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摘要:针对80 MN海绵钛液压机主要故障,提出一种基于粗糙集(RS)-支持向量机(SVM)的故障诊断方法。对传感器采集的故障信号进行归一化处理,使用RS对采集信号进行条件属性约简;对处理后的数据通过SVM方法进行训练和分类,分析出海绵钛液压机的具体故障。利用遗传算法(GA)优化SVM模型的主要参数,通过计算机仿真及电机实验平台分别验证模型的可行性,利用相同数据训练SVM模型及后向传播神经网络BPNN模型。比较3种模型的仿真结果,提出基于RS-GASVM的故障诊断模型对于多维数据的故障可达92.667%,数据处理时间为161.475 ms,明显优于SVM模型及BPNN模型。由此证明方法对海绵钛液压机故障诊断的高效性。
摘要:为了提高相关向量机在滚动轴承早期故障诊断中的诊断精度,对相关向量机的早期故障输入特征以及相关向量机的参数优化方法进行了研究。首先,以美国Cincinnati大学实测的滚动轴承全寿命振动数据为基础,结合信息熵原理计算振动信号的归一化小波包频带能量及小波信息熵,根据特征参数时间序列的渐进变化趋势,构造相关向量机的早期故障输入样本;其次通过混沌粒子群算法优化相关向量机的核函数参数;最后,利用优化后的相关向量机模型实现对机械设备的早期故障诊断。实际轴承的故障诊断实验结果表明,方法提取的早期故障特征敏感性更好,优化的相关向量机早期故障的模式分类性能也大大提高,验证了该方法对早期故障诊断的有效性和优势。
摘要:针对感应电机多源监测数据利用率不高,难以有效融合多传感器信息进行电机故障的准确识别等问题,提出了一种多模态堆叠自动编码器模型(MSAE)。该模型直接从原始信号中获取其最为显著的特征向量,有效减少了手动提取特征指标造成的故障信息遗漏,并能学习到多源信号的共享表示实现多源融合的故障诊断,为融合多传感器信息的设备故障诊断提供了新思路。实验证明,与使用单一传感器信息的堆叠自动编码器模型、具有同样隐藏层结构的多层感知机以及使用手动提取特征的支持向量机相比,提出模型具有最高的诊断准确率(94.84%),并在振动信号被噪声损坏的情况下展现了良好的适应性。因此该方法可用于多传感器融合的感应电机故障诊断。
摘要:为提高模拟电路的故障诊断精度,提出了基于改进蜂群算法(IABC)优化相关向量机(RVM)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先基于小波包能量提取故障特征集,然后将故障特征输入RVM进行故障诊断,同时利用IABC算法进行RVM参数的优化,避免参数选择的盲目性,提高故障诊断的精度。通过对Sallen-Key带通滤波器电路的单故障和复合故障诊断结果表明,该方法是有效的,相比与其他一些方法,可以获得更高的诊断精度,具有一定的优势。
摘要:目前高速率转台性能评价方法主要以静态角度测试和恒定角速率情况下的测试为主,而对于转台角速率、角加速率快速变化情况下的动态性能测试研究相对较少。提出一种圆光栅信号高速采集以及基于分段相位建模的瞬时角速率解算方法,能够对转台转速快速变化情况下的转台瞬时角速率进行获取,得到角速率的最大跟踪误差、超调量和稳态误差等参数。通过与零锁区四频环形激光陀螺测角仪测试数据比对,结果表明,转台速率快速变化过程中解算精度优于0.12%,在转速平稳阶段解算精度可达到0.02%。
摘要:针对瑞利衰落信道的标准化评估问题,提出了一种基于K-S拟合优度检验的瑞利衰落信道统计特性评估方案。首先采用成形滤波器法产生瑞利衰落信道作为非参数假设检验模型;然后从瑞利衰落信道复序列中提取幅值序列和相位序列;最后采用K-S检验法,将经验累积分布函数和理论累积分布函数对比,验证幅值序列和相位序列是否分别服从瑞利分布和均匀分布。仿真结果表明,在样本长度为128 000,显著性水平小于0.01时,方案的正确识别概率达到95%以上,具有较高的性能,可以作为瑞利衰落信道标准化评估的重要依据。
