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仪器仪表学报
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100009

北京市东城区北河沿大街79号

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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    基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测

    陈仁祥张雁峰徐向阳张鹏博...
    119-127页
    查看更多>>摘要：针对不同型号滚动轴承因结构尺寸、运行工况等差异导致轴承退化数据分布和特征尺度不一致,引起剩余寿命预测精度下降的问题,提出基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测方法.首先,通过高效通道注意力机制提升特征提取器各通道中重要特征的权重,自适应获取不同型号滚动轴承的深层性能退化特征,并以此预训练标签预测器;然后,在对抗判别网络框架上将域判别器与特征提取器对抗训练,最小化源域和目标域在表征子空间上的正交基距离,利用表征子空间正交基不受特征缩放影响的性质克服特征尺度变化过大引起的回归性能下降问题,实现不同型号滚动轴承间的域自适应;最后,利用训练好的特征提取器提取待预测轴承退化特征,输入标签预测器得到剩余寿命.在PRONOSTIA、XJTU-SY和自测数据集上进行了验证,实验结果表明所提方法能充分学习源域特征分布信息,有效克服不同型号下的特征尺度差异,相比其他域自适应方法效果提升20％至40％.

    滚动轴承剩余寿命预测对抗判别域自适应时间卷积网络

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    基于LeNet5like的迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断研究

    吕游封烁郑茜邓丹...
    128-143页
    查看更多>>摘要：针对海上风电场和高海拔地区风机机组的叶片覆冰故障模型精度低、建模速度慢等问题,提出一种基于LeNet5like的迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断方法.首先,整合监控和数据采集系统的记录数据与风机覆冰情况进行预处理,建立训练数据集;其次,基于改进后的LeNet5like网络构建覆冰故障诊断模型,提取数据集中多变量间的相关性特征信息;然后,经网络参数微调迁移学习对模型进行训练,实现对其他风机覆冰故障诊断模型的快速建立;最后,经实验验证,该模型覆冰故障诊断准确率为98.90％,较无迁移模块网络训练时间缩短28 s,提升约15.91％,验证了基于LeNet5like的迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断方法的精确性和快速性.

    故障诊断叶片覆冰迁移学习LeNet5like网络SCADA数据

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    高频高场电子顺磁共振技术在自旋量子态研究中的应用

    袁嘉悦付鹏翔高松蒋尚达...
    144-156页
    查看更多>>摘要：电子顺磁共振(EPR)技术是研究具有未成对电子的顺磁性物质的电子结构与动力学信息的有效分析方法,广泛应用于生物医药、化学、材料科学、辐射检测与量子信息处理等领域.与传统的X波段(9.5 GHz)EPR相比,高频EPR具有更高的分辨率、灵敏度与初始化效率等诸多优势,在研究分子中电子自旋的量子性质方面具有重要应用价值.简要介绍了高频高场电子顺磁共振技术的发展、原理、特点与仪器构造等,重点介绍了其在自旋量子态研究中的应用,并对其未来进行了展望.高频高场电子顺磁共振技术可详细表征分子中电子自旋的磁能级结构并对其进行高效精准的量子相干操控,进一步可演示量子算法与逻辑门等.

    电子顺磁共振电子自旋量子相干操控分子自旋量子位

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    多层非线性局部感受野极限学习机方法用于录井气体分析

    李忠兵袁章雨梁海波谌贵辉...
    157-169页
    查看更多>>摘要：随着我国能源需求的不断提升以及钻探环境的日益复杂化,开展高精度的烷烃类气体浓度检测对于提高油气勘探效率具有重要意义.光谱录井技术具有烃类气体检测快速、准确等优势,已成为石油勘探过程中备受关注的研究热点.针对录井气体红外光谱由于饱和吸收、噪声干扰、基线漂移等方面引起的非线性问题,提出了多层非线性局部感受野极限学习机(NM-LRF-ELM)模型.该模型将一维光谱数据转换为二维矩阵格式,利用局部感受野的数据处理方式在输入与隐藏层之间实现非线性特征提取.同时,引入改进的T-sigmoid激活函数,并在全连接层后加入dropout层来降低模型的过拟合风险.模型的特征提取与定量分析呈一体化结构,直接输出定量分析预测值.采集了两组共407个混合烷烃气体样本的红外光谱作为实验数据集,进行定量分析实验.实验结果表明,相较于滑动窗口类与灰狼优化定量分析模型,该模型的训练时间显著减少了 90％以上.即使在同系物的非线性干扰下,模型的预测精度仍低于系统误差.因此,提出的方法有助于在现场环境变化复杂的情况下,降低未知气体的非线性干扰,提高对目标气体的红外光谱检测精度.

    气测录井红外光谱定量分析局部感受野极限学习机

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    一种测量液膜厚度的超声相控阵实验装置

    赵宁孙铭聪刘苗苗庞丽丽...
    170-178页
    查看更多>>摘要：气液两相流存在于核反应堆蒸发、飞行器冷却、化工生产降膜蒸发等过程,界面波的动态测量对工业过程监控和生产优化具有重要意义.界面波的准确识别与特性参数测量是开展科学研究与工程实践的重要前提.基于超声相控阵测量系统,设计了扇扫的测量方式,可以用于气液界面清晰的流型中液膜厚度和界面波形态三维测量.通过静态标定和圆管验证,确定了像素点和液膜厚度之间的关系,在气相表观流速为0.071 9-0.431 6 m/s,液相表观流速为0.056 7-1.416 1 m/s的工况下进行实时动态实验,获得了实时流动过程中较高精度的截面气液相界面信息,并构建了管道内部界面波三维分布形态,为界面波特性研究提供了一种实验参考方法.

