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基于卷积神经网络的微小故障识别方法研究

基于卷积神经网络的微小故障识别方法研究

作者：李昌昊大连海事大学

学位级别：硕士

随着科学技术的进步,人们的生活质量的提高,企业的生产能力和质量也随之提升,其生产系统的规模不断扩大,复杂程度也不断增加。因此,需要有效的故障诊断方法来及时地排除发生的故障,保证整个过程的正常运转。任何显著故障都是由微小故障... 详细信息

随着科学技术的进步,人们的生活质量的提高,企业的生产能力和质量也随之提升,其生产系统的规模不断扩大,复杂程度也不断增加。因此,需要有效的故障诊断方法来及时地排除发生的故障,保证整个过程的正常运转。任何显著故障都是由微小故障发展而来的,而微小故障由于其与正常数据的时域特征交叠、幅值不明显的特性,目前的研究还相对较少。所以,研究一种能将系统中的微小故障准确地检测出来的方法,有着重要的理论意义与实际应用价值。本文的主要内容有以下几点:(1)为了解决微小故障的时域特征分布重叠、时域幅值与正常值偏离不明显而导致的可识别性差的问题,提出了一种具有抽取频率特征能力的一维卷积神经网络。该方法在交叉熵损失函数的基础上,增加了一种指导卷积神经网络模型提取频率特征的优化指标。通过约束卷积神经网络中节点输出值的频率带宽最小,使得卷积神经网络提取的特征的中心频率更靠近数据故障的中心频率。(2)与现有的几种常规的故障诊断网络模型,如一维卷积神经网络、长短时记忆网络、时序卷积网络,在凯斯西储大学和帕德博恩大学轴承数据集上进行了对比验证。实验表明,该方法能够将微小故障通过不重叠的频率特征进行准确识别,并且识别准确率高于其他传统的深度学习模型。(3)本文所提方法利用了神经网络主要提取频率特征的思想,首次用于微小故障的识别。根据该思想设计的损失函数能够从物理角度指导神经网络提取主要特征,优化了网络模型,减少了参数量,降低了模型训练需要的计算能力和时间,提高了鲁棒性和识别效率。最后,对本文所提出的微小故障识别方法进行了总结,并对未来可能的研究方向进行了展望。

关键词：微小故障诊断频率特征提取一维卷积神经网络损失函数

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基于图像处理技术的仪表表盘智能识别系统

基于图像处理技术的仪表表盘智能识别系统

作者：李昌昊沈阳工业大学

学位级别：硕士

变电站是电力系统中重要的参量采集点和管控执行点,对配电设备健康状况的实时监测是电力系统安全稳定运行的前提保障。指针式仪表构造简单、抗干扰能力强且价格低廉,因此被广泛应用在电力系统中。随着我国电网自动化程度的提高,传统的... 详细信息

变电站是电力系统中重要的参量采集点和管控执行点,对配电设备健康状况的实时监测是电力系统安全稳定运行的前提保障。指针式仪表构造简单、抗干扰能力强且价格低廉,因此被广泛应用在电力系统中。随着我国电网自动化程度的提高,传统的人工巡检方式不能满足数字化需求,不仅消耗大量的人力资源,而且无法保障数据的准确性与实时性。此外,仪表作业环境复杂,人工判读难度大且存在一定的危险性。针对以上问题,本文以变电站设备监测仪表中的六氟化硫(SF)指针式压力表为研究对象,结合现有研究对经典图像处理算法进行改进,融合深度学习理论与计算机视觉技术设计了仪表表盘智能识别系统。本文主要研究内容有:(1)针对户外环境下仪表受外力、相机设备影响导致仪表图像畸变问题,采用了基于关键点检测技术的仪表几何校正算法,使用像素级分割网络Mask R-CNN定位表盘关键点坐标,再结合透视变换完成仪表的几何校正。同时,在网络模型中结合Ghost Net思想,使用Ghost模块堆叠的方式取代主干网络Res Net-50中的瓶颈块结构,以低成本的线性操作取代常规卷积操作,充分发挥Ghost模块的通道重用能力,加强模型对“冗余”信息的利用,增强模型表达能力。(2)针对SF指针式仪表读数过程中面临背景复杂、指针细小、光照不均、液体填充等因素导致的指针检测难度大、精度低问题,采用了基于语义分割技术的仪表指针分割算法。算法使用U-Net网络模型,并在跳跃连接过程中添加通道域、空间域注意力机制,帮助模型更好地结合浅层的边缘细节,同时降低无用信息与噪声的干扰,进一步加强网络特征融合能力。(3)针对传统读数识别算法特征提取困难、流程繁琐问题,使用一种更为简洁的读数识别算法。算法对语义分割模型输出的掩码图进行处理,结合最小外接矩形和标准化思想完成读数,避免了传统读数识别算法中重复的图像处理操作。

