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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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    因素空间背景基的流量异常检测基点分类方法

    陈万志任鹏江王天元
    84-94页
    查看更多>>摘要：针对机器学习在流量异常检测中存在特征选择依赖经验、易受离群点影响导致鲁棒性差等问题,基于因素空间理论的"背景关系-背景分布-背景基"体系提出一种流量异常检测的基点分类方法.首先,数据预处理阶段使用KNN离群点检测算法去除数据中的离群点,降低异常点对后续背景基提取的影响.其次,使用mRMR算法对数据特征进行排序,选择对分类最具影响力的特征标注为类别区分特征.然后,以内点判别法为理论基础优化背景基提取算法,提取训练数据中不同类别数据的背景基,得到各类别的单位认知包.最后,以单位认知包为核心构造基点分类算法(fundamental point classification algorithm,FPCA)实现异常流量的精准二分类.在NSL-KDD数据集上对所提方法的二分类实验准确率和F1-score分别达到92.48％和92.18％,检测性能优于同类型的其他机器学习方法.在CICIDS2017场景数据集上的测试进一步验证了所提方法在实际应用中的可行性.

    因素空间背景基基点分类异常检测

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    基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机转速控制

    朱敏卜旭辉梁嘉琪
    95-103页
    查看更多>>摘要：针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案.首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型.其次,利用动态线性化技术,构造钻机回转系统液压马达与伺服阀电流在迭代域的等价线性映射关系,并根据系统采集的历史伺服阀电流输入、液压马达转角输出数据,提出无模型自适应迭代学习转速控制设计方法.然后在理论上给出液压锚杆钻机回转系统转速跟踪误差沿数据方向以及重复作业方向的渐近收敛性.最后,利用MATLAB软件和AMEsim平台联合仿真验证算法的有效性.结果表明,相比于传统PID算法和迭代学习控制算法,所提出的算法在不需要已知锚杆钻机系统模型的情况下,能够仅利用可测数据实现钻机转速的高精度控制,并且在面对突加外部干扰、油温波动情况下仍具备良好的自适应、抗干扰能力.

    无模型自适应控制迭代学习控制液压锚杆钻机回转系统联合仿真

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    小波域噪声估计的分块自适应降噪方法提升Φ-OTDR信噪比研究

    王仕昊高妍张红娟靳宝全...
    104-111页
    查看更多>>摘要：相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)以激光器为探测光源进行光纤沿线振动信号的检测,但激光器的自发辐射现象会导致光场相位发生波动,直接影响相位解调信号的信噪比.针对此问题,提出了一种小波域噪声估计的分块自适应降噪方法.分析了激光器自发辐射导致的相位噪声特征,通过连续小波变换提取系统相位噪声在不同分解尺度下的噪声水平,结合无偏似然估计调整小波系数的分块长度和阈值,实现对不同输入信号的自适应降噪.实验证明,与未经本算法处理相比,在光纤4.5 km处,单频信号的信噪比从40.01 dB提升至54.60 dB,系统的应变分辨率从66.15 pe/√Hz优化至11.69 pe/√Hz;线性扫频信号的信噪比从18.31 dB提升至26.40 dB.与其他同领域的降噪算法相比,单频信号均方根误差低至0.009 6,信噪比增益达到14.59 dB;线性扫频信号的均方根误差低至0.080 9,信噪比增益达到8.09 dB.研究表明,该方法在保留有效信号的同时,抑制了相位噪声,提高了相位还原的精度.

    相位敏感光时域反射计降噪算法信噪比连续小波变换噪声估计自适应

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    道面摩擦系数测量方法研究:特定工况下估算模型构建与验证

    牛亚东朱华波周围
    112-124页
    查看更多>>摘要：随着我国民航业的快速发展,飞机起降安全问题是机场当局面临的重要考虑和挑战.轮胎与跑道接触面上产生的摩擦力被认为是飞机安全着陆的关键因素,而对于摩擦系数测量方法的研究是解决我国道面摩擦系数测量工作的重要任务.提出一种基于有限元的道面摩擦系数测量方法,利用ABAQUS进行轮—路相互作用的多物理场耦合分析,分别获得不同载荷、气压和速度工况下摩擦系数与胎面摩擦(剪)应力之间的关系.通过分析获得单变量工况与多变量工况下摩擦应力的变化趋势,然后利用拟合法逆向求解摩擦系数,建立不同工况的摩擦系数估算模型,实现在特定工况下仅依靠胎面摩擦应力估算摩擦系数的测量方法.最后,采用机场跑道摩擦系数测试车对标准工况下的估算模型进行验证.6次测试距离为3 000 m的实验结果表明,估算测量与实际测量之间的误差为2.47％～4.13％,通过实验验证了基于有限元法所构建的估算模型的有效性与准确性,为道面摩擦系数测量方法的研究提供思路.

