无线无源力/热传感器与测试技术研究现状

针对力热传感器多数采用有线有源的技术方案,难以适用于高温、高压、强振以及机械动力旋转部件等环境下的力热参数原位测试问题,阐述了进行无线无源传感器件研究的重要意义,并对声表面波(surface acoustic wave,简称SAW)传感器、LC谐振互感耦合传感器以及超材料传感器等3类无线无源力热传感器进行了总结及现状分析。首先,描述了无线无源力热传感器的需求情况;其次,介绍了3类传感器的工作原理、传感性能及其在独特场景下的具体应用;最后,讨论了无线无源传感器发展过程中的瓶颈问题,指出了未来可能改善和提升的发展方向。

基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析

帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。研究结果揭示了独特的连接模式,Delta和Theta波段的连接更紧密,而Alpha、Beta和Gamma波段的连接更稀疏。帕金森病(PD)患者与对照组之间的Theta、Alpha、Beta和Gamma频带存在显著差异(p<0.05)。因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。

新国际单位制对电磁计量体系的影响

从2019年5月起,以4个基本物理常数为基础的新国际单位制正式实施,全面实现了用基本物理常数定义基本单位、基本单位的量子化以及量子基准取代实物基准,开启了计量单位独立复现、不再依赖于国际计量局的全新局面。论述了新SI体系下电学计量体系相比于1990电学计量体系的变化,探讨了国际单位制变革所引发的电磁测量活动。

应用脉冲回波的避雷线断线检测系统研究

为高效率、低成本地检测风力发电机组桨叶避雷线断线位置,设计基于脉冲回波的避雷线断线检测系统。该系统以单端行波法为原理,由信号发生模块,传感器模块,信号采集模块、控制器模块四部分构成。信号发生模块负责产生行波脉冲信号,传感器模块负责采集回波信号,信号采集模块负责将采集到的回波信号处理转化送给控制模块,控制模块负责分析回波信号,判断故障类型和故障点位置。该文对各个模块的电路和性能参数进行设计,搭建整体的检测系统。经实验验证,该系统可以精准的实现断线判断,并获得断线位置,测量误差精确到0.5 m以内。

基于信号图像化和CNN-ResNet的配电网单相接地故障选线方法

配电网发生单相接地故障时,零序电流呈现较强的非线性与非平稳性,故障选线较为困难,针对此问题,提出一种基于信号图像化和卷积神经网络-残差网络的配电网单相接地故障选线方法。首先,利用排列熵优化变分模态分解算法的参数,将零序电流信号分解成一系列固有模态函数;其次,引入新的数据预处理方式,将固有模态函数转成二维图像,获得零序电流信号的时频特征图;最后,利用一维卷积神经网络提取零序电流信号的相关性和特征,利用残差网络提取时频特征图的特征,将两个网络融合,构建混合卷积神经网络结构,实现故障选线。仿真与实验结果表明,该方法能够在高阻接地、采样时间不同步、强噪声等情况下准确地选择出故障线路,可满足配电网对故障选线准确性和可靠性的需求。

基于GA-BLS方法的手势识别研究

为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化宽度学习(broad learning system,BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BLS模型。利用所提模型对8种手势下的A型超声信号和肌电信号进行手势识别分析,并与SVM、KNN、RF、LDA等方法进行对比,以验证所研究方法的有效性;将长时间段下的A型超声信号和肌电信号切分成4个数据段,发现随着肌肉疲劳程度的增加,手势识别的准确率均呈现出明显下降的趋势,而且A型超声信号相较于肌电信号具有更好的抗疲劳特性。

基于DK-SVD的深度学习电阻抗块稀疏成像方法研究

针对电阻抗层析成像逆问题的病态性和非线性,提出一种基于DK-SVD的电阻抗块稀疏图像重建方法。该算法通过多层感知器为每组测量数据提供最优的模型参数,以适应数据集的多样性,进一步提高成像质量,并在稀疏编码阶段采用迭代收缩阈值算法加快收敛速度。仿真实验结果表明DK-SVD算法重建图像的结构相似性可达到0.95以上,误差可控制在0.1左右,平均重建速度为0.034 s,有效地提高了电阻抗层析成像的质量和效率,且经进一步实验证明了该算法具有良好的噪声鲁棒性和实际应用价值。

