全生命周期健康监测诊断系统研究

随着先进的仪器测量、大数据、人工智能等科学技术的发展,基于全生命周期的设备健康监测诊断对现代企业智能制造将起着越来越重要的作用。应力波传感器连续检测设备运动部件间的摩擦、冲击的电子信号,数据采集箱对信号进行处理、能量计算和幅值分析。借助于应力波能量趋势、应力波振幅直方图、应力波频谱等分析工具,系统对设备状态进行实时监测、预测故障的发生和其变化趋势,大幅度提高了设备运行和维修效率。基于人工神经网络的改进算法,对设备故障进行智能化的准确预测和定量分析,并提供设备健康诊断报告。试验表明,系统具有较强的鲁棒性和自适应能力,能更早地预测到故障的发生,更准确地判定故障的部位和类型,降低了维修成本,提高了运行效率,提高了生产安全性。     

商品房面积掀起你的盖头来──对商品房面积计量问题调查的思考

近几年来，关于商品房面积不实的投诉日渐增多，其反映的问题也相当严重。为此，吉林市技术监督局于1997年4月开始，对吉林市的各级各类房地产开发企业进行商品房面积计量调查。截至9月份，共调查了10家房地产开发企业开发建设的30栋商品楼，其中在建筑面积计量上出现问题的有14栋，占47％。其出现的问题也形式不一。一、一些开发企业在商品房销售中，虚报商品房的建筑面积以增加收入。在我国现行的《商品房销售面积计算及公用建筑分摊规则》中规定，商品房销售是以建筑面积作为量的计算单位。其每套住房的销售价格就等于每平方米单价与销售…     

基于应力波分析的状态监控与故障预测研究

随着先进的仪器测量与分析、物联网、云计算、数据挖掘、人工智能等科学技术的发展,设备状态监控和故障预测技术近年来在工业设备健康管理中起到越来越重要的作用。研究了一种基于应力波分析的状态监测与故障预测技术,通过应力波传感器对设备运动部件间的摩擦、机械冲击和动态荷载的电子信号进行检测和处理,采用专为应力波分析而开发的时域和频域特征提取软件和基于神经网络的数据融合技术,对设备状态进行定量分析,对设备故障进行准确预测,并提供设备健康诊断分析报告。运行试验表明,与振动分析等传统的状态监测方法相比,本系统能更好地实时监控设备运行情况,更早地预测故障,保证了生产安全性,降低了设备检维修成本,提高了生产效率。     

从人的精神需求论图书馆的社会功能再造

从研究人的精神需求的形式、内容和发展规律着手,探索图书馆在新形式下的功能再造,使图书馆成为政府服务人的精神需求的主要公共空间,成为建设学习型社会与和谐社会的重要阵地。     

基于改进SSD的轻量化小目标检测算法

为提高SSD目标检测算法的小目标检测能力,提出在SSD算法中引入转置卷积结构,采用转置卷积将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,增加低层特征提取能力,提高SSD算法的平均精准度。同时针对SSD算法存在模型过大,运行内存占用量过高,无法在嵌入式ARM设备上运行的问题,以DenseNet为基础,结合深度可分离卷积,逐点分组卷积与通道重排提出轻量化特征提取最小单元,将SSD算法特征提取部分替换为轻量化特征提取最小单元的组合后,可在嵌入式ARM设备上运行。在PASCAL VOC数据集和KITTI自动驾驶数据集上进行对比实验,结果表明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升,模型参数数量得到有效降低。     

动态不确定场景下认知工业物联网的资源分配策略

针对动态不确定场景下认知工业物联网（CIIoT）业务的时延保障难题,提出动态不确定场景下保障业务时延需求的CIIoT资源分配策略.构建基于时延敏感业务的时延模型,推导保障业务时延需求的速率解析解.基于时延模型建立以最大化网络吞吐量为目标的CIIoT资源优化模型,该模型考虑在动态不确定环境下联立基站发射功率约束、设备之间的干扰约束和业务传输时延保障约束.由于该模型存在动态不确定性,导致模型难以求解,采用鲁棒优化理论将不确定参数约束转化为确定性约束问题,提出在动态不确定场景下CIIoT的资源分配策略.仿真结果表明,所提算法在动态不确定环境下有效地保障了业务的时延需求,提高了网络吞吐量.     

结合YOLO检测和语义分割的驾驶员安全带检测

为了通过交通监控自动检测驾驶员是否佩戴安全带,提出一种结合目标检测与语义分割的驾驶员安全带检测算法.首先通过设计轻量化目标检测算法完成驾驶员区域快速定位;然后利用经过剪枝加速的语义分割模型对驾驶员区域进行分割,得出安全带连通域;最后通过判断安全带连通域面积检测驾驶员是否佩戴安全带.在驾驶员区域定位和安全带检测2个数据集上进行训练和测试,实验结果表明,驾驶员区域定位算法在精准度为99.96%时速度为73帧/s,安全带检测算法在准确率为94.87%时速度为305帧/s;该算法在兼顾速度的同时具有较好的精准度.     

关于基层食品质量安全质检工作的思考

国内外食品检测体系构成差异较大。我国食品安全质量检测机构数目繁多,但作用不佳。究其原因,是由于我们的质量检测工作偏重于"产品质量检测",而忽视了"过程管理"。这里所说的"过程",即包括企业的"生产过程",也包含检测机构的"检验过程"。实现食品质量安全,需要生产者、监管者共同努力。     

一种面向旋转机械的基于 Transformer 特征提取的域自适应故障诊断

针对基于深度学习的旋转机械故障诊断方法在新工作条件下缺乏标注数据、跨域诊断精度较低的问题,提出了一种基 于 Transformer 的域自适应故障诊断方法。 采用 Transformer 的变体 VOLO 构造特征提取器以获取细粒度更佳的故障特征表示。 利用源域数据进行监督学习对源域和目标域数据的特征提取器进行预训练,并且冻结源域提取器参数以获取固定的源域特征。 利用域对抗自适应策略和局部最大平均差异结合目标域未标注数据训练目标域特征提取器,实现源域特征与目标域特征的边 缘分布、条件分布对齐。 通过两个多工况实验对所提出的故障诊断算法进行了验证,结果表明提出的基于 Transformer 特征提 取的域自适应故障诊断方法相比 5 种传统域自适应方法,在齿轮和轴承数据集上分别平均提升了 22. 15% 和 11. 67% 的诊断精 度,证明所提出方法对于跨域诊断精度具有提升作用。