首页期刊导航|中国测试
期刊信息/Journal information
中国测试
中国测试

高洁

双月刊

1674-5124

zgcsjs@163.com

028-84404872;84403072

610021

成都市成华区玉双路10号

中国测试/Journal CHINA MEASUREMENT & TESTING TECHNOLOGY北大核心CSTPCD
查看更多>>《中国测试》创刊于1975年，是中国测试技术研究院主办、经国家新闻出版总署批准在国内外公开发行的专业学术期刊。期刊由中国工程院院士高洁担任主编，毛二可等30多位院士和国内知名专家担任期刊的特邀编委和编委。 《中国测试》以追踪测试领域学科发展前沿，阐释测试理论方法和测试实践应用之精髓为宗旨，是集国民经济多行业、多领域、多学科测试技术特色为一体的权威性学术期刊。 期刊先后被收录为： ·中国科技核心期刊 ·中文核心期刊 ·中国期刊（光盘版）全文收录期刊 ·中文科技期刊数据库收录期刊 ·中国期刊网全文收录期刊 ·《万方数据——数字化期刊群》全文收录期刊 ·美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊 ·波兰《哥白尼索引》（IC）收录期刊 ·俄罗斯《文摘杂志》收录期刊 主要栏目 ：综述与研究报告、国家基标准研究、 计量检定与校准测试、产品质检与标准研究、计算机与信息技术、仪器仪表与传感技术、化学分析与生物技术、工程测试与控制技术等。
正式出版
收录年代

    量子测量技术内涵与发展

    王琦李蒙沈兴中马爱文...
    1-6页
    查看更多>>摘要：量子时代以研究量子基本特性为重点,以应用量子基本特性为手段,实现量子通信、量子测量、量子计算等功能,这将对世界科技、经济、政治、社会治理等产生深远而重大的影响.该文通过分析量子测量技术发展过程、量子测量基本技术内涵、量子测量本质特征以及主要技术特点等,提出未来量子测试的发展趋势以及量子测量的重要应用场景,供社会各界参考.

    计量学国际单位制基本物理常数量子测量

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    磁声发射信号样本熵特征量的应力检测方法研究

    陈炫宇龙盛蓉韩壮禄陈学宽...
    7-13页
    查看更多>>摘要：为解决在应力检测中传统磁声发射(magnetic acoustic emission,MAE)特征量易受噪声干扰的问题,提出基于磁声发射信号样本熵特征量的应力检测方法.在研究Q235钢试样在 0～400 MPa拉伸应力状态下磁声发射信号中样本熵变化规律的基础上,分析励磁强度、嵌入维数、容限系数对磁声发射信号样本熵特征量的影响规律.结果表明磁声发射信号样本熵特征量与应力具有良好的对应关系,并且相较于传统时域特征量(峰峰值和均方根值),样本熵值的波动性指标分别下降 89%和 33%,在所选励磁条件下由样本熵值计算得到的应力值和实际应力值平均误差仅为8.5%,其受噪声干扰较小且一致性更好,更适合应用于铁磁性材料的应力检测.

    样本熵应力特征铁磁性材料磁声发射

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    应用激光跟踪仪和单目视觉检测三维水模体定位精度方法研究

    韩连福褚芃罗明哲白娴靓...
    14-21页
    查看更多>>摘要：针对三维水模体检测方法较少、检测过程复杂等问题,提出基于激光跟踪仪和单目视觉的三维水模体定位精度检测方法.激光跟踪仪三维水模体定位精度检测对比实验验证三维水模体在有水和无水的情况下定位精度一致.单目视觉三维水模体定位精度检测实验结果表明:X轴、Y轴、Z轴和空间对角线的定位误差均在 0.050 mm以内,重复性分别为 0.030 mm,0.064 mm,0.056 mm,0.140 mm,X轴和Y轴的垂直度为 0.800 mm,Y轴和Z轴的垂直度为 0.761 mm,X轴和Z轴的垂直度为 0.503 mm,与激光跟踪仪的测量精度在一个量级.最后,经不确定度分析得到相邻点距离测量误差的标准差为 0.0187 mm,满足检测要求.两种方法都能实现非接触测量,简化冗杂的检测过程,可满足医院对医用直线加速器的日常检测需求.