    道面摩擦系数测量方法有限元分析估算模型实验验证

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    高压电缆附件铅封缺陷超声检测定量方法

    方春华周固饶迪郭永玉...
    125-134页
    查看更多>>摘要：采用相控阵超声技术可以检测高压电缆终端铅封缺陷,为了解决常规的超声定量方法无法有效的检测和定量铅封缺陷的问题,提出了基于超声扇扫图像的高压电缆铅封缺陷定量检测方法,该方法以铅封缺陷纵波扇扫图像为对象并结合了阈值分割和腐蚀算法,能够实时的获取缺陷横截面积、缺陷高度等其他相关信息.首先,搭建了高压电缆终端铅封缺陷超声检测试验平台,对以孔洞、夹渣为代表的不同直径的铅封缺陷进行检测,其次,对采集的铅封超声扇扫图像进行阈值分割和腐蚀算法处理,进行缺陷定量分析,并与传统的-6 dB定量结果进行对比,最后讨论了不同直径缺陷对超声定量结果的影响.研究结果表明,相较于传统的-6 dB法,此方法测量的距离误差缩小了 5％,缺陷尺寸精度提高了 10％,正确率达到了 85％以上,但当铅封缺陷直径增大时,缺陷测量误差也随之升高.该方法验证了采用相控阵超声技术可以高效、直观的检测和定量高压电缆铅封缺陷,为高压电缆铅封缺陷的工程应用提供了重要参考价值,有助于提高高压电缆终端铅封工艺质量,确保电网的运行安全.

    电缆终端铅封超声腐蚀算法阈值分割缺陷定量

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    基于深度学习的光纤微震信号分类识别的研究

    金姝罗家童高雅俞本立...
    135-142页
    查看更多>>摘要：微震监测技术可实时、精确给出岩体破裂或失稳的空间位置,已成为煤与瓦斯突出、隧道岩爆等灾害预警的重要手段之一.针对地下工程中环境复杂,信号微弱难以有效辨别的问题,提出了一种将卷积神经网络与Transformer结合(T_CNN)的微震信号识别方法.利用光纤加速度传感器采集西部某隧道工程中的6种信号,将信号经过带通滤波降噪和傅里叶变换后输入模型进行训练和验证.利用模型中的卷积神经网络进行特征提取,基于Transformer对重点信息进行聚焦,通过多层感知机得出最终多分类结果.结果表明,基于T_CNN模型分类准确率达到98.09％,且收敛速度更快.相较于目前先进的残差神经网络来说,其准确率提高了 6.2％,精确率、召回率、F1分数分别提高了 0.036、0.023和0.033,证实了该算法在实际工程应用中的优越性.此外,将光纤微震信号经过特征变换后输入到模型中,光纤微震信号的能量也能得到较为准确的估算,进一步验证了该模型具有良好的应用前景.

    光纤微震信号卷积神经网络注意力机制分类识别能量估算

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    基于PointCloudTransformer和优化集成学习的三维点云分类

    于喜俊段勇
    143-153页
    查看更多>>摘要：针对三维点云的不规则性和无序性所导致的难于提取特征并进行分类的问题,提出了一种融合深度学习和集成学习的三维点云分类方法.首先,训练深度学习点云分类网络PointCloudTransformer,并使用主干网络提取点云特征,进而训练基分类器,获得基分类器集合;然后,针对集成学习算法设计基分类器选择模型,模型的优化目标为基分类器组合的差异性和平均总体精度.为了降低集成规模,本文基于增强后的白鲸优化算法提出了二元多目标白鲸优化算法,并使用该算法优化基分类器选择模型,获得集成剪枝方案集合;最后,采用多数投票法集成每个基分类器组合在测试集点云特征上的分类结果,获得最优基分类器组合,从而构建基于多目标优化剪枝的集成学习点云分类模型.在点云分类数据集上的实验结果表明,本文方法使用了更小的集成规模,获得了更高的集成精度,能够对多类别三维点云进行准确分类.

