基于音频特征的水车室工作状态异常检测

水电站的水车室包含轴承和顶盖等机械设备,受水力因素影响,水车室的异常工作会带来较大的安全隐患,基于大数据分析的精确维护对于水车室的可靠运行至关重要。针对水车室的异常工作状态,通过模型训练、特征工程和分类模型的开发等过程,采用STFT、Log-Mel、MFCC等方法对音频数据进行了预处理,建立了基于音频数据的异常检测模型,并对溪洛渡水电站水车室工作状态进行了异常检测。结果表明,Log-Mel方法具有有效性。研究结果不仅降低了异常检测的成本,还为水电机组的健康监测提供了参考。

基于归一化流概率模型的水电机组异常声音检测

为推进水电机组智能化运维的发展,提出了一种自注意多阶统计量池化(SAMOSP)归一化流条件概率模型(NFCPM)用于水电机组的无监督异常声音检测。文中首次提出了自注意多阶统计量池化模块。该模块首先用一维压缩卷积层和瓶颈压缩激励部分自注意到时间帧的权重向量。权重向量用来计算多阶统计池化向量。然后再分频段的自注意到多阶统计池化量的不同权重,并按其提取不同频段的重要统计量信息,从而得到时频图的自注意统计池化特征向量。接着用归一化流条件概率模型对从水轮机组正常音频信号中提取到的自注意统计池化特征向量进行正常数据的概率建模。不同时间段的测试样本在该正常数据概率模型中进行测试,并得到相应的分数。分数越低表示概率密度越低,则异常程度越大,从而实现水电机组音频信号的无监督异常检测。

辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶中疲劳程度的影响

乘用车领域的过往研究发现,相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳,因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验,采用多项生心理指标(如心率、心率变异性等)对比了重型卡车驾驶员手动驾驶车辆时和在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度。辅助驾驶情况下驾驶员平均心率、呼吸频率、呼吸深度以及瞳孔直径均高于手动驾驶情况下,辅助驾驶情况下驾驶员连续二次心跳(RR)间隔均方根、低高频比例、眨眼频率、眨眼时长以及眼睑闭合百分比(PERCLOS)均低于手动驾驶情况下。当驾驶员处于手动驾驶情况时,驾驶时间每增加2 h,反应时间会增加0.032 s;当驾驶员处于辅助驾驶情况时,反应时间不随驾驶时间发生显著变化。重型卡车驾驶员在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度低于手动驾驶,本研究可以为辅助驾驶系统在重型卡车中的安全应用提供理论支持。

基于声音特征的水力发电机组试验分析

针对工业设备声音数据的易得性,对两河口2号水轮机组开机试验过程中的升/甩负荷等实验进行声音数据采集,对采集的声音数据进行RMS、频谱、声谱图分析。基于波形、频谱以及声谱图的细微差别,选择神经网络作为辅助手段,将声谱图作为训练样本进入神经网络输入层,得到声纹特征,将声纹特征接入聚类模型实现分类,并实现测试样本的分类打分。结果表明,试验中的不同负荷工况和尾水门泄露事故均能够正确识别,本试验训练的模型对工况分类的正确率达到了100%。该研究将有助于建立针对水电站机电设备整体和重要关键部件的机器声纹特征图谱库。

基于云平台和声学指纹的磨煤机运行状态监测系统设计与应用

磨煤机是火电机组的重要设备,其健康的工作状态是保障发电厂正常运行的关键因素。为实现磨煤机的运行状态监测和故障诊断预警,在对磨煤机运行振动/声音分析的基础上选择最优的传感器参数和传感器布设位置,通过以太网技术实现数据的传输和收集。该系统是国内首套基于振动/声音声纹识别技术的磨煤机运行监测和故障诊断系统。

基于深度卷积神经网络与高斯混合模型的水电机组异常声音检测

为实现水电机组运行状态的安全监测,解决自动化值守问题,依据语音识别技术,基于发电机组运行监测信息对水轮机部分测点的正常状态建模,以实现异常检测。先使用西储大学轴承试验数据,验证深度卷积神经网络(CNN)与高斯混合模型(GMM)组合建模方法的正确性;其次针对水轮机组共布置了42个测点,根据过速前后RMS的上升率,选择10个敏感测点进行位置分类;然后选取部分数据作为训练数据,得到CNN模型及机组声音特征,进一步训练并得到GMM模型;最后利用测试数据的打分结果,判断机器运行状态——即偏离正常状态的程度,实现异常状态检测。该试验方案通过人工标注确认,验证了方法的可行性,实现了基于声音的水电机组异常检测算法设计。

