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机电装备性能退化建模与健康状态评估方法

计算机集成制造系统 2018年第9期24卷 2279-2287页

作者：邓超王远航吴军夏爽陶志奎华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉43007 工业和信息化部电子第五研究所广东广州510610

机电装备具有结构复杂、样本量少、工况多变的特点,对其进行预防性维修十分困难,因此研究其性能退化规律以及健康状态评估对预防性维修具有重要意义。以机电装备为研究对象,利用维纳过程研究性能退化建模与健康状态评估方法。建立了描... 详细信息

机电装备具有结构复杂、样本量少、工况多变的特点,对其进行预防性维修十分困难,因此研究其性能退化规律以及健康状态评估对预防性维修具有重要意义。以机电装备为研究对象,利用维纳过程研究性能退化建模与健康状态评估方法。建立了描述单性能退化的维纳过程模型,并给出融合多性能退化的维纳过程模型,得到了多性能退化轨迹,实现了多性能状况下的性能退化预测。利用逼近理想解法和马氏距离,根据相对贴近度划分出装备健康状态空间,并将性能退化轨迹转换到健康状态空间中,实现了对装备健康状态的评估。在数控机床进给系统试验平台上进行实验,验证了融合多性能退化的维纳过程模型和健康状态评估方法的正确性和有效性。

关键词：性能退化建模健康状态评估维纳过程逼近理想解法马氏距离

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基于性能退化的数控机床剩余寿命预测

机械工程学报 2018年第17期54卷 181-189页

作者：邓超陶志奎吴军钱有胜夏爽华中科技大学机械科学与工程学院

数控机床寿命预测技术是数控机床健康管理和维修维护的关键技术,面向数控机床研究基于性能退化的剩余寿命预测方法。在分析了剩余寿命与性能退化规律和性能阈值分布有关的基础上,建立单性能退化的维纳过程模型和融合多性能退化的维纳过... 详细信息

数控机床寿命预测技术是数控机床健康管理和维修维护的关键技术,面向数控机床研究基于性能退化的剩余寿命预测方法。在分析了剩余寿命与性能退化规律和性能阈值分布有关的基础上,建立单性能退化的维纳过程模型和融合多性能退化的维纳过程模型,从而得到数控机床的多性能退化量分布模型。依据失效原则,得到数控机床的性能阈值分布模型。由此,建立基于阈值分布的剩余寿命预测模型得到剩余寿命概率密度函数。在数控机床进给系统试验平台上进行试验,验证了融合多性能退化的维纳过程模型和剩余寿命预测方法的正确性和有效性。

关键词：数控机床性能退化建模剩余寿命预测维纳过程失效原则

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脚踝康复机器人的可靠性评估

工业工程 2018年第5期21卷 50-56页

作者：邓超陶志奎吴军华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉43007

本文首先对脚踝康复机器人的结构和功能进行分析,描述脚踝康复机器人各功能单元的相互依赖关系。建立脚踝康复机器人故障树,通过故障树的定性和定量分析,得到故障树底事件的相对概率重要度,从而确定关键零部件及其故障模式。建立脚踝康... 详细信息

本文首先对脚踝康复机器人的结构和功能进行分析,描述脚踝康复机器人各功能单元的相互依赖关系。建立脚踝康复机器人故障树,通过故障树的定性和定量分析,得到故障树底事件的相对概率重要度,从而确定关键零部件及其故障模式。建立脚踝康复机器人的可靠性数学模型及可靠性框图,并计算得到脚踝康复机器人系统基本可靠度。本文探索了一种比较实用、高效的脚踝康复机器人可靠性评估方法,为脚踝康复机器人可靠性设计提供依据。

关键词：脚踝康复机器人故障树(FTA) 可靠性评估可靠性框图功能分析

基于FMEA和FTA的脚踝康复机器人可靠性分析

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机器人技术与应用 2018年第1期 27-33页

作者：邓超陶志奎华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

本文基于FMEA分析法和FTA分析法对脚踝康复机器人的安全性和可靠性进行分析,首先对脚踝康复机器人的结构和功能进行分析,其次进行故障模式影响及危害性分析,找到对机器人危害较大的关键故障模式,然后通过故障树的定性和定量分析,找到导... 详细信息

