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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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    加权多尺度卷积稀疏表示及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用

    王爽丁传仓曹懿王报祥...
    197-207页
    查看更多>>摘要：故障特征精确提取是实现轴承故障诊断的重要环节。卷积稀疏表示能够刻画特征的移位不变特性，非常适用于滚动轴承故障特征提取。然而，卷积稀疏表示忽略了故障冲击特征的周期性及不同尺度下的信号特性差异，制约了其在谐波成分和背景噪声等干扰下的特征提取能力。因此，提出了加权多尺度卷积稀疏表示用于分离振动信号中的周期性故障冲击特征，从而实现轴承故障诊断。在构建的稀疏表示模型中，利用多尺度变换将原始信号转换到不同尺度下，并在不同尺度下采用不同权重系数以达到抑制谐波成分等干扰的目的。同时，为了凸显故障冲击特征，建立了约束故障特征稀疏系数周期性的正则项，提高冲击特征分离能力。此外，引入交替方向乘子法和受控极小化方法推导出迭代求解算法。最后，通过分析提取特征的波形、包络谱及两种故障信息定量评估指标，验证了提出方法拥有优异的轴承复合故障冲击特征提取和诊断能力。

    加权多尺度卷积稀疏表示滚动轴承故障诊断故障特征提取

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    变转速下基于改进多阶概率方法的风电齿轮箱故障诊断研究

    刘长良刘少康李洋刘帅...
    208-217页
    查看更多>>摘要：阶次跟踪是一种有效的解决变转速故障诊断问题的方法，其关键前提是存在转速信号作为参考。然而，由于强背景噪声和弱谐波关系的影响，现有转速估计方法的准确性和自适应性有待进一步提高。因此，提出一种融合多传感器信号的改进多阶概率方法(MOPA)用以估计瞬时转速。首先，依据不同传感器信号的基频统一性和主导分量差异性，通过时频图瞬时切片归一化融合的方式，构建具有强谐波关系的时频图;其次，为消除时变工况下时频图中横纵方向上的间歇恒频和短时宽频背景噪声，提出滑动消噪方法;最后，基于处理后的时频图执行MOPA，实现瞬时转速自动估计，结合阶次跟踪解决风电齿轮箱变转速故障诊断问题。经实测数据验证，改进MOPA估计的瞬时频率的准确性和自适应性均优于对方法，平均绝对百分比误差为 0。56%，均小于对比方法的15。73%、13。99%和1。21%。结合阶次分析诊断了变转速下风电齿轮箱异常。

    变转速故障诊断风电齿轮箱瞬时频率阶次跟踪

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    随机工况下基于改进ANFIS的锂电池容量衰减实时估计

    刘彤宇陆起涌李旦张建秋...
    218-226页
    查看更多>>摘要：锂电池容量的衰减会影响其安全性和稳定性，准确的容量估计能够帮助用户进行更好的决策。目前，广泛使用的黑盒数据驱动模型因其不可解释性很难被应用于安全相关的领域中，并且大多方法都基于固定工况进行特征提取，对具有随机性的实际工况不具有普适性。因此，本文构建了一种基于随机工况数据的改进自适应模糊神将网络推理系统(ANFIS)。首先分析了容量衰减的影响因素，据此从电池监测数据中提取和筛选健康特征;其次系统内部利用激活机制简化系统结构，并引入衰减系数更好地拟合电池单体特性;然后通过自适应粒子滤波算法优化模糊聚类中心;最后使用NASA随机工况数据集验证了该系统的有效性，其容量估计RMSE为 3。73%。与其他方法相比，本文提出的方法结果精度更高且具有一定的可解释性。

    锂电池模糊推理系统容量估计可解释性

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    基于改进小波包能量熵和阈值自适应的切削颤振在线监测

