 2018年第05期杂志 文档列表

基于温度梯度的电力设备红外图像盲元块补偿1-8

摘要：红外设备的成像质量直接决定了电力设备红外诊断的准确度。盲元问题作为影响成像质量的重要因素,得到了广泛的关注。现有的盲元补偿算法对单一盲元点均有较好的补偿效果,但缺乏对盲元块和边缘位置盲元的适应性,存在算法复杂、补偿精度不高、易造成边缘模糊等问题。基于传热学温度梯度基本理论,提出了一种新的基于梯度变化的补偿算法。先确定盲元块大小,再计算盲元块周围同样大小正常像元块的灰度均值,通过像元块灰度均值的差确定盲元块所处位置及梯度变化方向,最后选取合适像元块,计算其沿梯度变化方向各像元间的灰度变化系数对盲元块进行补偿。实验结果表明,相比传统补偿算法,基于梯度变化的补偿算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别提高了0~14 d B,0~0.002 8,对红外图像中的盲元块具有较好的补偿效果。可以在实际红外系统中实现对电力设备红外图像盲元块的有效补偿,提高故障定位精度。

混合励磁开关磁阻电机转矩特性多目标优化9-16

摘要：针对开关磁阻电机低功率密度和低材料利用率的问题,为了进一步提高电机的转矩特性,设计了一台航空用三相12/10极混合励磁开关磁阻电机并对其转矩特性进行多目标优化。首先对新型电机的结构及其电磁转矩原理进行分析,然后进行电机设计,并选取设计变量,最后基于混沌粒子群算法与响应表面法对电机的平均转矩和转矩脉动进行多目标优化。仿真结果表明优化后电机的平均转矩提高了4.78%,转矩脉动减少42%,在保持较大的平均转矩情况下大幅度减少转矩脉动,实现了平稳起动过程。结论是混沌粒子群算法与响应表面法相结合的优化方法适合于新型电机的设计与优化过程,该方法可显著节约优化时间,提高效率,保证了求解精度,提高了全局寻优能力。

基于GP-SSD的旋转机械复合故障特征提取方法17-24

摘要：针对旋转机械复合故障振动信号中的非线性、非平稳特征,提出了一种基于GP奇异谱分解(GP-SSD)的故障特征提取方法。奇异谱分解(SSD)是一种新的针对非线性非平稳信号的自适应信号处理方法,但其具有主观选取嵌入维数的缺点。GPSSD方法基于GP算法能根据嵌入维数与关联维数的关系自适应选取嵌入维数的优势,可以自适应的分解出若干具有物理意义的奇异谱分量(SSC),从而克服了SSD主观选取嵌入维数的缺点。仿真信号的分析结果验证了GP-SSD方法的优越性,在此基础上将GP-SSD应用于旋转机械复合故障诊断中,实验数据的分析结果表明该方法能有效提取旋转机械复合故障的特征。

语谱图改进完全局部二值模式的语音情感识别25-32

摘要：提出一种改进完全局部二值模式和幂指数加权融合方法的语音情感识别方法。首先,将原始语音样本转化为语谱图,再使用5尺度、8方向的Log-Gabor滤波器对语谱图做处理,放大语谱图的细节信息;然后提取语谱图均匀完全局部二值模式符号特征和改进完全局部二值模式幅值特征的分块直方图特征,之后串联两种特征作为新的融合特征改进完全局部二值模式符号幅值特征。最后,基于支持向量机对3种特征进行决策级幂指数加权融合完成语音情感识别。实验表明,改进完全局部二值模式幅值特征和融合特征可以在降低直方图特征维度的同时提高系统的识别性能;幂指数加权融合方法,扩大分类器间的差距,并使分类性能较好的分类器获得较大的权重,最终有效的提升了语音情感识别系统的性能。与其他算法相对比,验证了算法的有效性。