本文基于FMEA分析法和FTA分析法对脚踝康复机器人的安全性和可靠性进行分析,首先对脚踝康复机器人的结构和功能进行分析,其次进行故障模式影响及危害性分析,找到对机器人危害较大的关键故障模式,然后通过故障树的定性和定量分析,找到导致机器人系统失效的相对概率较大的关键零部件和故障模式。最后,根据分析结果,针对脚踝康复机器人的关键故障模式提出改进意见,为脚踝康复机器人可靠性设计提供依据。

关键词：机器人脚踝康复可靠性 FMEA分析法 FTA分析法

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·基于多通道特征融合的人体动作识别方法

工程科学与技术 2024年

作者：陶志勇郭希俊任晓奎刘影王泽民辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

现阶段深度学习已在基于WiFi的人体动作识别领域得到广泛应用且取得显著成果。然而，在利用多输入多输出( Multiple Input， Multiple Output， MIMO )系统强大的空间分集特性进行动作识别时，由于多径效应影响，获得信道状态信息( Chan... 详细信息

现阶段深度学习已在基于WiFi的人体动作识别领域得到广泛应用且取得显著成果。然而，在利用多输入多输出( Multiple Input， Multiple Output， MIMO )系统强大的空间分集特性进行动作识别时，由于多径效应影响，获得信道状态信息( Channel State Information， CSI ) 表现出对相同动作的特征描述存在差异，不同动作的特征描述存在类似，特征提取不完整和动作分类复杂的问题。为解决上述问题，本文提出一种基于双重注意力机制和多通道多尺度的时间卷积网络的动作识别方法。首先，根据MIMO系统的空间分集特性，构建多通道信息提取模型，获得从各个天线接收到的信道中，提取出有关动作的特性信息。然后设计多尺度的统合机制，强化同一动作在不同通道接收数据的表征，通过整合不同尺度的动作特征，增强对动作的表征能力。再次，采用特征图融合注意力机制和特征通道注意力机制对各通道的动作特征进行聚合。注意力机制有效地找出对最终动作识别有重要贡献的特征，使模型可以更好地进行特征聚焦。与此同时，将时间卷积网络应用于特征处理过程，使不同时间步的动作特征之间的长期依赖关系得以维持，增加对复杂和连续动作的识别能力。最终，利用全局平均池化层( Global Average Pooling， GAP )将各通道的特征图与动作分类器进行连接，以便多通道的动作特性能有效聚合在一起，进一步提高动作识别的精度。本文提出的模型在公共数据集7种动作测试中，实现98.72%的准确率。同时在自行搭建的实验室、教室和走廊等真实环境下进行测试，10种不同的动作分别获得97.94%、97.28%和95.66%的识别准确率。实验结果充分证明本文所提出的基于WiFi的人体动作识别模型在不同环境的有效性和优越性。

关键词：动作识别深度学习信道状态信息 TCN 注意力

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电子计算机初筛在胃癌普查中的初步应用

肿瘤 1982年第2期 16-20+45-46页

作者：陶志,史奎雄,丘新尧,李菊英,杨明娟,郭孝达,余全兴,朱九德,邬宗琳,盛惠珍,龚愉平,张惠清,鲍继桂,张金龙,陈郭君上海第二医学院卫生学教研组上海第二医学院卫生学教研组上海第二医学院卫生学教研组上海第二医学院卫生学教研组上海第二医学院卫生学教研组上海市长宁区中心医院肿瘤科上海市长宁区中心医院肿瘤科上海市长宁区中心医院肿瘤科上海市长宁区中心医院肿瘤科上海市长宁区中心医院肿瘤科上海市杨浦肿瘤防治院上海市杨浦肿瘤防治院上海市杨浦肿瘤防治院上海市杨浦肿瘤防治院上海市杨浦肿瘤防治院

胃癌是我国最常见的一种恶性肿瘤。用普查的方法以早期发现病人,已在国内初步应用。普查工作面广、量大,而目前尝试的一些初筛方法不够理想,为此我们从1979年开始,进行了应用电子计算机初筛的研究,先后收集了165例早、中期胃癌与519例... 详细信息