摘要:针对现有六氟化硫(SF6)气体泄漏在线检测方法检测精度低的问题,提出了一种基于差分吸收激光雷达(DIAL)检测方法及系统。该系统通过测量SF6气体浓度达到泄漏检测的目的。实验研究表明,检测系统在不同温度下测量误差值超过允许范围,需要进行温度补偿,因此提出了一种基于改进人工鱼群算法(AJAFSA)的支持向量机(SVM)温度补偿算法。针对SVM中惩罚因子C和高斯核函数σ的传统选择方法精度低,搜索时间长且难以获得最佳值的问题,该算法自适应获取人工鱼群(AFSA)算法的视野和步长并加入全局信息,对SVM算法中参数C和σ寻优。研究表明,与AFSA优化的SVM算法相比,该算法训练时间减小了35.300 s,测试时间减小0.657 s,测试极差值减少到49,为之前的60.49%,算法性能更优。
摘要:定位器坡度是电气化铁路接触网重要参数,其大小不仅影响弓网受流质量,还关系列车行驶安全。随着铁路运营里程增加和线路日益繁忙,对定位器坡度检测效率和精度的要求随之提高。如何在高速动态条件下,自动精确获取定位器坡度信息,成为接触网运营维护面临的重要难题。针对定位器坡度动态测量实际需要,提出采用双目立体视觉测量技术,对定位器坡度进行车载动态检测。系统介绍了双目立体视觉测量技术进行定位器坡度测量原理,详细推导了测量计算方法,建立了定位器坡度动态测量模型。基于此,研制定位器坡度检测装置,并进行现场动态测量试验,与人工静态测量值相比,最大偏差为0.28°。试验结果表明,测量方法切实可行,为该项技术应用于电气化铁路接触网定位器车载动态测量提供了试验基础。
摘要:针对桥梁底部缺陷检测的人工作业难题,设计了智能移动式桥梁检测机器人系统,结合桥梁的结构化线特征和线轮廓模型2D结构特征,研究了桥梁检测机器人采集末端的位姿估计系统。首先,基于Hough变换和直线段检测(LSD)的结构化线特征的检测方法,提出了一种直线段合并、结构化线特征的角结构特征和结构化轮廓特征的检测算法。然后,在序列2D结构化线特征检测的基础上,进行了采集末端位姿估计算法的研究,利用假设-检验框架实现了初始位姿估计,提出了一种新的直线距离度量规则,设计了一种加权最小二乘算法实现采集末端连续位姿的实时估计。最后,开发出基于树莓派和Hokuyo单线激光器的硬件系统,并对提出的基于序列2D结构化线特征末端位姿估计方法进行了现场测试与验证,实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,在实时性以及精度等方面均满足实际桥梁检测的需要。
摘要:利用超宽带雷达进行自动非接触式的生理信号检测或人体动作分析成为近年来的一个研究热点,其重要应用是在安全监控或医疗健康领域对不同的人体动作进行有效识别。针对这一应用需求,提出了一种新的有效的超宽带雷达人体动作识别方法。对接收的超宽带雷达回波,采用二维小波包分解结合奇异值分解的特征提取和降维方法,有效抓住了不同人体动作的类别属性信息,显著增强了不同人体动作的可分性,再利用支持向量机分类器即可实现对人体动作的有效区分。基于实测数据的分类实验结果显示,对九种不同的人体动作进行分类,平均识别率超过95%,且各动作的识别率和召回率都达到90%。相比于其他同类方法,方法的识别性能更优,验证了所提方法的可行性和有效性。
摘要:针对手指静脉拓扑结构简单、有用识别信息较少的情况,提出一种基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式(NBP)手指静脉识别方法。该方法主要利用Gabor的方向及尺度特性和Curvelet多尺度几何分析优势,有效提取手指静脉的纹理特征。首先对指静脉感兴趣区域做5个尺度8个方向的Gabor变换;其次,利用Curvelet变换将每个尺度下的图像进行融合,减小经过Gabor变换后的特征维数,从而获得集成Gabor特征的图像,再对其做NBP编码得到特征向量。最后,利用汉明距离进行匹配。在两个手指静脉数据库上进行实验,结果表明,该方法可获得最高的识别率为99.821 1%、97.359 1%,相比与分块LBP+分块PCA、小波灰度曲面等方法,识别率至少提高0.390 4%和1.074 6%,证明该方法能够进一步提高手指静脉识别率,具有应用前景。
