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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张展博 王振雷 王昕
为提高化工行业中数据驱动故障检测的效果,该文针对实际工业系统中闭环控制导致的过程动态特性和数据流形中蕴含的局部信息,提出了一种基于局部时空正则慢特征提取(local time-space regularized slow feature extraction, LTSS)的方法进行故障检测。首先,构造基于局部时空正则的目标函数得到投影矩阵,进而得到预提取特征S,则S张成的空间中包含了静态信息,而S的一阶差分张成的空间中包含了动态信息。其次,基于独立成分分析(independent components analysis, ICA)方法,分别为2个空间构建对应的S~2和SPE统计量进行监控,用于实时故障检测。在TE (Tennessee Eastman)过程上的案例研究可以证明所提方法的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨文 赵千川
暖通空调在长期运行过程中,设备和传感器故障时有发生,不仅给暖通系统的运行带来安全风险,也是导致建筑能源浪费的主要原因之一。该文针对建筑暖通空调系统故障检测问题,分析了暖通空调系统能量传输和变换的主要环节,建立了建筑暖通空调能量网络模型。在此基础上,利用能量守恒这一基本物理定律,给出了基于能量平衡的故障检测方法。该方法利用暖通空调系统能量的传递和变换过程,建立起跨多个系统的传感器数据关联关系,将空气处理环节、水处理环节以及配电系统的测量数据有效整合,充分利用全局性的冗余信息,进而能同时针对空调设备故障、传感
关键词：
暖通空调 故障检测 能量平衡
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋慧灵 白嘎力 周郑 邓青 腾杰 张越 周亮 周正青
串联故障电弧因多样性、相似性和隐蔽性而难以被检测,容易引发故障电弧保护装置误报和漏报。采用一维空洞卷积神经网络(one-dimensional dilated convolutional neural network, 1D-DCNN)提取以高采样率采集的故障电弧电流特征,引入扩展型指数线性单元(scaled exponential linear unit, Se LU)激活函数和残差连接解决梯度消失和网络退化问题,并结合平均集成学习和Softmax多分类器建立故障电弧检测模型。实验结果表明:所提方法对单负载和混合负载故障电弧的检测准确率达99.67%,相应负载识别准确率达99.95%,总体预测结果准确率达99.62%,优于传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),满足故障电弧检测要求,有助于串联故障电弧检测和负载识别。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
白鹏翔 倪英荐 杜文康 雷冬
桥梁的位移与模态参数是评价桥梁结构安全的重要标准。随着图像采集设备和数字图像方法的发展，基于数字图像方法的监测技术以其非接触式、高精度、低成本等优势得到广泛应用。针对桥梁位移监测问题，该文提出一种基于数字图像局部特征检测算法的桥梁动态位移监测方法。通过拍摄桥梁振动时的图像，再利用AKAZE算法结合改进的BRIEF算法进行特征点的检测与描述，然后通过快速最近邻（FLANN）算法进行特征点匹配，结合随机抽样一致（RANSAC）算法与邻近特征点位移一致性原则进行特征点误匹配剔除，从而获取桥梁的真实位移。结果表明，这种检测方法与对比方法结果在时域与频域上基本一致，精度可以达到毫米级，符合工程上桥梁位移测量的要求。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张建良 季瑞松
针对多电飞行器在复杂运行模式下故障检测的精确性与实时性问题，开发了基于贝叶斯优化ResNet-BiLSTM模型的故障检测技术。首先设计以残差网络为核心的多层次特征提取模块，实现故障特征的多层次表达，以提升故障检测的实时性；接着构建以双向长短期记忆网络为核心的多尺度特征提取模块，获取长期依赖的故障特征信息，以提升故障检测的准确性；进而提出基于贝叶斯优化的超参数寻优方法，进一步提升故障特征的学习效果；最后，设计多电飞行器故障检测实验方案，并开展不同故障模式下的性能分析。结果表明，所提方法可有效实现多种故障模式下的故障诊断，并且检测准确率和实时性均优于现有方法，有助于提升多电飞行器故障检测性能，为飞行安全提供有力的技术保障。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴琦 周峰
