基于融合特征的SURF配准算法

SURF算法是一种尺度不变、旋转不变且鲁棒性良好的配准算法,但其丢失了图像的颜色特征,因此对于彩色图像的配准效果不佳。为此,提出了一种基于融合特征的SURF配准算法。该算法首先利用彩色图像的颜色不变量和DLBP纹理特征构造融合特征灰度图,并提出了一种基于彩色图像颜色直方图的自适应方法来调节融合特征的权重;然后,利用SURF算法在融合特征灰度图上进行特征点的提取与匹配;最后,使用改进的RANSAC算法去除误匹配点。实验结果表明,对于彩色图像,此算法有效地增加了提取的特征点数,并加快了配准速率。     

基于喷射粘结工艺的陶瓷坯体后处理性能调控

商用设备在进行陶瓷坯体成形时不易对坯体组织进行调控,难以成形高致密坯体,且常压后处理强化效果较差.基于自开发成形系统和自有材料,通过调节成形粉末配方、调控铺粉层厚、切换铺粉方法等调控Al2O3坯体的成形组织,成形了相对密度为43.9%的高致密坯体。采用“陶瓷浆料渗透+分步烧结”综合化后处理流程研究了不同坯体组织的渗透强化机理,并以此为依据对预烧结过程进行调控,显著提升了高致密成形坯体的最终性能,常压烧结后相对密度达89.3%,抗弯和抗压强度分别为91.9 MPa和813.2 MPa。该研究所用材料、工艺和装备仪器门槛低、易操作,为制备高性能结构陶瓷提供了一种灵活、快捷的技术方案。     

解耦混联机构的构型综合

为综合得到解耦混联机器人构型,基于GF集理论提出一种简单而有效的解耦混联机构型综合方法及其构型法则。首先阐述GF集的概念及运算法则;其次通过GF集元素组合和转动轴线迁移定理构造混联拓扑结构,并给出机构输入运动副选择原则和解耦分支设计准则,确保了混联机构运动解耦性;然后根据该构型综合原理,完成2T2R四自由度解耦混联机构型综合具体过程;最后,针对所综合的解耦混联机构,运用混联机构末端分析方法求解其机构的自由度,同时求得其雅克比矩阵,验证了该机构的解耦特性,进一步证明了该构型方法的有效性。     

六自由度完全解耦并联机构型综合

通过分析解耦并联机构的输入输出特点,基于支链独立驱动原理和螺旋理论提出了6自由度(3R3T)完全解耦并联机构构型综合方法。首先,基于完全解耦并联机构的雅可比矩阵为非零对角阵的要求,利用螺旋理论构造出满足期望要求的正逆雅可比矩阵,以确定支链驱动副作用于动平台上的使动螺旋;再得到该使动螺旋对应支链上的表示驱动副的驱动螺旋和除驱动螺旋之外的其他运动螺旋系,据此可完成支链结构螺旋系的配置;最后,根据完全解耦并联机构分支组合原理,依次选取6条支链连接动定平台,得到多种3R3T完全解耦并联机构。综合的完全解耦并联机构的输出运动是由支链上独立的输入驱动提供的,且机构的正逆雅可比矩阵在运动过程中始终保持为对角阵,所以属于完全解耦并联机构,此类机构结构紧凑,控制简单,具有较好的应用前景。     

基于润湿供液的电化学放电线切割实验研究

针对非导电硬脆材料的微细线切割加工,设计并搭建了基于润湿供液的电化学放电线切割装置,实现了对石英材料的有效切割,确定了实现电化学放电线切割加工的临界电压。通过提取加工过程中能反映极间状态的电流信号作为控制加工的依据,实现了对石英材料的可控加工,实验表明加工速率及槽宽随着电压的增加而增大。通过对工件步进进给和匀速进给两种加工方式的比较表明,利用电流信号作为进给控制依据进行步进进给能更好地保证加工的连续性。     