虚拟同步发电机并离网无缝切换策略研究33-40

摘要：针对难于实现并网/孤岛两种运行模式之间无缝切换的问题,提出一种基于虚拟同步发电机(VSG)统一电压、电流双环控制结构的逆变器并离网无缝切换控制策略。首先,对功频调节器、励磁调节器和电压、电流双环进行了设计,并给出了控制结构框图。其次,对传统并离网切换进行了分析,两种模式下控制器输出的结果不同,导致在切换的瞬间容易产生电流冲击,提出改进的预同步控制方法,控制简单,切换瞬间电流平滑过渡且能够抑制有功、无功功率的冲击,实现了并离网运行模式无缝切换。最后,通过仿真和实验结果验证了所提出控制策略的有效性。

NPC三电平光伏逆变器开路故障诊断41-49

摘要：逆变器故障诊断的难点在于有效的提取故障特征信息,然后根据提取的故障特征信息采用有效的故障辨识方法,提高故障诊断的快速性和精确度。针对二极管钳位式(NPC)三电平逆变器的开路故障,提出小波包变换-主成分分析-径向基神经网络的诊断方法。通过对三电平逆变器输出端相电压进行分析,首先用小波包变换方法提取不同故障情形下逆变器输出端相电压的故障特征信息,其次用主成分分析法将表征故障信息的特征向量降维处理,最后用径向基神经网络方法对NPC三电平逆变器开路故障进行辨识。通过仿真实验验证提出方法的有效性。同时将径向基神经网络故障辨识方法与传统的BP神经网络辨识方法进行比较,对比结果表明径向基神经网络的方法进行故障辨识具有速度快,精确度高等优点,能很好的实现对逆变器故障诊断。

便携式电机轴功率激光测量方法及应用研究50-58

摘要：为实现便携准确测量油田注水电机的实时轴功率,提出并设计了一种基于线阵CCD的便携式电机轴功率测量系统。该轴功率测量系统利用线性激光反射放大原理对动态扭矩进行测量,包括CCD时序驱动模块、测距及测速模块、DSP数据采集及处理模块、上位机通信及数据处理模块等4部分。该测量系统工作时连续发射一束水平高精度激光按照设定间隔固定在传动轴上的两个适配反射镜表面,其反射激光分别照射到两个线阵CCD感光面并利用差模计算方法得出激光像素点位置和传动轴的扭变角度,进而计算得到动态扭矩。其中,适配反射镜与CCD之间的距离利用红外距离传感器测量;传动轴的转动位置和电机转速利用高精度光敏器件测量。最终电机的轴功率根据动态扭矩和转速计算得到。实验结果证明,该轴功率测量系统的相对误差小于4%,测量精度满足实际测量需求,并可抑制水平和垂直各方向的振动噪声,为便携式电机轴功率测量系统的设计与开发奠定基础。

可充电的WSNs网络SIC干扰管理工作策略研究59-67

摘要：随着无线传感器网络的规模不断扩大,开放信道中的通信干扰与节点能源有限问题严重制约传感器网络性能。研究在星型拓扑结构下可充电无线传感器网络的多用户介入通信干扰管理技术,旨在提高系统吞吐量、频谱和功率利用率,延长网络生命周期。首先针对多用户介入的通信干扰管理技术提出一种启发式的功率分类算法实现并发通信传感器节点的分簇,并对其分类效果进行验证。其次,结合并发无线通信中节点行为特征,引入无线能量补给设备,构建以最大化能量补给设备驻站时间比为目标的跨层优化问题,并将其转化为具有等优性的线性规划问题,进而求解得到无线传感器节点和无线能量补给设备的优化工作策略。仿真和实验证明,在维持传感器网络生命周期的前提下,采用并发通信的干扰管理策略和无线能量补给后,网络的通信能力和功率利用率都得到提升,该仿真场景下充电小车驻站时间占比ηs能达到47%。

