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电子测量与仪器学报
电子测量与仪器学报

崔建平

月刊

1000-7105

jemi@vip.163.com

010-64044400

100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量与仪器学报/Journal Journal of Electronic Measurement and InstrumentCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在开展学术交流活动，沟通同行业科技人员之间的信息，以促进国内、外电子测量仪器的发展和科学技术的进步。
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    基于声纹特征融合的风机叶片异常识别方法

    余洪伍汤占军马锦雄
    99-108页
    查看更多>>摘要：为实现风机叶片异常时的准确监测,提出一种将互补集合经验模态分解与风机叶片声纹特征进行结合的方法.首先,采集到 4 种异常工作状态以及正常运行状态下的风机叶片的声纹数据,对其进行降噪、分帧和加窗操作的预处理,通过实验比对,选择互补集合经验模态分解算法进行声纹数据的二次降噪,其次,对二次降噪后的帧信号进行模态分解提取模态分量,通过计算模态分量的皮尔逊相关系数筛选有效的模态分量,并对每层的模态分量提取梅尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、gammatone倒谱系数、短时能量、以及短时平均过零率特征.最后,基于这些特征组合,采用支持向量机、朴素贝叶斯以及神经网络作为故障分类模型对声纹数据进行识别.研究结果表明,基于上述 5 种声纹特征组合在参数寻优后的神经网络模型下可以实现叶片异常的准确识别,识别准确率达到 97.5%,该模型对早期异常的风机叶片识别效果较好,具有较好的泛化性能.

    梅尔频率倒谱系数特征融合互补集合经验模态分解故障诊断神经网络

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    基于Fisher比与改进LSSVM算法的阀冷设备故障诊断研究

    李丽宁穆怡李志斌曾昌健...
    109-117页
    查看更多>>摘要：为提高换流站阀冷设备故障诊断的正确率和分类速度,提出了基于Fisher比准则的融合特征算法和粒子群优化最小二乘支持向量机的故障分类模型.首先,分别提取梅尔倒谱系数和逆梅尔倒谱系数的静态参数和动态一阶差分参数作为故障特征量,得到阀冷设备故障的高低频全部信息,然后利用Fisher比准则对阀冷设备故障特征进行两次融合,减少直接叠加信号带来的重复数据与干扰信号.特征信号经两次Fisher比判别后,筛选出 1×13 维Fisher比值数据作为阀冷设备噪声信号的融合特征量.其次,为了提高LSSVM算法故障识别的准确率和分类速度,利用PSO算法优化LSSVM算法的核函数带宽和惩罚因子,得到两个参数的最优解,建立LSSVM阀冷设备故障分类模型.最后,以阀冷设备间主泵为算例,分别采用不同特征融合算法和故障辨识方法进行对比分析,算例结果验证了所提出方法可以快速准确辨识阀冷设备在不同频率的故障信号,其故障辨识准确率可达 96.67%.

    阀冷设备Fisher比PSO-LSSVM融合特征故障诊断

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    基于集合经验模态分解与样本熵联合小波的固肥流量微波信号去噪方法

    张俊宁赵礼豪陈宁波杨立伟...
    118-125页
    查看更多>>摘要：针对使用多普勒微波传感器测量颗粒肥料流量时,施肥机运作产生的振动和外部多种干扰导致采集到的信号失真的问题,首先对小波分析与卡尔曼滤波算法进行寻找最优参数.通过对比两种算法的去噪效果,提出一种基于集成经验模态与样本熵联合小波的去噪算法.并以史丹利15-15-15 颗粒肥为实验对象,将多普勒微波传感器等检测系统部署在施肥机上,采集颗粒肥料质量流量信号进行算法效果实验验证.结果表明:与原始信号相比,优化增益系数后的卡尔曼滤波算法,平均信号信噪比提升了 3.548 dB.优化小波去噪参数后的小波分析算法,平均信噪比提高了 7.184 dB.结合优化去噪参数后的小波分析联合集合经验模态与样本熵的去噪算法,去噪后的信号平均信噪比提高了 7.899 dB,平均均方根误差降低了 0.184,该算法对用多普勒微波传感器测量颗粒肥料质量流量信号的去噪处理上具有显著的优势.

