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期刊信息/Journal information
自动化仪表
自动化仪表

徐洪海

月刊

1000-0380

pai@sipai.com

021-64368180-231

200233

上海市漕宝路103号

自动化仪表/Journal Process Automation Instrumentation北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊和全国优秀科技期刊。主要报道中国自动化仪表行业的科研成果、先进技术，介绍新产品、新工艺，交流仪器仪表使用维修经验，传播自动化仪表基础知识，反映国外自动化仪表发展动态，具体介绍工业生产过程，诸如温度、流量、压力、差压、物位、机械量系参数的测量、显示及控制技术与产品。报道内容着重实用性、指导性与知识性，适合各行各业从事测量与控制工业的技术人员、技术工人、管理人员和大专院校师生阅读。《自动化仪表》系月刊，大16开本，各地邮局均可收订，邮发代号：4-304，定价：12.00元，半年价：72.00元，全年价：144.00元。
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收录年代

    多尺度特征与注意力检测头的轻量化FOD检测

    费春国文章庄子波
    110-116页
    查看更多>>摘要：针对现阶段机场跑道异物碎片(FOD)目标检测算法存在的缺陷,进行了降低参数量和提高精度的改进.以你只看一次(YOLO)v5s目标检测算法为基础,提出多尺度特征与注意力检测头的轻量化FOD检测算法.首先,提出一种全新的轻量化网络结构.该结构使用深度可分离卷积和逐点卷积,并设计大卷积核架构,使模型感受野提升,从而解决大量特征图冗余问题.接着,融合多尺度特征图.通过移除大目标检测层、增加小目标检测层,在提升小目标检测能力的同时降低网络参数量.最后,提出一种动态头部框架来统一目标检测头和注意力,通过连贯地结合多个自注意力机制,进一步提升了网络检测精度.试验结果表明:所提出的使用鬼影卷积大卷积核架构下的多尺度特征注意力检测头的YOLOv5s(GRD-YOLOv5s)网络的参数量减少为 3.39 MB,仅为原网络的48%;平均检测精度从98.40%提升至99.45%;检测速度为53.42 帧/秒.该网络的提出为实现对小目标的准确检测提供了新思路.

    机场跑道异物碎片图像处理目标检测轻量化你只看一次v5s多尺度特征融合注意力检测头

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    基于深度残差网络的电机故障诊断研究

    厉荣宣史忠进陈伟
    117-120页
    查看更多>>摘要：电机故障诊断技术的研究对于保障安全生产、减少机械故障、减轻生产损失有重要的现实意义.针对传统机器学习的故障诊断方法的局限性,提出基于深度残差网络(ResNet)的电机故障诊断方法.首先,分析了传统的电流信号特征分析方法.然后,建立了深度ResNet故障诊断框架.最后,通过设计不同模式的三相电流输入策略,建立特征自适应提取的深度学习电机故障诊断模型,有效提取了电机电流信号的故障深度特征,并通过对比试验验证了诊断效果.试验结果表明,该方法准确率高于传统机器学习方法.该研究为深度ResNet在电机故障诊断领域的推广应用奠定基础.

    残差网络故障诊断异步电机深度学习信号重构深度特征诊断模型时频分析

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    5G专网在智慧核电典型场景的创新应用研究

    方郁吕跃跃郭承旺钟质飞...
    121-126页
    查看更多>>摘要：随着数字化与智能化技术的不断发展,5G网络与核电技术深度融合是核电的发展趋势,也是实现核电全生命周期数字化、网络化、智能化的重要手段.针对传统核电复杂工业环境下人员管理难度大、设备管理复杂、远程交互困难等现状与痛点,通过搭建"5G+工业互联网平台"的新型智能化管理系统,满足高清视频传输与强实时、高可靠通信的多节点接入的需求.以智慧作业、智慧换料、冷源监视和设备健康管理等四大典型应用为着力点,开展人工智能(AI)+5G技术在核电现场的示范应用,并探索数字化转型背景下核电行业痛点的新型解决方案.通过高度融合AI、5G等新兴技术,实现现场作业全流程智慧化、换料操作远程化、冷源监视智能化、设备健康管理可重构化.典型场景应用的创新技术手段已在核电厂局部试点.该研究为核电智能化与数字化转型提供了参考.

    5G人工智能智慧核电核电应用冷源监视故障诊断

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