基于注意力机制和深度残差网络的滚动轴承故障诊断

针对现有的滚动轴承诊断模型特征提取能力不足、诊断准确率不高的问题,提出一种注意力机制与一维深度残差网络相结合的故障诊断方法。该方法首先通过引入残差结构来防止深度网络性能退化,然后结合注意力机制来提高网络的特征提取能力,最后使用原始的滚动轴承振动信号训练故障特征分类器。针对变工况故障诊断,本文采用小样本迁移学习框架。在两个开源实验平台上的结果表明,该方法能够有效地提高滚动轴承故障诊断的准确率,为实际应用提供一定的理论参考。

基于Raspberry Pi的安全帽识别系统设计与实现

为了便于施工危险区域人员的自动化识别,提出了一种基于Raspberry Pi的安全帽识别算法。该算法将摄像头采集到的原始视频图像进行滤波、形态学等处理,再对图像中的安全帽进行识别。对于彩色安全帽,将原始图像转换到HSV空间,根据不同颜色色调阈值的设定同时识别红、黄、蓝三种颜色的安全帽,并结合形状特征剔除错误目标。对于白色安全帽,将原始图像转化成B通道下的灰度图像,解决了将黄色误检为白色的问题。采用V通道直方图均衡化的方法,提升了昏暗光线条件下的图像亮度。实验结果表明:在无需提前训练的情况下,算法对于单色安全帽识别准确率超过了91%,对于多色安全帽识别率超过了90%,为施工危险区域的安全隐患排查和作业管控提供了解决方案。

属性偏序形式结构的数学形式化

属性偏序形式结构,作为一种基于人类认知原理和粒计算思想的知识发现和知识表示新理论,目前已有广泛的应用,但其理论基础缺乏抽象化数学化,这势必影响该理论的系统发展。针对上述问题,研究了属性偏序形式结构的数学形式化描述问题。首先,基于粒计算的思想提出了知识表示的形式化框架。在此基础上,通过定义对象集合的覆盖和最简覆盖,给出属性偏序形式结构的粒和粒群的概念,进而通过对粒衍生出粒群的充要条件的讨论,给出了属性偏序形式结构中的知识结构,从而完成属性偏序形式结构的数学形式化描述。最后,通过具体实例展示了利用数学形式化描述构造属性偏序形式结构的过程,并揭示了该过程所体现的人类认知规律。

一种基于物质点法的熔冰仿真方法

为了解决拉格朗日法模拟熔冰时产生的穿模现象,提出一种基于物质点法的熔冰仿真方法。首先,将欧拉空间中的每个拉格朗日粒子视为固-液双相耦合的集合体,实现固相到液相的平稳过渡;其次,在物质点法背景网格上计算热能,采用预处理共轭梯度法求解相变过程的温度线性系统;最后,对潜热现象进行处理,引入虚拟水模型,通过限制虚拟水的移动来实现对冰块外部水流现象的仿真。实验结果表明,该方法不仅能够利用物质点法处理自碰撞的优势解决穿模现象,而且能模拟出真实的潜热过程的水流现象。

α′-AlMnSi准晶近似相晶体结构研究

利用单晶X射线衍射并与装配能量色散X射线能谱的扫描电镜相结合对化学计量比为74:20:6的Al粉、Mn粉与Si粉的放电等离子烧结析出物进行表征,发现了一种空间群为Im3^(-)的新型立方准晶近似相α′-AlMnSi。新相与约60年前报道的具有Pm3^(-)空间群的简单立方相α-AlMnSi原子占位略有不同,尽管两者具有相近的晶格参数。通过与α-AlMnSi、α-AlFeSi和α-AlReSi精细晶体结构模型的比较,发现α-AlMnSi(Pm3^(-))到α′-AlMnSi(Im3^(-))的转变主要是Al原子的劈裂导致。最后用纳米团簇法分析了α′-AlMnSi相的拓扑构建单元。

大型矿用自卸车厢斗装载程序分析及力学特性研究

自主装卸是智能矿山建设中亟待突破的关键技术,电铲-矿用自卸车合理的装载程序能够显著降低电铲装卸作业难度,降低复杂动态载荷对厢斗力学性能的影响。以某型号矿用自卸车厢斗为研究对象,依据厢斗容量标定方法建立了厢斗的堆装模型,确定厢斗堆装容积;分析了厢斗安装特点及结构特征,结合现场实际装载经验,提出了三种不同的装载程序,并利用离散元方法对三种装载程序进行仿真分析,研究不同装载程序下厢斗装载量、物料均匀性及底板承受的压力等;在此基础上,通过仿真分析研究厢斗满载工况下的力学特性。结果表明,在厢斗装载过程中将装载位置放在厢斗满载重心及前侧位置可提升装载量,各铲装载位置尽量靠近厢斗横向方向的中轴线,本文提出的装载程序二的装载量最大,物料可通过自身堆积特性装满厢斗,并在厢斗内部的均匀性更好,且物料装满后厢斗底板的总压力最小,当满载后厢斗的最大变形量为7.50 mm,最大应力为326.85 MPa,满足刚度、强度设计要求。