    三维水模体激光跟踪仪单目视觉定位精度

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于卷积神经网络和模态转换的磁瓦内部缺陷检测方法

    卢后洪谢罗峰朱杨洋殷鸣...
    22-27页
    查看更多>>摘要：针对人工检测磁瓦内部缺陷过程中需要成熟的经验知识,检测过程不稳定且效率较低等问题,设计一套智能化检测系统.受人工检测的启发,提出一种基于卷积神经网络和模态转换的磁瓦内部缺陷检测方法.将时域信号转换为时-频域语谱图,利用卷积神经对语谱图提取特征并分类.为更精准地强调重要信息而抑制无关信息,将坐标注意力机制引入到卷积神经网络中.提出的基于卷积神经网络和模态转换的预测模型的准确率达到 98.4%,证明提出的检测方法对于磁瓦内部缺陷检方法是有效的.实验结果表明,模态转换和坐标注意力机制能提升模型的性能.

    磁瓦卷积神经网络(CNN)内部缺陷模态转换注意力机制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于DKF-Bi-LSTM的阀控式铅酸电池SOC在线估计方法

    李练兵刘艳杰王海良李思佳...
    28-37页
    查看更多>>摘要：精准估计阀控式铅酸蓄电池的荷电状态(SOC)对变电站直流系统的可靠性和安全性有着重要的作用,为提高SOC估算精度,提出一种基于DKF-Bi-LSTM的铅酸蓄电池SOC在线估计方法,基于二级结构的双卡尔曼滤波算法,分别进行模型估计和状态估计.通过卡尔曼滤波算法对模型参数进行动态跟踪,进而基于扩展卡尔曼滤波算法在线估算电池SOC值.将在线估算结果、电流、电压、温度值作为Bi-LSTM神经网络的输入,电池SOC预测值作为网络输出,实现对电池SOC的在线估计.经测试发现,与DKF和Bi-LSTM算法相比,DKF-Bi-LSTM算法的SOC预测均方根误差更小,其SOC在线估计方法具有更高的准确性.

    阀控式铅酸电池荷电状态等效电路模型卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波双向长短时记忆神经网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    应用集成学习算法的复合材料损伤定位研究

    高奡林吴兴文池茂儒
    38-45,53页
    查看更多>>摘要：在碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced plastic,CFRP)损伤定位研究中,传统单一模型定位误差较大,为提高CFRP的损伤定位精度,提出一种基于集成学习的损伤定位方法.重物加载引起材料应力的变化常用于模拟损伤,施加不同质量用以模拟不同的损伤程度,实验在CFRP上布置应变片,获取在不同损伤程度下的应变特征量,针对同一损伤程度,利用网格搜索法对支持向量回归机(SVR)和分类回归树(CART)模型进行参数寻优,将最优模型参数应用到集成学习模型后对比SVR、CART两种单一模型和SVR_Adaboost、随机森林(RF)、极端随机树(ERT)、梯度提升决策树(GBDT)四种集成学习模型的定位精度.结果表明:在损伤程度 1的数据集上,弱学习器迭代 50次的随机森林模型和极端随机树模型平均定位误差最低,为 6.2 mm,并将该两种模型在损伤程度 2和 3的数据集上进行坐标预测.该集成学习算法可用于碳纤维增强复合材料损伤定位,且定位精度比传统单一模型定位精度高.