基于shapelets时间序列的多源迁移学习滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断在工程实际中故障数据稀缺的问题,提出一种基于shapelets时间序列的多源迁移学习滚动轴承故障诊断方法。首先利用典型故障信息丰富、标记样本充足的滚动轴承数据构建多源域数据集,使用不同源域的数据对源域特征提取器与分类器进行预训练;然后利用基于动态时间规整的shapelets学习算法提取源域与目标域的shapelets作为判别结构,通过度量判别结构优化源域数据,对源域网络进行微调以得到诊断模型;最后根据每个源域与目标域的shapelets之间的差异,利用自适应域权重对各分类器的结果进行聚合得出诊断结果。实验结果表明,该方法在小样本与强噪声的情况下具有较高的故障诊断准确率。     

基于声纹的GIS断路器机械故障诊断

针对气体绝缘开关设备（gas insulated switchgear，简称GIS）断路器声信号易受强背景噪声干扰且特征提取困难的问题，提出一种可以有效诊断其机械故障的方法。首先，使用多通道声传感器阵列采集断路器原始观测信号，利用独立成分分析（independent component analysis，简称ICA）方法将观测信号分离为多维源信号，并选取源信号中模糊熵最小的分量作为特征信号；其次，计算特征信号的多尺度模糊熵（multi-scale fuzzy entropy，简称MFE）生成断路器的声纹特征；最后，利用极限学习机（extreme learning machine，简称ELM）算法识别断路器的故障。实验结果表明，基于声信号的检测方法为GIS断路器的机械故障诊断提供了一种新的解决方案，所提出的算法能够有效提取声纹特征，故障诊断准确率较传统方法有明显提高。     

基于温湿度影响的香菇呼吸速率测定与模型表征

果蔬呼吸速率模型的建立是进行气调包装系统设计的关键之一。本文以香菇为试验对象,采用密闭空间法,测算其在不同温度、相对湿度条件下呼吸速率的变化趋势,基于米氏方程,分别用Arrhenius方程和线性方程表征了温度、相对湿度单因素与呼吸速率的关系。并设计双因素交叉试验,通过表征相对湿度与Arrhenius方程中参数的关系,建立了基于温度和相对湿度双因素影响的香菇最大呼吸速率模型,模型决定系数均大于0.9。在5~25 ℃、RH 33%~95%内,根据该模型可求得香菇最大呼吸速率。     

N-DenseNet的城市声音事件分类模型

针对城市声音事件分类领域中现有模型分类准确率不高、泛化能力不强的问题,提出了一种N阶密集卷积神经网络的城市声音事件分类模型。首先,介绍了密集卷积神经网络的结构;其次,基于N阶马尔可夫模型将密集连接改进为N阶有关连接;然后,结合两者提出了一种更适合音频分类的模型——N阶密集卷积神经网络。该模型在避免梯度消失的前提下, 有针对性、规律性减少了特征图层之间的连接,更高效地融合了前N特征图层的信息,使得模型的收敛速度更快;最后,为了验证该模型,采用N阶密集卷积神经网络的一阶、二阶子模型,基于UrbanSound8K和Dcase2016数据集开展了城市声音事件分类研究。研究结果表明,其模型准确率分别为83.63%、81.03%,验证了该模型具有良好的分类准确率和泛化能力。     

风电扭矩限制器性能测控系统设计

扭矩限制器是风力发电机组中用于过载保护的关键部件，但目前对其打滑扭矩、疲劳寿命等性能的测试存在流程复杂、自动化程度低、功能单一等缺点，为此设计了一种风电扭矩限制器性能测控系统。根据测控系统的功能要求，首先进行了硬件结构设计，选用PLC为下位机主控单元，工控机作为上位机管理及监控单元。随后采用组态软件设计了人机交互界面，并编写PLC控制程序，实现了对测控系统的控制和管理。经过现场应用证明，该测控系统具有运行稳定、方便快捷的特点，能够满足扭矩限制器的测试要求。