尾波干涉法检测混凝土应力损伤状态试验研究

为了更加精确地检测混凝土内部应力损伤状态,利用Ritec非线性高能超声测试系统对4种不同强度等级的混凝土试块和短柱进行超声波尾波干涉试验,建立尾波波速变化率-应力(dv/v-σ)曲线,根据曲线斜率构造尾波波速变化率与应力状态模型并对混凝土损伤状态进行研究。结果表明:所构造的应力状态模型将混凝土的损伤过程分为3部分:0~40%极限抗压强度、40%~70%极限抗压强度、70%极限抗压强度至破坏。根据应力状态模型可以清晰地对混凝土在承受荷载过程中的应力区间及损伤状态进行判定,进而评估其安全状态。

薄层色谱与表面增强拉曼光谱法鉴别一次性纸杯中荧光增白剂

建立一次性食品包装用纸杯中非法添加荧光增白剂的薄层色谱-表面增强拉曼光谱(TLC-SERS)鉴别法。采用微波法与传统法分别制备了银、金、金包银和银包金4种金属溶胶,并通过紫外光谱法、电镜扫描法、电势与粒径测定法等手段进行表征,检测各种金属溶胶对吡啶的拉曼光谱增强效应以判定金属溶胶质量,并以4种双三嗪氨基二苯乙烯类荧光增白剂(DSD-FWAs)中的二磺酸型荧光增白剂71(C.I.71)、荧光增白剂85(C.I.85)、荧光增白剂90(C.I.90)、荧光增白剂113(C.I.113)为目标检测成分,建立一次性纸杯中4种荧光增白剂的TLC-SERS鉴别方法。结果显示微波法制备的银溶胶作为本项研究食品包材中增白剂鉴别方法的表面增强剂效果更佳,对市售100批样品进行TLC-SERS鉴别,6批样品中检出C.I.113,建立的方法可为食品包装材料中荧光增白剂的检测提供新的备选方法。

300 MW供热机组低压缸零出力热力性能、调峰性能和经济性能分析

供热机组低压缸零出力运行可有效提升机组供热能力和调峰深度。该文基于Ebsilon软件,建立300 MW供热机组抽凝工况和低压缸零出力工况的数学模型,从热力性能、调峰性能和经济性能三个维度对常规抽凝模式和低压缸零出力模式进行分析。结果表明,低压缸零出力模式能够有效增加机组的供热能力,并降低发电标准煤耗率,当主蒸汽量为957.6 t/h时,供热量比常规抽凝供热模式提高16.25%,发电标准煤耗率下降27.2 g/kWh。低压缸零出力模式下,虽然供热机组的电负荷不具备调节能力,但其最小电负荷低于常规抽凝供热模式,适宜参与电网的深度调峰。从净收益最大化的角度,当热负荷在162~310 MW时,应采用低压缸零出力模式进行供热;当热负荷在310~375 MW时,应采用抽凝模式进行供热。

航空平台地磁矢量匹配导航算法研究进展

航空地磁矢量导航技术因其具有自主、无源、可靠性强的优势,在卫星导航系统受到攻击等情况下可有效发挥替代作用,在军民用领域均具有极高的战略意义和应用价值。航空平台具有飞行速度快、短时间跨越地域广的特性,对地磁矢量测量与导航方法提出高精度和高可靠性等要求。该文梳理近年来航空地磁矢量导航系统的研究与发展现状,介绍地磁矢量导航的关键技术,重点对地磁矢量匹配导航算法的研究进展进行分析。针对现有算法存在的不足,提出进一步提升算法的精度和鲁棒性、发展基于机器学习的地磁矢量匹配导航方法、推动无人机等新型航空平台地磁矢量导航技术发展等后续研究方向,意在促进航空地磁矢量导航技术的进一步发展。