    损伤定位碳纤维增强复合材料集成学习参数寻优

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    RFID电缆中间接头无线无源湿度监测

    方春华周国锐汪晋豪柯力...
    46-53页
    查看更多>>摘要：针对电缆中间接头受潮导致的运行故障问题,提出一种基于 13.56 MHz RFID技术的无源湿度监测方法.该文利用HFSS建立传感器模型,调整天线匝距使天线达到理想状态,并对天线进行谐振匹配;然后研究传感器天线在水中的传输效果及存在金属屏蔽层时金属对天线性能的影响;最后将所设计的传感器放置于中间接头内部进行性能测试.结果表明:天线匝距为 0.6 mm时传感器性能最佳;在天线外部增加 47 μH电容可实现 13.56 MHz谐振匹配;传感器天线在水中的传输效果良好;加装金属屏蔽层可解决路径上金属对传感器信号传输的抑制作用;实际测量距离可达到 8.2 cm、相对湿度测量误差最大为 0.48%,最大波动幅度仅为 0.3%,传感器长期处于高湿度环境仍能准确测量.该方法可实现电缆中间接头内部湿度的直接、快速及无源测量,对防止电缆受潮具有一定的参考意义.

    中间接头RFID湿度监测无线通信

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于LSTM网络的IGBT寿命预测方法研究

    史业照郭斌郑永军
    54-58,65页
    查看更多>>摘要：针对IGBT工作时承受热应力与电应力循环冲击导致疲劳失效的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的寿命预测方法.利用NASA预测中心提供的加速老化数据集,分析并选取集电极-发射极的瞬态尖峰电压作为失效特征参数,通过Matlab构建LSTM网络,采用Adam优化算法来训练网络,实现对失效特征参数数据的预测,并选取三项性能评估指标与ARIMA模型及ELMAN神经网络模型的预测进行对比分析.结果显示,LSTM网络模型预测的均方根误差为 0.0476,平均绝对误差为 0.0322,平均绝对百分误差为 0.4917%,LSTM网络模型的预测精度更高,能够更好地实现IGBT的寿命预测,也对其他电力电子器件的寿命预测有一定的参考价值.

    绝缘栅双极型晶体管长短期记忆网络寿命预测深度学习

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    损伤源-异常点累计谐波减速器性能退化评估

    赵永强徐洋解国升张熠鑫...
    59-65页
    查看更多>>摘要：以LSHG-20-50-C-I型谐波减速器为研究对象,以声发射为监测手段,提出损伤源-异常点累计算法,完成谐波减速器的性能退化评估.首先,分析声发射信号,通过对振铃计数的经历图分析分辨出性能退化过程中磨损和裂纹两类声发射源,对比加速寿命实验结果,验证损伤源分类的准确性.在此基础上,建立裂纹扩展模型,依据裂纹扩展规律及能量和平均电平平均值的变化趋势,进行基于损伤源的性能退化评估,区分出占主要地位的裂纹扩展在性能退化过程中的 4个时期.为解决单一声发射参数趋势性和单调性差的问题,提出基于PCA异常点累计指标的性能退化评估方法,与传统的One-Class SVM算法相比,PCA算法对早期异常点更敏感,阈值报警时间提前 650 h,更适用于谐波减速器的异常点检测与性能退化评估.

    谐波减速器性能退化异常点累计量声发射裂纹

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    应用GA-RBFNN全光谱水体COD与NO3-N检测方法研究

    黄春荣刘桂雄戈燕红闵文傲...
    66-72页
    查看更多>>摘要：应用全光谱测量水体化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)、硝酸盐氮(NO3-N)浓度等水环境质量指标容易受水质环境影响,检测模型与特征波长一直是全光谱检测推广关注重点.该文提出一种基于遗传算法-径向基神经网络(genetic algorithm-radial basis function neural network,GA-RBFNN)全光谱水体COD与NO3-N浓度检测方法,鉴于GA搜索能力强、随机性高的特点,对预处理后全光谱吸收数据应用GA进行特征波长选取,以RBFNN神经网络留K法训练过程中平均决定系数作为适应度函数,输出最优特征波长与RBFNN神经网络参数进行部署,从而实现水体COD、NO3-N浓度准确测量.最后,开展GA-RBFNN、偏最小二乘(partial least squares,PLS)、GA-PLS、RBFNN四种模型对 160组水样的COD、NO3-N浓度检测实验,结果表明GA-RBFNN模型对COD、NO3-N检测平均决定系数、最大误差分别为0.9964、0.9950和3.9%、4.9%,均优于其他模型,方法具有重要推广价值.

    全光谱法神经网络遗传算法特征波长选取水体环境检测

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据