    固肥多普勒微波去噪小波分析集合经验模态样本熵

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    基于呼吸道黏液拉曼光谱的肺炎分类方法研究

    白雪李晨曦翟嘉邹映雪...
    126-131页
    查看更多>>摘要：肺炎作为全球范围内一种常见的呼吸道感染性疾病,易于引发各类并发症,因此其精准的分类是临床肺炎诊断及治疗面临的关键问题.针对呼吸道感染及肺炎精准分类的诊断需要,通过研究基于呼吸道黏液拉曼光谱的技术,发展一种有效的肺炎分类诊断方法.首先收集正常、普通肺炎以及并发塑性支气管炎的肺炎患者的呼吸道黏液样品,通过拉曼光谱技术分析各组样品中的黏蛋白糖基化和纤维化过程对应的成分及分子键变化,准确识别出疾病相关的分子特征和化学变化.再结合主成分分析和偏最小二乘判别方法,构建一个能够区分不同类型肺炎的分类模型.实验结果显示,该模型在肺炎分类上表现出较高的准确性,总体分类准确率可达到99.08%,其中普通肺炎和并发塑性支气管炎肺炎的区分准确率分别高达100%和97.4%.研究中的基于分子光谱的肺炎分类方法,不仅证实了拉曼光谱技术在感染性疾病诊断中的应用潜力,也为未来在更广泛的感染性疾病诊断中使用分子光谱技术提供了参考.

    拉曼光谱肺炎呼吸道黏液分类

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    深度弱磁反馈超螺旋非奇异快速终端滑模控制

    李祥飞易志萱刘捃锓赵凯辉...
    132-145页
    查看更多>>摘要：针对内置式永磁同步电机弱磁控制在弱磁程度较深时,受到电机参数摄动和外部扰动时会造成电压环输出、转矩和电流脉动增大,转速收敛过慢等问题,提出一种转速-电压环反馈超螺旋非奇异快速终端滑模控制器(FST-NFTSMC)的深度弱磁控制方法.为了减少弱磁控制对系统模型的依赖,根据内置式永磁同步电机在参数摄动时的数学模型,构建电压环超局部模型,并结合转速环超局部模型建立转速-电压环超局部模型.基于此超局部模型,结合反馈超螺旋算法和非奇异快速终端切换函数设计转速-电压环FST-NFTSMC,同时建立改进滑模扰动观测器对系统存在的未知部分进行估计,并前馈补偿给FST-NFTSMC,进一步提高系统的鲁棒性和控制精度.仿真和实验表明,与传统PI控制相比,该方法在无弱磁区、浅度弱磁区和深度弱磁区的收敛速度上分别提高了 66%、40.6%和 28.6%,稳定性更好,转矩和电流脉动更小,证明了该方法在弱磁控制上能有效抑制电压环受到扰动后输出的抖振以及提高转速响应速度.

    内置式永磁同步电机深度弱磁区反馈超螺旋算法非奇异快速终端滑模控制器改进滑模扰动观测器

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    基于CNN-LSTM声速预测的水下移动节点定位算法

    彭铎查海音曹坚张彦博...
    146-157页
    查看更多>>摘要：本文旨在解决水下无线传感器网络中因水下环境复杂多变导致的长时延问题,该问题显著影响移动传感器节点间的信息传播效率,进而增大了节点定位误差.为此,本研究创新性地提出了一种基于CNN-LSTM声速预测的水下移动节点定位算法.首先,通过K-折交叉验证法对声速数据集进行科学划分,随后构建并训练了一个融合卷积神经网络(CNN)特征提取能力与长短期记忆网络(LSTM)序列建模能力的CNN-LSTM混合模型.此模型有效捕捉了声速数据中的空间与时间特征,显著提升了声速预测的准确度.在定位过程中,采用该模型预测的声速值进行到达时间差(TDOA)测距,并据此对测距结果进行精细修正.进而,针对不同节点密度条件下的未知节点,算法能够自适应地选择最适宜的测距定位方法,依据参考节点数量实现精准定位.实验结果显示,与现有的SLMP、DMP、NDSMP及BLSM定位算法相比,本文提出的MCLS定位算法在相同信标节点条件下,定位误差均值分别降低了 46.96%、39.93%、27.64%和 15.24%,显著提升了水下移动节点的定位精度与稳定性.

    水下传感器网络声速预测CNN-LSTM模型距离修正移动节点定位

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    基于稳定光度损失的无监督单目深度估计

    曲熠陈莹
    158-167页
    查看更多>>摘要：在基于视频的无监督单目深度估计模型训练中,光度损失一直发挥着重要作用,但其在弱纹理区域和边缘区域等特殊区域普遍存在较大误差,导致训练网络的监督信号存在较强的不稳定性.针对这一问题,提出一种更具鲁棒性的无监督单目深度估计方法.本文方法首先结合双分支编码器和通道注意力模块来提升单帧深度网络对深度特征的提取能力,然后利用单帧深度网络结果引导进行多帧深度估计,以提高深度估计的准确性.在此基础上设计一种新型光度损失函数,通过计算图像梯度上的光度损失消除局部亮度变化引起的不合理监督,并利用连续像素之间的差异特性来定义模糊像素,最后基于二进制掩模排除由于目标帧和重构目标帧上边缘模糊像素产生的错误监督.本文方法在KITTI数据集的测试结果中,平均相对误差、平方相对误差、均方根误差等多项指标均有提升,平均相对误差和平方相对误差分别降低至0.075 和0.548.实验结果证明,与其他先进方法相比,本文方法进一步提高了现有模型的性能.

