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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

    基于位置偏差调速的激光跟踪运动控制方法

    游奇峰唐强米良何韬...
    155-160页
    查看更多>>摘要：跟踪算法和伺服算法的设计是实现激光跟踪运动控制的关键,决定激光跟踪运动的速度及其稳定性.为获得更好的跟踪性能,基于工业控制器及其伺服算法,提出一种基于实时角度位置偏差动态调节轴系运动速度的激光跟踪算法;首先,分析基于位置偏差动态调速实现连续稳定跟踪的控制原理;然后,建立被控对象的数学模型及包含此跟踪算法的跟踪系统数学模型,并完成激光跟踪的仿真测试;最后,搭建激光跟踪实验平台,对跟踪算法进行实验验证,最终实验结果表明,激光束能够很好跟踪动态目标,电机运行平稳流畅,跟踪能力优于 7(°)/s.该控制方法为激光跟踪测量系统的搭建提供技术参考.

    激光跟踪跟踪算法速度控制跟踪性能

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    磁信号检测高温合金内外壁缺陷分类研究

    罗炜韬胡博石文泽王少飞...
    161-166页
    查看更多>>摘要：为区分高温合金内外壁缺陷,采用高精度弱磁传感器对高温合金人工槽型缺陷进行检测.从有缺陷的一面检测为正面(即外壁缺陷),从另一面检测为反面(相当于内壁缺陷),发现单侧表面缺陷检测信号出现极性相反的情况,无法通过极性相反这一特征区分内外壁缺陷.针对这一现象,基于支持向量机中的分类功能,对采集到的弱磁信号进行特征提取获得面积、幅值和占宽 3种特征量建立分类数据库,进行内外壁缺陷分类识别,并采用不同的核函数建立分类模型进行比较,最终发现径向基核函数分类模型正确率最高,为 84.37%,且经过样本库外的试件验证后正确率仍有 81.25%.结果表明该算法能够有效地对高温合金缺陷信号进行分析和辨识,具有一定的实用价值.

    弱磁检测高温合金支持向量机内外壁缺陷识别

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    基于神经网络的声学参数预测方法研究

    万宇鹏周远波文捷陈政...
    167-171页
    查看更多>>摘要：为更加准确高效地预测建筑声学客观音质参数,该文基于机器学习的室内中频混响时间和语言传输指数的神经网络预测方法.将基于机器学习的神经网络技术与计算机声学模拟仿真技术相结合,提取 800个厅堂建筑的10个典型特征参数和 3个目标参数,利用Odeon声学仿真平台,针对不同音质参数指标建立多个数值矩阵训练样本数据库,采用机器学习理论对混响时间、语言传输指数等指标进行BP神经网络数据拟合训练.对训练结果的均方误差、误差分布及回归系数进行评估,结果显示混响时间参数的训练均方误差小于 0.05 s,语言传输指数参数的训练均方误差小于 1.5×10-4,所有目标参数的回归系数R值均优于 0.95.评估结果表明,该神经网络具备良好的预测准确性、数据泛化性和应用适用性.经实例验证,依托该神经网络编译和封装的应用程序可以实现对目标参数的快速评价,减少人力物力,提高工作效率.

    机器学习神经网络声学设计参数预测混响时间语言清晰度

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    红外干燥箱变论域模糊PID复合温控设计

    凌菁张楠杜登熔张璨...
    172-179页
    查看更多>>摘要：烘干失重法粮食水分测定过程中,干燥箱温度的精准控制是检测结果准确性的重要保障.针对干燥箱温度变化过程非线性、时滞性和温控精度高的特点,提出一种基于粒子群模型参数辨识的变论域模糊PID复合温度控制策略.基于红外辐射干燥机理及能量守恒方程建立温控系统非线性模型,并利用粒子群优化算法完成参数辨识,通过设定二级偏差阈值,将变论域模糊PID算法结合Bang-Bang控制方法构成自适应分级复合控制策略.系统仿真实验表明:相较于常规PID控制和传统模糊PID控制方法,改进后的复合控制策略在超调量、调节时间和控制进度方面明显改善,在不同工作点温度下,控制误差均小于0.4℃,且具有较好的抗干扰能力.

    红外干燥箱粒子群参数辨识变论域模糊PID控制自适应分级复合控制

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    应用CEEMD降噪与自适应MOMEDA的轴承故障特征提取方法

    宋宇博张宇飞
    180-188页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承早期故障信号中冲击成分能量低且易被强烈的背景噪声所淹没的问题,该文提出一种基于互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-小波阈值降噪和参数自适应多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)的滚动轴承故障特征提取方法.将CEEMD与小波阈值降噪结合对原始信号进行降噪;提出一种新的复合指标:峭度-包络波形因子,并以其为适应度函数设计变步长搜索法,对MOMEDA算法的滤波器长度进行寻优;基于寻优的滤波器长度对降噪的信号进行MOMEDA解卷积,并通过包络谱分析识别滚动轴承的故障特征频率.对比实验结果表明:以该文寻找的最优滤波器长度作为MOMEDA的参数,解卷积后包络谱故障频率更加清晰;且相较于传统的MOMEDA算法和小波阈值降噪-MOMEDA方法,该文提出的方法能够更有效地提取强噪声背景下微弱的故障特征信息.

    滚动轴承故障诊断多点最优最小熵解卷积互补集合经验模态分解小波阈值降噪

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