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高端数控装备多源信息融合状态识别模型

仪器仪表学报 2018年第4期39卷 61-66页

作者：王红军谷玉海王茂赵川北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

为了对高档数控装备的运行状态进行实时监测和有效感知,实现对状态的有效识别和判断,提出了一种基于运行状态多源多域空间信息融合的状态识别模型,采用增殖流形的相似度进行状态识别。对高端装备的电流信号和振动信号进行信息融合,对融... 详细信息

为了对高档数控装备的运行状态进行实时监测和有效感知,实现对状态的有效识别和判断,提出了一种基于运行状态多源多域空间信息融合的状态识别模型,采用增殖流形的相似度进行状态识别。对高端装备的电流信号和振动信号进行信息融合,对融合信号的时域、频域、时频域进行特征获取,重构初始特征的多域高维相空间,采用局部线性嵌入结构进行降维,优化本征维数,采用距离判据获得低维敏感特征,构建低维流形特征的增殖相似度参数实现对设备不同状态的识别。最后将该模型用于主轴试验台和某加工中心进行了试验验证,快速有效方便地识别出主轴的不同状态,验证了模型的有效性。

关键词：高端数控装备多源信息融合状态识别模型

基于虚拟仪器的大型旋转机组故障分析及趋势预测技术研究

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基于虚拟仪器的大型旋转机组故障分析及趋势预测技术研究

作者：谷玉海北京机械工业学院

学位级别：硕士

工业生产过程中使用的大型旋转机电设备一般处于重要的生产环节,保证其安全稳定的运行是保证生产的关键。目前,设备的现代化程度日益提高,结构日益复杂,需要考虑更复杂的运行状态、工艺参数及工作环境,较简便的诊断及预测技术已不足以... 详细信息

工业生产过程中使用的大型旋转机电设备一般处于重要的生产环节,保证其安全稳定的运行是保证生产的关键。目前,设备的现代化程度日益提高,结构日益复杂,需要考虑更复杂的运行状态、工艺参数及工作环境,较简便的诊断及预测技术已不足以指导设备的状态维护,需要研究适应现代化生产的大型旋转机组的故障分析以及趋势预测技术,实现在机组未发生故障时对其进行状态维护。本文阐述了大型旋转机械故障诊断的原理与方法。对大型旋转机组进行故障诊断应包括对机组工况的在线监测,选择能反应机组状态的特征量,并针对特征量进行特征分析以及机组的工况识别。振动信号能够更迅速、更直接的反映大型旋转机组的运行状态,因此选择振动信号作为故障诊断的特征信号,研究了振动信号的提取方法、预处理方法及振动烈度的计算方法。对振动烈度信号进行频谱分析、倒频谱分析、短时傅立叶分析及小波分析等,揭示机组的运行状态,并对各种分析方法的优缺点进行比较分析。研究了利用小波分析的数字滤波方法,并用其对采集的振动信号进行降噪滤波。大型旋转机组在其运行过程中由于自身及外界因素的影响常常处于非平稳状态,传统的用于平稳时间序列的预测方法难以取得好的效果,因此研究了非平稳状态的趋势预测方法。针对采集信号中的异常数据及畸变数据进行一定的预处理,建立了预测历史样本数据库。探讨了成功应用于语音信号处理的隐马尔可夫过程(HMM)在振动烈度趋势预测中的应用方法,建立了基于振动烈度的HMM模型,研究了HMM模型的参数重估算法以及最优状态搜索算法,并将其预测结果与灰色预测方法进行比较,取得了较好的效果。以虚拟仪器为基础,建立大型旋转机组故障分析及趋势预测系统,其中硬件系统采用PC-DAQ ,软件系统的开发采用虚拟仪器开发语言LabWindows/CVI与Visual C++相结合的方式。

关键词：故障分析趋势预测隐马尔可夫过程虚拟仪器

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风电行业设备管理 1-1

2016年

作者：杨申仲谷玉海徐小力

随着风电行业近两年的回暖和发展，以及风力发电机组运行的特殊性，在风电设备运行与维修中，出现了许多新情况、新动向和新问题，所以加强风电行业设备管理具有重要的意义。本书共分6章，主要介绍了风电资源与开发利用、风力发电机组... 详细信息

