- 当期目录
- 优先出版
- 最新录用
- 下载排行 过刊浏览
-
2022,36(12):1-9, DOI:
Abstract:
针对感应式磨粒检测传感器信号输出易受噪声干扰而导致微小磨粒难以提取的问题,提出了一种基于方差稳定性的磨 粒信号降噪及特征信息提取新方法。 首先,利用预处理信号中不同信息成分的差异性进行方差稳定性度量;然后,依据归一化 方差稳定度的统计特征实现自适应阈值提取,并在此基础上对预处理信号进行阈值分割;最后,利用目标信号特征判定指标对 磨粒感应电压进行识别与计数。 实验结果表明,算法能够成功提取出 50 μm(球体等效直径)磨粒产生的感应电压信号,与传统 分解类降噪算法相比,所提的新方法能够有效剔除检测信号中的背景噪声,其保护磨粒信号形态特征的优势可以进一步提高传 感器在强干扰环境下的微小磨粒检测能力。
-
2022,36(12):10-18, DOI:
Abstract:
本文提出了新型均速管涡街流量传感器,实现差压与频率信号的双参数测量,并根据涡街信号的不同采集方式分为压 电式和差压式两种类型。 对两种一体化流量传感器的结构、原理以及信号采集方式进行了设计和阐述,并对其测量特性进行对 比分析。 结果表明,采用差压式流量传感器与经验小波变换(EWT)相结合,能将量程比由 10:1 拓宽至 140:1。 单相气最大测 量误差绝对值由 1. 46%减小至 0. 49%,重复性由 0. 17%降至 0. 05%,水流量最大测量误差绝对值也实现了从 1. 00%下降至 0. 49%,重复性低于 0. 07%。 与压电式流量传感器相比,差压式均速管涡街流量传感器在测量精度及测量范围中具有一定的应 用优势,为湿蒸汽测量提供了一种新思路。
-
2022,36(12):19-27, DOI:
Abstract:
为解决现有用电异常大数据计算模型由于原始数据不准确导致存在漏报、误报、数据处理复杂等问题,研制了一种用于 分布安装在一次侧的线路的节点的在线监测传感器,通过对硬件的设计确保数据采集的可靠性;建立传感器采样误差数学模 型,分析传感器铁芯引入气隙后测量后误差形成的机理,并对其进行仿真优化。 引入采集电流信号波动指标及变异系数,选择 数据样本质心,并根据质心及离群点算法筛选处离群点,大大降低了数据计算复杂程度,提高了用电异常判别的可靠性。 功能 性测试表明,该传感器采集的电流数据准确度高度,相对误差值小于 0. 2%,数据同步误差不大于 5 μs,为计算模型提供可靠的 采集数据。
-
2022,36(12):28-36, DOI:
Abstract:
针对布里渊光时域分析仪(BOTDA)存在的信号噪声问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解联合小波阈值 (CEEMDAN-WT)的降噪方法。 首先,分析了 CEEMDAN-WT 算法降噪原理,基于微波扫频测量原理建立了 BOTDA 信号解调模 型,通过仿真研究验证了 CEEMDAN-WT 方法可有效去除信号中的随机噪声。 其次,搭建了 BOTDA 测温系统,在不同传感距离 和不同空间分辨率下进行了降噪效果实验验证。 结果表明,在 30 km 的传感距离和 2 m 的空间分辨率下,CEEMDAN-WT 方法 将光纤末端的信噪比提升了 8. 89 dB。 研究证明,CEEMDAN-WT 方法可为 BOTDA 信噪比提升提供一种有效方案。
-
2022,36(12):37-44, DOI:
Abstract:
针对单个红外传感器无法获取障碍物距离之外的其他信息,本文设计了红外传感器阵列检测系统,不仅能探测运动目 标距离信息还能识别目标的运动方向。 当运动目标通过红外阵列时,该系统检测到红外反射回波信号转换为目标距离信息后, 采用 K-means 聚类把运动目标信号从背景噪声中分离出来,再经过最小二乘拟合提取目标运动方向特征,最后通过分类器对 8 种不同运动方向进行有效感知分类。 实验结果表明,该方法能够成功识别出目标的 8 种运动方向,当分类器参数 K 取值为 5 时,平均识别准确率达到 0. 83 以上,试验结果验证了本文提出的基于红外传感器阵列对目标运动方向进行准确探测与识别的 可行性,为实现多模态融合机器人动态避障奠定了基础。
-
2022,36(12):45-54, DOI:
Abstract:
针对现有的阶段划分策略没有同时考虑间歇过程的动态性和多阶段特性,而导致过程检测效果不佳的问题,提出了一 种改进的结合价值函数的多向核主成分分析(CVF-MKPCA)算法。 首先,对间歇过程的三维数据进行相应的方向展开,并且通 过构建扩展矩阵来提取间歇过程数据之间的动态特性;其次,构建一种改进的结合价值函数,评估互异时间序列信息之间的结 构相似性;然后,根据动态结构相似性的评估要求,利用自下向上的搜索方法进行阶段划分,再采用 MKPCA 方法进行阶段建 模,最后,通过构造出一种新的 combine 统计量对各阶段进行故障检测。 所提算法在青霉素发酵仿真过程中故障误报率在控制 限为 95%时为 3. 40%,在控制限为 99%时为 7. 98%,与对比方法相比误报率分别降低了 2. 12%和 1. 26%,证明了所提方法具有 更优越的故障检测性能。
-
2022,36(12):55-66, DOI:
Abstract:
针对变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)的特征提取性能受到参数影响的问题,以及故障状态跟踪的 实时性较差的问题,提出一种状态预警线构造方法和自适应 VMD 方法并将其用于机械零件的故障检测。 首先,提取机械零件 全寿命振动信号的退化特征,基于 2σ 准则构造状态预警线来跟踪机械零件的退化状态并检测故障预警点。 然后,引入能量熵 和互信息构造适应度函数,通过蚱蜢优化算法(grasshopper optimization algorithm, GOA)构造自适应 VMD 模型来检测预警点附 近机械零件的故障状态。 结果表明,提出的状态预警线能更及时有效地检测出故障预警点,自适应 VMD 能更准确地检测出机 械零件故障,具有良好的应用价值。
-
2022,36(12):67-76, DOI:
Abstract:
在工业故障分类过程中有标记样本数量少而人工标注成本高会导致分类器精度难以提高,而大量包含丰富信息的无 标记样本却没有得到充分利用。 针对上述问题,提出了一种结合主动学习(AL)和最优路径森林算法(OPF)的半监督故障分类 模型(AL-OPF)。 该方法首先利用 BvSB 和余弦相似度准则综合衡量样本的价值量,以排序批处理模式筛选价值高的样本,并 获取其标签扩充初始标记样本集,然后通过构建最优路径森林实现半监督标签传播,最后在实验室采集得到的管道故障样本集 上进行实验验证。 实验结果表明,该方法能在有标签样本为 10%的情况下达到 96. 68%的整体识别准确率,与逐个采样模式的 主动学习方法以及基于距离度量提取训练样本全局结构信息的半监督方法相比,所提出方法拥有更高的 Recall 值和 F1- score 值 关键词: 。
-
2022,36(12):77-85, DOI:
Abstract:
