基于3σ准则与图像识别技术的压接测试方案应用探究

压接高速连接器使用越来越多且引脚朝着细、短、软、薄方向发展,对压接工艺要求越来越高,但缺乏有效的管控方法,导致故障泄露到整机甚至外场,影响恶劣。文章提出一种基于3σ准则与图像识别技术结合的智能管控方案,该方案通过对行程曲线工艺特征,利用图像相似度像素方差特征方法检测异常压接问题,并利用3σ准则对过程参数进行识别管控,解决压接质量管控依赖人员判定,跪针、压接不到位无法识别等问题。

3σ准则在小波消噪中的应用

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法。对于非平稳信号的消噪 ,主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。笔者讨论了小波消噪的机理 ,并提出一种新的取阈值方法。对于含噪声的非平稳信号 ,信号的慢变化部分主要体现在小波分解的低频系数中 ,而信号的突变部分和噪声主要反映在各层的高频分解系数中 ,利用电子测量中的 3σ准则 ,可有效地将信号突变部分和噪声区分出来 ,从而在消除噪声的同时保留信号的突变部分。

基于类3σ准则的光伏功率异常数据识别

在光伏电站实际运行过程中,通信测量设备故障、人为因素均会造成测量数据异常。为了有效地识别和处理异常数据,文章利用混合t Location-Scale分布模型中模型参数易于调整的特征,建立了类似于正态分布3σ准则模型的类3σ准则模型,并利用该模型对光伏功率异常数据进行识别。文章对两个光伏电站的实测数据进行分析,研究结果表明,与正态分布3σ准则模型相比,类3σ准则模型具有正确识别率高、适用性好等优点。

基于白化检验和3σ准则的小波阈值去噪算法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法。其中,分解层数、门限阈值以及阈值函数的选取是关键。本文分析了白噪声和有用信号的小波变换系数的特点,在此基础上提出了一种分解层数的自适应确定方法以及一种基于3σ准则的各层小波空间阈值的选取方法,并结合硬阈值和软阈值方法各自的优缺点,提出了一种改进的小波系数阈值估计的模型。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果,尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。

相关法动平衡校正中的3σ准则误差处理方法

在影响系数动平衡方。法中,校正的关键在于振动幅值和相位的准确提取。为了达到更好的动平衡效果,在传统的互相关函数法提取振动信号幅值和相位的基础上,利用3σ统计处理方法,对互相关函数法进行改进,更准确的提取出了振动信号的幅值和相位信息。用改进的方法进行刚性转子影响系数双面动平衡实验,达到了很好的平衡效果。

LabVIEW数据处理中3σ准则的应用

对多次重复测量得到的数据进行分析处理时,适当地应用3σ准则,可以有效地判别并剔除粗大误差。采用了常用的统计判别3σ准则,并以电子称量虚拟仪器系统为例,论述了在LabVIEW程序中如何使用3σ准则来进行粗大误差的判别和剔除。实际应用表明,系统运行稳定可靠,可使得最终得到的测量结果更真实、更准确,适合在易产生粗大误差的测试环境中采用。

3σ准则应用对结构疲劳损伤评价的影响分析

工程研究中经常要应用3σ准则来实现随机振动过程的时域、频域转换。文章应用疲劳损伤分析的频域方法,讨论了3σ准则的应用对于振动疲劳损伤累积评价结果的影响。应用满足Rayleigh分布的窄带模型及其4种典型的修正方法分析疲劳影响因子,数值模拟结果表明,3σ截断后的疲劳损伤累积仅占全部疲劳损伤累积的约70%(取m=6),与材料疲劳参数m有关,且基于窄带模型的疲劳影响因子分析方法具有一定程度的通用性。

3σ准则在心电信号小波消噪处理中的应用

以离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法为基础,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。并提出一种基于3σ准则原理的阈值选取方法。经MIT/BIH国际标准数据库中验证,试验表明,该方法行之有效。

机械产品几何量精度测量中3σ准则的应用

本文简述了几何量精度测量过程中粗大误差的产生原因和消除方法,并介绍了准则在判别含有粗大误差的异常数据的具体应用。

一种基于3σ准则与FCM算法相结合的光伏电站直流侧故障定位方法

为了解决光伏电站故障组件定位困难的问题,提出了一种基于3倍标准差(3σ)准则与模糊C均值聚类(FCM)算法相结合的光伏电站直流侧故障定位方法,深入分析了光伏电站各组串电流数据之间的关联性与差异性,利用组串间的差异性结合3σ准则得到组串故障因子;然后利用故障因子的关联性,通过FCM算法得到其聚类中心,客观地找出故障因子的阈值;利用实际光伏电站的数据,实现了只借助组串电流数据定位光伏电站的直流侧故障。实验结果证明了该方法的可行性与准确性。

“3σ准则”在桥梁健康监测数据奇异值检验中的应用

监测数据的奇异值检验是桥梁健康监测系统监测数据处理与分析的首要步骤,关系着后期是否能对桥梁的健康状况做出比较科学的评判。该文首先介绍了用监测值序列本身直接进行估计的"3σ准则"基本算法和评判标准,以及为保证数据序列连续性所采取的措施;然后结合郑州北环跨编组站大桥监测系统实例,运用Matlab软件编写计算程序,应用"3σ准则"对该桥部分温度、应变监测数据进行了奇异值检验,结果表明该方法在监测数据奇异值检验中可以有效地判别数据粗差,具有良好的效果。

