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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

    基于数据驱动的热连轧终轧温度预测

    张祥壮张帅李爱莲崔桂梅...
    152-159页
    查看更多>>摘要：终轧温度是热连轧生产过程中主要控制的工艺参数,是确保带钢质量的重要前提.带钢在精轧阶段经历复杂的换热过程,现场采用的半机理模型很难提高预测精度.针对此问题,从数据驱动角度出发,建立一种基于多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)与极限学习机(ELM)相结合的终轧温度预测模型.融入柯西变异提升鲸鱼算法跳出局部最优的能力;借助余弦控制因子平衡鲸鱼算法全局搜索与局部开发能力;引入翻身觅食策略降低鲸鱼算法陷入局部最优的概率和提升算法的收敛速度.实验结果表明:建立的IWOA-ELM终轧温度预测模型在预报精度方面优势明显,预测终轧温度在±6℃以内的命中率为94%,具有广阔的应用前景.

    终轧温度预测鲸鱼优化算法柯西变异翻身觅食余弦控制因子

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    小样本下多尺度卷积关系网络的轴承故障诊断方法

    郝伟丁昆暴长春贺婷婷...
    160-168页
    查看更多>>摘要：尽管工业条件下可获取大量轴承状态监测数据,但其价值密度低且多为正常状态,可利用的不同类型故障数据较少.针对少样本条件下难以实现高准确率轴承故障诊断的问题,提出一种基于多尺度卷积关系网络的轴承故障诊断方法.该方法首先利用关系网络建立已标记样本之间的对比关系模型;其次,在网络的第一层利用多个大小不同卷积核提取特征并进行特征融合,以增强模型在数据稀缺的条件下对丰富性和互补性故障特征的提取能力;此外,考虑交叉熵损失函数,以提升模型对不同故障类型中判别性特征的提取能力.在帕德博恩大学轴承数据集下,仅利用 50条样本训练模型,所提方法相较于WDCNN、SECNN、孪生网络、原型网络和关系网络对 1000条无标记样本的平均测试准确率分别提升 33.66%,28.63%,7.62%,7.82%和 4.21%.此外,对机车轴承数据集添加SNR为-1 dB的高斯白噪声以模拟强噪声干扰环境,所提方法仅利用 20条训练样本对 1200条测试样本达到 89.83%的较高诊断精度.实验结果显示,在小样本训练条件下,所提方法能够有效提升模型的泛化、抗噪和辨识能力.

    轴承故障诊断小样本关系网络多尺度卷积网络

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    基于Lin-GA的磁性示踪粒子六自由度检测技术

    朱霈郭天太刘璐许新科...
    169-175页
    查看更多>>摘要：针对基于永磁体和磁传感器阵列的磁定位系统中定位算法存在执行速度慢、定位精度低等问题,提出基于线性算法和遗传算法(linear algorithm-genetic algorithms,Lin-GA)的混合搜索算法.利用自制定位装置中的三轴隧道磁阻(TMR)传感器阵列采集磁性示踪粒子在空间产生的弱磁信号,首先通过线性算法利用磁场绝对向量信息进行粗定位,再利用遗传算法对示踪粒子的六自由度参数进行并行寻优,最终实现对磁性示踪粒子三维位置和三维方向的空间信息反演.实验结果表明,基于Lin-GA的混合搜索算法具有更高的定位精度和更短的执行时间,平均定位误差为(0.55±0.10)mm,平均定向误差为(0.68±0.30)°,平均执行时间为(30.49±4.89)s.

    磁定位空间信息反演Lin-GA算法TMR传感器

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    Blackman-Nuttall窗FFT序列重构四谱线插值介损角测量方法

    焦裕鹏王玮贾明娜
    176-182页
    查看更多>>摘要：采用快速傅里叶变换(FFT)在非同步采样时会产生频谱泄露和栅栏效应,影响介质损耗角的测量精度.为提高介质损耗角的测量精度,该文提出并建立一种基于Blackman-Nuttall窗FFT序列重构的四谱线插值介损角测量方法,对采样信号加Blackman-Nuttall窗进行FFT获得离散频谱序列,通过五点变换重构离散频谱序列,然后对重构后的序列进行四谱线插值修正得到电压和电流信号的基波相位,最后由两者的基波相位得到介质损耗角.通过在频率变化、采样点数变化、初始相位变化、直流分量变化、谐波分量变化和不同信噪比的噪声下仿真实验,表明该方法具有较高的介质损耗角测量精度.在与已用加窗傅里叶变换法相比,该方法运算量小、测量精度高,适用于对介质损耗角的精确测量.

    快速傅里叶变换Blackman-Nuttall窗五点变换四谱线插值介质损耗角

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    基于小波变换和CNN的船用机械故障诊断

    李从跃胡以怀沈威崔德馨...
    183-192页
    查看更多>>摘要：针对船用机械故障特征自适应提取与智能化诊断问题,采用连续小波变换与卷积神经网络的船舶机械故障诊断方法.以船用风机为例,首先模拟船用机械不同故障并采集振动信号,通过连续小波变换将一维振动信号转化为特征图谱,其包含大量的时频信息.然后通过多次训练后,确定网络结构参数,建立卷积神经网络结构,将时频图作为卷积神经网络输入,挖掘更深层次的高度抽象的故障特征信息.最后在卷积神经网络的输出层接入softmax分类器,实现船用机械的故障诊断.实验结果表明:所提方法能准确识别故障类型,且具有较强的鲁棒性和泛化能力,诊断准确率可达99.3%.与集成经验模态分解、极限学习机故障诊断方法相比,该方法有更高的诊断精度.

    连续小波变换卷积神经网络小波时频图船用机械故障诊断

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