基于随机卷积核与孤立森林柱塞泵异常检测方法

液压柱塞泵出口压力脉动信号近似于周期信号,有比较明确的物理含义,携带着丰富的泵的健康状态信息,是柱塞泵健康管理比较理想的信号源。利用柱塞泵出口压力上的脉动成分,提出一种基于随机卷积核的柱塞泵异常检测方法,只需柱塞泵在正常工况下的压力脉动数据即可具备检测异常压力脉动数据的能力。该方法包括波形划分、异常数据段检测2个阶段：采用基于动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)数据划分算法对柱塞泵压力脉动原始数据进行分割,获取压力脉动数据段以构建数据集;基于大量一维随机卷积核提取特征,获取正常状态下压力脉动数据段特征;使用孤立森林算法对基于随机卷积核提取的特征进行异常检测。该方法在真实数据集上的表现,表明其对于异常波形的判断有优异的表现,且查准率较单一孤立森林算法提升了6.3%。     

基于改进粒子群算法的双液压马达同步控制策略

为提高双液压马达同步控制系统的同步控制精度,消除由于两组阀控马达系统的差异导致的同步误差,提出采用压力反馈的共反馈同步误差校正同步控制策略。同时采用一种改进的粒子群优化算法用于寻找同步控制系统的最优PID控制系数。这种改进的粒子群算法引入遗传算法中的交叉和变异操作提高传统粒子群算法的寻优性能。在考虑传动轴刚度的情况下,建立双液压马达同步控制系统的数学模型。进一步的仿真与试验结果表明,基于压力反馈的同步控制与改进的粒子群算法相结合的复合控制策略,能有效减小系统系统超调与同步控制误差,提升系统响应速度。研究成果为改善粒子群算法的寻优性能以及提升马达同步控制系统的动态响应性能与稳态精度提供了理论指导。     

基于VPNRS-RF的飞机液压系统故障诊断模型

针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集（Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS）和随机森林（Random Forest,RF）相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压系统故障诊断模型。VPNRS-RF算法主要是利用随机森林算法分别对变精度邻域和模糊熵粗糙集约简后的特征进行重要度排序,再次筛选后确定最优特征子集,使用最优特征子集对在线贯序极限学习机（OSELM）分类模型进行训练,从而提高故障信息获取准确率。最后以飞机起落架收放系统为例进行仿真研究,验证了VPNRS-RFOSELM模型的优越性。     

基于运动模式在线分类的移动机器人目标跟踪

区别于以往采用固定运动模式的目标跟踪研究,提出一种基于单目视觉传感器的人体运动模式在线识别算法,及基于此算法的人体目标跟踪方法。首先,利用视觉信息检测运动目标,并提取其视觉特征;然后通过单目视觉深度提取算法,获取目标的运动特征;接着将连续几帧的特征变化矢量送入随机森林(RF)进行学习,实现对人体运动模式的在线分类;最后根据分类结果在线选取不同的目标运动模型,并利用近似最优的粒子滤波器实现对目标运动状态的准确估计。实验结果证明了本文提出算法的有效性。     

基于动态划分感兴趣区域的车道线检测算法

车道线检测一直是无人驾驶系统的研究热点之一。随着路况复杂程度的增加,对车道线检测效率和检测精度也不断提出更高的要求。提出一种基于动态划分感兴趣区域的车道线隔行检测算法。通过动态划分感兴趣区域将天空、当前车道两旁干扰因素等有效去除,减少了80%左右的检测量,同时也很大程度上避免了误检。在边缘点提取算法中,将检测区域划分成几个小区域,分别提取其边缘点,并采用隔行方法对其检测,最后再将提取到的这些边缘点运用最小二乘法和三次样条曲线拟合出车道线,有效提升了车道线检测算法的实时性和准确性,并且适用于多种试验环境(如雾天、雨天和夜间)。     

移动相机下基于三维背景估计的运动目标检测

室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。     

基于模糊PID算法的车载液压调平动态特性联合仿真研究

基于车载平台液压调平系统,为了减少支腿的跟踪误差及其同步误差,降低支腿之间的运动耦合,采用模糊PID控制算法实现调平过程中动态特性控制。利用AMESim和MATLAB/Simulink分别建立调平液压回路和模糊PID控制器的仿真模型并进行联合仿真研究。结果表明,加入模糊PID算法比常规PID算法能够有效的减少支腿的跟踪误差和定位误差以及支腿之间同步误差,有效提高调平精度。     

