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基于距离度量的鲁棒主成分分析低维表征算法研究（下）

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光电子·激光 2025年

作者：王肖锋古志梁张帅帅王巨涛天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心天津理工大学

主成分分析（principal component analysis， PCA）作为经典的数据分析和降维方法，在图像压缩、特征提取等领域得到广泛应用。然而，PCA对噪声极为敏感，以致降低了其鲁棒性。与鲁棒PCA低秩分解算法不同，鲁棒PCA低维表征算法力求在... 详细信息

主成分分析（principal component analysis， PCA）作为经典的数据分析和降维方法，在图像压缩、特征提取等领域得到广泛应用。然而，PCA对噪声极为敏感，以致降低了其鲁棒性。与鲁棒PCA低秩分解算法不同，鲁棒PCA低维表征算法力求在不去噪的情形下提升鲁棒性。本文以目标函数和距离度量方式作为切入点，对当前主要的鲁棒PCA低维表征算法展开分析。首先，基于数据样本的处理形式、目标函数和距离度量准则等，对鲁棒PCA低维表征算法予以基本阐述。其次，按照目标函数的距离度量方式，深入剖析了一阶到高阶PCA的诸多典型算法，揭示了距离度量方式对PCA的特征提取、重构误差等性能的影响。最后，对四个国际标准数据集进行实验分析，在不同噪声条件下验证了典型PCA低维表征算法的鲁棒性。

关键词：主成分分析(PCA) 鲁棒性特征提取低维表征距离度量

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非结构化道路场景可行驶区域分割

光电子·激光 2025年

作者：杨璐宋冰月任凤雷毕重科天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室机电工程国家级实验教学示范中心(天津理工大学) 天津大学智能与计算学部

针对现有图像分割算法面对非结构化道路场景，无法同时满足准确性和实时性需求的问题，本文提出双分辨率语义分割网络(dual resolution semantic segmentation network， DRSNet)进行实时图像分割。在高分辨率分支引入自注意力机制，去... 详细信息

针对现有图像分割算法面对非结构化道路场景，无法同时满足准确性和实时性需求的问题，本文提出双分辨率语义分割网络(dual resolution semantic segmentation network， DRSNet)进行实时图像分割。在高分辨率分支引入自注意力机制，去除冗余信息，在低分辨率分支的特征提取阶段采用多尺度特征图提取策略，提高对不规则边界和混淆类的识别；提出一种改进的金字塔池化模块减少模型参数，实现网络轻量化；通过对特征图加权的方法来融合双边特征，减少非结构化场景中关键信息损失。本文算法在自制的非结构化数据集上以93.77帧每秒的速度，平均像素准确率达到77.02%，实现了64.39%的均交并比，相较于DDRNet (deep dual resolution networks)提高了11.23%，且高于Segformer、PSPNet等分割网络。实验结果表明，该模型在分割精度和推理速度上达到更好的平衡。

关键词：非结构化场景图像分割深度学习轻量级骨干网络自动驾驶

基于深度子空间学习和数据增强的滚动轴承故障诊断方法

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光电子·激光 2025年第1期36卷 69-76页

作者：张帅帅张超王肖锋天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室彼合彼方机器人(天津)有限公司天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心

主成分分析网络（principal component analysis network, PCANet）作为一种基于深度子空间学习框架的网络模型，在多个应用领域展现出卓越的性能。然而，在滚动轴承故障诊断方面，PCANet算法存在无法准确反映数据完整结构信息、鲁棒性... 详细信息

主成分分析网络（principal component analysis network, PCANet）作为一种基于深度子空间学习框架的网络模型，在多个应用领域展现出卓越的性能。然而，在滚动轴承故障诊断方面，PCANet算法存在无法准确反映数据完整结构信息、鲁棒性差以及泛化能力较弱等问题。本文针对这些问题，提出了一种基于PCANet算法和数据增强的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用L2,1范数学习滚动轴承振动信号的频域稀疏结构，从而抑制噪声数据，提高模型鲁棒性。此外，通过数据增强处理，不同类别的训练样本之间的差异性也得到显著增加，从而提高了模型的泛化能力。最后，实验结果表明，该方法明显提高了PCANet模型的鲁棒性和泛化能力，能够准确识别不同类型的滚动轴承故障。