ISBN: (数字)9787111547464

ISBN: (纸本)9787111547464

随着风电行业近两年的回暖和发展，以及风力发电机组运行的特殊性，在风电设备运行与维修中，出现了许多新情况、新动向和新问题，所以加强风电行业设备管理具有重要的意义。本书共分6章，主要介绍了风电资源与开发利用、风力发电机组的构成、风力发电机组并网运行、风力发电设备运行与维护、风力发电设备故障诊断、风力发电设备修理等内容。书中汇集了大量风电企业的使用设备管理和维修资料，针对性、可采用性和参考性强

关键词：风力发电设备管理

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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基于压力的足迹标定与特征提取方法研究

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：郭泽尧谷玉海刘沐北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京信息科技大学机电工程学院北京理工大学睿信书院

为解决足底压力采集仪设计和罕见疾病足底压力分析中的足迹标定和特征提取问题，以薄膜式足底压力采集板的原始数据为研究对象，提出了一种准确率高、标定效果好的足迹标定与特征提取算法。首先，对图像进行中值滤波和阈值二值化，去除... 详细信息

为解决足底压力采集仪设计和罕见疾病足底压力分析中的足迹标定和特征提取问题，以薄膜式足底压力采集板的原始数据为研究对象，提出了一种准确率高、标定效果好的足迹标定与特征提取算法。首先，对图像进行中值滤波和阈值二值化，去除噪声干扰；其次，通过轮廓提取算法获取足迹外轮廓，并用水平矩形框初次标定；其中，针对足迹脚掌断开的情况，引入足迹融合算法，确保了足迹标定的完整性；同时，针对特殊站姿下的水平矩形框标定缺陷问题，提出了足迹区域矫正算法，保证了足迹特征值的准确性；最后，根据矫正后的足迹及其分区坐标，即可计算足底压力特征值。通过足迹标定可靠性验证实验表明，站立姿势下IoU (Intersection over Union)平均值可达90%以上，行走姿势下IoU平均值可达85%以上；二者的足迹标定准确率均为100%；形心相对距离均不超过0.100，且站立姿势下更低。由此证明，足迹标定算法具有较高的可靠性。

关键词：足迹标定特征提取图像处理足底压力足底静态特征

基于EMD二值化图像和CNN的滚动轴承故障诊断

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振动．测试与诊断 2021年第1期41卷 105-113,203页

作者：谷玉海朱腾腾饶文军黄艳庭北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对传统故障诊断方法识别准确率低、泛化能力差,而基于深度学习的故障诊断普遍存在需要海量训练数据的问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN... 详细信息

针对传统故障诊断方法识别准确率低、泛化能力差,而基于深度学习的故障诊断普遍存在需要海量训练数据的问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,对轴承振动数据进行EMD,同时对相关系数最大的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量进行频谱分析,获取频谱图,并将频谱图数据压缩成特征二值化图像作为CNN分类网络训练的输入数据;其次,将正常状态下和各类故障状态下的滚动轴承特征二值化图像作为CNN的输入得到训练模型,利用训练好的模型对各类故障进行分类识别。实验结果表明:在较少的训练数据下,轴承故障诊断准确率达到97.61%,远超过使用反向传播神经网络(back propagation,简称BP)和概率神经网络(probabilistic neural network,简称PNN)方法,证明了所提出方法与传统故障诊断方法相比能够更加准确地识别各类故障类别;对原始信号加入6 dB白噪声后的识别准确率也达到了96.19%,证明了所提出方法具有良好的泛化能力与抗噪性能。

关键词：经验模态分解卷积神经网络滚动轴承故障诊断

基于改进YOLOv4模型的脊柱MRI影像检测

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激光与光电子学进展 2022年

作者：代宁谷玉海张志成张阳徐湛北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室解放军总医院骨科医学部派驻七中心骨科

针对脊柱解剖结构较为复杂的问题，本文设计了一套用于脊柱MRI影像检测的YOLOv4-disc算法。首先针对真实病例样本数量较少的问题，使用限制对比度的自适应直方图均衡(CLAHE)数据增强方法，提高模型的泛化能力。然后使用k-means算法对数...