动态特征块匹配的背景更新在运动检测的应用

为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与初始背景图像进行特征块区域的局部匹配,首先通过分析特征块图像的颜色特征,构建基于区间统计的RGB颜色直方图,提取颜色特征序列。然后通过计算序列相关性来判断该区域是否需要背景更新,从而降低对单个像素更新的冗余计算。实验表明,该更新算法具有较强的鲁棒性和可行性,能够有效提高监控系统的稳定性。     

双缸同步液压系统单神经元PID控制仿真研究

通过采用新的性能指标和PSD算法动态调整增益改进了单神经元PID控制算法,针对传统采用“主从方式”控制的多缸同步液压系统存在的调整时间长、动态性能差等缺点,利用改进后的神经元PID控制算法实现了一种基于“同等方式”控制概念的同步控制,用AMEsim和Simulink软件对双缸同步液压系统进行了联合仿真,仿真结果表明这种控制方式的同步性能好,控制精度高,并且同步调整所需的时间比传统控制方法短,较好地克服了传统控制方式的不足,满足了现代工业的使用需要。     

列车车轮踏面缺陷的图像区域提取

建立了基于机器视觉的踏面缺陷检测系统,研究了该系统的踏面缺陷图像区域提取技术.采用基于平稳小波自适应阈值算法提取踏面区域;然后,根据踏面剥离缺陷图像特征,利用基于分块思想的粗定位和精定位组合的方法提取剥离图像区域;最后,根据踏面擦伤缺陷图像特征,利用基于踏面边缘线扫描搜索擦伤区域的方法提取擦伤图像区域.用两个实例验证了提出方法的有效性,实验结果表明:系统对剥离和擦伤两种缺陷的漏识率分别为8.3%和5.3%,误识率为5.1%,从而为后续特征提取和缺陷识别奠定了基础.     

基于区域筛选分割和随机森林的人造板表面缺陷识别

连续压机生产线的普及使我国人造板企业实现自动化生产,但缺陷检测环节仍依靠人工。缺陷识别是检测的一个重要环节,是根据缺陷的特征值使用分类器对缺陷进行分类的过程。在连续压机生产线以1.5m/s的速度运行,生产线上两块人造板的间距小于0.4m,缺陷识别必须在3s之内完成,且识别正确率要达到95%。为了满足人造板缺陷识别的实时性、准确性的要求,提出基于随机森林(random forest,RF)的分类方法。首先通过区域筛选分割的方法提取缺陷纹理、形状特征;再次利用上述提取出的特征值用CART算法构建RF;最后利用RF分类。本研究证明基于RF算法的分类器用于人造板表面缺陷在线识别的可行性和优势,能够实现人造板表面缺陷的快速、准确识别,满足人造板缺陷在线检测系统的需求。     

改进型FBD电流检测算法的研究

带锁相环的FBD检测算法中的坐标变换、PI控制、环路滤波等环节的引入会增加系统的设计难度,使电流检测的实时性变差。论文提出采用基于广义积分器的基波正序提取器代替锁相环完成电流检测,能有效简化系统设计;利用Matlab/Simulink进行了仿真验证;结果表明,改进的FBD检测算法的适应性较好,能使系统获得较高的检测精度和良好的动态性能。     

基于激光三角测量原理的轨距检测系统研究

轨距是轨道几何尺寸中的一个重要参数,及时掌握轨距信息对保证行车安全具有重要意义.基于激光三角测量原理研发了一种安装于路轨两栖综合检测车上的轨距检测系统.该系统使用2组共6台二维激光扫描传感器获得左右钢轨断面轮廓,利用基于CPLD的同步信号触发模块保证各传感器数据同步.通过对采集的钢轨断面轮廓数据采用基于不连续度的自适应滤波和钢轨弧形区特征提取算法,实时提取轨距特征点并计算显示当前断面轨距值.实验结果表明,该轨距检测系统可实现轨距参数的非接触式动态实时测量,检测车运行速度为40 km/h时钢轨断面采样间隔3.7 mm,轨距检测精度±0.8 mm.     

