复杂场景实时目标检测方法

针对含有非平稳背景的复杂场景,提出一种基于空间混合高斯模型的实时目标检测方法.该方法以混合高斯模型作为颜色分布的统计框架,并在空间邻域中利用背景与前景隶属度之间的竞争确定像素的归属,提高了检测准确率;同时通过基于偏差均值的匹配判断和低权重模型的移除提升了混合高斯统计框架的性能,以实时地对运动目标进行准确的检测.实验结果表明,文中方法对非平稳背景有很好的适应能力,在检测准确率和运行效率上均优于其他检测方法.     

锂离子电池剩余寿命间接预测方法研究

针对锂离子电池的容量在线测量困难的问题,提出了一种基于优化的融合型间接健康因子和改进的最小二乘支持向量机的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.首先采用自适应健康因子提取方法提取了等电压升充电时间序列和等电流降充电时间序列,通过健康因子的线性组合和Box-Cox变换构建了优化的融合型健康因子.然后针对最小二乘支持向量机的超参数调整困难的问题,提出了基于粒子群优化的改进算法.在此基础上,构建了基于优化的融合型健康因子的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.实验结果表明,提出的间接预测方法能够较好地拟合容量的退化过程,同时预测精度比基于单一健康因子的方法更高.     

锂离子电池剩余寿命预测方法综述

准确预测锂离子电池的剩余寿命对提高设备的安全性和降低设备的维护成本具有重要意义.针对锂离子电池剩余寿命预测方法的研究现状进行分析,归纳总结了基于模型的方法、基于数据驱动的方法和基于融合的方法,对比分析了不同方法的优缺点.然后总结归纳了锂离子电池剩余寿命预测在实际应用中常见的两个问题,最后分析了未来的发展趋势和挑战.     

基于增量式特征基背景模型的运动目标检测

背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新.针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型.首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标.算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性.在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓.     

基于特征参数的柴油机喷油正时状态诊断

燃油供给系统是柴油机最重要的子系统之一,它的性能的好坏直接影响到混合气的形成过程和发动机的动力性、起动性、噪声及环境污染等性能。柴油机喷油正时与否直接决定供油系统能否正常工作,针对柴油机在不同喷油状态下的压力波动变化,采用外卡测量并对压力信号进行预处理和二次处理,从中提取诊断特征值,从而给出不同工况的诊断结果,由于油压波形信号重复性较好,各缸同一工作段的某些幅域参数变化不大,因此,幅域参数作为诊断供油系统喷油状态的方法是可行的、有效的。     

支持向量机的进化多核设计

为提高支持向量机分类精度,提出一种基于遗传程序设计的进化多核算法.算法中每个个体表示一个多核函数,并采用树形结构进行编码,增强了多核函数的非线性;初始种群由生长法产生,经过遗传操作后得到适合具体问题的进化多核函数.遗传程序设计的全局搜索性能使得算法设计不需要先验知识.与单核函数及其他多核函数的对比实验结果表明,进化多核...     

“电力电子技术”虚拟交互教学系统研究

"电力电子技术"既是一门重要的专业基础课,也是一门实用性和实践性较强的课程。针对该课程在理论讲解和实验中出现的问题,设计了一个电机类课程虚拟交互教学系统。该系统具有界面友好性和开放性的特点。实践证明,采用此系统可以较好地适应教员教学和学员学习的需要。     

柴油机振动谱图纹理增强的NMF特征提取方法

针对柴油机振动加速度信号特征提取困难的问题,提出一种对时频图像纹理信息进行增强的矩阵非负分解方法,用于提取柴油机振动信号的时频特征。首先,利用匹配追踪算法(MP)结合Wigner-Ville分布获取时频分辨率较好的时频表征;然后引入局部二值模式(LBP)算子对时频图像的灰度矩阵重新编码,再利用非负矩阵分解算法(NMF)获取时频图像对应的低维特征参量,以增强时频图像的纹理特征,提高NMF的特征提取效果。通过对柴油机4种不同状态的振动信号进行分析研究,可得出结论:该方法能有效地表达柴油机缸盖振动加速度信号的时频特征,可用于准确地诊断柴油机的气门故障。     

内燃机振动时频图像的编码特征提取与诊断

针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析(M-2DPCA)相结合的内燃机故障诊断方法。该方法首先利用S变换将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成振动谱图像;然后通过M-2DPCA对图像矩阵进行模块化处理,利用所有样本子图像构建总体散布矩阵,计算最优投影向量,进行图像特征参数提取;最后,利用最近邻分类器进行分类识别,完成诊断。将该方法应用于内燃机气阀机构8种工况下振动信号的诊断实例中,识别率可达到94.17%,证明了该方法的有效性。