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国外电子测量技术
国外电子测量技术

陈光衤禹

月刊

1002-8978

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100009

北京东城区北河沿大街79号2楼

国外电子测量技术/Journal Foreign Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    基于RobotStudio的热水壶冲压生产线仿真及研究

    李国财章盼梅邹景豪胡可...
    97-103页
    查看更多>>摘要：为解决热水壶人工冲压生产线送料强度大、安全系数低、人工成本高及自动化程度低的问题,提出基于RobotStudio搭建多机器人智能冲压生产线,进行离线编程及仿真的设计方案.根据热水壶冲压生产工艺要求,构建了工业机器人生产线布局方案,设计了气动夹钳式末端执行器,创建了动态Smart组件及生产线仿真运行I/O信号,实现了多台工业机器人协同冲压的生产线离线编程及仿真.仿真结果表明,通过传输控制协议(TCP)追踪机器人运动路径结合Smart组件将生产节拍提高了33.3%,仿真结果验证了工艺过程及生产节拍的合理性,采用信号分析监测并将机器人的最大加速度amax降低了43.116 m/s2,减少了机器人的轴间磨损.RobotStudio软件生成的离线程序可减少机器人现场调试时间.

    RobotStudio冲压生产线虚拟仿真轴间磨损

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    基于顺序等效采样的DAC测试方法设计

    寿开元解维坤季伟伟张凯虹...
    104-110页
    查看更多>>摘要：当前数模转换器(DAC)测试面临不能兼顾采样精度与采样速率的问题,测试时通常只能二者选其一,随着DAC器件的发展,常规测试系统不能满足当前测试领域需求.针对采样速率提升导致系统噪声提高,最终使采样系统有效分辨率恶化的问题,在分析对比了当前采样技术和系统噪声影响的基础上,提出了基于顺序等效采样的DAC测试方法.该方法将高频的原始信号在时间域上展开,其核心是制造采样周期与输入信号的周期的固定频差以进行分周期采样.对采样时钟抖动对系统有效位数的影响进行分析,确定了系统的最大时钟抖动,根据被测信号周期特征设计了测试系统的采样结构与周期.并对一款16 bit、500 MHz输出的DAC进行了测试,其结果与传统外挂频谱仪的测试结果进行对比.对比结果表明两次实验获得的频谱特征一致,采用本文设计的测试系统获得的测试结果得到了约4 dBc无杂散范围提升,约3 dBc双音交调参数提升,证明基于顺序等效采样DAC测试方法的有效性.

    DAC测试顺序等效采样采样系统噪声分析

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    基于TPE-Informer的列车风源系统故障预警研究

    翟鸿儒姚爱琴孙运强赵文强...
    111-120页
    查看更多>>摘要：针对轨道交通列车的风源系统在每日高强度和负荷的运行环境下容易发生故障的问题,结合空气压缩机作为系统的核心部件受多种因素影响呈间歇性运行进而导致监测数据在时间维度上分布不均,现有基于连续运行数据的故障预警方法难以适用的情况,研究了一种适应列车风源系统的故障预警框架.首先结合不同类型数据的特点提取多维时序特征,并使用Informer模型学习正常数据特征,同时应用基于树结构的贝叶斯优化算法(TPE)优化模型参数.然后通过分析模型预测值与实际测量值的残差,提出了一种预警指标计算方法.在公开的列车风源故障数据集 MetroPT3上的仿真实验结果表明,该预警框架最早于故障前220个周期发出预警,且最晚于前22个周期发出预警,并对误报具有良好的鲁棒性.

    风源系统空气压缩机深度学习故障预警

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    考虑风光消纳和碳减排的配电网混合储能优化配置研究

    刘同和吴佳哲李向前张澜芳...
    121-129页
    查看更多>>摘要：大力发展风电、光伏等可再生能源是我国实现"双碳"目标的重要途径.风光等分布式电源(distributed generation,DG)大量接入配电网后,将储能电池作为灵活性调节资源,可提升配电网风光消纳、碳减排和运行稳定性能力.考虑碳排放强度提出了碳排放指标,建立了考虑风光消纳和碳减排的配电网混合储能(hybrid energy storage,HES)优化配置模型;并通过禁忌搜索(tabu search,TS)和改进学习因子粒子群优化算法对模型进行求解;最后,通过IEEE-33节点配电网系统进行仿真分析,验证了所提方法的有效性.结果表明,合理配置混合储能可以有效提高配电网风光消纳能力、碳减排能力和运行稳定性.

    分布式电源碳减排混合储能系统禁忌搜索粒子群优化算法

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    改进Res2Net和注意力的中药饮片识别模型

    谷瑞宋翠玲李元昊
    130-140页
    查看更多>>摘要：中药饮片是指药材经炮制后可直接用于中医临床或制剂生产的药品,针对中药饮片种类繁多、形状各异、鉴别困难的问题,提出一种改进Res2Net和注意力的中药饮片识别模型BIM-Res2Net50-IECA.首先,在Res2Net的基础上引入双向融合策略,促进不同尺度特征之间的有效交互,获取更精细和丰富的特征信息;其次,使用最大池化改进ECA注意力机制,同时增强全局视角和显著性特征,突出中药饮片重要的特征区域;最后,结合Softmax Loss和Center Loss构造联合损失函数,有效地调节类内以及类间距离,提高分类的准确性.实验表明,基线模型能有效提取多尺度特征,BIM-Res2Net50-IECA在构建的16类中药饮片数据集上的准确率、精确率、召回率和F1-Score分别为94.74%、94.27%、94.83%和94.55%,与先进的Tansformer分类模型相比,具有更低的计算复杂度和更高的准确率,能为中药饮片的智能识别提供有力支持.