关键词：指针式仪表读数识别 Mask R-CNN U-Net 图像处理

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基于深度学习的遥感图像的水体识别研究

基于深度学习的遥感图像的水体识别研究

作者：李昌昊宁夏大学

学位级别：硕士

水资源影响着人类社会的方方面面,水资源作为一种战略资源直接决定了国民经济的发展情况以及人类社会能否可持续发展,其重要地位不言而喻。因此,对于地表水体的明确地形边界及其范围的准确识别与提取在现代社会生活生产、预测灾害以及... 详细信息

水资源影响着人类社会的方方面面,水资源作为一种战略资源直接决定了国民经济的发展情况以及人类社会能否可持续发展,其重要地位不言而喻。因此,对于地表水体的明确地形边界及其范围的准确识别与提取在现代社会生活生产、预测灾害以及规划战略方面有着重要的意义。近年来,随着遥感卫星技术的不断发展,通过使用遥感卫星图像的水体识别技术不论是在效率还是效果方面都取得了长足的进步,同时,深度学习目标识别及分割技术和图像处理技术的快速发展,也为基于深度学习的遥感图像上的水体识别提供了新的技术思路。鉴于此,本文的工作内容如下:首先,针对基于深度学习的遥感图像上的水体识别的研究需求,选取采用包括银川市、中卫市以及吴忠市在内的北方城市共14景GF-2号遥感卫星图像。基于实验需要,对于GF-2号遥感卫星图像进行包括辐射定标、大气校正、正射校正、影像融合以及剪裁在内的图像预处理过程。在总计43254张图片中通过人工标注的方式,构建了共计5744张大小为512×512像素的图像及其标注文件的GF-2号遥感卫星图像水体识别数据集。其次,本文通过引入基于网络的迁移学习,通过复用已有的预训练模型与所制作完成的GF-2号遥感卫星图像相结合,在达到避免重新标注采集巨大规模的新数据集,不必从零开始构建复杂模型的目的的同时,完成模型参数的调整与优化,并将优化后的模型应用于遥感卫星图像上的水体识别研究。最后,本文在以VGG为主干特征提取网络的U-Net网络的上采样编码器部分引入注意力机制模块ECA-Net,提出融合了注意力机制的ECA-Unet-VGG网络。在5335张遥感卫星图像水体识别训练集上训练,改进的ECA-Unet-VGG网络水体识别的平均交并比达到95.4%,平均像素精度达到97.48%。并通过ECA-Unet-VGG网络与分别以VGG、Resnet50、MobilenetV2以及Xception为主干特征提取网络的U-Net、PSPnet和DeeplabV3+在影像效果与性能参数两个维度对进行对比实验,验证了本文所提出的ECA-Unet-VGG网络的可行性与优越性。

关键词：深度学习水体识别目标分割注意力机制 U-Net ECA-Net

果农销售渠道选择影响因素分析——以新泰市为例

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果农销售渠道选择影响因素分析——以新泰市为例

作者：李昌昊山东农业大学

学位级别：硕士

伴随着我国社会发展迅速,人民群众的生活习惯也在逐步改变,消费习惯和偏好从“多量”转到“优质”。新泰市顺应消费者的需求变化,大力推动水果业发展以满足人民群众的需要。新泰市近年来其水果种植水平和规模优势效应十分显著,形成了以... 详细信息

