基于自更新置信分类网络的雷达点迹识别算法

多雷达协同组网进行目标探测识别时,受复杂战场环境影响,获取的数据富含大量杂波和不确定信息,传统雷达点迹识别算法在处理此类数据时具有一定局限。为了解决上述问题,提出一种基于自更新置信分类网络的雷达点迹识别算法(radar plots recognition algorithm based on self-updating confidence classification network,RPR-SCCN)。首先,构建置信分类网络,获取各轮迭代下雷达点迹隶属目标、杂波和不确定的初始置信度。然后,基于点迹的空间分布特性构造决策证据并进行修正融合,融合结果进行点迹类别更新,更新点迹则再次驱动置信分类网络训练学习。优化后的置信分类网络继续进行下一轮次的点迹置信更新、决策证据构建以及类别标签更新等,此过程一直循环迭代,直至前后两轮次的雷达点迹类别标签不再变化时停止。实测雷达点迹的实验验证结果显示,点云分形网络(point fractal network,PF-Net)、基于全连接神经网络的雷达点迹分类算法(radar plot classification based on fully connected neural network,RPC-FNN)、粒子群优化概率神经神经网络(particle swarm optimization probabilistic neural network,PSO-PNN)和基于卷积神经网络的雷达点迹分类算法(radar plot classification based on convolutional neural networks,RPC-CNN)典型雷达点迹智能识别算法的识别正确率为82%~90%,所提算法则可以达到93%,提升3%~10%。此外,所提算法对训练样本数目依赖较小,便于推广应用。

“电工电子技术”线上线下混合式教学模式探索

“电工电子技术”是工科院校面向非电专业开设的一门重要的专业基础课,随着“课时减少、内容不减”的矛盾逐渐加大,采用传统的教学模式无法满足课程的教学目标。本文探讨了线上线下混合式教学模式的具体实施方法,并从全方位、多角度来考核学生的学习情况,尽可能地调动学生的学习积极性。

独立学院办学效益理论研究

独立学院是我国高等教育大众化进程中产生的一种新的办学形式,其办学成本与办学效益问题日益成为公众关注的热点,也成为制约其发展的核心问题。独立学院的办学效益包括社会效益和经济效益两个方面。经济效益可以从整体、局部和个人三方面实现;而其培养的人才的数量和质量是衡量独立学院社会效益的最重要指标。对独立学院办学效益进行评价时要注意两点:一是评价体系的制定。二是评价指标的选取。

机电系统频域状态信息的实时跟踪处理

交流采样在一类旋转机械设备的状态信息监测过程应用广泛,它的算法和方法很多。但是频率参数总是直接或间接的对其它系统参数的准确度等影响甚大。重点阐述了硬件测频法和软件测频法,前者要综合考虑硬件电路和测试方法的软件实现,后者则是运用某种信号数值算法处理技巧来进行频率的实时监测; 所介绍方法实用有效,并在结论中试图探讨交流采样在其它工业领域的结合应用。

建筑草图Sketchup下自动生成模型轮廓轨迹的系统开发

针对现有的轮廓切割机难以切割复杂曲面难题,研制出能直接与数字化设计Sketchup建筑草图软件结合的专用轮廓模型装备,并且以Visual C++6.0为工具开发了自动编程系统,可直接在建筑草图Sketchup环境下自动生成模型轮廓轨迹的NC代码。经实验验证,该装置能在短时间内复现与设计草图一致的实物模型。

双轴惯性直线振动机械滚动轴承单一局部损伤故障诊断

针对双轴惯性直线振动机械滚动轴承单一局部损伤故障判别问题。通过分析滚动轴承运行状态和载荷分布,建立基于Hertz接触理论的内、外环局部损伤故障的冲击振动模型并进行仿真和试验验证。研究结果表明,双轴惯性直线振动机械滚动轴承载荷分布区在振动方向近180°范围内随轴的旋转而周期性变化,使内、外环局部损伤故障的冲击响应时域幅值存在显著的调制现象,其包络谱图中故障特征频率的边频和调制频率显著;外环故障与单轴惯性振动机械、内环故障与旋转机械的包络谱有很大的相似性,但轴承的受力和设备工作原理的不同导致时域波形和故障机理却有本质区别,为有效诊断振动机械滚动轴承故障提供了理论依据。

蚁群BP神经网络在云制造知识服务组合优化中的应用

为实现针对复杂零件在云制造环境下知识资源的服务组合优化,建立了以QoS服务需求为优化目标的服务组合优化模型。首先,利用灰色关联分析对制造资源进行预处理以减小知识资源搜索范围,降低搜索成本。其次,利用改进的蚁群算法对知识资源进行全局优化分析,以提高匹配速度。最后,利用蚁群BP神经网络算法对解空间中最优解进行再次优化以提高知识服务组合的学习效率和学习精度。实验结果表明,灰色关联分析、改进的蚁群算法以及BP神经网络的使用,可缩短知识服务的搜索时间,提高匹配精确度,有效解决知识服务组合优化问题。