针对变压器故障数据的不平衡性弱化故障分类能力的问题,提出混合采样与改进蜜獾算法( IHBA)优化支持向量机 (SVM)的变压器故障诊断方法。 首先采用 K 近邻去噪、K 均值聚类(K-means)与合成少数类过采样(SMOTE)对数据进行混合 采样处理,以缓解诊断结果向多数类的偏移;然后使用 Tent 映射、轮盘赌随机搜索机制和最优个体扰动策略对传统蜜獾算法 (HBA)进行改进,并使用 IHBA 优化 SVM 参数,以进一步提升变压器故障辨识能力;最后对所提方法进行算例仿真,结果显示, 相较于传统的变压器故障辨识方法,采用 K 近邻去噪、K-means、SMOTE 混合采样与 IHBA-SVM 相结合的故障诊断模型获得了 最高的宏 F1 和微 F1 值,分别达到 0. 877 和 0. 886,表明提出模型不仅具有更高的整体分类能力,且更能兼顾对少数类故障的 辨识。
-
2022,36(12):86-96, DOI:
Abstract:
针对配电变压器故障特征提取困难、故障识别难度大的问题,提出一种将振动信号、自适应噪声完备集合经验模态分解 (CEEMDAN)与图卷积神经网络(GCN)三者有机结合的故障诊断方法。 首先,采用 CEEMDAN 对来自加速度传感器的振动信 号进行处理,获得一组固有模态分量(intrinsic modal function);其次求取边际谱信息作为特征向量;然后,对特征向量矩阵构造 无向加权完全图,并使用改进灰狼优化算法对高斯核带宽进行寻优;最后,搭建一个具备多通道和多连通的改进 GCN 模型进行 特征二次挖掘与故障分类。 与此同时,还在模型中加入一种名叫“峰值因子”指标实现对未知类型故障的辨识。 在实例分析 中,分别对油浸式和干式变压器进行故障模拟,提取不同状态的样本进行测试。 实验结果表明,所提方法对油浸式和干式变压 器的故障识别准确率分别达到 97. 73%和 95. 6%,优于其他两种对比方法。 在面对未知类型故障以及运行工况发生变化时,也 具备较高是识别能力。
-
2022,36(12):97-105, DOI:
Abstract:
针对风电机组齿轮箱超温出现的故障问题,提出了基于改进参数优化机器学习算法的风电机组齿轮箱故障预警模型。 首先,通过随机森林袋外估计确定特征变量,并采用滑动平滑滤波对输入变量进行滤波处理。 其次,构建灰狼算法优化支持向 量回归模型,根据最优模型输出的偏差值确定状态识别指标。 最后,通过时移滑动窗口设置阈值范围,当状态识别指标超出阈 值范围之外时立即报警。 实验结果表明,该模型能提前 87 min 对风电机组齿轮箱温度异常发出故障预警,并且预警效果优于 距离相关系数-GWO-SVR 模型、Pearson-GWO-SVR 模型和 OOB-SVR 模型。
-
2022,36(12):106-116, DOI:
Abstract:
为了实现管道悬跨检测,并适应现场管道内检测器的快速移动状态以及对应力传感器阵列低功耗的要求,本文提出了 一种弱交流磁化条件下基于磁弹效应的管壁应力检测方法。 首先通过有限元仿真研究了管道悬跨的受力特性并确定了应力传 感器部署方案。 其次建立了阻抗法钢材应力测量模型,设计并制作了应力传感器,最后开展了实验验证。 结果表明管道顶部和 底部的轴向应力可以灵敏地表征管道悬跨状态;弹性应力变化范围为 0 ~ 50 MPa 时,传感器线圈阻抗与应力呈负线性单调关 系,且灵敏度系数的线性拟合优度大于 0. 92;灵敏度随着激励频率增加而增加,当激励频率在 30 kHz 时,平均灵敏度系数为 -0. 018 Ω/ MPa;单个传感器功耗不超过 0. 1 mW。
-
2022,36(12):117-125, DOI:
Abstract:
针对甚高频脉冲谐振频率随回路阻抗变化而迁移导致脉冲电压幅值变化及甚高频脉冲双极性特点导致传统检测方法 无法适用的问题,提出了基于极间分压检测的甚高频 EDM 放电状态检测方式。 利用分压、整流、滤波多模块共同作用实现对极 间高频高压双极性脉冲到低压单极性直流信号的转换,同时通过检测直流信号则可以直接表征出当前开路电压大小及极间放 电状态的变化。 在仿真及实验验证检测方法可行性的基础上,设计出基于该检测方案的放电状态检测系统及相应检测算法,成 功验证了甚高频微纳电加工所需的脉冲频率自动寻优技术及甚高频放电状态检测的有效性,有利于提升甚高频电火花加工过 程中放电状态检测精度。
-
2022,36(12):126-135, DOI:
Abstract:
针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适 应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法。 首先,通过区域搜索算法对原始 地图进行预处理,减少地图中的无效信息。 其次,提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节,对加速因子进行自适应改进,增 强算法不同时期的搜索能力,利用新的加速因子使粒子快速摆脱较差区域。 最后通过动态避障策略,使机器人可以安全规避移 动障碍物。 仿真结果表明,RS-APSO 算法相较于 PSO 算法,平均运行时间降低了 30. 3%,平均迭代次数降低了 43. 9%,在动态 环境中也能生成安全路径。
-
2022,36(12):136-143, DOI:
Abstract:
时频分析是处理非平稳信号强有力的工具,S 变换作为传统的时频分析方法之一,其窗函数的尺度可以随频率改变。 但是,其时频窗函数尺度变化是固定的,无法适用不同信号的局部特性,导致能量聚集性较差。 本文提出了一种自适应的广义 S 变换算法,设计了由 4 个调节参数控制的广义高斯窗函数,采用浓度测量自适应优化调节参数,以寻求最佳的时频表征效果。 并针对时频分析结果,采用瞬时频率重组和分量重构方法,得到各个分量的瞬时频率,同时进行平滑处理,最终实现多分量信号 的参数估计。 仿真实验说明,本文提出的自适应广义 S 变换算法,结合瞬时频率重组和分量重构信号方法,极大地提升了多分 量信号的时频分辨率和信号分离的准确性。
-
2022,36(12):144-152, DOI:
Abstract:
为了提高移动机器人在室内人机共融环境下的运动安全和交互性,提出了一种融合行人运动信息的室内移动机器人动 态避障方法,同时考虑任务约束和社会规则。 首先,利用 YOLO v3 算法和 Deep Sort 算法分别对室内环境中的行人进行实时检 测与目标跟踪,计算行人在过去时刻的历史轨迹。 然后,利用 Social-GAN 算法构建行人交互模型,实现轨迹预测。 在此基础上, 将行人的运动状态融合进机器人避障算法之中,根据社会规则设计评价函数,对机器人采样速度样本进行评估,使移动机器人 能够以安全和舒适的方式绕过行人,确保室内人机共融环境下移动机器人的社会接受性。 通过实验对比分析,与传统 DWA 方 法相比,本文方法不仅可以提高机器人导航避障效率,在相同室内场景下导航避障时间由 23. 56 s 提高到 19. 38 s,而且可以有 效降低与行人发生碰撞的风险,保证机器人导航的安全和社交性。
-
2022,36(12):153-160, DOI:
Abstract:
