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仪器仪表学报
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仪器仪表学报/Journal Chinese Journal of Scientific InstrumentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是中国仪器仪表学会主办，代表中国仪器仪表及自动化最高学术水平的唯一国内外公开发行的学术性刊物。学术性强、内容创新、注重应用，优先刊登具有创新成就和观点的中英文论文、综述性文章、论坛及信息。设有学术论文、研究通讯和短文、综述、信息等栏目。
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    综放工作面煤矸识别技术及其应用

    李嘉豪司垒王忠宾魏东...
    1-15页
    查看更多>>摘要：综放工作面煤矸识别技术作为智能放煤开采的关键技术，已经成为煤炭智能开采领域的技术难题。首先介绍了综放工作面煤矸识别技术的重要性及其对生产安全和经济效益的影响。随后，指出了该技术目前存在的问题和挑战，如难以识别不同形状、颜色和深度的煤块和岩层;识别过程中噪声和复杂背景的影响等。详细阐述了综放工作面煤矸识别技术的主要方法如射线法、视觉法和振动与声音信号法。通过对煤矸识别方法的原理、技术特点和优缺点等方面进行分析，全面评估了当前综放工作面煤矸识别技术的应用现状以及各种方法的适用条件和存在的问题。最后，探讨了该技术的未来发展趋势，强调了多传感器融合、深度学习和智能决策与实时监测作为当前技术发展的主要方向。

    综放工作面煤炭开采煤矸识别煤矸混合物

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    LCD面板C/FOG工艺制造虚拟计量方法研究

    刘暾东黄智斌高凤强郑鹏...
    16-25页
    查看更多>>摘要：针对液晶显示器(LCD)面板的"Chip/FPC on Glass"(C/FOG)工艺生产制造过程中存在的计量延迟大、生产异常无法提前预测的问题，本文提出一种基于神经网络的C/FOG工艺生产制造虚拟计量方法。该方法利用生产机台上的传感器采集生产过程中的过程状态数据，构建基于多尺度一维卷积及通道注意力模型(MS1DC-CA)的虚拟计量模型。通过多个尺度的卷积核提取不同尺度范围内的状态数据特征。在对含有缺失值的原始数据预处理中，提出了基于粒子群算法改进的K近邻填补方法(PSO-KNN Imputation)进行缺失值填充，保留特征的同时，减少因填充值引入的干扰。最后在实际生产采集的数据上进行实验对比分析，实际不良率主要集中在 0。1%～0。5%，该虚拟计量模型的拟合均方误差为 0。397 7‰，低于其他现有拟合模型，在平均绝对误差、对称平均绝对百分比误差和拟合优度 3 种评价指标下也均优于其他现有的拟合模型，具有良好的预测性能。

    C/FOG工艺虚拟计量缺失值填充多尺度一维卷积通道注意力

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    改进掩码自编码器的滚动轴承半监督故障诊断

    陈仁祥张晓张旭赵玲...
    26-33页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承在不同转速条件下数据分布不同以及实际工程应用中标签样本不足导致故障诊断精度低的问题，将领域适配模块融入掩码自编码器(MAE)中，提出了改进掩码自编码器(IMAE)的滚动轴承半监督故障诊断方法。首先，对滚动轴承振动信号进行连续小波变换(CWT)得到反应信号时频特征的二维时频图，然后对时频图随机掩码，利用无标签样本进行掩码自编码器预训练，获得数据中复杂的内在特征，减少对有标签样本的依赖;其次将领域适配模块引入到预训练后的编码器中，使用少量有标签源域数据对IMAE进行微调，在希尔伯特空间中利用最小化最大均值差异减小因转速不同造成的源域与目标域间数据分布差异;最后在Softmax分类层下实现滚动轴承半监督故障诊断。通过滚动轴承数据集实验验证，所提方法检测精度均达到 94%以上，证明了该方法的可行性与有效性。

    掩码自编码器滚动轴承不同转速标签样本半监督故障诊断

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    基于Bayes推断的交流接触器剩余电寿命预测

    李奎马典良赵成晨胡博凯...
    34-45页
    查看更多>>摘要：针对交流接触器可靠性开展研究，首先分析交流接触器的电弧侵蚀机理，建立了计及电弧电压及电弧重燃影响的电弧侵蚀模型，根据该模型仿真得到的交流接触器性能退化特征参量变化过程与交流接触器的实际退化规律一致。分析不同工况下性能退化数据特征，提出了不同工况下先验信息的等效折算方法，解决了不同工况下的先验信息利用问题。建立了基于Bayes推断的交流接触器剩余电寿命预测模型，提高了剩余电寿命预测精度，实现了利用不同工况下性能退化数据对交流接触器进行剩余电寿命预测。在AC-4、AC-3两种工况下进行了交流接触器电寿命仿真分析及实验分析，相对误差均小于 5。5%，验证了方法的准确性。

    交流接触器电弧电压电弧重燃Bayes推断剩余电寿命

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    基于振动-电流广域特征与软共享机制的断路器多故障诊断