摘要:近年来,利用步态触觉特征进行身份识别的方法获得了广泛关注,取得了一定进展,但这些方法构造的触觉特征向量维度较高,增加了分类识别的难度。针对这一问题,提出了一种基于步态触觉压力极值点,运用空间金字塔(SP)算法构造简单特征向量进行身份识别的方法。这种方法首先对初始数据进行旋转处理,然后运用SP算法提取不同空间分辨率下的极值点,形成简单特征向量,输入到分类器实现身份识别。最后,针对多人单足和双足数据,运用支持向量机(SVM)作为多分类器开展了识别实验,并与当前常用特征进行了实验比对,结果表明本方法是可行的、有效的,在识别精度上优于其他特征。
摘要:为了解决当前较多图像修复算法主要依靠置信度以及数据项来确定修复顺序,而忽略了待修复块的结构连续性,易导致修复的图像中存在不连续以及模糊等不良效应。对此,提出了一种基于局部结构因子耦合双重度量规则的图像修复算法。首先,通过像素点的方向导数构造了局部结构因子,利用局部结构因子以及置信度项建立了优先权度量函数,选取优先修复块。然后,通过像素点的二元函数构造了视觉优化模型,用于对样本块的尺寸进行自适应的调节。最后,利用图像块中像素值构造距离度量模型,通过图像块的灰度值构造相似度度量模型,将距离度量模型与相似度度量模型进行联合,建立双重度量规则,以距离度量值以及相似度度量为双重条件,搜索最佳匹配块。仿真实验结果显示,与当前图像修复算法相比,修复算法具有更高的修复质量与效率。
摘要:针对如何稳定、高效、精确、高精度地进行无人影像匹配,提出一种改进的AKAZE算法。该算法首先利用AKAZE算法构造非线性尺度空间进行特征点检测;然后利用LATCH描述符对获取的特征点进行描述;接着利用Hamming距离作为相似性测度对特征点进行K近邻匹配,并采用比值提纯法进行粗匹配;最后,利用随机抽样一致(RANSAC)算法并结合均方根误差(RMSE)进行约束对粗匹配结果进行过滤,剔除错误匹配,得到精确匹配结果。实验结果表明,该算法在保持较高准确率、亚像素级匹配精度的同时具有较好的时间效率,且其对亮度、图像模糊以及压缩等变化具有较好的稳定性。
摘要:新的泛欧5G项目吸引了来自主要电信运营商、行业厂商和学术界的23家合作伙伴积极参与是德科技(NYSE:KEYS)日前宣布,其已成功成为5G垂直创新基础设施(5G-VINNI)这一欧洲(EU)新项目在测试、测量和网络可视性技术方面的唯一合作伙伴,将在该项目中发挥重要作用,加速欧洲5G计划的验收。是德科技是一家领先的技术公司,致力于帮助企业、服务提供商和政府客户加速创新,创造一个安全互联的世界。
摘要:提出了基于峰值特征高斯混合建模的合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)识别方法。该方法首先提取待识别SAR图像及与其对应模板图像的峰值特征;然后采用高斯混合模型对两组峰值特征集进行概率建模。建立的高斯混合模型描述了峰值特征集的内在结构及变化规律。采用KL散度评价高斯混合模型的距离,最后基于待识别图像的峰值特征集与各类模板图像峰值特征集的距离大小决定目标类别。为了验证提出方法的有效性,基于MSTAR三类目标数据集进行了目标识别实验。
摘要:为了提高密文的安全性,有效抗击明文攻击,提出了基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像动态加密算法。首先,基于非线性组合理论,利用Logistic、Tent与Sine映射来设计复合混沌系统,基于明文像素值,生成其初值,以输出混沌序列;将混沌序列作为输入层,引入人工神经网络,对其进行训练学习,消除其混沌周期性,输出神经网络序列,并定义集合混淆方法,对明文完成置乱;构造量化方法,对神经网络序列进行量化,获取密钥流;通过将混淆图像完成分类,联合密钥流,通过设计分段异扩散技术,改变其像素值,输出密文。实验结果显示,与当前图像加密机制相比,所提算法的输出密文具有更高的安全性与抗明文攻击能力。
摘要:为解决超高叠层薄片产品计数需求与单一相机测量量程有限间的矛盾,开发了一种基于线性模组多工位成像的机器视觉薄片计数仪器。在描述运动装置和成像模块等硬件系统构成的基础上,重点介绍多图像融合和线检测计数相关的图像处理算法:提出一种外加标记结合图像特征的精确配准拼接算法,实现不同工位图像的融合;运用零阈值Canny算子与Radon变换相结合的线检测算法实现薄片边缘检测,并通过统计Radon空间中极大值点的数量实现叠层薄片计数。实验证明,该仪器及方法对多种类型的超高叠层薄片都具有很高的检测精度,检测精度达99.78%。