设备监测无线传感器网络时间同步算法

在运用无线传感器网络进行设备状态监测时,常常需要用到时间同步算法.针对现有时间同步算法计算量大、对硬件要求高的不足,提出了基于线性拟和误差修正的时间同步算法.该算法简单且易于硬件实现,能量开销小.实验数据和现场应用结果表明,该算法可以有效降低时间累计误差,避免无线传感器节点间的信息碰撞.     

氯醚树脂耐腐蚀导电涂料的研制

采用氯醚树脂为基料,复合导电石墨、溶剂和助剂所制备的导电涂料,体积电阻率可达0.1Ω·cm-1,耐高温(200～300℃)、耐腐蚀。经试验,该涂料是一种可长期在严酷环境中使用的性能优越的导电材料。     

分布式诊断系统的请求调度模型

分析了分布式远程监测和诊断系统中存在的请求处理没有优先级别、大用户量并发访问时系统稳定性较差等问题,在CORBA的POA机制的基础上提出基于消息驱动的请求调度模型,讨论了实现请求调度模型的关键技术,如CORBA：：Any类型、自定义的消息模型等。重点介绍了基于消息驱动的请求调度模型的实现思路和实施细节。基于消息驱动的请求调度模型已在我国的石化企业实际应用,证实请求调度模型大大提高了分布式系统的效率和可靠性。     

非线性降维在冷轧带钢表面缺陷分类中的应用

将冷轧带钢表面缺陷图像中的所有像素作为高维空间中的特征向量,利用有监督非线性降维方法对其进行减维后再进行缺陷的分类。该方法解决了冷轧带钢表面缺陷自动分类中的特征提取和特征选择的困难,避免了分类器特征维数过高的问题,并可以用于动态数据的在线识别和聚类。用这种降维方法并结合K近邻分类器与支持向量机对现场采集到的缺陷样本数据集进行试验,结果表明经过降维预处理后,2种分类器的性能都得到了很大的提高。     

贵金属超薄镀层厚度的超声显微测量

超声检测作为一种无损检测技术逐渐被应用到金属镀层厚度的测量中,但在纵波超声的盲区范围内,超薄镀层的超声信号往往会与界面波信号发生强耦合,使得超薄镀层厚度信息难以被直接提取。因此,以超声显微测量为依托,创新出一个超声特征参量—频谱样本熵;并基于软测量的思路,在频谱样本熵和超薄镀层厚度之间建立映射关系,实现对贵金属镀层厚度的准确表征与预测。利用镀层厚度为百微米级的纯银镀金试样进行验证实验,结果表明：基于频谱样本熵的预测模型平均精度可达94.7%,优于传统超声特征分析方法,验证了新型量化表征方法的有效性。     

掺膨胀剂混凝土抗硫酸盐侵蚀性能研究

硫酸盐侵蚀是引起混凝土材料失效的一项重要因素,在实际工程中采用掺入矿物掺合料等方式来提高混凝土的抗硫酸盐侵蚀性。阐述了硫酸盐侵蚀机理及侵蚀产物,以及掺膨胀剂混凝土抗硫酸盐侵蚀性的研究现状,并且结合研究现状提出一些建议。     

利用ACE构架远程监测与故障诊断系统

利用ACE自适配通信环境(ADAPTIVE Communication Environment)这一可自由使用、开放源码的面向对象框架且可用于开发复杂的、并发性的分布式系统,来构架远程监测与故障诊断系统,可以很简单地实现跨平台、可重用等要求。对ACE在分布式在线监测与故障诊断系统中的应用作初步探讨,提出了利用ACE结舍面向对象技术构架远程监测与故障诊断系统的基本方法。     

基于经验模态分解的混沌噪声背景下弱信号检测与信号提取

基于经验模态分解方法,研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明:用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时域信号,对弱谐波信号可能不能直接提取,但可以直接提取出其频率特征,这些弱冲击信号和弱谐波信号完全淹没在强的混沌噪声背景信号中,无论从时域上还是频域上基本上都看不出来。对齿轮箱的实际信号的研究也表明:尽管某些故障信号有时极其微弱,EMD方法也能有效地实现这些非线性非平稳信号的分离和提取,从而为机械设备故障诊断提供直观的有效的参考。     

CORBA事件服务在分布式远程诊断系统中的应用研究

针对现有分布式诊断系统所存在的同步通信性能差、缺乏并行处理能力和系统的可扩展性差的问题,引入了新的分布式远程诊断系统的体系结构和CORBA 的事件服务技术。重点讨论了CORBA 的事件服务如何运用于非耦合异步报警、并行计算以及增强系统的可扩展性, 并且介绍了事件服务的推模型、拉模型以及事件通道的实施细节。CORBA 的事件服务改善了远程诊断系统的性能、通信的可靠性和可扩展性。这些方法已成功地应用于工业实际。     

声信号分析方法在轴承故障诊断中的应用

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声,造成声信号的频域分析很困难．通过小波变换原理,对滚动轴承故障声信号进行时频分析．通过对声信号的多尺度分解,分离出由故障造成的声信号突变．实验结果表明,较之以往的时域、频域信号处理技术,该方法对声音信号分解更趋合理,是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法．