基于声发射的钢桥面板焊接气孔缺陷在线识别

为实现正交异性钢桥面板机器人智能化焊接过程中缺陷的在线监测,提出了一种基于快速傅里叶变换和支持向量机的气孔缺陷声发射识别方法.通过开展机器人焊接实验,揭示了钢桥面板焊接及缺陷产生过程的声发射特征.无损伤与气孔缺陷2种工况信号的幅值、振铃计数、峰值频率和中心频率等参数重叠交叉严重、相关性不显著,而气孔缺陷信号的傅里叶频谱存在更多高频能量分布,因此以频谱为输入建立2种工况的径向基核支持向量机模型.实验结果表明,与朴素贝叶斯、随机森林和线性核支持向量机模型相比,径向基核支持向量机模型拥有更高的正确率(95.4%)和召回率(94.3%),能够用于焊接过程气孔缺陷的在线识别,具有较强的鲁棒性和实用性.

基于动态专家会议算法的刀具磨损度在线识别

为了提高机床加工过程中刀具磨损度识别准确率,提出基于动态专家会议算法的在线识别方法。分析刀具磨损机制,设计刀具磨损度识别框架;使用CEEMD分解源信号得到IMF分量,并基于IMF分量提取信号的改进I-kazTM系数、功率谱熵、标准差等多指标特征矩阵;针对随机森林算法存在的问题,将决策树视为决策专家,根据专家历史决策准确率动态确定专家决策权,从而设计一种新的动态专家会议算法。经PHM2010刀具磨损数据集验证,多指标特征矩阵在空间分布的类内聚集度、类间区分度均较好;基于动态专家会议算法的刀具磨损识别准确率为98.44%,分别比RF、LS-SVM算法高出了17.19%、11.72%,说明动态专家会议算法在刀具磨损度识别中是有效的。

一种双维度驾驶风格在线识别算法及其HiL测试

本文提出一种基于规则的双维度驾驶风格在线识别算法,从动态性和动力性两个方面来定义驾驶风格。通过对驾驶风格的在线识别,可以使重卡动力总成实现因人而异的智能化控制,从而提升驾乘体验并降低运营油耗。文中阐述了识别算法的具体逻辑及Simulink建模实现,并对HiL系统驾驶仿真测试数据进行分析,结果表明该模型能够对双维度驾驶风格进行可靠的在线识别和计算。

典型传统服饰图像的在线识别系统

为探索传统服饰文化的智能化保护手段和提高传统服饰文化的传播效率,以加权投票法集成多注意力机制的传统服饰识别算法为核心,构建了一个典型传统服饰图像的在线识别系统。首先,通过书籍扫描和线下拍摄等手段收集传统服饰图像数据,再联合多背景替换和几何变换混合增强服饰图像数据,完成传统服饰图像数据集的构建。随后,采用迁移学习技术在DenseNet169网络上分别引入了通道注意力、卷积注意力和位置注意力3种机制来构建模型,并对3种模型的识别结果进行加权投票判决,实现对传统服饰图像的高精度识别。在此基础上,通过对未知待测图像进行在线裁剪和自适应等规范化预处理,提高了识别系统的泛化适应性。最后,采用Web和云计算技术实现了系统的在线识别、交互、显示和账号管理等功能集成。测试结果表明,本文实现的传统服饰识别算法在验证集上的识别准确率达到了93.5%,构建的系统能够有效地在线识别15类传统服饰图像,对传统服饰文化的传播和保护具有一定的促进作用。

基于CRF的驾驶员意图在线识别

为提升驾驶辅助系统决策准确率,文章建立一种基于条件随机场(CRF)的驾驶员意图在线识别系统,为驾驶辅助系统提供重要参考。文章采用深度标签分布学习(DLDL)识别驾驶员的头部姿态判断其观察目标,在驾驶模拟器上创建实验场景,采集驾驶员操作数据,按照操作划分并输入至CRF进行训练,识别驾驶员的换道意图。通过实验对比,识别率在96%以上,能够在5 s前识别驾驶员的换道意图。在此基础上实现在线识别,满足实际应用要求。