基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法

针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研究了基于膨胀因果卷积的可变长度数据分析结构,并设计了自适应位置编码模块替代Transformer的传统编码方式,改进的模型增强了对时频数据的分析能力,实现了高效、准确的端到端的滚动轴承剩余寿命预测。在PHM2012轴承数据集上的实验结果表明提出的方法的效率比LSTM高20%,同时预测精度相比于多种现有传统方法均具有16%以上的提升。

基于图像处理的球笼防尘罩缺陷检测方法

针对球笼防尘罩的小口内部毛刺缺陷人工质检效率低的问题,提出了一种基于图像处理的实时缺陷检测方法来使质检过程自动化,从而提高生产效率。首先,通过一系列无参数化的图像预处理方法使原始图像满足边缘提取的条件。接着,使用启发式的边缘搜索算法得到小口内部边缘坐标。之后通过最小二乘算法拟合出椭圆参数方程,从而计算得到相似点坐标。最后通过图像边缘与拟合椭圆的相似度来判定物料是否存在小口内部毛刺缺陷。最终实验结果表明,该算法在实际采集的测试数据集中的检测准确率为100%,并且完全可以实现对小口内部毛刺缺陷的实时检测。

网络威胁情报分析框架研究和实现

网络威胁情报基于大量网络威胁数据,通过信息共享和集体协作,实现对网络威胁的快速预警、检测和响应。如何快速、准确地从海量威胁情报报告中自动提取涉及网络安全信息已成为研究的热点和难点。文中提出了一个网络威胁情报分析框架,总结目前对网络威胁情报的全周期处理流程。并给出了在此框架下应用实例:创建公开威胁情报数据集、提出网络威胁情报关键信息抽取算法、实现基于异质信息图的恶意IP⁃域名的关联认知等。文中实现了多种网络威胁情报实体识别深度学习模型,其中基于XLnet和字典相结合进行嵌入表达,模型准确率最好达到95.27%。论文提出的网络威胁情报分析框架可以作为非结构化网络威胁情报分析的指导依据,论文的实验结果可以作为网络威胁情报信息抽取工作的对比基线。

基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20~1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。

异质结构金属材料的研究进展

传统金属材料的强度与塑性之间存在的倒置关系在一定程度上限制了其应用范围,而异质结构金属材料作为一种新型的复合材料,表现出传统均质材料无法企及的综合力学性能(如高屈服强度、高延展性和高断裂韧性等),本文从异质结构金属材料的定义开始,对当前主流异质结构材料的类型进行了阐述,归纳总结了异质结构金属材料在微观层面上软区与硬区相互作用的强韧化机理(如异质结构变形诱导强化、应变分配、延迟颈缩、界面影响区等),并对异质结构金属材料的性能提升进行了展望。

基于可显式证明梯度网络的压缩感知磁共振成像算法研究

压缩感知磁共振成像旨在利用观测的欠采样k空间数据重建原始的磁共振图像。近些年,在该图像重建任务中,展开算法引起了学者们的广泛关注。然而,现有展开算法仍然存在重建质量较低的问题。此外,由于先验网络的复杂结构,设计的先验网络通常缺乏模型架构可解释性,因此证明先验网络满足展开算法的收敛条件,例如Lipschitz条件,是具有挑战性的。为解决这些问题,本文提出一种可显式证明的梯度网络,证明了其满足Lipschitz条件,并分析了基于该梯度网络的展开算法的收敛性。此外,本文提出一种基于梯度网络的正则化模型,同时基于该模型构建了相应的重建优化模型,并利用交替优化方法进行了求解,最终将展开算法构建为深度展开网络。仿真实验结果表明,该深度展开网络在多种采样率下的平均峰值信噪比相较于DLMRI、NLR、BM3D-MRI、BM3D-AMP、ADMM-CSNet和IDPCNN算法分别高出2.62 dB、1.59 dB、1.61 dB、2.05 dB、0.51 dB和0.53 dB。此外,该深度展开网络重建的膝关节图像保留了图像细节,取得了良好的视觉效果,证明所构建的深度展开网络的有效性。

局部-全局特征引导的图文多级关系分析与挖掘方法

具有语义相关性的文本、图像数据往往具有互补性,可以从不同角度增强语义理解,因此,图文语义关系挖掘是图文数据得以充分利用的关键。为解决图文数据深层语义关系挖掘不充分、检索阶段预测不精准的问题,本文提出了一种局部-全局特征引导的多级关系分析与挖掘方法。采用多头自注意力机制的Transformer建模图像关系,构建图像引导的文本注意力模块,挖掘图像区域和全局文本间的细粒度关系,融合局部-全局特征有效增强图文数据的语义关系。为验证本文方法,在Flickr30K、MSCOCO-1K和MSCOCO-3K数据集上进行实验,并与VSM、SGRAF等13种方法进行对比分析,本文方法中以文索图的召回率平均提升了0.62%,以图索文的召回率平均提高了0.5%,实验结果验证了本文方法的有效性。

基于卷积神经网络的抽油机故障诊断

抽油机故障诊断对于保障油气田的稳定运行至关重要.针对已有基于深度学习的故障诊断模型参数量大导致应用范围受限的问题提出一种基于空洞卷积和惩罚机制的卷积神经网络模型.该模型在浅层神经网络部署不同空洞卷积率的空洞残差模块高效获取示功图轮廓特征的同时降低了模型参数量.其次将惩罚机制融入Softmax损失函数增强模型诊断气体影响等难分样本的故障准确率.采用抽油机实况数据集进行实验验证结果表明该模型参数量为0.94 M浮点型计算量为165.24 M.与MobileNetV3相比改进后的算法模型在准确率同为96.6%的前提下参数量减少了3.30 M浮点型计算量减少了52.22 M更易部署在资源受限的故障诊断平台.

