基于三轴协调控制的贴片机运动系统设计

文章对贴片机的运动系统进行分析,并在此基础上设计了三轴协调运动控制算法,最后对比了传统的单一控制运动系统与三轴协调控制运动系统的效率。文章认为基于三轴协调控制的贴片机运动系统可以提高贴片机的生产效率。     

基于LMD-MS的滚动轴承微弱故障提取方法

轴承的早期故障信号属于微弱信号,其故障特征提取一直是旋转机械故障诊断的一大难点。笔者将掩膜法引入到局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)分解中,提出了一种基于LMD和掩膜法(mask signal,简称MS)的滚动轴承微弱故障提取方法。由于LMD在噪声背景下分解出的功能分量(product function,简称PF)存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入了掩膜信号法对LMD分解出的与原信号相关性强的PF分量进行处理,抑制模态混叠现象,提取故障频率。文中以滚动轴承实际故障信号为对象进行分析,通过将掩膜信号法与LMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,将故障频率处的峭度值提高了8倍,同时将信噪比提高了19.1%,成功提取了故障信号,为故障特征提取提供一种新的诊断方法。     

钟晓云：战略制胜的“拼郎三郎”

他是一个喜欢微笑的男人。这样的男人，往往成熟、自信、坚韧，其从容的表象下，是阅历惊涛骇浪、曲折艰辛的深厚内涵。江钨集团公司在他的带领下，2005年、2006年连续获得江西省政府“江西工业崛起年度贡献奖”，连续被江西省国资委考核为A级单位；2006年，     

基于MATLAB软件的图像处理技术在电子元器件引脚缺陷检测的应用

随着电子元器件小型化、片式化,靠肉眼完成电子元器件的缺陷检测有很大局限性,为此文章提出基于MATLAB软件的电子元器件图像处理技术。首先,利用搭建图像采集系统进行图像采集,导入系统并传入工控机;其次,基于MATLAB软件对图像进行滤波前期处理工作;然后,利用图像二值化对图像特征进行提取,并提出双引脚算法对芯片的引脚进行缺陷判断;最后选取多种芯片进行测试校验。     

基于峭度的VMD分解中k值的确定方法研究

在变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)中,因为分解层数k值属于自定义变量,所以在取值时分解结果会随着k值的变化而得到不同的结果,k值的取值直接影响着结果的准确性,k值取得过大或者过小都会对结果造成影响。基于以上问题,提出了一种利用峭度确定k值的方法。选取k值为2~n的整数,计算当k值为2~n时,每一个k值相关系数最大分量的峭度,并绘制峭度的变化曲线,若在该曲线内峭度没有峰值且单调递增,则继续计算当k为n+1时相关系数最大分量的峭度值,重复以上步骤,以峭度最大作为优化的标准,当峭度最大的时候,k为最佳值。用实际故障信号验证了方法的可行性,为VMD方法的研究提出了一种新的思路。     

基于MED-MOMEDA的风电齿轮箱复合故障特征提取研究

强噪环境下,齿轮箱复合故障中的微弱故障特征难以提取,因此提出了基于多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)的复合故障提取方法。首先对最小熵反褶积(MED)和最大相关峭度反褶积(MCKD)两种方法进行改进,以多点峭度最大值为目标,对信噪比不同的仿真信号,通过设置合理的周期区间逐个追踪复合故障的周期成分,验证了此方法降噪性能;然后将MED-MOMEDA应用风电齿轮箱复合故障实验台中,成功提取出复合故障特征;最后用文中所提方法与EEMD对比分析进一步验证了此方法的可行性。     

基于MKurt MOMEDA的齿轮箱复合故障特征提取

针对齿轮箱中旋转零部件的故障信号是周期性的冲击信号这一特性,提出了一种基于多点峭度(multipoint kurtosis,简称MKurt)和多点最优最小熵反褶积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA)的齿轮箱复合故障特征提取方法。利用MKurt可以有效提取齿轮箱中被噪声淹没的冲击性振动信号的周期,实现对振动信号振动源的追踪。根据故障的周期设置合理的周期区间,通过MOMEDA对原信号进行降噪,进一步提取原信号的周期性冲击。通过仿真信号和实测数据的分析和验证,证明了MKurt-MOMEDA方法可以准确有效地诊断齿轮箱复合故障故障特征。     

基于块间光照不一致性的深度伪造检测算法

深度伪造技术的迅速发展和广泛传播引起了社会的广泛关注,但深度伪造技术的恶意应用也给社会带来了潜在威胁。因此,如何检测出此类深度伪造内容成为热门研究课题。以往的多数深度伪造检测算法着重于捕捉像素级别的细微伪造痕迹。目前的深度伪造算法大多忽略了伪造前后的光照信息,导致原始人脸与伪造人脸之间存在一定的光照不一致性,这为使用光照不一致性来检测深度伪造提供了可能。从引入光照不一致性信息和为特定任务设计网络结构模块两个角度设计了对应的算法。针对光照的引入,通过设计对应的通道融合算法,将更多的光照不一致信息提供给网络特征提取层,从而衍生出新的网络结构。为了保证该网络结构的可移植性,将特征通道融合的过程置于网络提取信息之前,从而使所提算法能够完整移植至常见的深度伪造检测网络。针对网络结构的设计,从网络结构和损失函数设计两个角度出发,提出了基于块间相似性的光照不一致性深度伪造检测算法。对于网络结构,基于伪造图像篡改区域和背景区域不一致的特性,在网络特征层中对提取特征进行分块,通过对比块间余弦相似度得到特征层相似矩阵,使网络拟合重心更偏向于光照不一致性。在此基础上,基于特征层相似性对比方案,通过将输入图像与该图像的未篡改图像进行块间真伪性对比,为这一任务设计了独立的真实数据参考及损失函数。实验结果表明,与基线算法相比,所提算法对于深度伪造检测的准确性有明显提升。     

基于MS-EEMD的滚动轴承微弱故障提取研究

在实际工况下,轴承的早期故障信号与强噪声信号相比属于微弱信号,而轴承的早期故障特征从强噪声环境中提取出来一直是故障诊断课题的一大难点。基于上述问题,提出一种基于MS（Mask Signal）和EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）方法的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EEMD方法在噪声背景下分解出的IMF分量存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入掩膜信号法对分解出的IMF分量进行处理,抑制虚假频率,将故障频率提取出来。通过将掩膜信号法与EEMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,提取出故障特征。