    聂兴毅黄华李旭东赵丛林...
    227-238页
    查看更多>>摘要：颤振是影响机床加工质量的重要原因之一，传统的颤振监测算法对颤振孕育阶段的感知灵敏度低，且监测阈值的设定不具备泛化性和实时性，针对该问题提出了一种能够自适应地识别早期颤振的在线监测方法。首先使用改进的小波包能量熵算法(IWPEE)提取颤振特征，在提高识别精度和鲁棒性的同时降低了计算量。其次基于改进的拉依达准则确定颤振监测阈值，使系统能够根据不同的加工条件自适应地计算颤振监测阈值。然后根据实际加工监测需求开发高效颤振在线监测软件，并且通过仿真信号和切削试验验证了本文所提算法的有效性。结果表明，IWPEE算法相较于传统熵值判定法，识别灵敏度提高了360%，改进的拉依达准则能自适应地确定阈值并成功在颤振孕育阶段将其监测出来，相较于传统阈值算法在阈值稳定性和适应性上有显著提升。

    颤振监测小波包能量熵阈值自适应拉依达准则

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    基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与诊断方法

    栾孝驰郝冠丞沙云东张振鹏...
    239-250页
    查看更多>>摘要：针对航空发动机中介轴承振动信号在复杂传递路径和强背景噪声条件下的故障特征提取难题，本文提出了一种基于局部能量密度(LED)的中介轴承故障特征提取与诊断方法。首先，采用奇异谱分析对故障信号进行初步的降噪处理，并通过基于余弦值的方法确定最优的重构阶次，以保留信号中的关键故障信息。接着，引入新指标LED，用于量化故障特征频率及其谐波在局部频率范围内的能量比例。该指标不仅能有效提取微弱的故障特征，而且对于实际故障频率与理论故障频率之间可能存在的偏差表现出较强的鲁棒性。以LED作为适应度函数，通过人工蜂鸟算法优化的最大相关峭度解卷积(MCKD)增强奇异谱分析降噪后信号中的故障特征。最后，通过包络谱分析完成故障诊断。本文通过中介轴承故障模拟实验和加噪实验验证了所提方法的有效性，实验结果表明，与现有的故障诊断技术相比，本文所提出的方法的故障特征系数(FFC)和 LED分别增加20。7%～218%和 22。9%～134%。在 0 dB，-4 dB和-10 dB噪声条件下，该方法仍准确地识别到外圈故障的特征频率及倍频，表明所提出的SSA_MCKD能有效降低信号噪声并提取滚动轴承的故障特征。

    中介轴承奇异谱分析最大相关峭度解卷积局部能量密度人工蜂鸟算法故障诊断

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    基于贝叶斯估计和数据融合的复合材料结构冲击定位

    邓德双曾旭杨正岩杨雷...
    251-261页
    查看更多>>摘要：到达时刻(TOA)是用于冲击定位的关键特征之一，目前随着信号处理技术的不断发展，在文献中可找到多种时频模型进行测量，但是在选择上通常依赖于人的经验。此外，考虑到测量模型的系统误差和测量噪声引起的不确定性，传统基于TOA的冲击定位方法存在不足。为此，本文提出了一种基于贝叶斯估计和数据融合的复合材料结构冲击定位方法。首先，应用多种不同的时频模型来获取冲击响应信号的TOA数据;然后根据TOA数据测量误差的不确定性，应用贝叶斯定理构建冲击位置的后验概率密度函数;再采用马尔可夫链蒙特卡罗采样方法估计冲击位置参数的后验分布，并用正态分布进行拟合;最后，对不同TOA数据获得的冲击位置概率分布进行融合，利用融合后的概率分布对冲击源的位置做最终决策。通过复合材料加筋板上的落锤撞击实验验证了本文方法的可行性，平均定位误差仅为 0。94 cm，相比于传统基于TOA的冲击定位方法可靠性和准确性更高，且在鲁棒性和定位时间方面同样具有优势。

    到达时刻贝叶斯估计数据融合复合材料加筋板冲击定位

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    基于电源端电压的电动汽车电弧故障检测

    刘艳丽杨贺允刘乙雁崔诗淼...
    262-270页
    查看更多>>摘要：当电动汽车主电路的电气接触点接触不良时，极易产生电弧故障，直接威胁车内人员的生命安全。论文提出了一种基于自定义差分阈值滤波-分段最大值标准化-统计数值规律的电弧故障检测方法。首先围绕真实电动汽车吉利帝豪EV450 搭建了电动汽车电弧故障实验平台，开展了电动汽车在不同工作模式下的电弧故障实验。然后以电源端电压为对象，对信号进行小波分解，对小波分解得到的低频系数进行自定义差分阈值滤波和分段最大值标准化。最后统计标准化后数据相同值个数，并通过阈值法检测串联型电弧故障。论文对模型样本长度、差分阈值比例、最大值标准化分段数、预处理方法选择等进行了深入分析，并对参数进行了优化设置，进一步提升模型性能。结果表明，所建模型对电动汽车电弧故障检测准确率为 98。35%，且实时性较好。通过对模型进行泛化性分析、算法时间复杂度分析及与其他电弧故障检测模型对比分析，证明论文所建模型对电动汽车电弧故障检测具有较好的适用性。

