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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

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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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    正负样本差异特征双径向融合的自监督缺陷检测方法

    高港魏利胜朱圣博
    201-209页
    查看更多>>摘要：针对纹理图像表面划痕、裂纹等缺陷不规则、随机分布,导致缺陷检测准确率低的问题,研究一种基于正负样本差异特征双径向融合的自监督缺陷检测方法.首先,采用Otsu阈值分割提取图像前景信息,并以DTD数据集中的纹理图像或数据增强后的正样本叠加Perlin噪声,对正样本图像进行缺陷模拟以合成负样本;然后,利用正负样本经编码器输出的中间特征,计算均方误差进行特征匹配,结合坐标注意力(coordinate attention,CA)和双径向路径聚合网络(path aggregation network,PANet)加强匹配特征的信息融合;最后,将融合特征与编码器输出的低层和高层特征一同输入解码器,优化调整Focal、L1和Dice损失函数权重,实现对缺陷掩码更精准地预测.实验显示,所提模型在MVTec AD数据集纹理类别上的平均图像级、像素级AUROC分别达到了0.995、0.968,相较于其他缺陷检测模型,分类和分割准确率均有提升,表明所提方法在纹理缺陷检测方面的有效性.

    缺陷检测合成负样本CAPANet加权损失

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    融合相似性度量加权核偏最小二乘的烷烃气体定量分析方法

    李忠兵刘雅杰梁海波倪朋勃...
    210-218页
    查看更多>>摘要：烃类气体含量的有效监测是油气勘探开采过程中安全保障的重要环节.红外光谱法作为一种安全高效的检测方法,受到现场工程师的关注,但主要采用离线模型进行测量,无法较好应对现场复杂的工况及变化多样的非线性影响因素,导致离线模型不更新而难以维持较高的预测精度.为此,提出了一种融合相似性度量加权核偏最小二乘的即时学习建模策略.首先设计了一种多相似性度量准则融合的样本相似性判别依据,有效筛选历史样本用于在线建模,其次在局部PLS模型中引入非线性核函数,实现非线性特征的有效提取,弥补线性偏最小二乘模型的非线性处理能力.在构建的多组分混合气体红外光谱数据上的实验结果验证了该方法的有效性,拟合优度R2达到0.9941,RMSE和MRE相比PLS模型分别提升了43.6％和85.8％,可有效用于烃类气体红外光谱定量分析模型的在线更新与高精度预测.

    烷烃气体红外光谱即时学习相似性度量非线性核函数

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    融合多特征选择和自注意力机制的LSTM燃料电池退化预测方法

    刘晓倩崔焕勇刘海宁付宇...
    219-228页
    查看更多>>摘要：质子交换膜燃料电池的反应过程涉及多物理场、多部件、多因素的强耦合作用,其运行不可避免地伴随着长期的性能衰退及局部性能波动.然而,从多重耦合的众多监测参数中有效识别出关键特征并捕捉整体性能的衰退趋势变得异常困难.针对以上问题,提出一种基于XGBoost和Self-Atten-LSTM的PEMFC退化预测模型.首先,利用小波阈值去噪的方法剔除PEMFC原始数据中的噪声干扰;然后,采用XGBoost算法从众多参数中选择出对PEMFC性能影响显著的主要特征,实现关键特征的精确提取;最后,在LSTM中引入自注意力机制(self-attention)解决了其在处理长序列时的全局建模和多维向量间复杂交互关系不足的问题,通过自适应加权,更充分地利用了PEMFC的退化信息.与LSTM、Bi-LSTM、GRU模型相比,所提模型无论在稳态条件还是在动态条件下,都能较准确地预测燃料电池的退化,且模型平均绝对误差减小56.34％～77.04％,预测精度可达99.09％.该方法可广泛应用于制定车辆运行维护策略、提高系统可靠性等方面.

    PEMFC退化预测XGBoost自注意力机制深度学习

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    基于非接触式电压测量的电压监测系统

    张泽林刘希喆
    229-237页
    查看更多>>摘要：非接触式电压测量方法不直接与线路的金属导体部分接触,能适应多种应用场景的电压监测.设计一种利用改进的非接触式电压测量技术对线路电压进行测量并将测量得到的电压波形用于线路故障电压诊断的系统.对传统的非接触式电压测量技术进行拓扑分析并对测量电路拓扑进行改进,能够不受耦合电容影响并准确地测量线路上的电压.由于目前单一的故障特征提取方法具有局限性,为了利用由非接触式电压测量技术测量得到的电压波形实现准确地对线路故障电压进行识别诊断,提出了基于集成学习的故障电压状态识别系统,利用多种特征提取方法提取非接触式电压测量得到的电压波形特征,其识别结果用于对线路故障进行预警和处理.针对该电压监测系统,设计了测量精度和故障识别测试,得到稳态平均误差为0.9％,故障识别准确率最高可达到93％,表明该电压监测系统具有较高的精度和故障识别准确率.

    非接触式电压测量离散小波阈值降噪硬件加速计算集成学习

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    基于IHHO-BP神经网络的模拟电路故障诊断

    王力张露露
    238-248页
    查看更多>>摘要：针对模拟电路故障类型多、故障状态不稳定以及故障数据冗余,使得模拟电路故障诊断困难的问题,提出利用改进哈里斯鹰算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络,实现模拟电路故障特征选择与诊断.首先,将非线性自适应因子、柯西变异和随机差分扰动引入哈里斯鹰算法,实现收敛速度和精度的提升;其次,采用IHHO对模拟电路的单一故障和组合故障仿真数据进行特征选择,完成数据预处理;最后,采用IHHO-BP算法,对预处理后的故障数据进行训练和测试,实现模拟电路故障诊断.诊断结果表明,所提方法的诊断精度相较于其他算法提升了5.5％.

    模拟电路特征选择故障诊断改进哈里斯鹰算法反向传播神经网络

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