基于STM32的用电器在线识别系统

文中设计并制作一种用电器在线识别系统,用于实现用电器的快速识别功能、学习功能及远程监测功能。系统前端通过CS5463模块获取用电器特征电参数。在STM32芯片上利用FFT算法、模糊识别欧几里得度量算法进行用电器识别;通过等距采样、限幅滤波及组合计算等方式实现系统的学习功能。系统后端将处理结果传输给HMI串口屏交互模块,同时通过ESP32将识别结果和监测信息同步至服务器,用户通过手机端APP即可实现用电器的在线监测。系统对用电器的识别准确度高,可应用于家庭、宿舍、办公室等多种场景,具有较强的实用性,对于用户实现用电器的精细化管理、推动物联网建设以及提高用电安全具有重要意义。

配电线路故障在线识别与诊断系统的设计探讨

在科学技术飞速发展的背景下,合理设计配电线路故障的在线识别和诊断系统,可以更好地识别和诊断故障,提高配电线路的运行水平.本文针对配电线路故障在线识别与诊断系统设计展开分析,介绍了配电线路故障诊断系统特性,探讨了常见的配电线路故障类型,并提出具体的系统设计对策,希望可以为设计人员起到相应的参考作用.

动态调整灰色关联分析方法在轴承早期退化在线识别中的应用

针对现有数据驱动型方法在滚动轴承早期退化识别中存在敏感度低、误警率高的问题,提出一种面向瞬态机械装备健康监测的动态调整灰色关联分析(DAGIA)方法。该方法首先采用希尔伯特(Hilbert)变换对滚动轴承振动数据进行幅度解调得到包络信号。为了削弱分辨系数取值的影响以凸显关联度值的区分程度,将可以表征轴承退化信息强弱的特征噪声能量比(FNER)指标引入传统灰色关联分析(TGIA)中动态调整分辨系数。然后,提取轴承运行初期的第一组数据作为参考数据,计算其余数据和参考数据的动态灰色关联度并构建轴承性能衰退指标。最后,根据正常样本并结合切比雪夫不等式设置控制线瞬态识别滚动轴承早期退化起始位置。利用IMS和XJTU-SY数据库完成对轴承早期退化瞬态识别,结果表明,所提方法可以瞬态识别轴承早期退化位置,误报警逼近于0,兼具敏感性和鲁棒性,有利于设备维护人员更好掌握滚动轴承的运行状态。

基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别

提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗-花萼在线识别方法。以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别。实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7%。

基于机器视觉技术淡水鱼品种在线识别装置设计

研制基于机器视觉技术的淡水鱼品种在线识别装置。采用CCD彩色摄像头、图像采集卡、光电开关、数据采集卡、输送机、照明箱等部件组成在线识别装置的硬件部分;基于Visual C++6.0平台编写具备淡水鱼图像采集、图像分析、鱼体特征提取、品种识别等功能模块的在线识别软件程序。利用本装置对鲤鱼、鲫鱼、草鱼、鳊鱼等4种大宗淡水鱼进行品种在线识别。结果表明,以BP神经网络作为识别模型,该装置对4种淡水鱼进行识别的平均准确率达到92.50%,检测所需时间平均为1.3s,该装置可以用于淡水鱼品种的在线、快速、准确识别。

基于有限PMU的电网故障在线识别算法研究

为了实现有限PMU布局方式下的快速有效电网故障检测,研究了电网故障线路在线识别算法。根据PMU布局将电网划分为多个区域。分析了故障发生时流入故障区域的正序、负序和零序电流明显增大的特性,研究了基于边界PMU的故障区域搜索方法。基于虚拟节点构建了纯故障等值模型及其故障分量电压方程。利用一个区域的各边界节点电气量,构造故障分量电压的超定方程组,采用最小二乘法求解故障线路的故障点位置,准确检测故障区域内的故障线路。IEEE14节点系统上大量仿真实验验证了该算法的有效性,它不受故障位置、故障类型、过渡电阻的影响。仿真实验也表明了采用最小二乘法求解的故障点精度能够满足要求。

利用转速波动信号在线识别内燃机气缸压力的研究

提出一种利用转速波动信号在线识别内燃机气缸压力的方法。通过分析曲轴飞轮系统的动力学特性 ,建立一个简明实用的内燃机动力学模型 ,揭示瞬时转速波动信号与气体力扭矩及各缸气体压力之间的本质联系 ,给出气缸压力波形的在线识别方法及其快速实现算法。试验及分析结果表明这种方法的可行性和有效性 。