    气液两相流液膜超声相控阵扇扫界面波

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    基于自适应密度聚类的多准则主动学习方法

    贺忠海朱温涵陈旭旺张晓芳...
    179-187页
    查看更多>>摘要：主动学习能够以更少的标注成本训练出更好的机器学习模型.现有的RD算法与QBC算法的结合有效地解决了只考虑单一标准的问题.然而,RD所基于的K-means聚类会将离群点也包括在内进而造成模型性能降低,而QBC则需要维护于多个模型而间接返回样本的信息性.针对上述问题,本文提出了一种基于自适应密度聚类的高斯过程回归(ADC-GPR)算法,通过先聚类后直接利用不确定性进而高效选择样本.该算法中的ADC聚类不仅对离群点鲁棒,还能根据数据集分布特性自适应聚类,并为后续的AL提供了代表性样本点和其对应的簇,该方法在无监督选择时保证了代表性和多样性,在有监督选择时考虑了信息性、代表性和多样性.实验结果表明,在相同的抽样次数下将ADC-GPR算法与RS、KS以及RD-GPR算法相比,其平均性能分别提升了 37.3％、8％和2.8％,ADC-GPR算法的选择效率更高.

    主动学习自适应密度聚类高斯过程回归离群点鲁棒多标准融合

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    基于多CNN的分块镜piston和tip-tilt误差同步检测方法研究

    李响赵伟瑞
    188-197页
    查看更多>>摘要：绝大多数大型望远镜采用分块镜的设计方案,为了获得优质的成像效果,需要控制分块望远镜系统的piston和tip-tilt误差.神经网络误差检测方法相较于传统的检测方法具有一定优势,但存在仅检测单一类型误差的局限性.本文提出一种基于卷积神经网络的piston和tip-tilt误差同步检测方法,通过在出瞳面设置具有离散孔的光阑,引发分段镜反射的子波发生干涉-衍射现象,构建包含丰富piston和tip-tilt误差信息的数据集.通过粗测网络和精测网络级联,满足大范围和高精度同步检测的需求.结果表明,该方法实现了对输入光源相干长度内纳米级的piston误差检测,并对10 μrad范围内的tip-tilt误差实现了亚微弧度检测;对40 dB的CCD噪声表现出良好的抗干扰性,对面形误差的允差为0.05λ0RMS(λ0=600 nm),同时对六子镜系统具有可扩展性.本文方法光路简单,操作便利,具有实际意义.

    piston误差tip-tilt误差分块镜卷积神经网络

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    一种消除周期性毛刺相位误差的互补格雷码双N步相移法

    韩叔桓杨延西张新雨李昕杰...
    198-205页
    查看更多>>摘要：互补格雷码双N步相移法因其具有鲁棒性好、检测精度高等特点在条纹投影轮廓术领域成为研究热点.然而,传统互补格雷码双N步相移法存在检测效率低以及未消除周期性毛刺相位误差的问题.针对这些问题,本文对传统互补格雷码双N步相移法进行改进消除周期性毛刺相位误差,首先通过相机捕获形变条纹图像并计算出两组截断相位,然后利用两组截断相位的相关性消除检测数据中的相位差、周期性毛刺相位误差,再对两组截断相位进行融合,最后通过互补格雷码相位展开法对融合后的截断相位进行相位展开.实验得出本文方法在检测效率不变的情况下,能有效消除周期性毛刺相位误差,得到高精度展开相位,相比于未消除周期性毛刺相位误差的互补格雷码双N步相移法,本文检测方法精度提高了约24.57％,相比于互补格雷码N步相移法,本文检测方法精度提高了约6.29％.

    双N步相移法展开相位周期性毛刺相位误差互补格雷码

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    水载压力对管道超声导波信号的影响研究

    胡晓谍林霆威张维煊魏子麒...
    206-213页
    查看更多>>摘要：为了研究水载压力对管道超声导波信号的影响,利用半解析有限元的方法分析了管道导波的频散曲线和波结构,选择L(0,2)模态导波用于实验验证.设计了一个可承受30 MPa压力的防水卡箍,对管道上的压电传感器进行封装.将安装了防水耐压卡箍的管道放入压力舱中进行打压循环测试,压力在0～30 MPa之间变化.打压过程中采集无损伤及5％损伤的管道超声导波信号,分析水载压力对导波信号的影响.实验结果表明,该防水卡箍具有良好的防水和耐压性能,水载压力对L(0,2)模态导波信号幅值没有显著影响.

    管道超声导波水载压力半解析有限元

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    基于脉冲电压频域特征和内阻的退役电池快速初步分选策略

    汪宇航黄海宏王海欣
    214-226页
    查看更多>>摘要：随着新能源产业的发展,越来越多的退役电池如何处理成为了一个急需解决的问题.磷酸铁锂电池由于高能量密度及安全性的优点被广泛应用于汽车及储能场合,是现有退役电池中的主流之一.退役磷酸铁锂电池的二次利用场景是根据电池的健康状态、内阻等状态进行评估的,但是这个过程耗费大量的时间.本文提出利用脉冲过程电压的频域特征作为估计健康状态的健康特征,然后利用随机森林回归算法实现了健康状态的快速估计,这极大的缩短了退役磷酸铁锂电池分选的时间.在此基础上,本文提出利用基于高斯分布的异常参数识别方法评估异常内阻退役磷酸铁锂电池.通过实验验证,选取的15节磷酸铁锂电池中健康状态估计的最大误差为6％,且能够有效的筛除内阻与SOH不匹配的退役磷酸铁锂电池.

    退役电池健康状态快速分选脉冲电压

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