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基于区块链的电子病历安全高效共享方法

信息安全研究 2025年第1期11卷 74-80页

作者：谷占新马利民王佳慧张伟北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学北京未来区块链与隐私计算高精尖中心北京100101 国家信息中心信息与网络安全部北京100045

针对医疗机构之间共享电子病历所面临的挑战,如隐私泄露风险和低效的检索问题,提出一种基于区块链的电子病历高效加密检索与共享方案.首先,该方案一方面通过在云服务器上存储加密后的电子病历,并在联盟链上实施检索过程,有效地实现了存... 详细信息

针对医疗机构之间共享电子病历所面临的挑战,如隐私泄露风险和低效的检索问题,提出一种基于区块链的电子病历高效加密检索与共享方案.首先,该方案一方面通过在云服务器上存储加密后的电子病历,并在联盟链上实施检索过程,有效地实现了存储与检索的分离;另一方面加入混淆陷门集合,从而显著降低了关键字猜测攻击的风险.其次,考虑到医疗数据的特殊性,提出一种优化的倒排索引结构,有效解决了处理大量电子病历时的检索效率问题.最后,基于此索引结构,开发了一种密文检索算法,该算法通过结合可搜索加密中的陷门技术和倒排索引中的关键字密文,实现了高效的密文检索.实验结果显示,该方案在实现隐私保护的前提下,成功解决了医疗行业电子病历共享的问题,同时显著提升了系统的运行效率.

关键词：区块链可搜索加密隐私保护国密算法数据共享

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冷效试验中涡轮叶片表面薄膜热电偶测温技术研究

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中国科学:技术科学 2025年

作者：田青云曹丽莉徐毅刘松王登奎罗飞周海涛马可欣王素杰史继源崔金婷牟仁德詹喻威孙坤谢孝昌罗炳威中国航发北京航空材料研究院北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室中国航发四川燃气涡轮研究院北京航空航天大学航空发动机研究院中国航空发动机研究院

气冷涡轮叶片结构复杂,高温高速燃气与冷却气体的复合使得叶片的表面温度分布极不均匀.冷效试验是检验气冷涡轮叶片冷效设计优劣的主要方法,也为避免叶片超温提供基础的设计数据,冷效试验过程中涡轮叶片表面的真实温度测量成为关键.薄... 详细信息

气冷涡轮叶片结构复杂,高温高速燃气与冷却气体的复合使得叶片的表面温度分布极不均匀.冷效试验是检验气冷涡轮叶片冷效设计优劣的主要方法,也为避免叶片超温提供基础的设计数据,冷效试验过程中涡轮叶片表面的真实温度测量成为关键.薄膜热电偶紧密贴附在被测物体表面,厚度仅为几微米,可以准确、快速地获取涡轮叶片的表面温度信息,是航空发动机高温测试领域急需的关键技术,然而我国至今尚未工程化应用.本文在前期单质型贵金属基薄膜热电偶研究基础上制备了Pt-Ir薄膜热电偶涡轮叶片试验件,标定结果表明薄膜热电偶具有优异的稳定性和测温精度.在高温高压流场环境下开展冷效试验,获得了冷效试验全流程温度数据,薄膜热电偶测温数据整体趋势与环境温度一致.薄膜热电偶测温数据表明,涡轮叶片的表面温度与极近空间内的温度存在明显差异,越靠近涡轮叶片表面温度越低.此外,靠近冷却气膜孔的位置温度较低,叶片尾缘位置温度较高,叶背中间位置的温度变化主要受高温高速燃气的温度影响,叶片尾缘位置的温度变化主要受高温高速燃气流量的影响.本文利用薄膜热电偶实现了冷效试验全过程涡轮叶片表面温度的准确获取,突破了地面试车台叶片冷效试验温度“测不准”或“测不到”的技术瓶颈,该项技术的工程应用将为涡轮叶片冷效正向设计优化、寿命预测、失效分析等提供关键数据支撑.