LED诱导与CCD采集的基因芯片扫描仪设计68-73

摘要：针对激光共聚焦逐点扫描速度较慢,以及采用高压氙气灯加冷却型CCD方式照明光源寿命短的问题,提出采用大功率LED诱导和冷却型CCD采集的基因芯片检测新方法。由于发射荧光的强度十分微弱,极易被LED杂散光淹没,本文通过光照入口设计、消光暗室和光阑相结合的方案解决了光路中的杂散光问题。所设计的扫描仪可以检测出浓度为0.005μmol/L的荧光溶液,扫描基因芯片30 mm×30 mm探针面积的结果与博奥扫描仪相比一致性系数R2达到0.98,检测时长却只需55 s。相比于激光共聚焦仪器,该扫描仪具有结构简单,检测速度快的优点。

基于DTCWPT和t-SNE的去噪方法及在故障诊断中的应用74-81

摘要：为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWPT分解的多尺度特性以及t-SNE的非线性降维能力。将振动信号进行双树复小波包分解,依据各尺度小波包系数Shannon熵值搜索最佳小波包基,利用提出的新的阈值函数,对最佳小波包基的小波包系数进行去噪并单支重构组成高维信号空间,然后,采用t-SNE提取高维空间的低维流形,对低维信号序列进一步采用阈值去噪,利用谱回归分析重构回一维信号序列。最后,通过对仿真信号与滚动轴承振动信号进行去噪,结果证实了方法具有良好的非线性去噪性能,将仿真信号的信噪比从-1提高到8.6 d B,并且能更有效的提取强噪声干扰下滚动轴承的故障特征频率。

监测机制的NoC负载均衡路由电路设计82-89

摘要：针对片上网络(No C)中,多条数据流传输导致No C负载分布不均衡问题,提出监测机制的全局负载均衡路由电路。该电路对No C所有路由节点通信量监测统计,基于该全局监测结果,为目标流分配一条负载较小的路径,确保整个No C实现负载均衡。实验结果表明,相较于原有的No C,负载均衡No C虽增加了24个周期的处理延迟,但总延迟最多降低30.9%,其负载量均方差最多减少28.8%,且面积开销在可接受范围之内。该方法能有效监测统计No C中所有路由节点的负载量,选择负载量较小的通信节点来传输目标流,均衡整个No C各路由节点负载,提升No C性能。

基于单分量天平的机翼部件铰链力矩测量方法研究90-96

摘要：在机翼部件铰链力矩风洞试验中,常采用片式应变天平进行测量。受模型空间限制,传统天平测量精准度较低。针对该问题,研制了一种单分量铰链力矩天平测量技术,设计了新的天平结构,在机翼与测量舵的连接中使用了微型机械轴承,能抑制铰链力矩以外的干扰载荷,保证测量舵转轴与实际转轴一致,通过改变天平安装位置,减小了由于模型外型面破坏对测量舵气动特性的影响,从而提高了铰链力矩的测量精准度。天平静校准度达到0.12%,而且通过了风洞试验验证,该技术能有效测量机翼副翼铰链力矩。

面向不同应用的两种科氏质量流量计信号处理方法97-106

摘要：为了在实际应用中最大限度地提高科氏质量流量计的测量性能,对实际应用中效果较好的两种信号处理方法进行性能比较研究。首先分析其测量原理,然后结合不同类型的科氏质量流量管、不同的驱动方法和不同的测量需求,对这两种信号处理方法从测量精度、运算量、资源占用、动态响应速度和实际中与不同驱动方法配合等方面进行分析和对比。进行不同应用场合下的实验,实验结果表明,离散时间傅里叶变换(DTFT)算法适合配频率不高(~100 Hz)的大弯管型流量管进行平稳单相流测量;适合响应速度要求较高的批料流测量场合。过零检测算法适合配频率高(>200 Hz)的微弯型流量管进行平稳单相流测量;适合气液两相流的测量场合。