一种基于置信函数的分类器自优化雷达点迹识别算法

雷达组网协同探测中,受不同探测精度、观测维度及环境噪声影响,信息系统获取的传感数据包含一定不精确、不确定信息,导致无法对目标点迹准确分类识别。为此提出了一种基于置信函数的分类器自优化雷达点迹识别算法。首先,基于置信函数理论创建目标、杂波、不确定数据的证据识别框架,并设计可实时给定目标数据类别隶属度的深度神经网络模型分类器。然后,依托当前迭代轮次分类结果进行辅助决策证据构建,并根据点迹分布特性进行证据修正融合。最后,基于全局融合结果进行点迹类别标签更新,并重新驱动网络模型分类器进行在线学习与更新,如此迭代循环直至所有的雷达点迹数据类别标签不再发生改变。基于雷达实测数据集对算法性能进行验证分析,结果表明与传统算法相比新算法能够有效提升雷达点迹的分类正确率,而且随着样本数据的丰富算法收敛时间可急速减少,便于在后续工程中推广应用。

基于“金课”标准的机电传动控制课程设计的教学改革

基于“两性一度”金课标准,学校开展了机电传动控制课程设计的教学改革。本文对该课程在“金课”建设过程的教学创新探索和实践进行探讨,阐述了其“金课”内涵,针对该课程在“金课”建设过程中面对的问题,以金课标准在教学内容、教学形式和考核方式等方面进行了改革实践。

基于蚁群的环境分区目标偏置RRT算法路径规划

利用快速扩展随机树算法(Rapidly-exploring random tree,RRT)进行路径规划时,在狭窄复杂区域与空旷障碍区域融合环境下,存在随机性大、搜索时间长、路径曲折等问题。为此,提出了一种基于蚁群的环境分区目标偏置RRT算法。首先,采用分环境的随机概率采样并结合人工势场的目标偏向扩展策略,以提高算法收敛速度,增强算法搜索能力。其次,为解决规划路径曲折且冗余点多的问题,提出改进蚁群寻优路径,并结合跳点筛选策略及三次B样条以消除冗余点平滑最终路径。最后,改进后的算法与A*算法、目标偏向RRT算法进行了对比分析。仿真结果表明:改进后的算法节点耗费量降低了54.8%,时间平均缩短了75.88%,从而验证了算法的有效性。

变压器局部放电超高频信号的外部检测

电力变压器局部放电超高频检测法中一般将传感器安装于箱体内部,这对已投入运行的变压器来说是有潜在危害的。为此,先分析了变压器箱体对局部放电超高频电磁波传播的影响,探讨了接收天线外部检测超高频信号的可行性,再实验研究了局放超高频电磁波的外传播特性。结果表明,超高频电磁波可以透过变压器箱体夹缝衍射出来,外部检测到的超高频信号强度随着变压器箱体缝宽增大而增大;变压器套管附近安装接收天线也能检测到超高频信号。

高校创新实验室创客空间的建设模式探究

在创客运动席卷全球的背景下,创客教育正在掀起一股教育改革浪潮。高校建立创客空间、引入创客教育,将改变传统的教育模式,最终推进创新创业人才的培养。论文介绍了创客和创客空间的概念及发展现状,探讨了创客教育与创新教育、创客空间与创新实验室之间的关系。基于创新实验室,高校创客空间的建设包括实体创新实验室建设和创客空间网络平台建设两个部分,并从开放模式、教学和运行模式以及管理模式三个方面探索了实体创新实验室的建设模式,最后研究了创客空间网络平台的建设模式。

振动机械滚动轴承单点点蚀故障诊断研究

针对振动机械滚动轴承内环和外环单点点蚀故障的判别问题,通过对振动机械滚动轴承运行状态的分析,建立了滚动轴承内环和外环单点点蚀故障的脉冲冲击模型,提出了单点点蚀故障的判别依据,对理论模型进行了仿真,并在振动筛上进行了试验研究,运用Hilbert-Huang变换法处理了试验数据。理论分析与试验分析结果一致表明,振动机械与旋转机械滚动轴承单点点蚀的故障特征频谱有明显的区别。振动机械滚动轴承外环点蚀故障时有明显的振幅调制现象,其故障包络谱中有幅值较大的外环故障频率fo及其倍频、外环故障频率的边频、调制频率及其倍频的谱线;而旋转机械外环点蚀无振幅调制现象。振动机械滚动轴承内环点蚀故障时有轻微的振幅调制现象,其故障包络谱中有幅值较大的内环故障频率fi及其倍频、幅值较小的内环故障频率的边频和调制频率及其倍频的谱线;而旋转机械内环点蚀存在明显的振幅调制现象。