轴承故障的全视角特征提取与模式诊断方法

为了提高轴承故障诊断的准确率,提出了一种轴承故障的全视角特征提取方法和专家森林算法的模式诊断方法。在故障特征提取方面,首先从时域、频域、时频域选择参数,以此来作为初始故障特征库,而后使用KPCA提取了基础故障库的全局结构特征,使用t-SNE算法提取了基础故障库的局部结构特征,从而保留了对故障模式相对敏感的全视角特征参数;在故障模式识别方面,为决策树赋予了专家属性和专家权值,得到了专家树的概念,基于专家树思想提出了专家森林算法,解决了随机森林算法无差别对待决策树的问题;最后采用实验的方式,对轴承故障全视角特征提取方法和基于专家森林算法的模式诊断方法进行了验证。研究结果表明：由KPCA+t-SNE结合提取的全视角故障特征优于单独提取的全局结构特征与局部结构特征;随机森林算法的诊断准确率均值为96.14%,专家森林算法的故障诊断准确率均值为99.48%,比随机森林算法提高了3.47%,验证了所提故障诊断方法的优越性。     

输送带接头试验机液压系统设计与仿真分析

输送带接头试验机主要用于测量输送带机械接头动态寿命.该文介绍了输送带接头试验机研制过程中液压系统的设计及其工作原理,利用AMESim软件对液压系统加载和保压过程、机械接头的冲击作用对液压系统保压性能的影响进行了仿真分析,验证了液压自动张紧方案的可行性.     

肺结节自动检测算法研究

本文研究一种用于自动检测CT图像中肺结节的计算机辅助检测(CAD)算法.该算法首先从CT图像中分割出肺部区域,然后利用基于图像灰度分布的阈值方法提取出包含肺结节和血管的感兴趣区域(ROIs).在研究区分肺结节和血管的特征之后,利用基于规则的判别方法将感兴趣区域进行分类并提取出肺结节.运用本算法对232幅CT序列图像进行实验,实验结果表明运用该算法具有高达85%的检出率.     

基于AMEsim/Simulink的电液伺服比例控制的同步回路建模与仿真研究

以电液伺服比例阀控非对称液压缸同步系统为研究对象,通过详细分析,建立了同步系统的数学模型,采用Matlab的Simulink模块对系统的动态特性进行仿真分析,并利用AMESim和Simulink软件对双缸同步液压系统进行了基于PID控制的联合仿真,仿真结果表明,将电液伺服比例阀应用于同步控制,系统响应快,控制精度高,经济性好,可应用于工程实际。     

基于视觉特征的厚板机器人焊接焊缝轮廓的有效提取

基于结构光的主动视觉传感技术是用于厚板机器人自动焊接中检测焊缝信息的一种有效途径。针对焊接过程中采集的焊缝图像包含或不包含电弧区域的两种情形,提出了一种基于视觉特征的适用于典型接头的激光条纹提取的通用算法。该算法利用Gabor滤波生成方向特征图,阈值分割后利用最近邻聚类算法对激光条纹和干扰数据进行聚类,根据聚类结果获得各类数据点在图像中的空间跨度,且只保留跨度值大于平均跨度的类,实现激光条纹的粗略提取;在从粗略提取结果中获取首个激光条纹分段的前提下,利用后续待识别的类与前一次已提取的激光条纹分段的欧式距离和类的自身跨度,设计了一个能提取激光条纹后续分段的竞争策略,从而实现激光条纹主体轮廓的准确提取;根据激光条纹视觉投射特点,设计了一个提取主体轮廓各分段之间的激光条纹细节的有效规则,实现激光条纹细节的提取。利用厚板T形接头和对接接头焊接中采集的焊缝图像验证了文中激光条纹提取算法的有效性,为厚板机器人自主焊接智能系统面向多种接头焊接应用的集成提供了可能。     

免疫粒子群算法的液压伺服系统自抗扰控制

本文针对冷轧机组液压伺服位置系统存在不一致性而引起两侧位置不同步的问题,提出一种基于免疫粒子群算法(Artificial Immune Particle Swarm Optimization, AIPSO)的自抗扰同步控制方法。基于液压伺服位置同步系统数学模型,并针对自抗扰控制器参数难以整定的问题,通过引入免疫粒子群算法以提升整定精度。最后,仿真验证结果表明所提方法有效的减小了同步控制误差,并具有良好的抗扰动能力。     

液压系统多缸同步控制技术研究

针对液压多缸同步控制技术进行研究,建立了液压多缸同步系统的控制模型。使用等状态交叉耦合控制策略对液压多缸同步系统进行控制;使用模糊PID算法代替常规PID算法作为液压多缸同步控制系统的核心算法。仿真研究的结果表明,使用模糊PID算法相比常规PID算法,能够有效提高液压多缸同步控制系统的跟踪性能和同步控制性能。