通用信道编译码算法物理性能快速仿真系统

为实现信道编译码硬件算法物理性能的快速、准确验证,提出一种软硬件协同的通用化信道编译码算法物理性能快速仿真与性能评估系统。PC上位机软件主要实现模拟信源/噪声数据生成、仿真数据后分析、数据/控制指令传输以及与FPGA下位机交互等功能;FPGA下位机通过设计数据调度与系统控制、信道编译码算法架构、加噪信道以及数据统计等单元,构建通用编译码算法验证系统硬件系统架构,支持不同信道编译码算法物理性能的高效、准确验证。以系统当前支持的BCH码、LDPC码、删余卷积码、RS码及其串行级联码的性能仿真为例开展性能测试,性能恶化最大值低于0.4 dB,在10-7误码率统计量级下,仿真时间低于12 s,验证仿真评估系统的准确性、可靠性与有效性。系统采用的通用级联架构还可支持其他信道编译码算法的快速移植与部署,可为信道编译码算法物理性能快速验证提供一种有效的解决方案。

大气总温传感器数值计算耦合分析技术

借助自研软件开发及现有的商业软件建立阻滞室大气总温传感器模型,用UG软件构建几何模型,以商用Fluent软件模拟传感器的三维CFD数值,采用共形网格划分实现大气总温传感器的流体与固体界面网格匹配。采用Realizable k-ε湍流模型以及数值仿真批处理脚本的方法,对大气总温传感器流、固耦合仿真进行计算,提高了仿真计算效率。利用该方法对常温常压风洞对大气总温传感器的校准进行仿真分析,得出常温常压条件下马赫数大于1时,恢复修正系数基本不随马赫数变化。在常温、马赫数为0.6条件下,在静压条件±0.1atm时或总温条件为-25~45℃时,恢复修正系数变化幅度很小,数值仿真结果具有一定的准确性。

自监督学习结合对抗迁移的跨工况轴承故障诊断

轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,提出基于自监督学习结合对抗迁移的改进方法。首先根据信号本身特点创建辅助任务,对大量无标签数据学习,建立源域与目标域故障类别之间的内在联系;再通过对抗域适应和联合最大平均差异将源域知识迁移到目标域中,结合辅助任务优化两域差异,最终实现目标域准确的故障分类。用2个公开的轴承数据集上验证了所提方法的性能,实验结果表明,所提方法的故障诊断识别准确率在多数情况下均高于98%。

混凝土缺陷信号变分模态分解与超声成像方法

混凝土的强散射特性限制了其中缺陷声波成像的分辨率。该文采用一种依据变分模态分解与全聚焦成像相结合的方法,将接收信号分解成多个本征模态函数,计算各本征模态函数与激励信号的相关系数,对信号加权重构以实现对特征信号的提取,从而提高成像算法对混凝土缺陷间散射波互干扰的鲁棒性。通过设置对比试验,研究了不同缺陷混凝土结构中该信号处理方式对于成像结果的影响。试验结果表明,该方法对于弱散射及散射干扰具有更好的鲁棒性,相比基于原始数据的成像方法能够更好地还原混凝土内部结构。

一种改进YOLOv5s的森林火灾烟雾检测算法

提出一种基于改进YOLOv5s的森林火灾烟雾检测算法。构建包含16573幅图片的火焰烟雾数据集,解决训练数据不足的问题,提高训练模型的泛化能力。设计一种轻量化的GC-C3模块替换原有的C3模块,减少模型参数量和计算量;将加权双向特征金字塔网络结构融合到Neck结构中,增强网络对于中小目标的检测能力;修改网络空间金字塔池化结构,使用SimSPPF结构替换SPPF,提高了网络的计算效率和检测准确度;将边界框回归损失函数CIOU替换为Focal-EIOU,加快模型的收敛速度,解决正负样本不匹配的问题。实验结果表明:改进之后的网络平均检测准确度提高2.3%,模型参数数量下降46.7%,模型计算量下降47.5%。