    中药饮片BIM-Res2Net50-IECA多尺度特征注意力机制

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    直流式风洞测量不确定度评定研究

    王旭白赢策张昊喆金元尚...
    141-148页
    查看更多>>摘要：为科学评定分析直流式风洞运行数据准确性,以WZ860070-E型直流式风洞为研究对象,参照QX/T84-2007《气象低速风洞性能测试规范》对风洞的流场均匀性和流场稳定性进行测试实验.通过GUM方法对2、40、60 m/s测试点的流速均匀性、流速稳定性的测试结果开展测量结果不确定度评定.结果表明,测量重复性引入的分量为主要影响量;扩展不确定度评定结果基本满足JJF1094-2002《测量仪器特性评定》的合格判据,可信程度较高;受标准测试设备性能及外界因素影响,2 m/s风速流场均匀性和流场稳定性的测量结果扩展不确定度结果同高风速的相比偏大.

    直流式风洞流速均匀性流速稳定性不确定度

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    基于大型光电设备应用的永磁同步电机性能测试分析

    刘雪梅吴庆林李洪文张斌...
    149-154页
    查看更多>>摘要：近年来,随着大型光电设备的应用需求不断增加,其稳定可靠的驱动方法逐渐成为研究热点.直流有刷电机因为具有非线性周期转矩波动和大电流引起的电磁干扰等固有缺点,已经无法满足设备体量不断增大的需求.永磁同步电机作为一种技术成熟的电机,具有运行稳定,输出力矩大,可靠性高等特点,逐渐成为大型光电设备驱动电机的一种优选方案.评估大型光电设备中永磁同步电机的性能,以确保其在高精度光电系统中的性能和可靠性.通过设置模拟实际工作环境,采用标准化测试流程对永磁同步电机进行测试,重点关注其速度阶跃指标和平稳性的测试.测试结果表明,永磁同步电机在速度阶跃过程中超调量低于15%,稳定时间优于0.4 s;低速运行时的速度波动均能达到设备使用要求.可见,永磁同步电机在大型光电设备应用中表现出高效的性能和良好的可靠性,可作为大型光电设备驱动单元的优选方案.

    永磁同步电机电机控制大型光电设备

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    基于U-Net的启闭机钢丝绳缺陷定位方法研究

    邹磊冯治国梁鹏翔李昂...
    155-160页
    查看更多>>摘要：启闭机钢丝绳在水电站运行中用于闸门提升,对水电生产的安全稳定至关重要.然而,传统的人工检测方法存在效率低、准确率差等问题.利用钢丝绳监测图像进行缺陷定位,不仅可以大幅提高检测效率,还能够实现高准确率的缺陷定位.提出了一种基于U-Net结构的方法,通过编码器提取不同尺度的图像特征,再利用解码器将这些特征还原为缺陷定位标签,从而实现钢丝绳的缺陷定位.实验结果表明,所提方法明显优于传统卷积网络,且在Dice系数、交并比(IoU)和Hausdorff距离3个评价指标上分别优于对比算法0.29、0.23以及0.004 7,能够实现更准确的钢丝绳缺陷定位.

    钢丝绳缺陷定位U-Net网络深度学习

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    基于GAF-MCNN的轴承智能故障诊断方法研究

    张超房颖涛冯建睿杨柯...
    161-172页
    查看更多>>摘要：针对轴承微小故障信号非平稳非线性且易受背景噪声干扰的特点,提出了一种基于格拉姆角场和多尺度卷积神经网络(Gramian angular field and multi-scale convolutional neural network,GAF-MCNN)的智能故障诊断方法.首先,利用分段聚合近似算法对原始振动信号进行压缩降维预处理,以减少数据存储空间和提升计算效率;然后,利用格拉姆角场算法将一维序列信号转换为二维矩阵热图,二维化后的矩阵加强了原始振动信号间的时间关系,将时间维度编码到了矩阵结构中;最后,设计了基于多尺度卷积神经网络对故障进行高效快速智能诊断.实验结果表明,GAF-MCNN诊断方法不仅克服了传统卷积神经网络诊断方法存在的计算效率较低的问题,而且诊断准确率优于单尺度卷积神经网络方法,具有较强的工程实用性.

    分段聚合近似格拉姆角场卷积神经网络故障诊断

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    基于多传感器的干式变压器故障诊断系统设计

    韩文文谭政张昆毛雕...
    173-181页
    查看更多>>摘要：为实现对电力系统中的干式变压器的状态监测及早期故障诊断,结合声发射传感器、温度传感器、湿度传感器等多类传感器对干式变压器进行状态监测和故障诊断,开发一套基于LabVIEW的干式变压器故障诊断系统.针对声发射、温度、湿度等数据,采用基于金豺优化算法的变分模态分解方法,提取出数据趋势,根据趋势的变化规律识别出潜在的早期故障;针对高采样率的声发射数据,采用基于多尺度Teager能量算子(TEO)的特征提取方法,提取出早期故障的微弱特征.仿真和应用表明,系统对信噪比为-10 dB左右的微弱早期故障信号具有优越的识别和诊断能力.系统的优点是结合声发射对材料劣化的敏感性和趋势及微弱特征分析方法,可在故障早期进行预警,而无须完全依赖指标阈值.

    干式变压器声发射传感器LabVIEW变分模态分解

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