一种基于ARIMA模型与3σ准则的取水异常检测方法

为提高取水预测数据的准确性,针对现有部分取水数据异常且难以进行人工判别的问题,提出一种基于ARIMA模型与3σ准则的取水异常检测方法。分析每个取水点每年的日取水量的时间序列数据,使用时间序列的ARIMA模型和高斯分布的3σ准则判断日取水量是否为异常值;通过时间序列分解算法分析异常值附近取水点的趋势,判断异常值附近是否存在其他未检测出的异常值,给出异常值的参考修正值。对所提模型在带异常标签的通用时间序列数据集上进行实验,通过评价指标混淆矩阵验证模型可行性,并将模型在真实水利部门取水数据集上进行实验,结果表明:模型可有效检测取水数据中的异常值并修正其值,对取水异常的原因进行分析有助于改进取用水的采集方法,提高取水监测数据的质量。

基于可变滑动窗口与3σ准则的脉冲星信号去噪算法

针对地面接收射电观测脉冲星信号较弱、信噪比较低的问题,提出了基于可变滑动窗口与两层3σ准则的信号去噪算法。该算法引入可变滑动窗口,对信号进行分步连续处理,同时在筛选噪声时使用两层3σ准则算法,解决了噪声遗漏及过度去噪问题。为证明算法可靠性与实用性,利用佳木斯66 m观测站实测数据进行算法验证,针对J1939+2134与J1744—1134脉冲星的实测数据进行分析处理。结果表明,该算法能够对脉冲星数据进行有效去噪,普遍提高信噪比约10dB。

3σ准则与测量次数n的关系

３σ准则与测量次数ｎ的关系王承双（长沙电力学院物理系长沙４１００７７）３σ准则（又称来以特准则，有的人称拉依达准则）是检查错误数据的准则之一．在实验测量时，如果事先已修正了系统误差，使之在要求的范围内，实验时主要考虑的是偶然误差．如果某一测量的偶然误...

3σ准则在基于谱相关信号检测中的应用

认知无线电(Cognitive Radio,CR)是一种智能频谱共享技术,第一用户信号检测是CR应用的前提。根据谱相关分析方法,利用信号非零循环频率处的谱线特征,可将信号从噪声背景中检测出来。为消除基底噪声,采用电子测量中的3σ准则对信号循环谱进行了消噪处理,便于实现检测,仿真论证了该方法在低信噪比下的有效性。

基于“3σ”准则的汽车驱动桥壳可靠度有限元分析与优化

运用Patran和Hypermesh软件建立了某重型商用汽车驱动桥壳的有限元模型,在详细分析接触等效应力和法向接触应力的基础上,得到了驱动桥壳和半轴套管的安全配合过盈量区间。在此基础上,依据优先配合原则,对桥壳的配合尺寸公差重新做了设计,并根据3σ准则,对过盈配合公差改进前后的配合可靠度进行了计算,计算结果表明,公差改进后过盈量的分布密度服从正态分布且可靠度有比较明显的改善。

基于3σ准则与逻辑回归的片剂包衣终点判断方法研究

该文通过探索衣膜厚度的统计分布特点,提出了一种基于3σ准则与逻辑回归的片剂包衣终点判断的新方法。首先,采集4个批次样品的近红外光谱,并用显微镜图像法测量衣膜厚度;其次,采用3σ准则得到合格包衣片的光谱区间,以测试样品在上述区间内的波数NI作为光谱特征;然后,由K折交叉验证考察模型的合格性判断性能,得到最佳建模条件与包衣终点的合格率判断阈值,建立基于3σ准则与逻辑回归的定性分析模型;最后,由上述模型计算测试集样品在不同时间的合格率,将其变化趋势与上述合格率判断阈值相结合,实现包衣终点判断。经KS检验得P=0.081>0.05,即合格片的衣膜厚度服从正态分布,可采用3σ准则确定衣膜厚度范围。而当包衣终点的合格率判断阈值设为90%时,模型对测试集的包衣终点判断正确率为100%。该研究揭示了包衣过程存在一定的随机性的现象,提出的方法具有准确性高、分析速度快、可解释性好的特点,为未来在线检测与质量评价提供参考。

基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取

利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。

基于CS5532的水分测定仪称重模块设计

物质的水分含量是决定物质物理、化学、生物特性的重要指标,其准确测定具有重要意义。现有的水分测定仪称重结果的测量精度和实时性往往难以同时满足要求。为此,设计了一种基于CS5532的水分测定仪称重模块,阐述了称重传感器的工作原理,给出了称重模块的硬件电路设计,并详细描述了称重数据的预处理策略及其实现方法。实验结果表明:基于该模块的水分测定仪测定结果响应快、实时性好,称重精度为1 mg,水分测量误差不大于0.1%,响应时间小于0.4 s,稳定时间不大于5 s。

基于卷积神经网络的轴承剩余寿命预测方法

为提高自动扶梯轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型的预测精度和泛化能力,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的轴承RUL预测方法。首先基于3σ准则对原始数据进行去噪,通过快速傅里叶变换获得其频率特征,其次将不同于传统时间序列数据划分方法的分层抽样应用于数据划分,并构造一个由三个卷积层和两个全连通层组成的深度卷积神经网络DCNN模型,最后利用NASA IMS数据集对预处理方法、DCNN模型精度和泛化能力进行评估,证明了该方法的优越性。