    电动汽车电弧故障自定义差分阈值滤波分段最大值标准化统计数值规律

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    基于下肢sEMG的疲劳模糊增量熵表征方法研究

    石欣余可祺敖钰民秦鹏杰...
    271-280页
    查看更多>>摘要：连续运动中，基于表面肌电信号(sEMG)外骨骼机器人与人进行协同运动控制，肌肉产生疲劳将影响人机协同控制的柔顺性及鲁棒性。本文创新性地提出模糊增量熵(EIFEn)用以表征肌肉疲劳程度，并对肌肉疲劳阶段的较为客观划分;采集人体连续抬腿运动中下肢 12 块肌肉的表面肌电信号，提出基于变异性敏感系数SVR肌肉疲劳敏感度判断方式，实现有效肌肉选取，提出基于均模积的自适应阈值动作切分法，将完整信号切分并提取单个动作信号序列，通过分析计算，对疲劳趋势进行表征。实验结果表明，本文模型相比时域频域算法具有较为明显的肌肉疲劳表征梯度特征，与fApEn及FFDispEn相比具有较好的疲劳表征能力，用于疲劳等级聚类的戴维森堡丁指数(DBI)为 0。39，可提高外骨骼人机协同控制，为实现疲劳分阶段补偿助力提供参考。

    sEMG肌肉疲劳动作切分模糊增量熵特征提取聚类

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    基于扩展卡尔曼滤波的疏散行人密度预测算法研究

    高凤强王若宇曹光求刘暾东...
    281-290页
    查看更多>>摘要：疏散效率的提升是疏散系统研究的核心关注点。由于疏散系统通常呈现局部可观测性，而异常的局部观测信息会降低疏散效率，因此需对观测信息进行预测校正。为此，提出一种基于扩展卡尔曼滤波的人员密度信息预测校正算法。该算法采用神经网络拟合方法对扩展卡尔曼滤波算法中状态函数和观测函数的参数进行辨识，完成非线性疏散系统的近似线性化，提高了建模的精度;同时算法通过误差协方差矩阵的迭代更新机制实现疏散人员密度的快速预测和校正。在此基础上，还结合密度控制算法构建异常疏散场景下的行人流疏散控制策略。为验证所提算法的有效性，在设计和构建异常疏散场景仿真模型的基础上进行了对比仿真和真人疏散可控实验。结果表明，相较无数据校正的疏散控制策略，算法在异常疏散仿真和真人可控场景中分别获得最高 38。9%和 23。26%的效率提升，为异常疏散场景中的控制策略提供了有效的解决思路。

    行人疏散系统辨识扩展卡尔曼滤波行人流密度预测疏散仿真

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    基于函数拟合姿态更新方法的足绑式行人导航算法

    路永乐杨杰鄢誉苏胜...
    291-299页
    查看更多>>摘要：针对低成本足绑式行人导航系统中航向误差快速发散导致定位精度下降的问题，从降低姿态更新误差的角度出发，基于等效旋转矢量理论和傅里叶展开，提出一种基于函数拟合姿态更新方法的足绑式行人导航算法。首先，以等效旋转矢量法为理论基础，使用正余弦函数拟合足部运动角速度，利用泰勒展开及等式变换求取函数拟合姿态更新方法;随后，结合长短期记忆网络(LSTM)零速检测，设计适用于多种步态的足绑式行人导航算法;最后，以WT901BC IMU为硬件平台开展了多组不同步态的闭环路径验证实验，结果表明，相较于传统基于四元数法或二子样等效旋转矢量法的足绑式行人导航算法，所提方法定位误差平均减小 47。66%和 42。83%，航向误差平均减小 49。99%和 44。74%。

    姿态更新等效旋转矢量长短期记忆网络行人导航算法

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