胃癌是我国最常见的一种恶性肿瘤。用普查的方法以早期发现病人,已在国内初步应用。普查工作面广、量大,而目前尝试的一些初筛方法不够理想,为此我们从1979年开始,进行了应用电子计算机初筛的研究,先后收集了165例早、中期胃癌与519例慢性胃病病例及正常人的资料,经电子计算机筛选出作用显著的指标,制订胃癌普查表。经过验证,认为应用于胃癌普查初筛,具有一定的意义。

关键词：胃癌初步应用判别函数胃肿瘤决策函数初筛计算机

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都龙锡锌多金属矿床控矿因素及成因的再认识

地球学报 2013年第S1期34卷 115-121页

作者：张世奎苏航陶志华云南华联矿产勘探有限责任公司云南曲靖655000 云南省有色地质局三一七队云南曲靖655000

都龙锡锌多金属矿床是我国第三大锡石硫化物矿床,开展外围及深部找矿对矿山的可持续发展具有重要意义。在总结前人勘探和研究成果的基础上,结合最近开展的金石坡矿段探矿工程获得的新证据,对其控矿因素进行了梳理,提出了“花岗岩-构造-... 详细信息

都龙锡锌多金属矿床是我国第三大锡石硫化物矿床,开展外围及深部找矿对矿山的可持续发展具有重要意义。在总结前人勘探和研究成果的基础上,结合最近开展的金石坡矿段探矿工程获得的新证据,对其控矿因素进行了梳理,提出了“花岗岩-构造-地层”多因素复合控矿的认识,即燕山晚期花岗岩浆作用是主要成矿物质和成矿能量驱动的提供者,是矿床形成的关键;构造和地层为成矿物质的运移、沉淀和富集,提供了有利的通道、空间和物理-化学环境。在此基础上,认为其主体为岩浆热液成因,并指出了外围及深部的找矿方向。

关键词：控矿因素矿床成因都龙锡锌多金属矿床滇东南

基于语义信息补偿全局特征的物体点云分类分割

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红外与激光工程 2022年第8期51卷 495-506页

作者：林森赵振禹任晓奎陶志勇沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

3D点云数据处理在物体分割、医学图像分割和虚拟现实等领域起到了重要作用。然而现有3D点云学习网络全局特征提取范围小,难以描述局部高级语义信息,进而导致点云特征表述不完整。针对这些问题,提出一种基于语义信息补偿全局特征的物体... 详细信息

3D点云数据处理在物体分割、医学图像分割和虚拟现实等领域起到了重要作用。然而现有3D点云学习网络全局特征提取范围小,难以描述局部高级语义信息,进而导致点云特征表述不完整。针对这些问题,提出一种基于语义信息补偿全局特征的物体点云分类分割网络。首先,将输入的点云数据对齐到规范空间,进行数据的输入转换预处理。然后,利用扩张边缘卷积模块提取转换后数据的每一层特征,并叠加生成全局特征。而在局部特征提取时,利用提取到的低级语义信息来描述高级语义信息和有效几何特征,用于补偿全局特征中遗漏的点云特征。最后,融合全局特征和局部高级语义信息得到点云的整体特征。实验结果表明,文中方法在分类和分割性能上优于目前经典和新颖的算法。

关键词：语义信息 3D模型分类、分割特征提取深度学习

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基于T-VGG的太阳电池片缺陷检测

太阳能学报 2022年第7期43卷 145-151页

作者：陶志勇杜福廷任晓奎林森辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105

针对太阳电池片EL图像,提出一种融合注意力机制和Ghost卷积层并引入批标准化的T-VGG轻量级卷积神经网络模型。首先使用Ghost卷积层替换常规卷积层,其次引入注意力机制和批规范化,进而实现对电池片缺陷的高精高速检测。实验结果表明,该... 详细信息

针对太阳电池片EL图像,提出一种融合注意力机制和Ghost卷积层并引入批标准化的T-VGG轻量级卷积神经网络模型。首先使用Ghost卷积层替换常规卷积层,其次引入注意力机制和批规范化,进而实现对电池片缺陷的高精高速检测。实验结果表明,该卷积神经网络模型对缺陷的检测准确率为99.15%,对缺陷类型的检测准确率为96.28%,检测时间为0.032 s/张,在保证高精高效性的同时兼具通用性。

关键词：深度学习卷积神经网络太阳电池缺陷检测 T-VGG