改进LMD及高阶模糊度函数的管道泄漏定位

针对天然气管道泄漏定位的问题,提出一种基于改进局域均值分解(LMD)及高阶模糊度函数的时延估计方法。该方法首先采用改进的LMD对声发射信号进行分解,获得多个PF分量,进而提出根据K-L散度的PF分量自动选择算法,获取含有主要泄漏信息的PF分量,在此基础上,研究了基于高阶模糊度函数计算声发射信号的时频参数,并通过时频分析获取特征频率的到达时间差,最后结合泄漏产生的广义声发射信号的传播速度完成对天然气管道泄漏的定位。实验结果表明,提出的方法能够进行定位且精度较直接相关法明显提高。     

高频电磁泵瞬态驱动特性研究

通过经验公式计算得到高频电磁铁基本结构参数;利用电磁仿真软件Ansoft分析了电磁铁在静态磁场下的行程力特性,并据此对隔磁环、挡铁和衔铁进行了优化设计;最后分析了在瞬态磁场下复位弹簧和衔铁对电磁铁高频特性的影响,对电磁铁复位弹簧参数进行了优化,最终仿真得到电磁铁的最大运动频率。     

基于IFS分形理论的信源编码技术的研究

本文首次系统地研究了基于ＩＦＳ分形理论的信源压缩编码与传统方法的关系。     

基于USB总线图像采集系统的设计与实现

主要介绍了一种基于USB总线的图像数据采集系统。由于系统设计要求实时采集、向上位机传输速度要快，设备体积较小，成本低，所以设计中采用了目前正在推广的USB技术。在以单片机、USB芯片等为主的系统硬件基础上，重点介绍了软件部分的设计。本系统充分体现了USB便捷、易扩展、低成本、低干扰的特点，对于小型大容量实时数据采集系统是一种值得推广的方法。     

基于虚拟仪器的多参数网络化测量系统设计与实现

利用虚拟仪器编程软件的网络功能实现远距离多参数测量的方法。论述了网络测量系统的硬件结构、软件平台及应用软件的工作模式。     

压缩感知域智能天然气管道泄漏孔径识别

天然气管道泄漏监测正在进入大数据时代,针对传统方法存在的采集数据冗余、特征提取及识别受主观因素影响较大等问题,结合压缩感知与深度学习理论,提出一种在变换域进行泄漏信号的压缩采集、在压缩感知域进行自适应特征提取及识别的智能天然气管道泄漏孔径识别方法。通过随机高斯矩阵获取压缩采集数据,并通过深度学习挖掘测量信号中隐藏的泄漏孔径信息,经稀疏滤波实现特征的自动筛选,最后研究了softmax回归实现孔径的高精度分类识别。实验结果表明,该方法实现了监测数据的压缩,对压缩感知域采集信号的识别性能明显优于传统方法。     

基于D-S证据理论的管道安全监测数据融合技术的研究

管道安全监测技术能够对管道安全构成威胁的行为进行早期监测、定位和预警,对管道周围目标进行正确的分类识别是其中的关键.采用多个地震信号传感器对管道周围的人、车辆等目标发出的震动信号进行采集,为了解决目标识别问题并提高目标的识别率,针对多个传感器采集的数据,本文中提出了采用D-S证据理论方法对数据进行融合处理,实验结果证明基于融合后的识别结果较单个传感器的识别结果有了较好的改善.     

基于铂电阻的宽量程高精度温度测量装置

-30-300℃是科学研究和工业生产最常用的温度范围,在此范围内进行高精度温度测量一直是研究的热点问题。本文研究了一种新的以铂电阻Pt100为温度传感器,采用分段和比例原理的高分辨率、高精度温度测量方法。根据本文研究的方法所设计的温度测量系统具有体积小、精度高等特点,不但可以用于工业生产和科学研究过程中的高精度温度测量,也可作为可传递的计量标准。     

深度卷积长短期记忆网络的轴承故障诊断

针对传统数据驱动故障诊断方法难以从轴承信号中自适应提取有效特征、没有充分利用故障数据的时序特点以及缺乏自适应处理动态信息能力的问题,提出了一种深度卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的智能故障诊断方法.本文方法构建的深度模型能够从轴承原始信号中自适应地提取鲁棒性特征,然后利用长短期记忆网络学习特征中的时间依赖关系实现了高准确度的轴承故障诊断.该方法克服了传统特征提取方法依赖专家经验和信息利用不完全等问题,实现了故障的智能、准确诊断.实验结果表明,该方法可以提取更准确的特征而且由于利用了故障演变过程中的时序信息,使得故障诊断更加智能、可靠.     

基于锥光偏振全息测量法的自由曲面零件的光学非接触式自动检测

为了解决测量复杂自由曲面零件的速度和精度问题,提出一种基于锥光偏振全息测量方法的自动检测系统.该系统在5自由度自动定位系统的支持下,根据零件的三维CAD模型实现了对自由曲面零件的自动检测.文章介绍了锥光偏振全息测量法的原理,对系统进行了详细描述,讨论了系统基于CAD模型的检测规划及其优化算法,并介绍了相关的自由曲面叶片零件测量的实验结果.