关键词：冷效试验表面温度多物理场耦合薄膜热电偶涡轮叶片

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多因素条件下单级齿轮系统的非线性特性

中国机械工程 2018年第8期29卷 937-942页

作者：彭毓敏马超栾忠权徐小力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

考虑啮合刚度、齿侧间隙和轴承支撑间隙等因素,运用集中质量法建立了三自由度直齿圆柱齿轮副弯扭耦合非线性振动模型,并据此研究了各参数对齿轮系统非线性振动特性的影响。结果表明:齿侧间隙一定时,随着频率的升高,系统由周期运动通过... 详细信息

考虑啮合刚度、齿侧间隙和轴承支撑间隙等因素,运用集中质量法建立了三自由度直齿圆柱齿轮副弯扭耦合非线性振动模型,并据此研究了各参数对齿轮系统非线性振动特性的影响。结果表明:齿侧间隙一定时,随着频率的升高,系统由周期运动通过激变直接进入混沌,然后又由混沌通过激变变为周期运动;在周期运动中,系统经过倍周期分岔,由双周期运动变为四周期运动,然后又通过逆倍周期分岔,由四周期运动变为双周期运动,之后又由双周期运动变为单周期运动;不同的输入转频条件下,间隙变化使系统表现出不同分岔特性,在某些特定频率下,间隙变化只增加系统响应能量变化,并不改变其动力学特性。

关键词：间隙非线性分岔混沌

基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法

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上海交通大学学报 2022年第2期56卷 182-190页

作者：刘秀丽徐小力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

变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)... 详细信息

变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)框架,并联CNN的卷积层和循环神经网络(RNN)中的长短时记忆(LSTM)层,形成新的CRNN,以充分利用CNN对空间域信息和RNN对时域信息的学习能力;在每一层中权值共享,减少网络参数;利用FPN构建全新特征图,输入一维信号和堆叠后形成的二维信号,对传感器采集的信号进行特征提取,实现故障诊断.利用行星齿轮箱进行故障试验,并进行5折交叉验证,该方法的诊断准确率平均值为99.20%,比基本神经网络模型至少高3.62%,表明该方法诊断精度高、鲁棒性强;利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,证明该方法具有良好的泛用性;利用t-SNE方法对模型的特征学习效果进行可视化分析,结果表明不同故障类别特征具有良好的聚类效果.

关键词：卷积循环神经网络特征金字塔故障诊断特征可视化

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

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基于多尺度深度卷积神经网络的故障诊断方法

振动与冲击 2021年第18期40卷 204-211页

作者：卞景艺刘秀丽徐小力吴国新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

针对机电装备故障诊断需要大量专家经验、故障特征识别困难的问题,在一维深度卷积神经网络基础上进行改进,构建多尺度一维深度卷积神经网络(M1DCNN),提出基于多尺度一维深度卷积神经网络的故障诊断方法:首先在网络输入层构建多个含有不... 详细信息

针对机电装备故障诊断需要大量专家经验、故障特征识别困难的问题,在一维深度卷积神经网络基础上进行改进,构建多尺度一维深度卷积神经网络(M1DCNN),提出基于多尺度一维深度卷积神经网络的故障诊断方法:首先在网络输入层构建多个含有不同尺寸卷积核通道的特征提取层,对一维时序信号中故障特征进行多尺度特征提取,丰富智能体诊断信息,将所提取特征通过输入到包含多尺寸卷积核以及多样池化层中进行特征处理,最后合并多通道所处理的特征,使网络完成自我学习,从而实现故障诊断。将该方法应用到西储大学轴承故障数据及行星齿轮箱的故障数据诊断实验,结果表明该方法具有诊断精度高、鲁棒性强的特点,相较于一维卷积神经网络准确率提高1.25%,与反向传播神经网络、循环神经网络相比准确率平均提高3%以上,对网络特征提取效果进行可视化分析,结果表明该方法特征提取效果与诊断精度优于一维卷积神经网络。