GNSS / SINS 组合导航系统标准 UKF 算法缺乏对量测噪声方差及系统状态异常的自适应调节能力,进而影响了组合导 航系统的滤波精度。 为了解决上述问题,提出了一种抗差自适应 UKF 算法。 首先,该算法引入变分贝叶斯估计原理以实时估 计量测噪声方差;然后,基于滤波器预测残差,构建了自适应因子以降低系统状态异常时对导航解的影响;最后,将该算法应用 于 GNSS / SINS 组合导航系统中,仿真结果表明,当量测噪声统计特性发生变化时,相对于标准 UKF 算法及抗差 UKF 算法,在整 个仿真时段内,本文算法可提高位置精度分别为 51. 2%及 9. 3%,同时可以降低系统模型异常扰动和滤波器初值偏差对导航解 的影响。 实验结果表明本文算法具有较强的自适应性及抗差性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度。
-
2022,36(12):161-167, DOI:
Abstract:
为了抑制极近距离多输入多输出(MIMO)天线单元间的强耦合,提出了一种将 MIMO 天线单元的馈电位置邻近排布在 激励天线单元电磁场弱场区的解耦方法。 其中电磁场弱场区域主要通过改变微带天线的馈电结构产生。 为了满足项目特殊需 求,首先,设计了一款边到边距离为 1 mm(0. 011λ0 ,λ0 为中心频率 3. 5 GHz 时的自由空间波长)的二单元 MIMO 天线,仿真和 实测结果表明,相比参考天线,利用该解耦方法使 MIMO 天线在工作频段内的隔离度最大改善了 42 dB。 进一步地,将改进天线 单元沿 120°分布构成一款三单元 MIMO 天线,该天线边到边最小距离仍然为 1 mm。 实验结果显示在工作频段 3. 45~ 3. 55 GHz 范围内,单元间的耦合抑制大于 30 dB;在中心频率 3. 5 GHz 处,测试的最大隔离度为 52 dB,且各天线单元的反射系数不受影 响。 值得一提的是,所提出的解耦方法与传统方法相比,在减少互耦时不需要额外的解耦电路和结构,具有良好的应用前景。
-
2022,36(12):168-175, DOI:
Abstract:
为解决行人检测中对遮挡行人的检测度低,漏检率较高的问题,提出一种基于注意力机制的 UAST-RCNN 网络,其在 Faster-RCNN 网络的基础上进行改进。 首先,选用 Swin-Transformer 作为骨干网络,通过采用一种窗口多头自注意力机制提升全 局感受野;然后,通过层级重采样模块,改进特征金字塔提升特征样本的质量,并且引入渐进式焦点损失函数平衡正负样本;最 后,在实验预处理阶段采用改进的数据预处理扩充 City Persons 数据集进行多尺度训练。 实验结果表明该算法对比原模型在遮 挡行人检测上有了明显提升,其中在检测精度(AP)提升了 6. 3%,漏检率(MR)下降了 4. 1%。 验证了所提算法在行人检测的 可行性,可满足遮挡行人场景的检测要求。
-
2022,36(12):176-184, DOI:
Abstract:
闪电的监测与定位对减少雷电灾害具有重要的意义,定位精度是闪电定位系统的关键指标。 针对传统定位方法的定位 精度受到数据粗差、站网布局影响大的问题,提出一种基于时差和聚类算法的定位方法。 基于到达时间差原理对闪电定位数据 进行组合定位,采用 K-means 对组合定位数值进行分类并剔除离群点得到最终精确定位值。 以江苏省闪电探测网为例,定量研 究了区域内定位误差的数值分布、测时精度和站网布局对定位误差的影响。 结果表明,相对传统的到达时间差方法,该方法计 算的区域定位误差由 5 km 减小为 2 km;四站定位的均方根误差由 0. 89 km 减少为 0. 07 km;定位误差受到测时误差的急剧增 加变为缓慢增加,且网站布局对定位误差的影响明显减小。
-
2022,36(12):185-192, DOI:
Abstract:
障碍物的识别与行走路径的规划是机器人实现自主移动的必要手段。 本文基于深度相机提出一种由深度连续性与彩 色特征点融合的障碍识别方法,通过深度相机获取物体的空间位置信息,映射到已有的地图中,构建障碍物空间。 又提出一种 PRM-D∗的路径规划方法,先使用改进的随机概率路线图(PRM)完成整体路径规划工作,再根据相机识别的障碍物,设置局部 地图,使用基于图搜索的 D∗算法进行局部动态规划,完成动态避障任务。 通过实验,所提障碍物识别方法即使在昏暗的室内 环境中,其对障碍物的检测准确率也大于 80%,常规环境检测准确率高于 95%,具有较好的鲁棒性与实时性;PRM-D∗的路径 规划方法在缩短总体规划时间的同时,确保了路径规划的成功率,单次动态规划时间小于 0. 02 s,具有良好的动态避障性能。
-
2022,36(12):193-199, DOI:
Abstract:
针对目前超宽带多输入多输出( ultra wideband multiple-input multiple,UWB-MIMO)天线仍存在的尺寸大、端口隔离不 够高、抗干扰能力弱等缺陷,设计了一款使用共面波导馈电( coplanar waveguide feed,CPW) 馈电的小型化具有陷波特性的 UWB-MIMO 缝隙天线,通过将方形辐射贴片切角来拓宽带宽,两天线单元地板互联,并在天线单元间增加栅栏形解耦枝节来 提高天线的隔离度。 天线尺寸仅为 30 mm × 56 mm × 0. 8 mm。 此外,在方形辐射贴片上刻蚀了开口谐振环( split ring resonator,SSR)结构的 C 形槽,可滤除 WLAN 频段信号( 5. 15 ~ 5. 85 GHz)对 UWB 系统的干扰。 天线的实测结果表明,该天 线工作频段为 2. 73 ~ 10. 71 GHz,端口隔离度小于- 20 dB,包络相关系数 ECC< 0. 01。 实验结果表明该天线适用于 UWBMIMO 通信系统。
-
2022,36(12):200-209, DOI:
Abstract:
针对电厂油库、化水车间等关键区域油液管道时常发生泄漏问题,本文提出了一种基于改进 YOLO v5 的电厂关键区域 管道油液泄漏检测方法,通过融入 CBAM 注意力机制模块,加强对管道油液泄漏区域图像的特征学习与特征提取,同时弱化复 杂背景对检测结果的影响;在此基础上运用了双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合,减少冗余计算,同时提升算法对小目 标的检测能力;最后采用 Focal EIoU Loss 作为损失函数,使回归过程更加专注于高质量锚框,加快收敛速度,提高模型的回归精 度和鲁棒性。 实验结果表明,本文所提出的改进算法在真实样本中表现良好,平均准确率达 79. 6%,较原 YOLO v5s 目标检测 算法提高了 38. 4%,在电厂复杂背景下的误报率和漏报率明显下降,可有效应用于实际生产环境中。
-
2022,36(12):210-218, DOI:
Abstract:
针对基于三维结构光扫描的钢轨磨耗快速精确测量,本文提出了一种基于 4PCS(4-points congruent sets)和 SICP( sparse iterative closest point)的点云配准组合算法,用于快速精确配准不完整且含噪声的磨耗钢轨与标准钢轨点云。 由于三维结构光 设备一次扫描得到的磨耗钢轨数据是不完整且含噪声的,因此首先利用针对低重叠率点云配准鲁棒性较好的 4PCS 对钢轨点 云进行粗配准,为精确配准提供较好的初始变换矩阵。 然后,再利用针对含噪声点云配准鲁棒性较好的 SICP 进行精确配准。 最后,根据精确配准结果计算出轨头磨耗。 文中定量分析了不同程度降采样对配准精度、时间及轨头磨耗计算精度的影响,展 现了 4PCS+SICP 在快速精确配准不完整且含噪声的钢轨点云的优越性,得出了不同程度降采样对轨头磨耗计算精度无影响的 结论。 与此同时,对钢轨点云含不同程度的噪声点云配准做了定量对比分析,验证了 SICP 在含噪声的磨耗钢轨点云精确配准 中的鲁棒性。