双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统

论述了双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统的原理、判别模型和构成．其主要特点在于此方法有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题．测试结果及长期运行表明，其识别准确率达９３％以上．

油气水多相流压力和压差信号特征分析与流型在线识别

在宽广的实验参数范围内测量了水平管内油气水多相流动时压力和压差信号，对信号的时域、频域、小波尺度域、分形等特征进行了提取与分析；建立了流型的规则识别和模式识别的融合方法。经过实验测试，该方法可以识别出泡状流、分层流、间歇流和环状流，流型识别率高于９０％．

励磁变压器低压侧单相接地故障在线识别方法

励磁变压器低压侧单相接地故障时,乒乓式转子接地保护原理也能检测到对地绝缘电阻下降,并且计算的励磁绕组一点接地位置百分比为50%,可能会误导故障排查的方向。因此提出了一种励磁变压器低压侧单相接地故障在线识别方法,当励磁绕组一点接地电阻计算值小于定值,接地故障位置计算值在50%左右,且励磁绕组正、负端对地电压的基波有效值中的较大值与励磁电压的比值超过设定值时,则认为励磁变压器低压侧发生了单相接地故障。理论分析和现场录波数据验证了所提方法的正确性。

半自动分拣线上运动条烟的在线识别

为提高立式条烟分拣机的分拣效率,节省分拣时间,采用视觉技术实现了烟草物流配送中心半自动分拣线上运动条烟的在线识别。搭建视觉系统平台进行图像采集;对获取的图像进行预处理,提出了一种"两步法"的轮廓提取算法,并在此基础上提取图像的颜色、纹理、形状等特征;利用获取的图像特征建立图像特征数据库,通过图像最小特征距离准则进行图像识别,自动完成每一个订单内各条烟品牌和数量的核对。结果表明:物流中心按4条配送线日均配送量约5万条计算,可节省时间0.5 h/d。系统运行稳定,可满足6幅/秒的条烟图像处理速度要求,识别正确率在99.99%以上,有效满足了条烟现场识别的需求,保证了条烟分拣的顺利进行。

基于信息融合的精密磨削砂轮磨损状态在线识别方法研究

高质量非球面光学元件批量制造是目前精密磨削技术力求实现的目标。为了提高非球面光学元件精密磨削的加工效率,必须在加工过程中动态识别砂轮磨损状态,在砂轮接近或达到寿命周期时对其进行修整。寻求一种经济可行的方式,实现砂轮寿命周期在线评估,利用声发射、砂轮振动、磨削力等多种类型加工过程信号,提取和选择能够全面、灵敏反应砂轮磨损状态的特征,基于Dempster-Shafer证据理论,进行多源信息融合,实现精密磨削砂轮磨损状态在线识别。

水电机组状态参数趋势分析与在线识别

机组状态参数的趋势分析及计算机表达是影响在线故障诊断的重要因素。文中运用奇异谱理论对状态参数的趋势进行了分析 ,运用人工神经网络完成对机组状态参数典型趋势的在线识别。该方法可以对机组状态参数 (如振动、温度、压力等 )进行有效的识别 ,为水轮机组的状态分析、状态评估和预测提供有效的辅助分析手段 ,从而为水电厂状态维修提供了参考。

电压薄弱节点的在线识别与控制方法

快速准确地识别电压薄弱节点并执行相应的控制措施,是防御电力系统电压失稳的一项重要工作。首先,在对电力网络进行等值和解析的基础上,建立了识别节点电压薄弱性的解析指标,该指标具有明显的物理意义,反映了负荷节点电压与所有负荷电流在相应网络阻抗上引起的累积电压降的比值。然后将节点电压薄弱性指标分解为与各负荷节点相对应的贡献度指标,利用贡献度指标可以解析地识别导致节点电压薄弱的关键因素,并能给出相应的控制措施。IEEE 118节点系统仿真结果表明,与模式分析方法相比,所提方法计算结果准确,能有效识别出与所有关键模式相对应的各个薄弱节点,并能给出减轻节点薄弱性的控制措施。

基于单片机双能γ射线透射煤矸石在线识别仪

介绍了基于单片机双能X射线透射煤矸石在线识别仪的工作原理、软硬件设计和稳谱方法,分析了集成线性放大器和集成单道脉冲幅度分析器,具有体积小、成本低、稳定可靠的特点。