5G车路协同在干线物流自动驾驶中的应用

以干线物流为应用对象,探索5G车路协同在货运自动驾驶中的应用。对5G技术特点、国家层面5G应用发展战略、5G车路协同在干线物流中的应用优势进行了分析研究,并对5G车路协同平台架构进行了详细设计;最后基于干线物流的实际应用,从安全、节能、高效三方面设计了5G车路协同自动驾驶应用场景与应用途径。

高速场景下自动驾驶组合定位系统研究

高速场景中汽车定位技术是自动驾驶解决方案中一个重要的组成部分,其定位的准确性将直接影响自动驾驶系统的安全性。本文首先详细比较了当前GNSS/INS松组合、紧组合和深组合3种组合定位模式的特点及架构设计,然后,提出了一种适用于高速场景下汽车自动驾驶的低成本组合导航定位系统模型,可以与高精地图配合为自动驾驶汽车提供静态场景感知,以及作为汽车路径规划和车辆控制的参考依据。

行稳致远以进固稳--2022年中国自动驾驶市场观察

习近平总书记在党的二十大报告中指出:“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。”近日召开的中央经济工作会议提出:“坚持发展是党执政兴国的第一要务,发展必须是高质量发展,完整、准确、全面贯彻新发展理念”。

基于尺度和深度不确定性的Mono3D检测算法研究

在现实空间中的目标物进行交互和决策相关的自动驾驶技术应用中,3D目标检测起着非常重要的作用。目前的3D物体检测,着重依赖3D传感器的检测方法存在一些缺陷。本文通过对单目相机对采集到的图像进行3D目标检测,阐述Mono3D检测算法研究。

室内颜色对商业空间氛围与消费者购买行为的影响:以星巴克为例

在当今竞争激烈的商业环境中,零售店内形成的氛围已经成为了除了店铺品牌及其产品外的一个至关重要的因素。消费者在线下店铺的消费行为,停留时间都受到其心理情绪变化的影响。而这些变化都会受到店铺内环境及氛围设计的影响。在众多的店铺氛围设计变量中,本研究选择室内色彩作为研究对象,针对中国消费者与消费环境,收集了深圳三家星巴克的室内颜色素材,结合HSB色彩模型分析结果和消费者的问卷与访谈结果,实证室内色彩对室内氛围和消费者购买行为的影响。

智能网联商用车测试技术研究与展望

对智能网联汽车进行全方位的测试、充分细致地测评软硬件质量,是检验和保障智能网联汽车安全性与可靠性的必要手段,也是该领域的研究重点之一。本文对智能网联汽车的测试现状进行了梳理,介绍国内外最新的测试进展,分析仿真测试与道路测试包含的关键要素。结合智能网联商用车的研发与测试现状,重点分析当前的测试技术在商用车领域应用时存在的局限性,以及改进空间。结合我国的实际情况与行业需求,对智能网联商用车测试技术的研究与发展提出参考建议。

公路货运自动驾驶重卡政策及应用进展研究

物流是我国交通运输的关键,公路货运在各类运输方式中占据主力地位,但行业面临安全事故多、劳动力短缺等痛点。自动驾驶赋能公路重卡货运,成为行业发展的有力“武器”,自动驾驶落地公路货运也离不开国家政策的有效引导和支撑。公路货运是交通运输中的重要环节,是国家经济发展的助推剂。自动驾驶能有效解决公路货运安全、劳动力短缺等行业痛点,赋能道路运输。国家高度重视自动驾驶技术在公路货运领域的落地应用.

商用车自动驾驶技术在干线物流中的应用实践

智加科技创立于2016年,是全球领先的重卡自动驾驶技术公司。拥有L4级全栈自动驾驶技术,2021年率先推出有人监督的自动驾驶前装量产产品并投入商业化运营,助力干线物流降本增效,提升道路安全性,并通过实际运营反哺技术迭代,实现无人驾驶的社会价值。一直以来,自动驾驶规模化应用都存在瓶颈。对于自动驾驶,物流行业从业人员“听过多过于看到”。