-
2022,36(12):219-228, DOI:
Abstract:
为了进行输电塔结构损伤程度及损伤轴向检测,从而缩小检测范围并实现高效低成本的精准损伤定位,提出了一种基 于 MIMU 的输电塔结构损伤检测方法。 基于输电塔结构角度出发,利用 MIMU 微惯性测量系统监测输电塔结构变化,结合结构 熵构建平动、转动熵矩阵,然后基于熵距及变异熵的损伤指标检测输电塔结构的损伤程度及损伤轴向,最后设计多种工况下的 模拟输电塔和在役输电塔实验验证该算法的合理性。 结果表明,衡量损伤程度的熵距指标的计算值与理论值误差低于 3%,可 有效检测结构的损伤程度;衡量损伤轴向的变异熵指标较未损伤轴向高出 20% ~ 53. 9%,可有效检测结构的损伤轴向。 该方法 可为桁架结构损伤检测提供现实依据。
-
2022,36(12):229-236, DOI:
Abstract:
针对矩阵式测试盘上芯片偏移检测问题,搭建一套基于机器视觉的芯片偏移检测系统,主要包括上下料流道、三维移动 平台和视觉检测模块。 检测系统以一标准样板为基准,构建模板匹配与仿射变换相结合的图像矫正算法,实现不同待测样本间 检测的通用性;以灰度梯度及梯度方向为依据,设计针对芯片区域的矩形测量算法;系统以芯片左上角和右下角点连线的中心 为基准点计算芯片偏移量。 实验结果表明,本系统针对芯片偏移检测的误差范围-2. 145~ 4. 257 μm,单片芯片偏移计算算法执 行的平均时间为 72. 56 ms,检测轴运行速度为 20 mm/ s,对行列数为 5×12 的矩阵式测试盘上芯片的平均检测时间为 64. 5 s/ 盘,可满足实际加工过程的需求;使用测量系统分析(MSA)中的偏倚与线性度分析方法对本系统的准确性进行评估,结果表明 系统的偏倚和线性均满足生产需求。
-
2022,36(12):237-243, DOI:
Abstract:
接触网图像中绝缘子部件的自动精确定位是绝缘子故障检测的基础,绝缘子在接触网图像中存在倾角,采用水平框进 行检测难以精确契合目标。 针对此问题,提出一种改进 RetinaNet 的绝缘子精确定位方法。 首先利用高效 Ghost 模块代替原特 征提取网络中的卷积操作获得多尺度特征图,减少模型计算量;其次将注意力机制嵌入网络中,抑制次要特征对目标检测的影 响;然后引入旋转框作为模型的预测框实现绝缘子精确定位,降低冗余背景噪声的干扰;最后重新定义训练过程中的正负样本, 解决了添加旋转框导致学习错误样本的问题。 实验结果表明,该方法可以精确地定位绝缘子,抑制冗余背景信息,与原算法相 比检测精度提高 2. 8%,检测速度为 25. 6 FPS,参数量减少 42. 8%,具有良好的检测性能。
-
2022,36(12):244-252, DOI:
Abstract:
近年来随着 5G 基站的全面投入使用,针对 S 波段功率放大器的各项指标又提出了更高的应用需求。 为了满足高增益, 高效率,宽频带、大功率、小型化等需求,本文在阶跃式匹配电路的基础上,采用并联开路微带线的方法,设计了一款工作在 3. 4~ 3. 6 GHz 的射频功率放大器。 本次设计所采用的设计方法解决了晶体管动态阻抗难以精确测试,仿真与实测存在差距等 问题。 在本设计中,输入输出匹配网络采用并联开路微带线并且通过改变开路微带线的物理长度与宽度,使匹配网络处于动态 匹配状态,有利于后期调试电路,从而确定最佳匹配电路。 同时,微带线的采用使得整个电路更加小型化。 为验证方案的可行 性,本文采用了 CREE 公司的 CGHV40030F 晶体管设计了一款工作在 3. 5 GHz 的射频功率放大器,并进行硬件制作与测试。 仿 真与测试结果均表明,该设计方法易于电路调试,便于准确地确定匹配网络,实测结果逼近仿真结果,幅度失真小于 1,相位失 真小于 5°/ dB,S11 小于-5. 1 dB,S12 大于 18. 3 dB,输出功率大于 45 dB,增益大于 12 dBm,漏极效率大于 66%等各项性能指标 良好。
2022年第36卷第12期
传感器技术
故障识别与检测
学术论文
2022年第36卷第12期
-
基于几何统计的人体姿态语义描述方法
张新峰, 范铭, 曹哲宇, 杨文强, 于海洋, 张海兵, 李斌
Abstract:
准确高效地对人体姿态进行语义描述是实现人类行为识别的重要部分,也是理解人类行为的关键步骤。近年来,人体关键点检测技术获得了长足的发展,然而绝大多数关键点检测方法并未实现人体姿态的语义判断。为此,提出了一种基于几何统计的人体姿态语义描述方法。该方法采用了集合的思想来提高姿态识别的效率,具有较强的鲁棒性。首先将获得的人体关键点划分为若干集合,然后计算每个关键点集合的几何分布特征来描述人体姿态。最后在多个真实场景的数据集上进行测试,实验结果表明,在PASCAL数据集上所提方法识别人体姿态的平均准确率达到了77.1%,均优于其他方法,在遮挡以及关键点缺失等困难情况下依然能够实现较高精度的人体姿态判断。
- 1
-
基于超程时间测量的电磁继电器故障检测
Abstract:
针对现有电磁继电器隐性故障检测率较低的问题,提出一种基于超程时间测量的电磁继电器故障检测方法。首先,通过离线优化获取最优模糊阈值,然后应用线性回归方法,对超程时间监测数据进行在线预测,并利用拟合误差将预测值扩展为预测区间；其次,根据最优模糊阈值,将监测数据和预测区间分别转换为当前和预测故障证据,利用区间证据推理迭代融合积累、当前、预测三种故障证据,获取更新后的积累故障证据；最后,按照故障判据,由积累故障证据得到继电器故障检测结果。所提方法充分考虑了继电器隐性故障的渐变性特征以及超程时间测量过程所包含的不确定性,使故障证据更贴近于继电器实际工况。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法在证据准确性和收敛速度上具有显著优势,能够有效提升电磁继电器隐性故障的检测精度。
- 1
-
高效高精度光照自适应的ORB特征匹配算法
Abstract:
针对非均匀光照下ORB图像特征检测算法存在特征点过于聚集、匹配准确率不高等问题，提出了一种高效高精度光照自适应的ORB图像特征匹配算法。利用自适应阈值提取待测图像的oFAST特征点，通过优化的四叉树分解法均匀分配，进一步提高了低照度或高曝光区域特征点的数量，随后，根据汉明距离进行特征匹配，使用改进的RANSAC算法剔除误匹配，提高ORB算法中特征点的匹配准确率。实验结果表明，针对具有明显光照变化的数据集，相较于ORB、MA、Y-ORB及S-ORB算法，本文算法的平均特征分布均匀度提高13.1%，特征提取时间节省26.3%，综合评价指标提升18.5%，可高效完成复杂场景变化下的特征匹配，对目标识别和三维重建等领域具有较强的应用价值。
- 1
-
煤矿主接地电极腐蚀超声SH波检测方法研究
Abstract:
