小波包算法在异步电机故障检测中的应用

对电机故障信号利用小波包算法进行分解，应用小波包频率分辨率高的特性，提取出包含电机故障特征频率分量的局部频段进行分析，通过对小波包分解系数与正常无故障时的分解系数相比较，判断有无故障的发生，并在Maflab环境下进行了仿真实验．     

小波包算法在异步电机故障检测中的应用

对电机故障信号利用小波包算法进行分解,应用小波包频率分辨率高的特性,提取出包含电机故障特征频率分量的局部频段进行分析,通过对小波包分解系数与正常无故障时的分解系数相比较,判断有无故障的发生,并在Matlab环境下进行了仿真实验.     

颜色特征模型在静态车辆检测中的应用

为了解决智能交通中的静态车辆检测准确率不高的问题,提出一种基于颜色特征的车辆目标检测方法.该方法首先根据Hough变换分割出路面感兴趣区域,利用颜色特征空间降维建立理想的颜色特征模型;其次,根据贝叶斯分类器进行路面与车辆的像素分类;最后,由最小割/最大流算法进行车辆目标分离.在实景采集交通视频图像后对文中提出方法和现存方法进行了对比评估.基于颜色特征的车辆目标检测方法对于静态车辆目标的检测准确率达到了63.05%,误检率降低至21.27%,漏检率降低至24.01%.与传统方法相比,该方法能更快、更准确地检测到目标.     

改进小波包分频算法及在故障检测中的应用

小波包分析方法是一种能有效地进行时一频定位和微弱信号提取的工具．但是小波滤波器组的频域特性和隔点采样会造成频谱混叠,导致分频结果不正确．改进的小波包分频算法根据小波包混频的原因,结合FFT分析进行处理,较好地消除了混频现象．仿真研究表明,该算法在提取微弱故障信息并进行早期故障诊断方面是有效的．     

红外技术在电力设备外部故障检测中的应用

介绍了红外技术在温度测量中的应用方法和几种利用红外技术制造的温度测量设备的特性，并分析了电力设备发生热故障的原因，着重介绍了利用红外热检测设备进行电力设备热故障检测的方法和应注意的问题。     

基于Adaboost算法的日间前方车辆检测

提出了一种基于类Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法,以解决汽车安全辅助驾驶系统中对前方车辆的信息感知问题。基于类Haar方法对训练集的积分图进行提取,采用Adaboost算法选取有效的类Haar特征并生成前方车辆检测分类器。利用前方车辆检测分类器对PETS(Performance evaluation of tracking and surveillance)提供的图片进行测试。试验结果表明:该方法可以快速、准确地实现日间前方车辆的检测。     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚁群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的＂早熟＂.将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

一种基于Adaboost算法的车辆检测方法

由于车间安全距离不足容易导致追尾事故的发生.前方车辆的检测能为建立完整的汽车防撞预警系统提供必要的辅助信息.本文提出了一种采用Adaboost算法训练得到的级联分类器实时检测前方车辆的方法.通过选取扩展的类Haar特征,采用Adaboost算法训练得到一个识剐车辆的级联分类器.最后将训练得到的分类器应用至ll实车车辆检测系统中.试验结果表明,基于此算法的车辆检测方法具有检测率高、速度快,能够达到实时检测的要求.     

车辆跟踪的遮挡推理算法研究

现代社会中越来越多的车辆运输，造成了交通事故、效能堵塞等严重的问题，交通检测成为了一项越来越不可缺少的技术，它凭借先进的技术来训证道路交通的安全性和高效性。对于这项技术，到目前为止已经取得了很大的发展，但也存在许多问题，尤其是车辆间相互遮挡问题将会影响道路交通检测的准确度，本文讲述一种新的算法来分离跟踪挡车辆，并表述所得的试验结果，在这里，在运用成像知识的同时，也有效的利用道路的几何结构信息。     

基于D算法的组合电路单故障检测的代数方法

本文在分析Ｄ算法的基础上，提出了基于Ｄ算法的组合电路单故障检测的代数方法，该方法具有思路清晰，操作简单及易于撑握等优点。     

基于等价空间的无人机飞行控制系统故障检测

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)飞行控制系统的故障检测,对于保障无人机的飞行安全具有重要意义。等价空间方法具有残差与未知初始状态解耦的优势,但随着等价空间阶次的提高,其在线计算量显著增大。针对上述问题,提出一种基于等价空间的无人机非线性飞行控制系统快速故障检测方法。建立无人机飞行控制系统的非线性故障模型,在针对线性离散时变系统的等价空间故障检测方法研究的基础上,利用Krein空间投影来实现残差评价函数的递推计算以减小故障检测计算量。以无人机空速管及升降舵故障检测为例,对算法进行了仿真试验验证。试验结果表明,提出的方法可以实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。     