非谐和水平振动输送机的物料运动分析

针对物料滑移理论中干摩擦驱动下物料输送速度计算困难的问题,通过分析基于物料滑移理论的非谐和水平振动输送机(以下简称输送机)物料运动过程,在分段建立并求解输送机和物料的动力学微分方程的基础上,改进干摩擦作用下物料相对于输送机的运动状态的判别条件及各状态之间的相互转变的判别条件,并进行基于Matlab数值仿真研究和试验研究。研究结果表明,由输送机速度或加速度的不对称使驱动物料运动的干摩擦力也不对称,从而使物料的运动也不对称,引起物料与输送机之间的相对运动;输送机两偏心质量的相位差为90°或270°、频率比为2时对物料输送最为有利;物料输送速度随着输送机低频轴频率的增加而增加,随着两偏心质量矩的增加而增加,但增加到一定程度时物料输送速度就不再增加;当两偏心质量矩之一确定时,二者之比存在最佳值使得物料输送速度达到最佳值。

基于核Fisher判别分析技术的电力变压器DGA故障诊断模型研究

鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数,避免了参数选择的盲目性和随意性。实例分析表明,该模型具有训练时间短、不存在局部极小等优点,与IEC三比值及改良电协研法相比,具有更好的故障识别效果。

基于PSO和LSSVM回归的摄像机标定

针对摄像机非线性显式标定时很难精确地建立其复杂的数学模型,本文提出了基于粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的摄像机非线性隐式标定方法。该方法采用最小二乘回归机精确逼近图像坐标与世界坐标之间复杂的非线性成像关系;利用PSO算法搜索LSSVM回归模型的最优参数,提高LSSVM回归的收敛速度和泛化能力。通过运用标准BP神经网络、遗传算法、LSSVM及粒子群优化的LSSVM回归方法对圆阵列图案标定模板进行标定,实验结果表明:基于PSO和LSSVM回归的标定方法具有标定精度高、收敛速度快、泛化能力强等优点。

振动机械滚动轴承两点点蚀故障诊断研究

针对振动机械滚动轴承两点点蚀故障判别,建立基于Hertz接触理论的振动机械滚动轴承内、外环点蚀故障振动模型,提出点蚀故障判别依据,对理论模型进行仿真,在振动筛上进行试验研究。理论分析与试验分析结果一致表明,振动机械与旋转机械滚动轴承两点点蚀故障特征频谱区别明显。振动机械滚动轴承外环点蚀故障时振幅调制现象明显,而理想的旋转机械外环点蚀无振幅调制现象;内环点蚀故障时有轻微振幅调制现象,而理想的旋转机械内环点蚀存在明显振幅调制现象。

工艺参数对电沉积纳米晶镍沉积速率的影响

采用直流电沉积方法,通过改变电流密度、沉积液温度、特殊添加剂C7H4NO3SNa.2H2O浓度,制备出纳米晶镍覆层材料,利用光学显微镜和高分辨透射电镜(HRTEM)对沉积覆层材料的组织形貌进行分析,通过对沉积层材料厚度的测量,研究不同条件下纳米晶镍覆层沉积速率的变化规律。结果表明:电沉积纳米晶镍覆层材料的沉积速率随着电流密度的增加而呈现增加的趋势;随着温度的增加,先增加后下降,在60℃时最大;随着特殊添加剂浓度的增加而降低。

Zernike矩和曲率的圆形中心亚像素定位

提出了一种基于Zernike矩和曲率不变的圆形标记椭圆图像中心的亚像素精确定位方法。首先采用多结构元多尺度形态学边缘检测算子提取椭圆图像的像素级边缘并滤除噪声,其次构造出椭圆图像的Zernike矩求解模型并结合曲率不变性计算出椭圆的亚像素边缘,最后利用最小二乘拟合对椭圆中心进行精确定位。实验结果表明:该方法具有计算速度快、定位精度高的优点,可用于高精度视觉测量。

基于Multisim虚拟仿真技术的电工电子实验室建设

针对传统实验室建设投入大、设备易损坏、实验效果不理想等问题,构建了基于Multisim虚拟仿真技术的电工电子实验室,列举了应用Multisim仿真进行感性电路功率因数的改善、三角波发生器、多谐振荡器等电工电子实验教学的实例。实验表明,虚拟仿真技术有效提高了实验教学质量,推进了实验教学改革。