煤矿井下主接地电极腐蚀检测对于保护工作人员的安全起着极其重要的作用，当前通过运至井上人工肉眼检测的方法耗时耗力且无法定损，因此本文提出了一种基于超声SH波回波特性的煤矿井下主接地电极在线腐蚀检测新方法。首先推导了液浸板结构中SH波的频散方程，选取频散小、传播距离长的零阶SH波作为检测激励信号，建立液浸板结构有限元模型，确定了最佳超声激励频率；其次构建煤矿主接地电极声-固-流多物理场耦合检测模型，仿真研究超声SH0波在主接地电极上的传播特性以及对于腐蚀的检测能力，分析了1~5mm腐蚀深度以及5~25mm腐蚀半径下的回波信号特征；最后搭建了煤矿主接地电极无损检测系统，开展了实验验证工作。实验结果表明：通过超声SH波检验井下主接地电极腐蚀缺陷具有可行性，在500mm×375mm×5mm的主接地极板上腐蚀定位误差为5.64%，同时腐蚀信号的幅值与不同程度的腐蚀缺陷与成正相关性，为煤矿井下主接地电极腐蚀检测以及腐蚀程度的定量评估提供了一种有效的方法。
- 1
-
MEMS姿态传感器在边坡表面位移监测的应用研究
Abstract:
水电站库区两岸边坡地质状况复杂多变，边坡的稳定工作状态与水电站的安全运行息息相关，本文就在雅砻江官地水电站库区左岸边坡覆盖层处，将MEMS姿态传感器（陀螺仪和加速度计）按照阵列方式布置在边坡上，建立边坡稳定状态数据实时采集系统，利用初始对准确定导航目标参数姿态、方位、速度和位置的初始值，计算出目标姿态矩阵，再通过姿态矩阵实时将MEMS姿态传感器获取的载体系下的加速度和角速度转换到导航系下，用于实时计算边坡变化姿态矩阵和位移开展试验研究。试验结果表明，将MEMS姿态传感器应用到边坡位移监测中能够实现边坡表面位移的数据实时获取，位移数据获取精度能够达到毫米级，满足工程实际使用需求，该项研究成果对边坡表面位移稳定状态进行实时监测分析具有十分重要的意义。
- 1
-
被动踝足外骨骼对平地行走时运动表现的影响*
Abstract:
被动踝关节外骨骼(unpowered-ankle exoskeleton)可实现人体步态行走良好辅助作用,但对其助行增强效果研究多局限于跑步机行走范式,现少有在平地行走下穿戴外骨骼对穿戴者运动生物力学影响的研究。本研究设计组装了一款低成本模块化的被动踝关节外骨骼,首次研究了平地行走下穿戴被动踝关节外骨骼对健康年轻穿戴者肌肉激活与运动表现的影响。实验招募五名穿戴者,在无外骨骼、仅穿戴外骨骼框架和穿戴外骨骼三种实验条件下完成直线行走任务,过程中同步采集人体下肢主要肌群的肌电和关节运动轨迹。提取了肌电激活特征和关节角度特征,采用双因素方差分析方法揭示了不同外骨骼穿戴状态对相关特征的影响。结果表明,外骨骼框架会对人体提供支撑,降低站立阶段腓肠肌内侧肌肉激活。而穿戴外骨骼在站立阶段使腓肠肌内侧的平均肌肉激活显著降低20%,也显著降低了踝关节的峰值力矩及功率。外骨骼会使髋膝关节的运动学和动力学表现发生变化,这可能与下肢关节间的能量交换有关。因此,被动踝关节外骨骼可在平地行走下对踝关节实现支撑相和推离阶段有效辅助,但穿戴者同时也会适应外骨骼穿戴而改变其步态。
- 1
-
基于改进SSA优化SVM的超窄间隙焊接质量预测
Abstract:
超窄间隙焊接坡口较窄且深,难以直接通过视觉来评估焊接质量,针对上述问题,本文提出了一种基于混沌多策略扰动麻雀搜索算法(CMDSSA)优化支持向量机(SVM)的超窄间隙焊接质量预测模型?首先对麻雀搜索算法(SSA)进行改进,提高麻雀算法的寻优性能;然后构建CMDSSA-SVM质量预测模型,利用CMDSSA对SVM的参数进行寻优;最后与SSA?混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)?粒子群优化算法(PSO)?遗传算法(GA)?鲸鱼优化算法(WOA)算法优化的SVM焊接质量预测模型进行了分类精确度对比实验,结果表明,CMDSSA-SVM预测准确率为97.541%,高于其它焊接质量预测模型,验证了提出的超窄间隙焊接质量预测方法的高精度与可行性?
- 1
-
融合超宽带方位和距离的移动机器人定位
Abstract:
可靠定位是机器人完成导航和路径规划的前提，机器人通过多个超宽带(Ultra-wideband, UWB)基站的测距信息实现定位，但基站数量不足时定位精度受限。针对这一问题，提出融合超宽带距离和方位的移动机器人定位方法。根据方位标准差区分信号来自基站前方（视场）或背后（非视场），消除方位的前后奇异性。在此基础上，利用UWB距离和方位测量值构建约束函数，通过图优化算法融合里程计和UWB测量数据实现全局位姿优化。实验结果表明，该方法在13m×6m的室内环境中，移动机器人无规则运动能够达到0.093m的定位精度，比传统的基于测距UWB和里程计融合方法定位性能提升了46%，且具有较强的鲁棒性。
- 1
-
基于BiLSTM-Attention的迁移学习 变工况故障识别方法研究
Abstract:
针对传统深度学习网络模型在变工况条件下的故障诊断泛化能力差的问题，提出一种基于迁移学习的双向长短时记忆网络和注意力机制(Transfer Learning-BiLSTM-Attention，TLBA)融合的故障识别方法。将原始故障数据划分为源域及目标域；并构建融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention，BA)模型，之后使用此模型学习源域数据特征；最后利用迁移学习通过对目标域数据的学习，进一步优化调整BA模型的网络参数，最终得到目标域的故障分类辨识模型。以航空器翼梁故障为案例，结果表明，该方法与传统故障诊断方法BiLSTM-Attention相比，其综合评价指标 有3.4%的提高，故障平均诊断准确率在91%以上；同时针对变工况下的故障分类结果较为稳定。
- 1
-
一种无绝缘轨道电路道砟电阻估算方法
Abstract:
针对无绝缘轨道电路中道砟电阻易受工作环境影响以及现场测量困难的问题，提出一种道砟电阻估算方法。首先根据二端口网络理论，构建调整状态下轨道电路传输模型，仿真分析道砟电阻和补偿电容对轨道电路各设备两端电压、电流的影响规律；其次基于现场微机监测数据，计算轨道电路各设备两端电压、电流仿真值与监测值之间的误差；最后利用粒子群优化算法，将轨道电路传输模型和误差值作为算法适应函数和适应值估算道砟电阻，并对结果进行性能验证。实验结果表明该方法的估算结果在验证中平均绝对百分比误差（MAPE）为14.31%，计算精度相比轨入电压法较优，从而验证所提道砟电阻估算方法的有效性和可行性。
- 1
-
联合多注意力和C-ASPP的单目3D目标检测
Abstract:
针对单目3D检测中网络结构复杂?深度估计后得到的目标深度信息不精确的问题,本文提出一种端到端的联合多注意力深度估计的单目3D目标检测网络结构(CDCN-3D)?首先,为获取目标显著特征,引入自适应空间注意力机制,对像素特征进行聚集,以增强局部特征来提升网络表征能力;其次,为改善深度估计时局部信息丢失问题,利用改进C-ASPP使每个深度信息都能够捕获更加精确的方向感知和位置敏感信息;最后,利用精确的P-BEV将得到的目标三维信息映射到二维平面,再用单级目标检测器完成检测输出任务?实验结果证明,CDCN-3D网络在KITTI数据集上,其准确率优于其他单目3D检测网络,在Car?Pedestrian?Cyclist类中,其检测精确度分别提升2.31%?1.48%?1.14%,能够完成3D目标检测任务?
