基于深度自编码网络模型的风电机组齿轮箱故障检测

为了实现风机齿轮箱的故障检测分析,提出一种基于风电机组齿轮箱的数据采集与监视控制(SCADA)数据和振动信号的深度自编码网络模型。该模型作为一种典型的深度学习方法,通过逐层智能学习初始样本特征,可以获取数据蕴含的规则与分布特征形成更加抽象的高层表示。首先,利用限制性玻尔兹曼机对网络参数进行预训练和反向传播算法对参数进行调优,建立深度自编码网络模型。然后,通过对齿轮箱的状态变量进行编码和解码,计算重构误差并将其作为齿轮箱的状态检测量。为了有效检测重构误差的趋势变化,选用自适应阈值作为风机齿轮箱故障检测的决策准则。最后,利用对齿轮箱故障前、后记录的数据进行仿真分析,结果验证了深度自编码网络学习方法对齿轮箱故障检测的有效性。     

基于匹配滤波和自动阈值的眼底血管分割方法

提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化,利用匹配滤波克服背景干扰,消除噪声影响,达到灰度均衡,实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例,利用直方图自动选择阈值,完成对眼底图像中血管的有效分割。在公开的眼底图像数据库上进行测试,该方法对眼底血管分割具有较好的性能指标。实验表明,提出的基于匹配滤波和阈值优化的眼底血管分割方法,准确率高、复杂度低,对眼科疾病的计算机辅助诊断有一定的实用价值。     

改进的激光雷达回波信号去噪方法

激光雷达回波信号的强度随距离的平方衰减,当探测距离较大时,信号将淹没在较强的噪声之中。因此,如何有效地从强背景噪声中提取出有用信号至关重要。利用经验模态分解将激光雷达回波信号进行分解,根据本征模态函数与回波信号之间的相关性,结合软阈值与粗糙惩罚技术,有效地提高了激光雷达回波信号去噪的效果。实验结果表明,当加入5 dB高斯白噪声时,该方法的输出信噪比为16.67 dB,均方根误差为1.49×10~(-11)。相比于其他去噪方法,该方法具有较高的信噪比及较低的均方根误差,从而证明了此方法的有效性。     

基于仿真软件对金属导体尖端放电阈值的研究

针对目前国内外对闪电始发阈值的研究较少的情况,利用实际实验冲击平台、ANSOFT Maxwell电磁仿真软件以及金属尖端电场分布模型,主要研究了先导始发的阈值电压以及阈值电场大小随金属棒之间垂直距离变化情况.研究表明:先导始发的阈值电压以及阈值电场与金属尖端之间的垂直距离存在显著性的相关性关系,下针金属棒放电电场阈值与两针间的垂直距离是负相关的,而上针恰好与下针的金属棒放电的电场阈值变化趋势相反,但上下两针的放电电压阈值与两针间的垂直距离均是正相关的.     

基于动态阈值的AGV路径识别算法

针对基于视觉引导自动引导车(AGV)系统的引导路径识别技术,易受光照强度,路面反光,阴影等因素的影响的问题.采用了一种基于路径预判的图像动态阈值获取方法.它通过已识别的路径点,利用线性插值所得函数预估当前路径点所在图像区域,在此区域内找出最优阈值,依据阈值对当前区域内图像进行二值化,找出当前区域的引导线,依据引导线本身特征来判断此阈值是否有效,以获取到适应当前环境下的阈值,并根据此阈值提取出引导线.通过此种方法对路径信息进行采集、识别、处理,从而使AGV能在跑道上较快较稳的前行.     

用于金属板图像分割的自适应阈值算法

针对生产线上金属板表面光照不均匀和白、灰细颗粒相间的特点,将一维、二维Wellner自适应阈值算法应用到这种场景,并结合高斯加权距离,将算法推广,提出了一种针对金属板表面图像分割的高斯加权自适应分割算法.该方法首先通过计算区域内像素间的高斯加权距离,形成一张加权距离图,然后利用Wellner的“中心-周围比较思想”直接求算二值图像.最后对实际产线上采集的图片进行了实验,将二维otsu算法、均匀性度量算法、一维、二维Wellner自适应算法和最后改进的算法在分割效果进行比较.实验结果表明,相对于其他算法,最后应用的算法在分割效果上具有明显的优势.     

超声信号的改进EMD阈值方法降噪研究

在进行工业超声无损检测的过程中,由于环境、仪器等原因产生噪声,对后续缺陷分析等工作形成一定干扰,不利于完成后期数据分析。因此为了使信号的信噪比有所提高,提出了一种改进的经验模态分解阈值降噪算法。同时对比小波软阈值降噪法与经验模态分解清除重复间隔阈值的方法,在MATLAB仿真软件中建立超声回波数学模型并进行算法验证。实验结果表明,经验模态分解降噪方法优于小波阈值降噪,改进后的经验模态分解阈值降噪方法在信噪比、均方误差、光滑度3个方面均有所提高,达到了较好的降噪效果。     

一种改进的印刷丝网布疵点快速检测算法

为提高印刷丝网布疵点检测的速度和准确性,提出了一种基于傅里叶变换和改进阈值分割的印刷丝网布疵点的检测算法。以无图案的印刷丝网布为研究对象,首先对采集到的印刷丝网布图像进行傅里叶变换,得到印刷丝网布图像的频谱图;然后利用Butterworth低通滤波器对频谱图像进行滤波,滤除傅里叶空间的高频分量;最后对逆变换得到的滤波图像进行改进的迭代法阈值分割,从而实现印刷丝网布的疵点检测。实验结果表明,该算法能够实现脏污、划痕、飞丝、破洞等常见疵点的快速准确检测。     

电动汽车可调度能力模型与日内优先调度策略

提出了"可调度能力"概念,表征单辆电动汽车(EV)基于车电互联技术接入特定配电网参与系统运行调控时的动态能量平衡能力,并构建了EV日内优先调度模型。首先,为精细量化EV可调度能力,综合EV电池损耗程度、用户信用度和反向供电能力等建立EV可调度能力分析模型;其次,以配电网总负荷峰谷差最小化为指标,结合EV可调度能力分析模型与供需两侧协同优化的两阶段优化调度模型,兼顾用户用车习惯确定可调度能力最优阈值;最后,基于新入网EV的可调度能力评估结果与最优阈值的数值关系,判断车辆有无优先调度权,从而构建了单辆车的事件驱动型日内优先调度方法。以某居民区充放电设施集群为例进行了仿真分析,算例结果验证了所提模型的合理性、有效性。     

计入浮环质量的浮环动静压轴承稳定性分析

以径向浮环动静压轴承为研究对象,将浮环质量考虑在内,建立轴颈和浮环的动力学方程;用Routh-Hurwitz准则推导径向浮环轴承的稳定性判据;用差分法计算某结构高速径向浮环动静压轴承的刚度系数和阻尼系数,得到不同偏心率下的失稳转速,并探讨浮环质量对轴承稳定性的影响。结果表明：浮环质量对轴承稳定性有一定影响,且影响随浮环质量与转子质量的比值增大而增大;考虑浮环质量会使得相应的失稳转速有所降低,且降低幅度随偏心率先增大后减小。