海洋温盐传感器动态特性测试平台设计与应用

在海洋剖面观测和基于移动平台的观测中,海洋温盐传感器的动态性能直接影响其数据质量。目前,国内已开展了海洋温盐传感器动态特性测试平台研制,并开展相关海洋温度和电导率传感器的动态特性测试。该文详细阐述基于双扩散原理的海洋温盐跃层模拟装置的设计和实现过程,该装置高5 m,有效模拟自然界真实存在的垂直跃层现象,是对自然界真实跃层的最佳模拟,实现温度跃层温度差10℃,盐度跃层差10 mS/cm,运动控制子系统可模拟0.1~3.0 m/s传感器运动状态。通过SBE3温度传感器、SBE4电导率传感器和MSCTI 125快速温盐测量仪的测试,试验表明:该平台复现的垂直分层的温盐跃层能有效测试温度传感器和电导率传感器的动态特性,时间常数算法结果与传感器标称值基本一致。从试验结果分析出,该平台更适合于点状感应元件的测试,同时感应元件的封装结构对于动态响应有着不可忽略的影响。该平台的研制成果为后续开展海洋温盐动态特性研究提供新的测试平台和方法。

CEEMD-FastICA-CWT联合瞬态响应阶次的电驱总成噪声源识别

以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)方法提取纯电模式稳态工况下单一通道噪声信号特征,利用复Morlet小波变换及FFT对各分量信号时频特性进行识别。其次,采用阶次分析法和声能叠加法对稳态分量信号对应的各瞬态响应阶次能量进行对比分析,并结合皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient,PPMCC)相似性识别确定不同噪声激励源贡献度。结果表明:减速齿副啮合噪声对该增程式电驱总成纯电模式运行噪声整体贡献度最大。

改进的轻量级行人目标检测算法

针对行人目标数量密集、目标尺度小和目标周围背景光照强弱不一而导致的检测精度低的问题,提出一种基于特征融合的轻量化行人检测算法。以TinyYOLOv4为基础框架,首先,搭建新的主干特征提取网络(CSPDarknet53-S),在原主干网络的基础上加入新的特征提取模块(REM)来增强网络提取行人特征的能力。其次,改进特征融合结构,在主干网络提取高低层特征图后,先是在主干网络与特征融合网络间加入特征融合模块(RM-block)来增大感受野;然后引入浅层特征信息保留更多小目标特征,形成新的特征融合网络(IFFM)。最后,通过YOLO Head对融合来的特征图进行处理获得输出结果。实验结果表明,提出的算法在行人数据集(PASCAL VOC2007和VOC2012的person数据)上取得了较高的检测精度以及较好的检测效果。

磷石膏动模量及阻尼比试验研究

近年来,磷石膏废渣的生产和堆积迅速增长,给库区安全以及环境带来不小的隐患。该文利用英国GDS公司的GDS-DYNTTS型微机控制振动三轴试验系统,对杨家箐磷石膏堆场库区不同取土深度下的磷石膏废渣进行动力特性试验,主要针对其在围压较大、偏压固结条件下的动弹性模量E_(d)、阻尼比λ进行较详细的研究。试验结果表明:密度相同条件下,动弹性模量随着固结比和围压的增加而变大,且在动应变ε_(d)增长初期曲线变化率不大,ε_(d)超过0.01%后动弹性模量会迅速减小,再逐渐趋于平缓;利用Kondner模型发现最大动弹性模量倒数和动应变的曲线呈较好的线性关系;对动模量比(E_(d)/E_(d0))曲线进行归一化分析,可以得出动模量与动应变的变化趋势,并且根据Darendeli模型对磷石膏动模量比的衰变阶段进行划分;利用最小二乘法对阻尼比与动弹性模量比λ-Ed/Ed0分布进行拟合,得到归一性较好的经验模型曲线。