- 1
-
双边剪钢板自动对中系统研究
Abstract:
双边剪切工艺中钢板对中过程需要人工目视激光线进行余量观测,操作复杂且主观判断影响数据准确性。为此设计基于机器视觉的双边剪钢板自动对中系统,依赖沿辊道分布的多组面阵相机进行辊道钢板状态数据采集,利用现场测量数据及钢板目标宽度标定出两条虚拟剪切线,摆脱对传统辅助激光线的依赖。同时系统中采用级联的钢板对象提取模型,采用先粗后精的分步提取思想,提升钢板边缘检测精度。依据钢板轮廓位置与虚拟剪切线位置关系换算出移动距离,从而控制磁力对中装置完成钢板对中过程,提升双边剪工艺的自动化程度。实际应用结果表明,系统对于钢板宽度测量精度为0mm~5mm,系统自动控制对中精度为0mm~10mm,满足企业自动控制需求。
- 1
-
融合PCA与自适应K-Means聚类的水电机组故障检测在线方法
Abstract:
灯泡贯流式水电机组在运行过程中,由于受水力因素、机械、工况等因素影响,很容易导致转轮叶片与转轮室发生故障,严重影响水电机组安全运行。在分析灯泡贯流式水电机组转轮叶片与转轮室故障信号特征的基础上,提出了一种基于K均值(K-Means)和莱特准则(Wright"s criterion)的水电机组故障在线检测方法。该方法利用主元分析(PCA)对水电机组振动和噪声信号特征降维后,融合莱特准则改进传统K均值算法,以实现K值的自适应选择,对特征进行在线聚类,能快速准确识别水轮机变负荷状态与金属扫膛故障。将本文提出的这种方法应用到五凌电力近尾洲水电站灯泡贯流式机组故障检测中,实验结果表明,采用该方法的故障在线检测准确率为100%、变负荷在线检测准确率为96.7%,运行近10个月没有出现故障误报和漏报,表明了该方法的有效性。
- 1
-
基于激光信息的移动机器人定位研究
Abstract:
针对移动机器人在导航定位过程中，使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高，以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题，本文给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率。首先，在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进，融入自适应区域划分的方法，保证所划区域包含更多有效信息，减少粒子的收敛时间，完成机器人初步粗定位。然后，在粒子采样和重采样阶段，使用正态分布概率模型进行粒子权重更新，实现更加快速高效地全局精定位。通过实验对比分析，所给方法与基于蒙特卡罗定位算法相比较，耗时缩短了4s左右，且本文的自适应蒙特卡罗定位方法，能够将定位误差保持在6cm左右，从而验证了所给方法的有效性和稳定性。
- 1
-
高斯过程改进的鲁棒容积卡尔曼滤波及其组合导航应用
Abstract:
基于GNSS/INS的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒容积卡尔曼滤波方法?首先采用免重采样采样点更新框架实现容积点更新与高斯矩信息的解耦,提高采样点实例化信息在迭代滤波中的传播效率?其次基于状态可观测度分析,将高斯过程引入到系统模型矩估计积分不确定性的标定中,改善移动载体直线行驶条件下航向的估计精度?仿真实验表明,所提GP-RCKF算法能在状态可观测度较弱时显著改善航向角估计精度,航向角误差较RCKF改善28.9%?
- 1
-
基于YOLOv5算法的交通标志识别技术研究
Abstract:
针对传统方式识别交通标志算法存在的检测精度较低的问题，提出了一种改进YOLOv5算法的交通标志识别方法。首先改进YOLOv5算法的损失函数，使用EIOU损失函数代替YOLOv5算法所使用的GIOU损失函数来优化训练模型，提高算法的精度，实现对目标更快速的识别；然后使用加权Cluster NMS改进YOLOv5本身所使用的加权NMS算法，提高生成检测框的准确率。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法在由长沙理工大学制作的CCTSDB交通标志数据集上训练的模型的mAP值达到了84.35%，比原始的YOLOv5算法提高了6.23%。所以改进YOLOv5算法在交通标志识别中有更高的精度，能够更好的应用到实践当中。
- 1
-
一种帧间大变形材料的视觉测量方法
Abstract:
为解决数字图像相关（DIC）方法测量帧间大变形时出现的退相关现象，提出一种基于双边特征匹配的DIC全场测量方法。首先，采用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法提取和匹配特征点对，保证快速提取到数目较多的匹配点对；其次，针对存在的错误匹配问题，在网格运动统计方法基础上提出双边特征匹配，剔除错误匹配点对；最后，独立估计每个感兴趣点的变形参数，为反向高斯-牛顿算法提供初值，并不断迭代获得最终变形结果。通过仿真和聚合物泡沫大压缩实验验证了该方法的鲁棒性和准确性。结果表明，该方法适用于测量帧间大压缩变形，可测实际变形量在40%左右，并且在测量其它帧间大变形方面具有广阔的应用前景。
- 1
-
空间守时系统概念研究
Abstract:
针对太阳系广域时空尚没有统一时间的规则的问题,提出了一种新的统一时间的方法.空间守时系统坚守人类对时间的两个约定,即时间单位和时间起始点的约定,在基于广义相对论的空间计量理论的基础上,用铯原子钟测量原时,用脉冲星测量坐标时,用太阳系质心坐标系原点上的坐标时来统一时间.阐明了“标准时间不是唯一的”相对时间观,在不同局域坐标系之间,相互观测对方的时间都不可能是均匀流逝的,相互认为对方的时间坐标轴是弯曲的,而绝对时间观则必须维持"标准时间的唯一性",用授时技术可以统一所有用时设备.空间守时系统的概念颠覆了传统的绝对时间观点.空间守时系统具有特别设计的反馈机制,使时间系统更加稳定.