基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法

针对退役动力电池存在一致性差、等级筛选效率低的难题,提出了一种基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法。首先,分析了传统CART算法的基本原理,为克服算法计算量大的缺陷,将Fayyad边界点判定定理与CART算法相结合,通过选取属性最优阈值点来减少计算量,提高分类效率;其次,基于代价复杂度后剪枝算法,采用交叉验证法对算法进行进一步优化;最后,将改进CART算法用于退役动力电池筛选分类,实验结果表明改进CART算法在保持较高准确率的情况下,可以有效提高退役动力电池的等级筛选效率。

预设时间性能约束下高超声速飞行器的自适应容错控制

考虑输出误差约束、不确定和执行器故障影响下的高超声速飞行器的跟踪控制问题,提出自适应容错反步控制策略。首先,设计指数型预设时间性能函数,保证输出误差在预设时间内满足约束要求。其次,通过自适应律解决不确定项和升降舵故障。利用跟踪微分器解决“计算爆炸”问题,避免反步控制中对虚拟控制输入的高阶求导。最后,基于Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性,并通过仿真验证所提控制策略的有效性。

基于对抗学习的指针仪表自适应读数识别算法

针对指针仪表采用人工读数方式存在的成本较高、读数不准确、时效性较差的问题,提出一种基于对抗学习的指针仪表位姿自适应读数识别算法。该算法通过目标检测模型识别图像中的指针仪表的位置和姿态,将指针仪表进行校准后并利用数字图像处理技术进行读数识别。为了提升目标检测模型对位姿不同的指针仪表图像的识别效果,本文提出了基于对抗学习的数据增强技术,通过优化搜索模型识别不准的图像旋转角度、平移距离以及缩放比例构造训练数据,提高目标检测模型在指针仪表位姿发生变化时的准确率。以工矿企业中常用的SF6压力仪表为实验对象,实验结果表明读数识别的误差在1%以内,证明了所提算法的有效性。

高熵碳/氮/硼化物陶瓷的增韧研究进展

高熵碳/氮/硼化物陶瓷因其出色的热稳定性和耐腐蚀性备受关注,然而由于其固有的脆性导致其断裂韧性相对较低,容易在受到外力作用时发生断裂,这限制了其在工程领域的应用。目前对于增韧高熵碳/氮/硼化物陶瓷的系统性综述还较为缺乏。因此,本文总结并对比了高熵碳/氮/硼化物陶瓷材料的增韧技术,并深入介绍了增韧的机制。这些增韧机制通常是多种机制的综合作用,形成协同韧化效应。未来高熵碳/氮/硼化物陶瓷应用前景广阔,可以在多种领域作为不可替代的高性能产品。

钢轨中残余应力的产生、影响及调控研究现状

近年来随着我国高速、重载铁路的快速发展,列车速度的提升、轴重的加大对钢轨服役性能的可靠性提出了更高的要求。如果钢轨中的残余应力过大且处于不利的分布状态,容易促进疲劳裂纹的形成,并加速扩展,从而严重影响其服役性能。本文汇总了当前针对钢轨中残余应力的测量方法,并论述了钢轨中残余应力的产生原因及其对综合性能的影响机制。同时,依据钢轨生产的工艺流程,从预弯、冷却、矫直、回火等方面出发,综述了国内外研究者在钢轨残余应力演变及其调控领域所取得的成果。最后,对钢轨残余应力演变与调控技术的发展进行了展望。

混联机器人关节间隙误差建模及其定位精度可靠性分析

机器人末端定位精度可靠性是衡量其精度性能的重要指标,关节间隙是影响机器人定位精度的主要因素之一,建立准确的机器人定位精度误差模型是进行可靠性分析的前提。为探究空间关节间隙的随机不确定性对含有闭链机构混联机器人定位误差的影响规律,本文运用旋量理论和D-H参数法,提出一种考虑关节间隙的混联机器人定位精度误差模型;根据关节间隙模型参数的约束条件,量化间隙模型参数的不确定性,建立混联机器人定位精度的可靠性模型;采用双变量降维方法和鞍点近似方法,拟合机器人单坐标定位误差的概率密度函数,实现混联机器人定位精度高效可靠性分析。以含有平行四边形闭链机构的建筑机器人为例,验证所提模型的准确性和工程适用性,结果表明所提方法对比于传统的蒙特卡洛方法极大地提高了效率。