基于AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案研究

线路故障电弧的特征随着电力电子技术的提高更趋复杂,传统的故障电弧识别方式已无法应对新型用电系统。对比传统故障电弧识别方案,研究故障电弧产生类型和新型检测技术,提出基于谐波因素、总谐波畸变率、电流零休时间、电流变化速率、电流周期性等典型时域、频域特征的AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案。该方案运用回归算法向量机对特征图进行分类处理,通过正向传输运算、反向传输运算和迭代回归运算三个步骤执行卷积神经网络,频繁迭代回归以获得最佳特征识别图。本文以调光器的故障电弧识别为例,对故障识别方案进行验证,结果表明采用此方案可实现更高效、更精准、更稳定地识别故障电弧。     

设计特征模型中的装配特征识别

研究了由设计特征模型识别装配特征的算法 ,该算法采用凹凸特征模型为中间模型实现设计特征模型向装配模型的转化。识别算法用特征设计与特征识别相结合的方法有效地识别出设计特征指定面的所有凹凸特征 ,利用判别装配特征的充分必要条件得到所求的装配特征。该方法克服了传统算法的缺点 ,提高了装配特征识别的有效性和可靠性     

基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计

探测器速度引起的多普勒效应会影响脉冲星信号累积轮廓特征,反之,这种轮廓特征改变可用于多普勒估计。提出了一种基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计方法。通过建立累积轮廓非齐次泊松模型,获得多普勒效应对累积轮廓的影响。构造轮廓特征函数对该影响进行度量,并利用函数值与周期误差的关系搜索信号周期。在搜索过程中,将离散观测数据转换为连续能量密度函数,消除相位间隔对累积周期的限制。根据周期搜索结果,结合脉冲星先验知识完成多普勒估计。仿真实验验证了该方法的有效性,其多普勒估计精度优于频域方法。     

一种地球紫外中心快速提取方法

针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式（LBP）算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。     

脚尖数据的研究及其分析

大部分步态研究者将注意力投入到臀部和膝盖关节的角度变化所形成的步态特征,脚的步态特征关注还较少。针对这个问题深入研究了脚的一些特征,提取了脚尖数据进行分析,并对脚尖的坐标进行变换得到时域、频域及其他信息,在中科院数据库NLPR上进行试验和研究,表明脚尖的数据可以较好的区分男女性,甚至是不同的个体。脚尖数据的表示包含了较多的属性信息,有利于步态识别的进一步研究。     

FOD缺口型损伤对TC4疲劳极限强度的影响

针对TC4钛合金风扇/压气机叶片前缘常遭受的外物损伤(FOD)缺口型损伤,进行了不同冲击角度下高速弹道冲击试验研究、损伤特征与应力集中分析,开展了冲击后不处理和冲击后去残余应力退火试样的高循环疲劳试验和疲劳极限强度预测。结果表明:随着冲击角度的增大入射侧损伤尺寸和应力集中系数基本保持不变,出射侧缺口损伤深度和损伤长度减小。损伤深度范围为0.6~1.5mm,应力集中系数范围为2.6~3.4。缺口型损伤试样的疲劳极限强度下降为光滑试样的27%~53%,与应力集中系数并不是呈反比关系。退火试样的高循环疲劳(HCF)性能或略微下降或基本不变,表明残余应力影响较小,残余应力对疲劳极限强度的影响程度不足光滑试样的10%。缺口型损伤试样的HCF性能与损伤底部半径的相关性不明显,随着最大损伤深度和损伤长度的增加而下降,表明制定维修手册时应着重考虑缺口型损伤的最大深度和损伤长度。Peterson经验公式对HCF性能的预测精度不理想,误差最大为45%,需要发展高精度的FOD缺口型损伤构件HCF性能预测方法。      

复杂背景下机场道面细带状结构病害检测算法

机场道面裂缝、角隅断裂、接缝破碎、修补等病害宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少,呈细带状结构,且与复杂背景对比度低,现有检测算法效果不佳。针对以上问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的深度神经网络模型DetMSPNet。首先,利用注意力机制模块CBAM,使得特征学习更加专注于细带状结构病害区域,抑制干扰信息;其次,构建残差空洞金字塔模块,提取不同尺度空间下的特征信息;然后,设计最大池化支路,便于之后浅、深层不同层次特征进行融合,加强模型对于病害的定位能力,并且将深层特征输入3种不同扩张率的扩张卷积和金字塔池化模块,使得病害特征包含更多全局上下文信息;最后,对所有层输出的病害特征信息进行融合,实现不同尺度、不同层次特征的信息互补。与目前3种经典的目标检测算法在机场道面病害图像数据集APD上做了对比实验,结果表明:所提算法的mAP达到78.51%,优于对比算法。所提DetMSPNet模型,提高了算法对机场道面细带状结构病害检测中宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少、与复杂背景对比度低等情况的适应能力。      

红外光脉冲照射对目标红外特性调制的研究

针对目标的探测、识别以及目标红外特征的模拟,提出采用人工红外光源脉冲照射目标的方法。以目标红外辐射特性形成的机理为依据,建立人工红外光源脉冲照射目标的物理模型;确定氙灯为红外光源,建立了目标红外辐射的计算模型,并对红外光脉冲照射时目标的红外特性进行了仿真计算与分析。结果表明:人工红外光脉冲照射可以对目标红外特性进行调制,在相同条件下,光源照射功率越大,照射距离越近,调制的效果越好;垂直照射比平行照射效果好。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

机电产品可靠性特征确定和统计验证方法

论述了产品可靠性特征量的作用和意义 ;给出了假设机电产品寿命分布服从指数和威布尔分布 ,以及在寿命分布未知情况下的产品可靠性特征量的确定方法和形式 ;最后给出了各种情况下产品可靠性特征量的统计验证方法。