- 1
-
基于J-A力磁耦合模型的压力磁测系统研究
Abstract:
本文提出了基于磁机械效应的在役容器压力测量方法,利用磁信号与器壁应力之间存在稳定对应关系,实现非侵入无损检测。采用J-A力磁耦合模型分析了弱地磁环境下钢材磁导率和应力的关系,在理论上证明了利用容器外部磁场测量内部压力的可行性。设计了一套多通道磁信号同步采集系统,能够完成多传感器三个分量的磁信号的同步获取,实验验证了本方法的性能和优势。实验表明,在压力设定范围内,容器附近磁场与内部压力符合线性模型。压力容器表面的不同部位的磁场对压力变化的灵敏度差别较大,因此需要多点布置、标定优选。对于实验的低碳钢压力容器,磁场测量灵敏度可达131.4 mGs/MPa,并通过轴对称布置一对传感器叠加,可以减弱旋转容器对测量精度的影响。
- 1
-
625MS/s 12bit双通道时间交织ADC的设计研究
Abstract:
基于40nm CMOS工艺，设计了一款625MS/s、12bit双通道时间交织模数转换器（ADC）。单通道ADC采用了前端无采保模块的流水线架构以降低系统功耗。系统采用了宽带高线性度前级驱动电路以及高速高精度栅压自举开关以保证交织系统的有效输入带宽。一种基于辅助通道的后台校正算法被用于校正通道间采样时间失配，该后台校正方法可适用于完全随机输入信号。芯片核心面积为0.69mm2。后仿真结果表明：该625MS/s 12bit 时间交织ADC在全速率下进行奈奎斯特采样，系统SFDR为67dB，SNDR为58.5dB，功耗为295mW，满足设计指标，证明了设计的有效性。
- 1
-
2017,31(1):45-50, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.007
Abstract:
火电厂排放气体中的氮氧化物（NO2、NO、N2O等）浓度一直是环保检测的重要指标。针对基于光谱分析的氮氧化物浓度检测精度受到多种因素制约和干扰（如温度、粉尘、水分、电器噪音、光学镜片老化、多组分气体吸收峰值交叉干扰等），很难采用单一方法进行改进的问题。首先设计硬件预处理装置用于气体组分的过滤和提纯，然后利用构建的径向基函数（RBF）网络对传感器测试值进行校正。RBF神经网络的自学习自训练能力省去了传统的对干扰因素进行补偿的研究建模，使得检测中数据处理工作效率更高。随机抽取国内某大型火电厂2015年实际数据进行仿真实验以及预测、分析，综合平均相对误差为0841%，表明方法的有效性。
-
2017,31(1):1-8, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.001
Abstract:
球铰链具有结构紧凑、运动灵活和承载能力强等优点，是一种应用较普遍的多自由度机械关节，其回转角度的检测对系统运动误差预测分析、反馈和控制具有十分重要的意义。首先介绍球铰链的应用与结构特点，然后分析球铰链多维回转角度的测量需求，对国内外球铰链多维角度检测的相关研究发展进行综述，主要包括基于结构解耦测量、基于光学原理测量和基于磁场理论测量等方法。最后，对球铰链多维回转角度测量的研究现状进行总结，指出了其研究的重点、难点以及关键技术突破面临的挑战。
-
2017,31(1):9-14, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.002
Abstract:
带钢表面缺陷形式的复杂多变给特征的选择带来了困难，为此，提出一种融合特征筛选和样本权值更新的R AdaBoost特征选择算法。该算法在AdaBoost算法的每个循环中通过Relief算法进行特征的筛选与降维，通过筛选后的特征利用样本的类内类间差去除噪声样本，然后根据AdaBoost的动态权值更新样本库，再利用每个循环优化选择得到的最优特征与弱分类器级联成最终的AdaBoost强分类器，进行带钢表面缺陷的检测与定位。实验结果表明，针对带钢实际生产线上的划痕、褶皱、山脉、污点等多种缺陷，该算法可以有效提取出具有高区分性和独立性的特征，同时提高了缺陷检测算法的准确率。
-
2017,31(1):15-20, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.003
Abstract:
针对微机电系统（MEMS）陀螺仪随机误差成为制约其精度和应用范围的主要因素，提出基于回归滑动平均（ARMA）模型的卡尔曼滤波估计方法。首先基于Allan方差分析结果，确定出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性是MEMS陀螺随机噪声主要组成部分；然后采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机噪声的平稳性进行检验；最后基于随机漂移ARMA模型建立离散卡尔曼滤波方程对其开展误差估计与补偿。开展车载静、动态环境下的数字降噪与卡尔曼滤波估计补偿对比实验，结果表明基于ARMA模型的卡尔曼滤波估计法在MEMS陀螺随机误差补偿效果上具有更明显优势。
-
2017,31(1):21-28, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.004
Abstract:
经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）降低噪声的同时也削弱信号能量，并会产生虚假信号，导致信号检测存在缺陷，针对这一问题，提出Levy噪声环境下经验模态分解随机共振检测方法。通过将含噪信号进行EMD分解，对分解后信号进行叠加取平均二次采样等处理方法，使其满足随机共振要求，利用自适应算法优化系统参数，进而使处理后信号能够在双稳系统中产生随机共振，达到精确检测的目的。理论分析及实验证明在Levy噪声下，此方法能实现同一特征指数下单频信号与多频信号检测，实验表明在单频信号信噪比为-28 dB情况下能有14 dB的提高，特征指数为1.8下多频信号5 Hz频谱幅值从311.8增加到724，10 Hz频谱幅值由138.9增加到143.2。此方法对在复杂噪声环境中降低剩余噪声能量同时，提高信号能量，减少虚假信号，相对于仅仅进行EMD分解无法判断信号成分，能更好的达到检测效果。
-
2017,31(1):29-35, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.005
Abstract:
为帮助老年公寓监护人员及时发现老年人摔倒等动作，提出了一种基于视频监控的动作识别方法。对监控视频，首先通过基于HSV空间的混合高斯背景建模方法提取前景图像，然后利用所提出的运动特征和形态特征相结合的方式进行特征提取，最后通过具有高斯输出的HMM模型实现动作类型的识别。提出的方法能够适应光照变化影响，对不同动作的动作方向和动作幅度变化具有很好的鲁棒性，实验中动作的识别准确率达到90%。结果表明，本方法能够满足老年公寓动作识别的基本要求，具有一定的实用价值。
-
2017,31(1):36-44, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.006
Abstract:
针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题，提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点，接着计算M LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离，提取出匹配的特征点对，然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵，根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系，结合两者统一投影平面，最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较，所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能，而且处理时间大大缩短，实现了有效的图像拼接。
-
2017,31(1):144-149, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.021
Abstract:
为解决目前水表检定存在效率低、人为因素影响大等诸多问题，提出了应用机器视觉技术的水表检定系统，并重点研究实现梅花针快速定位的模板匹配算法和消除湿式水表表盘气泡的图像形态学算法。使用Harris算法预先提取梅花针模板角点，并实时提取现场图像的角点。采用部分Hausdorff距离法，实现梅花针的快速定位；利用图像形态学算法实时消除气泡影响，并完成对梅花针转动齿数的计数。实验表明，该系统在保证检定准确性的同时，可缩短检定时间，提高水表检定效率，解决了湿式水表表盘气泡对检定的不良影响，适用于各类水表的检定。
-
2017,31(1):76-82, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.011
Abstract:
在抢险救灾等应急情况下，传感器网络的节点能量更为有限。为减少无用转发的能量消耗，利用无线信道的广播特性，根据广播子树删除思想，提出一种基于最短路由树、具有最少转发节点的组播路由树生成算法。对该算法进了证明和详细分析，并针对实际需要，给出使用范围更广泛的分布式实现方法。仿真分析说明，算法的分布式实现方法可减少ODMRP的转发节点数，大大降低数据发送次数，接收成员节点较多时尤为明显。最少转发节点的组播路由树的网络总开销最小，是延长网络生存时间的有效方法。
