基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。     

声发射检验技术进展

本文简要介绍了声发射技术的发展史，并从声发射技术的原理、波形分析法、参数分析法、声源定位技术和声发射仪器几个方面进行了综述，主要讨论了最新的波形分析技术和检测仪器的构成。最后指出了声发射检测的发展方向是声发射信号的模拟识别及人工神经网络模式识别分析。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构

研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。     

基于BIT的工程机械智能在线检测方法研究与实现

以某工程机械为研究对象,研究基于CAN总线的嵌入式BIT智能检测方法,研制具有高可信度的工程机械智能故障诊断仪,以提高工程机械作业的可靠性和安全性。     

航天电连接器及其组件的自动检测

分析了用于可快速可靠测试小型化、高密度、高可靠和高精度航天电连接器及其组件的多功能检测仪的特点，并介绍了导通检测、耐压检测、绝缘检测和瞬断检测等的原理和方法，以及国外一些检测仪的主要技术参数。为充分发挥多功能检测仪的效能，对检测仪选择、工装配备、使用环境、周期校验和安全操作等使用要点提出了要求。     

基于Transputer的小卫得图像星上智能处理

介绍了“航天清华一号”微小卫星星上图像智能处理的方案，包括云检测和图像压缩两个部分，并介绍了硬件结构。详细讨论了灰度阈值法云检测技术、分析了当前流行的一些图像压缩技术，具体介绍了一种简单而有铲的新的压缩技术ａ－ＭＰＢＴＣ。     

基于马鞍形磁场的永磁直线电机位置解算方法

针对直线电机转子位置检测低成本和较高精度的要求,提出了一种基于马鞍形磁场来获得位置信息的方法及实现过程。分析了永磁体表面的磁场分布特征,指出了利用马鞍形磁场分布曲线来解算位置信息的优点,提出了根据马鞍形磁场推算位置信息的算法流程:先测得错开相位的2条马鞍形曲线数据,划分为4个象限后建立数据库;位置检测时,运用区间搜索算法寻得实际角度所在区间;再根据精度要求,采用合适的插值算法计算得到待解算的角度。仿真结果表明:基于马鞍形磁场的位置解算,能较好地得到直线电机转子的位置信息。