针对配送车辆在执行配送计划任务时常遇到的一些车辆技术故障、交通拥堵、客户需求变更等问题,研究了基于嵌入式微控制器的配送车辆故障检测与无线通信系统,将车辆与物流控制中心互联,使物流中心能及时监测车辆运行状态,并在发生突发状况时,为配送车辆提供紧急技术支持,从而提升物流服务效率。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
尹奕 张卫明 俞能海 陈可江
目前，许多深度学习的预训练模型被发布出来用以帮助工程师和研究人员开发基于深度学习的系统或进行研究，从而减少了他们的工作量。过去的工作表明，秘密信息可以被嵌入到神经网络参数中且不影响模型的准确性，恶意开发者可以借此将恶意软件或其他有害信息隐藏到预先训练的模型中。因此，对这些隐写后的预训练模型进行可靠的检测非常重要。我们分析了现有的神经网络隐写方法，发现它们不可避免地会导致参数统计的偏差。针对LSB隐写，实验发现其会造成参数位平面随机性上的偏差;针对COR隐写和SGN隐写，实验发现其会造成参数分布上的偏差。基于这些偏差，我们提出神经网络隐写的隐写分析方法，即从良性和恶性模型中提取特征建立分类器。据我们所知，这是第一个检测神经网络隐写术的工作。实验结果表明，本文提出的检测算法能够可靠地检测出含有嵌入式信息的模型。值得注意的是，我们的检测方法即使在低负载下仍然有效。
关键词：
神经网络 隐写术 隐写分析
[期刊] 工业工程
[作者]
杨静宗 杨天晴 吴丽玫
为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)、奇异值分解(SVD)和多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)相结合的故障特征提取方法。首先,采用ITD分解故障振动信号,并构建基于峭度和相关系数的组合权重指标筛选准则,从而完成分量信号的筛选与重构。其次,对其进行SVD滤波降噪。最后,利用MOMEDA提取降噪后信号中的周期性冲击成分,并通过Hilbert包络谱分析得到诊断结果。经过实验数据分析,结果表明所提出的方法不仅能滤除噪声干扰,增强故障特征信息,而且能准确提取出故障特征。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
王康 梁秀英 曾优 杨万能
提出一种自动获取玉米籽粒大小特征和总粒数的方法:通过振动给料机实现玉米籽粒快速喂料,利用输送带和线阵相机的无偏差匹配,准确获取玉米籽粒图像,对籽粒图像进行二值化、除杂、筛选、粘连籽粒分割等处理,测量玉米籽粒的粒长、粒宽和籽粒总粒数。研究了图像处理过程中不同阈值、不同粘连籽粒处理方法对测量结果的影响。对100个样品进行的试验结果表明:阈值数设定为24、采用平均面积法时,测量的误差最小,测量结果与人工测量值相比较,玉米籽粒总粒数、粒长、粒宽的相关系数分别为0.999 3、0.900 0、0.930 0,平均相
关键词：
玉米籽粒 大小特征 二值化 图像处理
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
盛立 周东华 高明
基于Lab VIEW和A3000过程控制实验装置,设计了双容水箱故障检测虚拟仿真实验平台,建立了双容水箱的线性数学模型。以A3000水箱系统为仿真对象,利用Lab VIEW软件开发实验平台的操作面板与后台程序,实现了双容水箱系统的故障模拟与检测功能。通过实例说明了此实验平台的运行过程。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
邓晓刚 张学鹏 王平
针对传统慢特征分析（SFA）无法充分解析连续搅拌釜式反应器（CSTR）非线性特性问题，提出一种改进的慢特征分析故障诊断方法——随机傅里叶SFA(RFSFA)，并开发了相应的仿真实验平台。该方法引入随机傅里叶映射技术实现过程变量的非线性变换，进而利用慢特征分析建立非线性统计监控模型。为了避免模型随机参数的影响，应用贝叶斯推理理论构建了集成学习模型。为验证该方法的有效性，设计了一个CSTR故障模拟与算法测试实验平台，包括正常工况模拟、故障工况模拟、故障检测等多个子系统。测试结果表明，RFSFA方法具有比传统SFA方法更好的故障检测性能，所开发的实验平台易于操作，开放性好，能够很好地验证算法的有效性。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