    三维点云分类深度学习集成学习白鲸优化算法多目标优化

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    基于GO/Mxene复合材料的柔性LC无线湿度传感器研究

    张小勇寇海荣尚珍珍杨立波...
    154-160页
    查看更多>>摘要：针对当前湿度传感器在检测范围、灵敏度等方面的不足及实际应用中对无源感知、可弯折能力等的需求,本文对基于GO/Mxene复合材料的柔性LC无线湿度传感器进行了研究.对传感器原理进行分析,设计了一个以聚酰亚胺为基底的柔性叉指电极天线,该天线谐振频率为146 MHz,并利用仿真软件得到了天线上的电场分布.制备了 GO/Mxene复合材料,使用扫描电子显微镜和能谱分析仪对GO/MXene复合材料的表面形貌和微观结构等进行了表征,验证了复合材料的结构与组成元素.将所制备的复合材料作为湿度敏感材料置于天线上场强最强处完成了湿度传感器的制作.对传感器性能进行了测试,测试表明该传感器具有较高的灵敏度,在20～70％RH的相对湿度范围内,传感器的灵敏度达到了 90.51 kHz/％RH,在70～95％RH的相对湿度范围内,灵敏度达到了 651.86 kHz/％RH.同时该传感器的稳定性和响应时间性能良好,可实现人体呼吸监测,在健康检测、机器人皮肤等领域具有一定的应用前景.

    湿度无线呼吸监测氧化石墨烯

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    基于多因子进化稀疏重构的轴承故障诊断研究

    李志星李天昊
    161-170页
    查看更多>>摘要：针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征提取困难的问题,基于稀疏表示基本理论,提出一种使用多因子进化算法求解的多正则化稀疏重构降噪模型.首先,将多正则化模型的求解划分为多3个目标子任务,即l0范数约束优化主任务和l,、l1/2范数正则化额外任务,以上任务分别构成3个不同目标的多因子优化稀疏重构算法;其次,根据在进化过程中不同正则化任务的优先级,采用黄金分割搜索策略保证每个族群包含相似适应度的个体,通过两点交叉遗传算子保证样本的稀疏性特征;最后,将阈值迭代算法应用于局部搜索过程加速子任务中的种群收敛.在此理论基础之上,分别通过仿真信号和实际轴承数据验证本文方法可行性,发现在-10 dB的高斯噪声干扰下,重构信号的信噪比依然达到5 dB.试验结果表明,该方法可有效提取强噪声背景下的冲击特征,为进一步的故障诊断提供可靠先验知识.

    多因子进化算法稀疏重构信号降噪故障诊断

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    基于DCNN的ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障诊断研究

    林俊亭牛鹏远
    171-180页
    查看更多>>摘要：针对ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障发生的多样性和不确定性导致的故障诊断效率低的问题,从故障特征提取和故障分类的角度出发,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的轨道电路故障诊断方法.通过故障分析总结出12种轨道电路故障状态,并将不同故障状态下的轨道电路监测数据进行标准化处理,作为DCNN模型的输入.模型采用卷积-池化结构提取轨道电路的关键特征并滤除冗余特征.BP神经网络作为模型的全连接层,并结合Softmax函数进行故障分类.通过k折交叉验证法优化模型结构,确定最佳模型.实验结果表明,采用4层卷积-池化层结构的轨道电路故障诊断模型在诊断准确率方面达到了 98.48％,较同为最优模型的长短期记忆网络(LSTM)模型、深度前馈网络(DFN)模型、双向长短时记忆网络模型(BiLSTM)与CNN-LSTM组合模型分别提升了 6.06％,6.06％,3.33％与2.27％,训练收敛速度分别快了大约1 250、4 250、1 250与1 450次,且训练时的损失波动更小.本研究提升了轨道电路故障诊断效率,为轨道电路的故障诊断任务提供了一种新的有效方法.

    无绝缘轨道电路深度卷积神经网络BP神经网络k折交叉验证故障诊断

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