关键词：深度卷积神经网络(DCNN) 多尺度特征提取特征可视化故障诊断

基于小波分析的FastICA联合降噪方法在滚动轴承故障诊断中的应用研究

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中国机械工程 2017年第18期28卷 2183-2188,2197页

作者：吴雅朋王吉芳徐小力蒋章雷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

采用小波分析方法进行振动信号降噪存在选取参数依靠经验的问题,采用独立分量分析(ICA)方法进行振动信号降噪存在欠定问题,为了避免小波降噪以及ICA方法单独使用的缺点,提出了将小波降噪分析和基于负熵的FastICA独立分量分析相结合来处... 详细信息

采用小波分析方法进行振动信号降噪存在选取参数依靠经验的问题,采用独立分量分析(ICA)方法进行振动信号降噪存在欠定问题,为了避免小波降噪以及ICA方法单独使用的缺点,提出了将小波降噪分析和基于负熵的FastICA独立分量分析相结合来处理滚动轴承含噪振动信号的方法。首先对原始信号进行小波降噪处理,然后将处理后的信号与原始信号组成FastICA的输入矩阵,进行FastICA降噪处理,最后利用滚动轴承振动信号对该方法进行有效性验证。实验分析表明:该方法增大了振动信号的峭度值,达到了滚动轴承振动信号降噪的目的。

关键词：小波分析独立分量分析降噪滚动轴承

异点L型双基地EMVS-MIMO雷达高精度2D-DOD和2D-DOA估计

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雷达科学与技术 2025年

作者：孙兵李永刚刘洋谢前朋郭力兵胡上成杨海民中国卫星海上测控部北京市遥感信息研究所国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室

为改进双基地EMVS-MIMO雷达中2D-DOD和2D-DOA的估计性能，本文提出基于异点L型EMVS结构的发射阵列和接收阵列。相比于共点式EMVS发射阵列和接收阵列，稀疏异点EMVS结构在相同阵元数情况下可以降低接收端的单快拍数据维度。并且，借助于... 详细信息

为改进双基地EMVS-MIMO雷达中2D-DOD和2D-DOA的估计性能，本文提出基于异点L型EMVS结构的发射阵列和接收阵列。相比于共点式EMVS发射阵列和接收阵列，稀疏异点EMVS结构在相同阵元数情况下可以降低接收端的单快拍数据维度。并且，借助于自动参数配对的旋转不变算法和精粗估计结合解模糊处理过程，本文设计的稀疏异点L型EMVS阵列可以实现对2D-DOD和2D-DOA的精确估计。同时，本文利用重构的EMVS广义空间响应给出发射端和接收端极化参数的求解过程。仿真实验进一步验证了异点L型阵列多维参数估计的有效性。

关键词：双基地EMVS-MIMO雷达 2D-DOD估计 2D-DOA估计异点L型结构旋转不变算法

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基于变分模态分解的故障弱信息提取方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第7期48卷 117-121页

作者：刘秀丽徐小力吴国新张雪英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

针对从非线性非平稳动态信号中提取故障敏感特征困难的问题,提出一种变分模态分解(VMD)与小波分析方法相结合的振动信号预处理方法.首先对信号进行VMD,然后采用改进小波方法处理各分量,最后对处理后的各分量进行重构.利用VMD-改进小波... 详细信息

针对从非线性非平稳动态信号中提取故障敏感特征困难的问题,提出一种变分模态分解(VMD)与小波分析方法相结合的振动信号预处理方法.首先对信号进行VMD,然后采用改进小波方法处理各分量,最后对处理后的各分量进行重构.利用VMD-改进小波信号处理模型对第三级行星轮磨损振动信号处理分析,结果表明:VMD-改进小波方法能有效降低噪声干扰,凸显各特征频率.将提出的方法、VMD,EEMD,EMD分别与改进阈值小波、模平方阈值小波、硬阈值小波及软阈值小波的方法相结合,计算其峭度、信噪比和均方根误差,结果表明本方法的准确性更高.

关键词：行星齿轮箱变分模态分解小波分析阈值函数故障弱信息