-
2017,31(1):51-57, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.008
Abstract:
提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化，利用匹配滤波克服背景干扰，消除噪声影响，达到灰度均衡，实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例，利用直方图自动选择阈值，完成对眼底图像中血管的有效分割。在公开的眼底图像数据库上进行测试，该方法对眼底血管分割具有较好的性能指标。实验表明，提出的基于匹配滤波和阈值优化的眼底血管分割方法，准确率高、复杂度低，对眼科疾病的计算机辅助诊断有一定的实用价值。
-
2017,31(1):106-111, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.015
Abstract:
速度平滑问题是高速数控加工及煤矿提升机为提高加工精度与设备寿命而提出的，针对该速度平滑问题建立分段模型，基于加速度与速度的关系，推导了各段速度、行程和时间的解析解，推导了模型中关键一元三次方程的通用解，并将其运用到速度平滑分段求解问题中。本方法应用于煤矿提升机速度平滑问题中，显示出易于程序实现、计算量小、过渡曲线平滑的特点，能很好适应高速运动设备速度平滑的场景。目前该方法已推广至多个实际项目中。
-
2017,31(1):83-91, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.012
Abstract:
根据有向传感器节点感知特性，提出一种有向传感器节点模糊感知模型，以此为基础建立了模糊数据融合规则，减少网络中的不确定区域；就有向传感器网络强栅栏覆盖问题，提出一种基于粒子群的有向传感器网络强栅栏覆盖增强算法，将n维求解问题转化为一维求解，提高了算法收敛速度。仿真结果表明，对感知方向可连续调节的有向传感器网络节点，在随机部署情况下与现有算法对比，本算法对目标区域能有效的形成强栅栏覆盖，且具有较快的收敛速度，延长网络生存期。
-
2017,31(1):99-105, DOI: DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.014
Abstract:
随钻方位电磁波电阻率测井仪器实现地层方位电阻率测量和地层层界面检测的关键在于测井仪线圈系结构的设计,且测井仪器的检测性能主要受电磁波信号发射频率、线圈源距、线圈间距、线圈倾角以及所测地层电阻率的影响。针对随钻方位电磁波电阻率测井仪器的不同检测要求，确定测井仪器的检测方式。根据线圈系结构在不同检测方式的条件下所满足的约束条件，采用仿真实验的手段设计随钻方位电磁波电阻率测井仪的线圈系结构，为实际工程应用中线圈系的结构设计提供参考依据。
-
2017,31(1):118-124, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.017
Abstract:
针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群 自组织映射 学习矢量化（PSO SOM LVQ）混合神经网络算法。为了获取更加有效的SOM神经网络拓扑结构，首先采用PSO算法对SOM神经网络的权值向量加以改进，在此基础上融入LVQ神经网络，弥补了无监督学习SOM神经网络的不足。这种PSO、SOM和LVQ相结合的混合神经网络算法提高了变压器故障诊断的精度，减少了故障诊断的误差。通过仿真，对SOM、PSO SOM和PSO SOM LVQ这3种算法进行了对比。对比结果表明，PSO SOM LVQ混合神经网络算法准确度最高，其故障诊断准确率为100%。由此可见，采用PSO SOM LVQ混合神经网络算法可有效提高变压器故障诊断的性能。
-
2017,31(1):139-143, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.020
Abstract:
为了提高多目标跟踪的鲁棒性，增强目标之间的区别性，使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法，不同于现有算法，本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型，模型中包括了更优的目标区分策略（相似度模型）。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案，算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上，算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性，而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。
-
2017,31(1):132-138, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.019
Abstract:
提供了一种适宜于多通道集成的低功耗、小面积14位125 MSPS流水线模数转换器(ADC)。该ADC基于开关电容流水线ADC结构，采用无前端采样保持放大器、4.5位第一级子级电路、电容逐级缩减和电流模串行输出技术设计并实现。各级流水线子级电路中所用运算放大器使用改进的“米勒”补偿技术，在不增加电流的条件下实现了更大带宽，进一步降低了静态功耗；采用1.75 Gbps串行数据发送器，数据输出接口减少到2个。该ADC电路采用0.18 μm 1P5M 1.8 V CMOS工艺实现，测试结果表明，该ADC电路在全速采样条件下对于10.1 MHz的输入信号得到的SNR为72.5 dBFS, SFDR为83.1 dB,功耗为241 mW，面积为1.3 mm×４ mm。
-
2017,31(1):125-131, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.018
Abstract:
频谱模型的乐音仿真是运用声学理论，由一系列基本函数及其时变幅度乘积的迭加来实现乐器的发声。通过对钢琴琴弦振动和衰减特性的分析以及共鸣箱共振作用的探讨，提出了一种新的数字化钢琴乐音仿真技术，仿真模型由激励系统和共振系统两部分组成。系统以琴弦振动方程为基础，先进行时域上的包络修饰，以模拟琴弦振动的自然衰减，这样可以使乐音各音符间衔接和谐；然后在频域上以频谱包络建模滤波器组，实现共振系统的仿真，对音色进行修饰。该方法能更为有效的雕刻声音，同时较好的表现音色，从而使乐音听起来更加和谐。
-
2017,31(1):150-154, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.022
Abstract:
东巴象形文是由云南丽江纳西族先民创造并使用的，被誉为“世界上唯一活着的象形文字”。在图形识别、内容释读以及形、音、义信息等方面，现有的英文、汉字等识别系统及翻译系统往往不能适用于东巴象形文字，提出一种先拓扑特征处理后投影法特征提取的分步骤信息处理方法，并采用模板匹配法进行文字识别。通过实验验证表明，基于象形文固有特征的提取，利用拓扑特征与投影法相结合的特征提取方法进行东巴象形文字识别，具有准确度更高的特点，是东巴象形文识别的一种有效方法。
-
2017,31(1):155-160, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.023
Abstract:
旋转机械是生产中应用最广泛的机械设备，其传动系统是旋转机械的重要组成部分，它的安全稳定运行对经济和社会具有重要影响。以转子实验台典型故障为研究对象，提出旋转机械传动系统运行稳定性劣化表征参数的提取方法。采用高阶累积量理论，从不同故障状态之间迁移的角度对传动系统稳定运行状态劣化为非稳定运行状态的劣化演化过程进行描述，提出“劣化演化矩阵”的概念。在此基础上，定义稳定性劣化均值、稳定性劣化方差等状态劣化趋势的表征参数，并进行了基于该方法的实验验证，结果表明，该方法可以描述系统运行状态的整体趋势，可以作为旋转机械传动系统运行稳定性的表征参数。
-
2017,31(1):92-98, DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.013
Abstract:
针对片上网络中使用虚拟输出队列（VOQ）机制的路由器在网络拥塞时存在的头阻塞问题,提出负载均衡的AVOQ路由器架构。首先,输入缓冲区仍使用VOQ机制来处理头阻塞问题。其次,在路由计算模块自适应地选择输出端口,确保数据从较不拥塞的端口输出;在单个虚通道内自适应地读取数据包,确保下游不拥塞的流量能够在网络里流通。实验结果表明,相较于虚通道路由器和VOQ路由器,AVOQ路由器平均延时最多减少83.2%和57.1%,吞吐率最多增加72.7%和33.3%,功耗和面积开销可接受。该方案通过两个层级的自适应均衡全网的流量分布,缓解拥塞,进而降低头阻塞出现的可能性,并在头阻塞出现时消除其影响,提升网络性能。