伴随着我国社会发展迅速,人民群众的生活习惯也在逐步改变,消费习惯和偏好从“多量”转到“优质”。新泰市顺应消费者的需求变化,大力推动水果业发展以满足人民群众的需要。新泰市近年来其水果种植水平和规模优势效应十分显著,形成了以苹果、山楂、樱桃、桃为主要种植品种,以批发渠道为主体,农户、果品企业多主体参与的销售格局。虽然新泰市水果业近几年快速发展,出现了多种水果销售渠道,但果农还是以批发销售为主要销售渠道,果农销售渠道选择单一的问题在一定程度上制约了果农收入的提高,导致“优质不优价、增产不增收”这一典型农产品销售问题出现在新泰市。导致果农销售渠道单一的原因有哪一些,果农选择不同销售渠道的原因是什么,同一因素又对果农选择不同销售渠道产生了什么影响,这些问题需要我们进行深入研究。想要解决新泰市水果销售困境,以及以小见大,将范围辐射至泰安市甚至山东省,解决泰安市乃至山东省果农增产不增收的典型销售问题,完善水果销售渠道,建设高效的产销对接机制,探究影响新泰市果农销售渠道选择影响因素就显得十分必要。对此,本文就新泰市果农销售渠道选择影响因素为研究方向,以交易成本理论、资本禀赋理论和农户行为理论为理论基础,利用Stata数据分析软件,通过Tobit模型对各种影响因素进行实证分析最终得以下结论:(1)新泰市果农目前主要有三种销售渠道,分别是果农与消费者直接对接的直销渠道;通过外地客商、批发市场销售的批发销售渠道以及通过果品企业或者合作社销售的企业销售渠道。新泰市目前虽然有三种水果销售渠道,分别是直销渠道、批发销售渠道以及企业销售渠道,但批发渠道是新泰市果农的主要销售渠道。(2)直销渠道下运输费用和谈判成本较低但冷藏费用以及交易风险较高,果农基于成本和风险的考虑只会将小部分水果通过此渠道销售;批发销售渠道交易成本较低、可以满足果农大规模销售的需要因此是大部分果农的主要销售渠道,但是该渠道交易存在双方关系不稳定以及收购方压价的问题;企业销售渠道则因为对接机制不完善不是果农主要的销售渠道。(3)资产专用性、外出务工时间和水果种植面积会对果农选择直销渠道产生负向影响;当地冷藏设施的完善程度会对果农选择直销渠道产生正向影响。(4)资产专用性、受教育程度、种植面积以及政府行动会对果农选择批发销售渠道式产生显著的正向影响;行情了解难易程度和当地冷藏设施的完善程度会对该渠道的选择产生显著的负向影响。(5)资产专用性和水果收入占比会对企业渠道产生明显的正向影响,而对行情的了解程度、外出务工时间和政府行动会对该渠道的选择产生明显的负向影响。根据以上的分析结果,本文从四个方面提出相应的政策建议:(1)减少果农交易成本,降低果农交易风险。(2)突破资本禀赋在农户销售渠道选择中的限制作用。(3)完善基础设施,改善外部环境。(4)加强各类新型销售渠道建设,健全农产品流通体系。

关键词：果农销售渠道影响因素 tobit回归

突破“卡脖子”技术:知识开发模式对企业关键核心技术及其衍生技术的影响

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科技进步与对策 2024年第1期41卷 56-65页

作者：龚红李昌昊武汉大学经济与管理学院武汉大学战略性新兴产业研究中心武汉大学中国产学研合作问题研究中心湖北武汉430072

在新一轮科技革命与百年未有之大变局下,我国企业正面临由贸易之争转变为科技实力之争带来的“卡脖子”技术困境。基于突破“卡脖子”技术的现实问题,以中国上市公司发明专利为数据集,分析企业知识开发模式对关键核心技术及其衍生技术... 详细信息

在新一轮科技革命与百年未有之大变局下,我国企业正面临由贸易之争转变为科技实力之争带来的“卡脖子”技术困境。基于突破“卡脖子”技术的现实问题,以中国上市公司发明专利为数据集,分析企业知识开发模式对关键核心技术及其衍生技术的影响。结果表明,内部创新模式与外部创新模式均对企业关键核心技术及其衍生技术突破具有促进作用,但相比之下,外部模式产生的影响更加显著。进一步研究发现,市场竞争强度在知识开发与衍生技术之间起促进作用;选择外部知识开发模式不仅有利于衍生技术数量增长,而且有助于专利质量提高;衍生技术的成果转化会反馈新的关键核心技术突破。研究结论对我国企业高效选择创新路径,实现“卡脖子”技术突破具有重要参考价值。