针对脊柱解剖结构较为复杂的问题，本文设计了一套用于脊柱MRI影像检测的YOLOv4-disc算法。首先针对真实病例样本数量较少的问题，使用限制对比度的自适应直方图均衡(CLAHE)数据增强方法，提高模型的泛化能力。然后使用k-means算法对数据集中真实框的尺寸进行聚类，得到合适的锚框尺寸并确定锚框数量。其次，在CSPDarknet-53骨干特征提取网络中使用深度可分离卷积替代普通卷积，减少网络参数并降低运算量。最后，基于Focal-loss改进原生网络的损失函数，解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。实验结果表明：本文提出的YOLOv4-disc网络平均mAP值达到了90.80%，相比原生YOLOv4网络提高了3.51%。

关键词：

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光栅光谱仪波长校准算法研究

光子学报 2009年第9期38卷 2283-2287页

作者：乔道鄂谷玉海徐小力北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

使用正弦曲线拟合进行波长校准时,根据不同的待定系数选择方法,提出三种校准算法.最优算法选定四个待定系数,其中两个线性系数使用最小二乘法计算,而两个非线性系数使用最优化原理求得.线性算法只选定两个线性系数为待定量,而非线性系... 详细信息

使用正弦曲线拟合进行波长校准时,根据不同的待定系数选择方法,提出三种校准算法.最优算法选定四个待定系数,其中两个线性系数使用最小二乘法计算,而两个非线性系数使用最优化原理求得.线性算法只选定两个线性系数为待定量,而非线性系数为确定值.简化算法仅选定一个线性系数为待定量,其余三个系数为确定值.实测数据表明,线性算法拟合准确度接近最优解,计算复杂度低,是一种最适合于光栅光谱仪波长校准的算法.

关键词：光栅光谱仪校准曲线拟合

基于一种改进A^(*)算法的移动机器人路径规划研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第5期35卷 127-134页

作者：周超谷玉海任斌北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室北京100192 北京航天长征飞行器研究所北京100076

针对在栅格地图中移动机器人规划路径问题,传统A^(*)算法容易忽略机器人实际大小,生成的路径存在与障碍物发生碰撞的可能性,提出一种拓展节点障碍物矩阵的方法。在设定机器人投影和每一个栅格大小比例关系的基础上,将每一个栅格拓展为n... 详细信息

针对在栅格地图中移动机器人规划路径问题,传统A^(*)算法容易忽略机器人实际大小,生成的路径存在与障碍物发生碰撞的可能性,提出一种拓展节点障碍物矩阵的方法。在设定机器人投影和每一个栅格大小比例关系的基础上,将每一个栅格拓展为n阶障碍物矩阵,针对栅格存在部分障碍物的情况对邻域搜索方式进行改进以提高生成路径的合理性。同时针对在复杂地形(如山地)条件下生成路径较陡峭的问题通过引入坡度信息改进代价函数计算方式,使路径更平缓。仿真结果表明:改进A^(*)算法能够通过拓展节点障碍物邻域的方法有效避免与障碍物发生碰撞,在复杂地形条件下生成的路径也更为合理。

关键词：移动机器人路径规划 A^(*)

基于改进BiSeNet的非结构化道路分割算法研究

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应用光学 2023年第3期44卷 556-564页

作者：宋亮谷玉海石文天北京信息科技大学北京市机电系统测控重点实验室北京100192 北京工商大学材料与机械工程学院北京100148

非结构化道路通常没有清晰的边界及车道线,环境较为复杂,传统的基于道路纹理、颜色特征的分割方法无法满足实时性和准确性的要求。针对非结构化道路场景,提出了基于改进BiSeNet的轻量化语义分割模型,采用轻量化主干提取网络和引入深度... 详细信息

非结构化道路通常没有清晰的边界及车道线,环境较为复杂,传统的基于道路纹理、颜色特征的分割方法无法满足实时性和准确性的要求。针对非结构化道路场景,提出了基于改进BiSeNet的轻量化语义分割模型,采用轻量化主干提取网络和引入深度可分离卷积,优化速度控制;在最后的特征融合阶段引入通道注意力,自适应地选择重要特征,抑制冗余信息,提高非结构化道路分割的准确性。改进后模型参数量仅有1.11×106,检测速度提升18.83%,F1-score达到了96.74%。对比其他主流语义分割模型,该算法具有参数量小、速度快、准确率高等优势,可为非结构化道路场景下无人驾驶车辆的安全运行提供参考。

关键词：无人驾驶非结构化道路深度可分离卷积注意力机制语义分割