    孙曙光杨飞龙陈静黄光临...
    46-59页
    查看更多>>摘要：万能式断路器机械结构复杂，其产生的故障具有多源性，对多源故障进行失效溯源分析是十分必要的。然而，传统的多任务诊断方法不能很好地处理任务间存在的干扰问题，导致故障识别率降低。针对此问题，提出一种基于振动-电流广域特征与软共享机制的多故障诊断方法。首先利用TKEO与DTM，实现分合闸振动信号片段的精准分割，在此基础上分别融合触头动作关联振动信号和附件电流信号的广域特征信息合成彩色图像样本以丰富故障表征信息。然后基于多任务学习的软共享机制构建多故障诊断模型，并通过自适应加权方法来自动的调整两个任务损失函数的权重比例，消除了任务间的相互干扰，进而提高了故障诊断的性能。最后分别从合闸和分闸两个过程进行实例分析，结果表明本文所提方法在两个任务的分类准确率分别达到了 99。78%和 99。85%，可以有效地实现万能式断路器多故障诊断。

    万能式断路器广域信息融合多任务学习多故障诊断

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    基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测

    杨赫然李帅孙兴伟董祉序...
    60-69页
    查看更多>>摘要：为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律，建立精准的热误差预测模型。在进给速度为 10 m/min、环境温度 20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验，获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度，采用Tent混沌改进松鼠搜索算法，并利用改进的算法对神经网络进行优化，建立热误差预测模型。利用热误差测量实验获得的数据进行验证，结果表明改进前的神经网络预测误差为 12。23%，改进后的模型预测误差为 8。92%，精度有较大提升。利用预测模型针对不同进给速度下相同位置处热误差进行分析，结果表明，进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而增加。因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测，为误差补偿提供理论依据。

    进给系统热误差松鼠搜索算法神经网络

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    齿轮箱故障边缘智能诊断方法及应用研究

    吴启航丁晓喜何清波黄文彬...
    70-80页
    查看更多>>摘要：针对齿轮箱运行状态监测数据量大而数据价值密度低导致的数据传输和存储困难、受到带宽影响导致的故障辨识实时性差以及大而深的深度学习模型难以有效部署至边缘端硬件等问题，本文提出了一种基于乘法-卷积网络(MCN)的齿轮箱故障边缘智能诊断方法。首先，综合考虑信号滤波在特征表征以及深度学习在特征提取的优势，设计了一种轻量化的MCN模型，同时在嵌入式微处理器搭建了一套端侧边缘智能处理原型与系统。该系统可以直接部署于齿轮箱边缘，通过云服务器训练和更新MCN模型参数并部署至边缘端，于边缘端完成数据采集、处理和故障状态辨识等功能，将大量传感器数据直接消耗在边缘端。实验结果显示MCN具有 99。75%的平均识别精度，且部署MCN的齿轮箱故障边缘智能诊断系统可以在 0。696 s内准确识别出故障状态。

    齿轮故障诊断边缘计算乘法-卷积深度学习嵌入式系统

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    大动态范围磁通门磁力仪及其在定向误差校正中的应用

    陈卓琳胡星星滕云田刘高川...
    81-89页
    查看更多>>摘要：仪器定向误差会影响地磁矢量观测数据的准确性，现有的校正方法需要已知地磁场模量或参考标准仪器，且难以应用在井下和海洋等无法手动安装调整仪器的情况。本文提出了大动态磁通门磁力仪和在此基础上的欧拉旋转变换的矢量校正方法。该方法可在无需参考标准仪器的情况下，获得磁通门的定向角度误差并进行自校正测量。在地磁观测台站进行了实验，结果表明，当实验仪器定向误差分别设置为 4 个不同象限区间的大角度时，校正后与台站比测仪器对应分量的相关系数仍达到0。99 以上，B-A图中置信区间长度减小了 86%以上，RMS误差降低至 15%以下，论证了该校正方法的有效性，能够提高地磁台站的观测数据质量，并为井下和海洋地磁观测的定向提供参考解决方案。

    大动态磁通门磁力仪定向误差自校正Bland-Altman图

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    基于粒子群的多毫米波安防机器人环境感知方法

    戴虎郑睿马小陆吴敏...
    90-100页
    查看更多>>摘要：安防机器人常工作于昏暗、烟雾等环境，毫米波有探测这类环境的能力，但其点云是稀疏的，可将多毫米波的点云融合以提高环境感知的能力。点云融合时需要精确的结构参数，针对测量法获取结构参数存在误差的问题，在分析多毫米波点云坐标的基础上，利用粒子群算法对毫米波雷达结构参数进行搜索，并根据搜索结果进行点云融合以及环境地图的构建;同时提出稀疏点云地图的评价指标，对毫米波感知效果进行定量评价。利用安防机器人在昏暗环境下开展实验，结果表明与结构参数由测量法获取的多毫米波感知系统对比，点云数量有所增加，地图边界空洞数量平均减少 55%，边界噪声率平均下降 12。9%，物体点云离散度平均下降约 0。06，中心位置的偏移量均有所减小。

    调频毫米波安防机器人粒子群环境感知建图

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    基于改进对比学习和并行融合神经网络的室内WiFi定位算法

    蒲巧林陈有坤周牧余征巍...
    101-110页
    查看更多>>摘要：机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题，提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学习来提高指纹辨识力，其在增加不同类别指纹间的区分度的同时能减小同类别指纹间的差异。其次，构建基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)的并行融合网络，与传统的串行融合方式相比，网络可以从原始样本中提取更多的有效特征。此外，在池化层后增加Flatten层以进一步考虑网络的中间层信息，从而利用更广泛的特征信息来提高模型的泛化性能。结果表明，所提算法的定位性能比其他定位算法提高 26%。

    室内定位对比学习卷积神经网络长短期记忆特征融合

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