水文模型参数识别技术综述

参数识别技术是水文模型研究及应用的关键。在阐明水文模型参数识别原理的基础上，对参数识别方法进行了评述，探讨了参数识别技术在水文预报领域的应用，提出了水文模型参数识别中存在的问题和进一步研究的方向。     

基于加权模糊优选理论的发动机磨粒智能识别

磨粒识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节；模糊优选理论应用于磨粒识别一般采用的都是均权模型。引进了一种模糊相对权重的概念，将其与模糊优选理论结合运用到铁谱分析的磨粒智能识别中，提出了一种新的基于加权模糊优选理论的磨粒识别方法，实际计算表明，该方法在发动机磨粒智能识别中取得了很好的识别效果。     

基于深度学习的配电线路瓷绝缘子缺陷识别

考虑当前方法在识别瓷绝缘子缺陷时，受到缺陷类别的影响，导致识别精度较低的问题，提出了基于深度学习的配电线路瓷绝缘子缺陷识别方法。根据瓷绝缘子可靠性测试原理，采用兆欧表测试配电线路电源电压，通过计算配电线路的电源负载特性，引入测试电压波纹系数，对配电线路瓷绝缘子缺陷进行电子信号检测。根据配电线路瓷绝缘子表面的缺陷区域分布规律，计算瓷绝缘子缺陷图像的深度学习中心和隶属度函数。利用深度学习特征的最佳数量，定位检索配电线路瓷绝缘子缺陷特征，通过对瓷绝缘子缺陷图像的二值化处理，实现配电线路瓷绝缘子缺陷识别。实验结果表明，所提方法在识别瓷绝缘子脱落、灼蚀时缺陷识别指标都达到了9,破损时缺陷识别指标均控制在8以上，具有较高的识别精度。     

小波变换技术在内燃机振声信号分析中的应用

介绍了小波分析方法在内燃机测试方面的发展和应用，探讨了应用小波技术进行车用发动机表面辐射声源的识别问题。以一台车用发动机表面辐射噪声的测量和识别分析为例，提出了一种车用发动机主要噪声源诊断和识别的测试分析方法。提取了小波分析结果特征，进行噪声源识别，其结果是满意的。     

基于稳健估计的大坝监测数据粗差识别方法

大坝安全管理已逐步由粗放型向信息化转化，然而传统的误差识别技术识别精度不高，造成大量异常数据进入原始信息库，导致后期分析结论的偏离，成为信息化建设的制约因素。为此，提出了基于稳健估计的大坝监测数据粗差识别方法，即以稳健MM回归替代传统建模方式，同时结合MCD稳健估计确定异常识别阈值，并实现了程序编制。实例应用结果表明，该方法能有效避免由于异常值存在而导致的模型崩溃及阈值失效，且识别更加可靠。     

应用遗传算法的非线性转子-轴承系统参数辨识

为了识别非线性油膜力作用下的转子．轴承系统的不平衡量，给出了一种适合参数识别的非线性油膜力表达式，并引入遗传算法来识别非线性油膜力的动力系数和不平衡的大小和位置。首先运用达朗伯原理结合里茨法建立了非线性油膜力作用下的多自由度转子-轴承系统的运动方程．进而利用遗传算法对非线性油膜力参数和不平衡量进行识别。结果表明：该方法能够有效识别转子的不平衡量，并能达到较高的识别精度，可以用于无试重动平衡。图5表1参6     

基于全卷积神经网络的大坝变形监测数据粗差识别方法研究

针对大坝变形监测数据普遍存在粗差的问题，采用全卷积神经网络(FCN)模型对人工标记数据集进行表征学习的方法实现变形粗差数据识别的人工智能模拟；在此基础上，利用Python和Tensorflow框架构建了用于变形监测数据粗差识别的FCN模型并以人工标注数据集进行模型训练；最后，以训练得到的最优模型对某重力坝变形监测数据进行粗差识别应用。结果表明，经训练的FCN模型能够较准确地识别大坝变形监测数据中的粗差值，提高了大坝安全管理效率。     

基于机器视觉的加热炉内异常情况图像识别方法研究

为了提高加热炉内异常情况图像识别的识别率和识别效率，提出基于机器视觉的加热炉内异常情况图像识别方法。设计采集模块结构和连接结构，实现加热炉内异常情况图像的采集；通过加权平均的方法处理图像灰度；归一化图像尺寸，通过图像增强操作提高加热炉内图像的识别率；采用Niblack算法完成图像的二值化处理，缩短识别时间；设计特征匹配模板，提取图像特征，以此完成加热炉内异常情况图像的识别。实验结果表明，所提方法的识别率高达90%,虚报率控制在2%,识别时间为0.03 s,提高了识别率和识别效率。     

旋转机械转子不平衡在线识别方法的实验研究

提出了施加电磁激励进行转子不平衡在线识别的方法，不平衡量可以无需改变转速在工作状态下得到识别，从而可实现旋转机械的无试重动平衡，实验结果表明，该方法具有较好的识别精度和工程应用前景。     

柴油机噪声源的识别研究

论述了柴油机噪声源识别的几种方法及识别结果。在噪声源识别上，采用部分缸熄火的方法对机械噪声和燃烧噪声进行了分离，发现：高转速时机械噪声是降噪重点；而在高负荷情况下，首要的是降低燃烧噪声。在表面辐射噪声源的识别上，利用表面振动法和近场声压扫描的方法进行研究，发现油底壳和缸盖罩等薄壁件是噪声的主要辐射部件，是降噪的重点。