基于感兴趣区域提取与双过滤器的交通标志检测算法107-115

摘要：为了解决当前交通标志检测(TSD)技术因各种复杂因素的干扰,导致其难以有效对交通标志进行正确检测,以及鲁棒性较弱等不足,设计了一种基于感兴趣区域提取与双过滤器的交通标志检测算法。首先,为了降低环境干扰,对输入图像进行预处理,以增强每个标志的主颜色。其次,为提高对感兴趣区域提取能力,定义了基于最大稳定极值区域(MSER)与波动方程(WE)的感兴趣区域(ROI)检测器,通过ROI检测器选取候选区域。然后,引入有效的方向梯度直方图(HOG)描述符作为交通标志检测特征,并利用支持向量机(SVM)进行分类,将其划分为交通标志或背景。最后,利用上下文感知过滤器与交通灯过滤器进一步识别伪交通标志,提高检测精度。在German交通标志数据库(GTSDB)中对常见的指示性、禁止性和危险性的3种交通标志进行测试,结果表明,与当前交通标志识别技术相比,所提算法对交通标志检测具有更高的检测正确率与鲁棒性。

基于Gyrator频谱分解与混沌螺旋相位掩码的多图像光学加密算法116-125

摘要：为了能够对幅图像进行同步加密,降低传输负载与加密时耗,设计了基于Gyrator频谱分解与混沌螺旋相位掩码的多图像光学加密算法。首选,引入Logistic映射,计算每幅图像的螺旋相位掩码与混沌随机相位掩码,通过将二者进行组合,定义了混沌螺旋相位掩码。随后,基于Gyrator变换,获取每幅图像相应的Gyrator频谱;利用矢量分解技术,结合Gyrator频谱的相位与幅度部分,将Gyrator频谱分割为两个复值掩码。最后,通过组合所有输入图像的复值掩码,形成两个复杂密文。实验测试结果表明,所提算法能够对多幅图像进行同步光学加密,且与其他光学加密机制相比,该技术具备更高的安全性与解密质量,能够有效抵御明文攻击。

基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法126-133

摘要：为了提升图像融合性能,更好保留源图像信息和提高图像的空间连续性,抑制伪Gibbs效应,通过结合复Shearlet变换(CST)与引导滤波器(GF)的优点,定义了一种新的图像融合方案。首先,通过双树复小波变换(DTCWT)与Shearlet变换,构建了具有平移不变性的CST,利用CST对图像分解,输出低频、高频系数;对于低频系数,利用双尺度引导滤波融合,根据邻域像素之间的强相关性来进行权重优化,提高图像的空间连续性;而对于高频系数,利用改进的Laplacian能量和与引导滤波进行融合;最后,通过逆CST技术来获取融合图像。实验表明,与当前常用图像融合算法比较,对于LIVE数据集中任意尺寸为256×256像素的2幅多聚焦灰度图像(同一场景的左、右聚焦各一幅)而言,当Shearlet变换层数为4时,所提算法具有更好的融合视觉效果与客观评价,可较好地保留源图像的信息,且提高了融合图像的空间连续性,其融合图像的熵值、互信息以及边缘强度值更大,分别为5.97、5.88与0.72。

多核系统静态任务调度的启发式算法134-141

摘要：在任务调度研究领域,列表类调度算法的优化研究始终备受关注,针对经典列表调度算法难以获得理想调度解的缺陷,提出一种迭代型列表调度算法。该算法采用遍历宏块拓扑序列技术,扩大任务图拓扑序列搜索空间以得到更小的任务图调度长度。理论分析表明,对于任意的任务图,该算法得到的调度长度必不大于经典列表调度算法。以4种常见类型和随机类型的任务图样本证实,迭代型列表调度算法能够有效改善调度解,尤其在平均通信计算时间比超过1的情况下,调度性能的平均提升超过14.6%,最大提升达到102.8%。

α噪声下自适应非线性耦合双稳随机共振弱信号检测142-150

摘要：在α噪声条件下,为实现微弱周期信号的检测,提出了以平均信噪比增益(A-SNRI)为衡量指标的自适应非线性耦合双稳随机共振系统。先通过调节α噪声参数,将此α噪声与待测信号输入非线性耦合双稳系统中,再通过自适应算法,得出最优系统参数以及耦合系数。实验结果表明,周期信号通过自适应非线性耦合双稳系统后发生了随机共振现象,其频谱图出现了陡峭的尖峰且信噪比增益效果提升明显,说明自适应非线性耦合双稳随机共振系统能够有效地检测出淹没在α噪声中的信号。