肖茂华 张存义 傅秀清 熊龙飞 王月文 封志祥
[目的]针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障特征频率难以提取的问题,提出了一种基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和小波阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法。[方法]首先用小波阈值降噪对故障信号进行预处理,然后利用ICEEMDAN对降噪后的信号进行模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),并根据互相关系数法提取与原信号相关的模态分量,作各层模态分量的包络谱图,提取滚动轴承的故障特征频率。[结果]通过仿真试验与滚动轴承故障试验分析,并将其与集合经验模态分解(EEMD)处理的进行比较,基于ICEEMDAN方法分解后的包络谱幅值更加明显。[结论]本研究提出的方法能精确地提取滚动轴承的故障特征频率。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张敏 李贤均 王瑞琦 张则强
间歇过程数据上呈现出较强的非线性、高维性以及耦合性等特点，故障识别难度较大，而弱故障又具有幅值低，易被噪声干扰的特点，当间歇过程中出现弱故障时，更加大了检测人员对故障识别的困难。为解决该问题，提出一种基于时空融合特征的间歇过程弱故障识别方法，该方法设计一种并行时空特征提取网络对数据进行特征提取，通过对特征进行识别来判断故障类别。并行时空特征提取网络由卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory， LSTM)并行构成，同步计算，网络的输出端由一定尺寸的卷积核对各网络提取的特征进行深度融合，最后通过一个全连接层将特征输入分类器，进行故障识别。利用青霉素发酵仿真实验数据进行实验，验证了方法的有效性。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
范振军 李小霞
【目的】针对在原始马铃薯病害图像上提取特征时计算量大、病害识别准确率低以及传统病害区域分割算法速度慢等问题,提出了一种新的基于关键特征点的病害感兴趣区域(ROI)快速检测与融合颜色和纹理特征的识别方法。【方法】对马铃薯病害图像作适当预处理后,首先提取ORB特征点,当其特征点数目小于给定阈值时提取SIFT特征点,再对所提特征点的坐标值按水平和垂直方向排序,并通过计算K个近邻点的均值来确定病害区域的坐标并提取ROI。然后融合病害ROI的HSV颜色直方图和UPLBP纹理直方图构成总特征向量。最后采用非线性SVM识别马铃薯病害。【结果】利用该方法对240幅马铃薯叶部、果实和茎部10种混合病害图像进行识别实验,结果表明,每幅病害图像ROI检测平均时间为0.013 s,平均识别正确率达95.83%,最高达100%,平均运行时间为0.083 s。【结论】基于ORB和SIFT关键特征点的病害ROI检测方法原理简单、易实现且实时性好。本文方法可实现对10类马铃薯病害的快速识别且准确率高,为其它农作物病害识别提供了参考价值。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
文泽波 康宇 曹洋 魏梦 宋卫国
利用随机森林算法,提出了一种基于随机森林特征选择的视频烟雾检测方法.首先,提取四种表征烟雾的特征:RGB颜色特征,小波变换高频子图,多尺度局部最大饱和度,多尺度暗通道;其次,根据烟雾图像信息模型利用无烟图片合成烟雾图片并分块得到随机森林训练样本;第三,训练随机森林进行特征选择并通过训练支持向量机得到识别烟雾块和非烟雾块的分类器,并由此得到视频图像帧的疑似烟雾区域;最后通过视频烟雾区域的凸形度和增长率分析,得到烟雾检测的结果。实验结果表明,该方法能够及时的预警烟雾同时降低火灾预警的误报率.
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