关键词： “卡脖子”技术知识开发模式关键核心技术衍生技术

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高速铁路大型车站通过能力模拟仿真系统研究

高速铁路大型车站通过能力模拟仿真系统研究

作者：李昌昊西南交通大学

学位级别：硕士

近年来我国高速铁路路网逐渐成型,其中车站由于技术作业复杂,消耗时间较长,是制约高速铁路通过能力提升的主要因素。高速铁路车站列车密集到发、车流高度集中、车站设备资源使用强度高,高峰时段内车站作业和设备利用时十分紧张。同时,... 详细信息

近年来我国高速铁路路网逐渐成型,其中车站由于技术作业复杂,消耗时间较长,是制约高速铁路通过能力提升的主要因素。高速铁路车站列车密集到发、车流高度集中、车站设备资源使用强度高,高峰时段内车站作业和设备利用时十分紧张。同时,高速铁路车站系统中既有离散特征,又有连续特征,多种特征之间又相互影响,是一种典型的混杂事件系统。在高速铁路车站作业过程中,车站的轨道、道岔、信号系统等设备之间具有非常复杂的关系,且高速列车作业过程为多并发的不确定性与连续性行为,作业过程较难使用数学语言进行描述,进而阻碍了理论分析。而系统仿真的方式对于该类型问题具有显著优势。本文基于系统仿真对车站通过能力进行研究。首先,在分析国内外高速铁路车站通过能力计算理论方法基础上,提出高速铁路车站通过能力研究思路。然后,将到发线与接发车进路分配问题作为重点进行研究,建立了两阶段到发线及进路运用优化模型及其求解遗传算法。分两阶段优化了到发线与进路分配系统,并设计相应算法进行计算,并进行验证。最后,基于系统工程理论与面向系统的思想,对高速铁路车站子系统构成进行划分。针对高速铁路车站的主要作业内容,分析并选择该系统的仿真策略,确定车站仿真系统功能与流程。建立高速铁路车站数据模型及列车与车辆的数字化运动模型,对列车到发过程中的基本活动进行仿真,研究不同情况下的车站通过能力。并选取技术框架和软件平台对系统进行编程实现,通过结果验证仿真系统与实际情况的适应性。

关键词：高速铁路车站通过能力仿真系统面向对象

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基于深度学习的图像配准方法研究

基于深度学习的图像配准方法研究

作者：李昌昊南昌大学

学位级别：硕士

图像配准是建立同一场景的图像之间的对应关系,在计算机视觉、医学图像处理、材料力学以及遥感等领域有广泛应用。单应矩阵估计是图像配准任务中的关键问题。由于实际成像系统存在几何畸变,线性仿射变换模型不准确,匹配对点坐标构成的... 详细信息

图像配准是建立同一场景的图像之间的对应关系,在计算机视觉、医学图像处理、材料力学以及遥感等领域有广泛应用。单应矩阵估计是图像配准任务中的关键问题。由于实际成像系统存在几何畸变,线性仿射变换模型不准确,匹配对点坐标构成的是矛盾方程,因此传统方法对于单应矩阵估计并不可靠。深度学习提取大样本的内在规律和多尺度高维特征,通过数据驱动的方式拟合出更可靠的估计模型。在图像配准任务中,光照变化、实际数据缺少标签和深度网络模型复杂度都是基于深度网络图像配准的挑战。针对图像匹配光照变化的问题,在非对称卷积对的基础上构建了一种新的级联特征模块,该网络单元提高了特征维度,增加了在光照变化等复杂条件下提取特征的能力。针对前一网络全连接层参数复杂度高训练收敛慢的问题,提出采用联合注意力机制网络替代全连接层,利用注意力机制自动学习坐标偏移方程,通过移除全连接层减少参数,并且提高了深度配准网络的拟合精度。针对现实场景图像数据具有光照、多视角、缺标签等问题,基于前述网络提出一种弱监督学习方法。利用传统无监督算法估计无标签图像对的单应矩阵训练网络,基于图像对的坐标偏移量和重投影像素差构建了一个复合损失函数,实现了基于无标签现实场景图像集的弱监督学习。在基于MSCOCO和ICDAR 2019-LSVT自生成数据集以及Hpatches数据集和光照数据上验证了上述模型的鲁棒性。与主流的深度图像匹配算法比较,所提出的模型在参数规模和估计精度方面都体现出了优势。

