基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

化工工艺安全设计中危险识别和控制策略研究

随着我国经济实力不断提升,化工行业的发展速度也在不断加快,越来越多的新技术被应用在整个生产过程当中。如何确保化工生产的安全,就成为了很多人关注的问题。化工生产安全问题研究,将会对保证生产质量,维护工作人员生命安全起到关键作用,对社会发展产生积极向上的意义。本文将会结合实际工作经验和化工工艺中可能涉及的安全隐患进行分析和讨论,为化工生产的安全维护提供工作帮助和支持。进一步提高化工工艺危险识别和控制能力,保证化工企业的安全生产。     

一种广播电视音频语种识别方法

介绍一种广播音频语种识别方法、装置、设备及存储介质,用以解决现有技术中广播音频语种识别准确性低的不足,降低噪音对识别结果的影响,提高语种识别的准确性.     

基于检修要素感知的检修方案智能生成模型研究

水电站检修是电力安全生产中不可或缺的一环,现有检修模式是提前确定检修项目以及工期,项目和工期编排,关系着检修质量、成本以及进度等多方面因素,其中检修方案的制定直接决定了检修工作的成效。本课题主要通过收集历年检修数据,建立检修知识库,通过检修需求画像、模糊聚类、寻优算法建立一套检修方案智能生成模型,可根据生产管理系统下达的消缺通知或检修通知,通过智能匹配知识库中关键字,对检修人员、工器具、消耗性材料、防范措施、工期、成本等检修要素寻优,生成检修方案,对完成的检修工作生成检修绩效指标进行后评价,可通过检修数据存储并输出最优流程,不断实现检修流程最优化迭代,有利于智慧检修知识库建立,体现智慧检修决策支持。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

空间曲线的特征识别与高质量非均匀采样

为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果.     

物料堆场智能化管理经验分享

华润水泥（罗定）有限公司根据物料储存需求，共有三个长堆棚分为9个室内料场堆放原材料及混合材，厂内有4台铲车无规则轮流在这8个料场内作业，同时外来运料货车、公司化验及验收人员也会不间断地进入不同堆棚。由于料场内空间狭窄，驾驶员视线不好，如果堆棚料场内铲车在作业时，有其他人员或车辆进入铲车工作区域共同作业，在没有检测装置对进入的人、车进行识别，提醒铲车驾驶员的情况下，容易发生碾压进入人员或车辆碰撞的安全事故。公司根据现场实际，自2020年起决定实施从堆场出入口智能红外感应技术、装载机车载识别系统、智能声光语音提醒、实时监控显示、照明、堆场硬件设施等五方面实施物料堆场车辆智能化安全预警系统项目。     

小型饮料瓶盖颜色识别系统设计与实现

目的：解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法：提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案，通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板，设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析；利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果：在强、弱光条件下，识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论：与傅里叶描述子相比，该识别系统识别准确率和精度更高，同时系统也具有人脸识别功能，适用于各种智能应用场景。     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。