    单目深度估计无监督学习深度学习光度损失鲁棒性

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    基于CNN-STA-DLSTM模型的间歇过程质量预测

    惠永永孙凯文脱奔奔陈鹏...
    168-181页
    查看更多>>摘要：对于间歇过程变量深层特征提取困难,以及变量的时序性、非线性、动态特性所导致质量预测精度不高的问题,提出了一种基于卷积-时空注意力的双层长短期神经网络(convolutional neural networks spatial and temporal attention with double long short term memory networks,CNN-STA-DLSTM)的间歇过程质量预测模型.首先,对间歇过程数据沿着变量的方向展开成二维矩阵,对二维数据采用Max-Min法归一化,接着,使用PLS对原始数据降维,保留与质量变量相关性较强的变量,使用CNN挖掘过程数据的潜在特征,提高质量相关特征信息的关注;其次,引入时间注意力机制和空间注意力机制构建双层LSTM的编码器-解码器结构网络,利用注意力机制自适应地学习时间步长的相关历史信息,以提高模型的长期记忆能力,并加强过程变量与质量变量之间的时空相关性;然后,采用随机-网格搜索法寻找预测模型合适的超参数,并构建了预测模型;最后,使用青霉素发酵仿真平台和带钢热连轧生产过程数据进行实验验证,结果表明所提模型具有更精准的预测效果.

    间歇过程质量预测卷积神经网络双层长短期神经网络随机-网格搜索法

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    考虑MPTC的开关磁阻电机系统级多目标优化设计

    徐执诏杜钦君赵金阳吴育桐...
    182-192页
    查看更多>>摘要：针对开关磁阻电机转矩脉动大以及传统优化设计中仅仅从电机本体出发,并未考虑驱动控制策略的问题,通过同时考虑电机结构参数与控制参数,提出一种考虑模型预测转矩控制的开关磁阻电机系统级多目标优化设计策略.首先,根据设计要求对SRM的结构参数进行了设计并采用MPTC作为控制方法,确定了电机结构和控制参数的初始值和变化范围;其次,建立了考虑MPTC的SRM设计模型,通过磁路分析确定了结构参数与预测模型之间的关系,以转矩脉动、平均转矩电流比和铜损为优化目标,确定了电机的优化流程,通过正交实验对结构与控制参数进行了灵敏度分析,并根据分析结果来选择决策变量,采用田口算法对决策变量进行了多目标优化;最后,为了验证该方法的有效性,进行了仿真验证,并根据优化结果试制样机,实验结果表明优化结果与常规设计相比,电机相电流峰值减小了 33%,平均转矩安培比提高了 33.3%,转矩脉动减少了 26.3%,通过实验验证了优化方法的合理性及有效性.

    开关磁阻电机多目标优化设计系统级模型预测转矩控制田口算法磁路分析

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    新型小型化磁传感弹速测试关键技术研究

    陈仟武锦辉
    193-199页
    查看更多>>摘要：针对区截测速领域中,传统测速装置存在有效面积小、位置固定、布置繁琐等问题,基于电磁感应原理,提出并验证了一种新型电磁感应传感单元,用于精确测量弹丸初速.与传统磁感应线圈相比,该结构采用感应线圈包裹永磁体,使弹丸无需磁化即可产生感应电动势,提高了测速靶的灵敏度和测量精度;另外传感单元与弹道同轴独立布置,有效解决了弹道方向与测试装置稳定位置之间的相对位置问题,增大磁感应有效面积,增强了测量装置的便携性,可以使其灵活运用于多种弹丸测速场合.该方案利用COMSOL软件对传感单元进行建模,对永磁体模型和在不同条件下弹丸穿过磁场的动态过程进行了详细的仿真分析.依据仿真数据制作线圈传感单元,并对仿真结果进行多次实验验证,测试结果表明,传感单元感应电压随弹丸速度的加快而增大,且二者之间在一定范围内呈线性关系,与仿真所得结果一致.该研究不仅为电磁感应测速靶的优化提供了理论依据和数据支持,而且为电磁炮和其他高速发射系统的膛内、外弹道初速测量提纲了有效解决途径.

    区截测速弹丸初速电磁感应原理COMSOL仿真

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