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佛山科学技术学院学报（自然科学版） 2014年第1期32卷 81-83页

作者：董帅赵亚男北京理工大学机械与车辆学院北京100081

分析目前常用公路网传感设备的特点,对现存的公路网传感设备进行了分类,并对公路网设备的常见故障进行比较、汇总。讨论依赖于模型和不依赖于模型的故障诊断方法以及硬件冗余法、基于信号处理的诊断法和基于知识的方法。最后根据实际情... 详细信息

分析目前常用公路网传感设备的特点,对现存的公路网传感设备进行了分类,并对公路网设备的常见故障进行比较、汇总。讨论依赖于模型和不依赖于模型的故障诊断方法以及硬件冗余法、基于信号处理的诊断法和基于知识的方法。最后根据实际情况的要求,对便携式公路网传感诊断设备进行整体结构的设计,并对便携式诊断设备的硬件平台与软件平台进行了分析和比较,搭建了以ARM9处理器和Windows CE操作系统为基础的结构框架。

关键词：公路网传感设备故障便携式诊断仪

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小麦白粉病早期快速诊断及病情监测方法研究

小麦白粉病早期快速诊断及病情监测方法研究

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作者：李全凯山东农业大学

学位级别：硕士

粮食安全始终是关系社会稳定和经济发展的重大战略问题,小麦是我国最重要的粮食作物之一,保证其稳产高产对于我国粮食安全至关重要。小麦白粉病是一种真菌性病害,具有潜伏侵染的特性,早期无明显症状,一旦发病就会迅速播散,给小麦生产造... 详细信息

粮食安全始终是关系社会稳定和经济发展的重大战略问题,小麦是我国最重要的粮食作物之一,保证其稳产高产对于我国粮食安全至关重要。小麦白粉病是一种真菌性病害,具有潜伏侵染的特性,早期无明显症状,一旦发病就会迅速播散,给小麦生产造成重大损失,实现小麦白粉病早期快速诊断及病情监测已成为病害防治与抗性鉴定的迫切需求。作为一种快速、无损和高效的检测方法,高光谱成像具有“图谱合一”的技术优势,近年来已广泛应用于作物病虫害的诊断。本研究融合高光谱成像技术与深度学习方法,开展了小麦白粉病早期诊断、病害等级划分及病斑生长预测研究,创制了便携式小麦白粉病诊断仪,旨在为小麦白粉病的高效诊断提供新思路、新方法和新途径。主要研究内容如下:(1)基于高光谱成像的小麦白粉病早期诊断与可视化。为实现小麦白粉病早期快速识别与病情可视化监测,采集了不同接种天数后的小麦叶片高光谱图像,获取小麦白粉病高光谱时序响应特征,观测分析了不同染病阶段样本的分类散点图、主成分特征图像与载荷曲线。进一步地,提取了12个特征波段与能量、熵及对比度的9个纹理变量,分别构建了光谱、纹理特征及其融合数据的小麦白粉病早期诊断模型。结果表明,基于光谱与纹理特征融合的偏最小二乘判别分析模型(Partial Least SquaresDiscrimination Analysis,PLS-DA)表现最好,对不同侵染阶段的小麦叶片识别准确率为91.4%。此外,借助光谱角映射(Spectral Angle Mapper,SAM)方法进行不同染病阶段的病斑识别,实现了小麦白粉病发病过程可视化监测,为病害防控与抗性鉴定提供理论依据和技术支撑。(2)基于深度学习的小麦白粉病病害分级。传统病害等级划分大多依靠植保专家,效率低、劳动强度大,运用深度学习技术,以白粉病病斑占比衡量小麦叶片受胁迫程度,将白粉病划分4个等级(健康、轻度、中度、重度),采用YOLOv5s网络模型训练数据集,共耗时11h,得出模型权重为13.7MB,当迭代800次损失值收敛,m AP达到99.5%。测试集识别速度为83FPS,精确度、召回率和m AP,分别为88.4%、90.4%和88.8%,证实了YOLOv5s网络模型对于白粉病叶片分级的潜力。(3)小麦白粉病生长预测模型。传统小麦抗性的鉴定操作繁琐,主观性强,因此结合图像处理技术提取病斑外观特征参数,构建白粉病动态预测模型,以确定病斑生长阶段,掌握病斑发病规律。对生长周期内小麦白粉病叶片进行图像分割,得到单个病斑图像目标,进而计算病斑面积,采用最小外界矩形计算病斑长、宽和伸长度。结合数学模型,建立病斑面积生长Logistic最优模型与病斑伸长度生长Exponential最优模型,根据生长模型将小麦病斑生长周期划分为三个时期,即生长前期、速生期和生长后期。(4)便携式小麦白粉病诊断仪开发。目前市面对于病害诊断仪器体积大,无法实现原位实时诊断,为此基于特征波长与病害分级模型,设计开发便携式小麦白粉病诊断仪。采用模块化设计思想,搭建核心控制模块、光源放大模块、信号放大模块、显示模块、A/D转换模块和摄像模块等,通过系统程序控制各模块实现数据交互和协同控制。仪器性能测试结果表明,病害识别率为72.5%,分级准确率85%,识别速度6s/个,为开发更加简便实用的小麦白粉病诊断设备提供了技术支持。

关键词：小麦白粉病早期诊断病害分级生长模型便携式诊断仪

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装甲装备智能故障诊断技术研究

装甲装备智能故障诊断技术研究

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2010中国仪器仪表与测控技术大会

作者：李广峰张伏龙北京特种车辆研究所

装甲装备由复杂的机、电、液设备组成,装备故障诊断技术要求日益提高,因此需要对智能故障诊断技术进行研究。智能故障诊断技术包括基于专家系统、神经网络和模糊逻辑的故障诊断,其发展趋势为综合智能诊断系统、分布式智能故障诊断系统... 详细信息

装甲装备由复杂的机、电、液设备组成,装备故障诊断技术要求日益提高,因此需要对智能故障诊断技术进行研究。智能故障诊断技术包括基于专家系统、神经网络和模糊逻辑的故障诊断,其发展趋势为综合智能诊断系统、分布式智能故障诊断系统及便携式诊断仪等。智能故障诊断技术与常规故障诊断技术相结合,可构造高效而智能的故障诊断平台。

关键词：装甲装备智能故障诊断分布式故障诊断便携式诊断仪

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