关键词：卷积神经网络级联特征自注意力单应性估计

冻融循环后玄武岩纤维混凝土的冲击压缩力学性能研究

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冻融循环后玄武岩纤维混凝土的冲击压缩力学性能研究

作者：李昌昊长安大学

学位级别：硕士

我国在常年冻寒区和季节性冻寒区开展了大量的基础工程建设,混凝土材料被普遍应用于其中,并且经常处于冻融循环状态中。因此研究其在经历冻融损伤后的力学性能对混凝土工程建设和防护具有重要意义。对冻融损伤后的玄武岩纤维混凝土(Basa... 详细信息

我国在常年冻寒区和季节性冻寒区开展了大量的基础工程建设,混凝土材料被普遍应用于其中,并且经常处于冻融循环状态中。因此研究其在经历冻融损伤后的力学性能对混凝土工程建设和防护具有重要意义。对冻融损伤后的玄武岩纤维混凝土(Basalt Fiber Reinforced Concrete,BFRC)开展准静态压缩试验和分离式Hopkinson压杆(Split Hopkinson Pressure Bar,SHPB)冲击压缩试验,分析冻融循环作用、冲击速度及玄武岩纤维(Basalt Fiber,BF)体积掺量对混凝土抗压力学性能的影响;引入冻融-受荷损伤因子,对修正的Ottosen本构模型和朱-王-唐(Z-W-T)本构模型进行改进,采用神经网络建模方法构建本构模型,并对三种模型进行比较;利用ANSYS软件对冻融循环后BFRC的SHPB冲击压缩试验进行数值模拟,分析试验中无法观测的现象。得到结论如下:(1)当冻融循环次数增加时,混凝土试件的表面裂纹数量、开裂程度、质量损失率和孔隙率均增大;掺入适量的BF,可以提高混凝土抗冻性能,当BF体积掺量为0.2%时效果最佳。(2)通过对冻融损伤后的BFRC试件开展力学试验,表明:加入适量BF可以提高混凝土抗压力学性能,当BF体积掺量为0.2%时,其抗压力学性能最佳;冻融循环作用对混凝土抗压力学性能表现出损伤劣化效应;应变率对混凝土冲击压缩力学性能存在强化效应。(3)三种动态模型的拟合效果均较好,基于神经网络的本构模型的拟合效果最优。(4)数值模拟的冲击压缩试验中,BFRC试件的破碎规律基本符合实际试验结果;分析试件的破碎过程可知,试件在受到冲击时,沿轴向产生压缩形变、沿径向产生横向形变,其应力分布从圆心向外表面逐渐减小,破碎由边缘薄弱部位呈环状向内发展。

关键词： BFRC 冻融循环冲击压缩力学性能本构模型数值模拟

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燃气泄漏检测与事故应急响应机制研究

中国科技期刊数据库工业A 2023年第7期 0192-0195页

作者：李昌昊南宁中燃城市燃气发展有限公司广西南宁530000

本文研究了燃气泄漏检测与事故应急响应机制,以确保燃气供应的安全和可靠性。针对燃气泄漏的问题,本文提出了一套综合的解决方案。首先,分析了燃气泄漏的危害和现状,指出了传统检测方法的局限性。然后,探讨了新技术在燃气泄漏检测中的应... 详细信息

本文研究了燃气泄漏检测与事故应急响应机制,以确保燃气供应的安全和可靠性。针对燃气泄漏的问题,本文提出了一套综合的解决方案。首先,分析了燃气泄漏的危害和现状,指出了传统检测方法的局限性。然后,探讨了新技术在燃气泄漏检测中的应用,并设计了智能化监测系统。此外,还研究了燃气泄漏事故的应急响应机制,包括建立应急响应体系、制定预案和进行演练。通过这些措施,可以提高燃气泄漏的检测精度和事故应急响应效率,保障人民生命财产安全。

关键词：燃气泄漏检测事故应急响应安全性可靠性