Experimental study on wheeled vehicle hydro-pneumatic suspension fault detection

A four-channel MTS road simulation system, which is used to regenerate the acceleration signal at the axle head is presented. A new fault detection method is proposed, which is based on the remote parameter control (RPC) technology for vehicle hydro-pneumatic suspension system. The transfer function between the drive signals and the axle head acceleration should be identified before the RPC iterative calculation on a computer. By contrasting with the desired frequency response functions (FRF), excited through the sample spectrum of road, the iterative convergence speed of the drive function and weighted error are used to detect faults existing in the vehicle''s suspension. Experimental results show that during the process of regeneration of the acceleration signal at the axle head, the characteristics of failure of the hydro-pneumatic spring are changed randomly resulting in a dramatic increase in calculation of the RPC iterative, which enables relatively large iterative convergence errors. This method can quickly detect and locate a suspension fault and is a simple bench test way in suspension fault detection.     

基于CMAC和图像信息测度特征的边缘检测方法及其应用

CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)网络是一种具有线性结构、算法简单的局部化神经网络,由一个固定的非线性输入层和一个可调线性输出层组成,实质为自适应查表算法.由于信息以分布方式存储,CMAC泛化能力强,学习速度快.通过引入信息测度特征反映图像边缘,以CMAC网络为非线性函数映射器,对配电系统中关键绝缘瓷瓶的远程监控作了应用研究,提出一种利用CMAC网络完成瓷瓶图像信息测度至边缘特征的非线性映射方法;并通过边缘检测前后的正常预处理和异常扫描,实现瓷瓶状态的实时监测.仿真和实际应用均表明该方案具有可行性和有效性.     

求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.     

汽车乘员类型视觉检测算法

首先根据不同乘员类型体型轮廓的差异性,建立了基于低成本摄像头的乘员类型视觉检测系统;根据乘员图像样本数据信息量大而复杂的特点,利用Legendre矩阵对原始图像中乘员体型轮廓特征进行了描述;然后针对实验样本类型多、模式类型少的特点,引入智能模式识别中支持向量机的方法。通过样本数据的训练和参数的调整,建立了乘员类型识别器。最后进行了样本数据的测试。结果表明,用此种方法建立的识别算法能够以较高的准确率对乘员类型进行分类,为智能安全气囊系统提供准确的乘员类型信息。     

基于免疫遗传聚类的异常检测系统

免疫算法是在保留遗传算法优良特性的基础上有目的、有选择的利用待求问题中的特征信息来抑制进化过程中出现的种群退化现象,算法核心是免疫算子(接种疫苗和免疫选择)的构造。基于免疫遗传算法的聚类不仅能够有效克服传统聚类方法对初始化敏感、依赖聚类原型、进化后期容易早熟等缺点,而且聚类结果能够快速收敛到全局最优。本文将这种聚类方法用于网络异常检测中,构造基于免疫遗传聚类的异常检测系统,该系统可实现对海量异构多维原始数据的异常检测,并且能够检测到网络未知攻击。本文在KDD CUP99数据集中进行了对比仿真实验,实验结果表明该算法能够得到较高的已知攻击和未知攻击检测率以及较低的误警率,检测系统性能优良。     

低照度下运动车辆的检测方法

针对一般车辆检测系统在夜间等低照度情况下检测能力急剧下降的问题,提出一种低照度下有效的基于Adaboost算法的检测方法.该方法通过提取训练样本的梯度方向直方图（HOG）特征,训练一个可用于分类的二类分类器,并采用Gamma校正法对当前帧作图像亮度处理,来降低低照度对特征提取的影响;再通过载入分类器在校正后的当前帧内作多尺度检测,最后用矩形框标识出检测出来的目标,统计车辆数目.实验表明,该方法对交通路口的车辆有较好的实时检测效果,在夜间、雾天及其他能见度低的天气等低照度状况下,也能保持较高的检测率.     

高铁接触网U型抱箍螺母故障检测算法

针对高速铁路接触网平腕臂结构中U型抱箍螺母故障的问题,提出结合抱箍螺母检测算法（HND-Net）与Mask_RCNN实例分割的故障检测方法. 提出HND-Net目标检测算法,实现对平腕臂U型抱箍所在区域的初定位,对于定位得到的U型抱箍区域图像进行像素级别的Mask_RCNN实例分割,快速得到平腕臂U型抱箍4颗螺母的精确定位及分类信息. 利用得到的定位信息,提出分割算法实现对U型抱箍螺母的可靠故障诊断. 经实验验证可知,利用该方法能够在复杂的悬挂图像中准确地定位检测U型抱箍的螺母故障,对于拍摄角度、拍摄距离有良好的适应性和较高的检测效率.