关键词：滚动轴承主成分分析网络(PCANet) 数据增强 L2,1范数故障诊断

高速电磁能推进装置枢轨接触特性分析及实验研究

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西安交通大学学报 2025年第1期59卷 28-36页

作者：祝丽花刘平谷雨茜郝建英田子豪杨庆新天津理工大学新能源电力变换传输与智能控制天津市重点实验室天津300384

为准确分析高速增强型电磁能推进装置枢轨接触特性,提出了一种数值计算与实验测量相结合的方法,对推进装置枢轨接触特性进行动态分析。首先,建立接触电阻与膛口电压、轨道电流、磁场等物理量之间的数学模型,并设计实验对膛口电压、轨道... 详细信息

为准确分析高速增强型电磁能推进装置枢轨接触特性,提出了一种数值计算与实验测量相结合的方法,对推进装置枢轨接触特性进行动态分析。首先,建立接触电阻与膛口电压、轨道电流、磁场等物理量之间的数学模型,并设计实验对膛口电压、轨道电流、电枢速度以及空间磁场等装置参数进行测量;其次,通过膛口电压与轨道电流等实验测量数据和有限元数值计算结果,对增强型电磁能推进装置枢轨接触电阻进行计算;进一步根据接触电阻计算结果与电枢速度特性曲线,对不同阶段下推进装置枢轨接触特性进行分析;最后,将服役后的导轨进行拆解和形貌扫描,通过样貌图侧面验证了不同阶段接触特性分析的可靠性。研究结果表明:初始阶段枢轨接触电阻最大可达8.5 mΩ,且轨道在此阶段损伤较为严重;在加速至中高速阶段,接触电阻基本平稳在0.78 mΩ左右,枢轨接触状态较为稳定;在高速运动至出口阶段,接触电阻波动幅度较大,电接触稳定性差。研究内容可为轨道磨损以及提高系统性能等提供基础数据和新的可靠参考。

关键词：电磁能推进装置高速状态接触电阻轨道形貌枢轨接触

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基于太阳轮局部故障啮合周期特性的故障诊断指标

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天津理工大学学报 2025年第2期41卷 30-36页

作者：许永靖尹建超陈祥宋宇昊天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心

齿轮的局部损伤是行星齿轮箱服役过程中常见的故障模式。由于行星齿轮箱内部结构复杂，各轮齿间的啮合振动信号受到不同复杂频率成分的调制，因此，振动信号频率成分的解读对行星齿轮箱故障诊断至关重要。针对上述问题，提出了一种基于... 详细信息

齿轮的局部损伤是行星齿轮箱服役过程中常见的故障模式。由于行星齿轮箱内部结构复杂，各轮齿间的啮合振动信号受到不同复杂频率成分的调制，因此，振动信号频率成分的解读对行星齿轮箱故障诊断至关重要。针对上述问题，提出了一种基于故障运动特征的伪潮汐频率实现对行星齿轮箱的故障诊断，并建立了行星齿轮箱太阳轮局部故障的振动信号模型，推导了频谱解析的表达式。通过传动实验采集了太阳轮不同状况下的振动信号，验证了伪潮汐频率的调制作用，进一步完善了对太阳轮局部故障振动信号中调幅成分的解读。

关键词：行星齿轮箱伪潮汐频率调制信号模型太阳轮局部故障

Ⅰ型和Ⅱ型钙黏蛋白二聚体生物力学响应的分子动力学模拟

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天津理工大学学报 2025年第2期41卷 140-145页

作者：王梓函王鑫天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心

钙黏蛋白是一种细胞粘附分子，在维持生物体中组织形态发生和完整性方面起着至关重要的作用。如果粘附系统功能失调会对身体产生重大影响，比如癌症侵袭和转移、皮肤病、心肌病等疾病。然而，即使具有相似的晶体结构，它们的生物力学响... 详细信息

钙黏蛋白是一种细胞粘附分子，在维持生物体中组织形态发生和完整性方面起着至关重要的作用。如果粘附系统功能失调会对身体产生重大影响，比如癌症侵袭和转移、皮肤病、心肌病等疾病。然而，即使具有相似的晶体结构，它们的生物力学响应对于外部载荷也是不同的。因此，文中利用分子动力学软件包GROMACS2019.6模拟原子力显微镜探针在E-钙黏蛋白、N-钙黏蛋白和VE-钙黏蛋白上的纳米压痕，旨在从力学稳定性、粘附性和刚度的角度研究I型和II型钙黏蛋白二聚体的生物力学响应。钙黏蛋白的胞外结构域被选为力学模型，因为它在控制细胞-细胞和细胞-底物相互作用中起着关键作用。结果表明，从均方根位移(root mean square displacement, RMSD)和力-位移曲线研究来看，E-钙黏蛋白二聚体与其他两种二聚体相比，其刚度最高，所以其具有较强的机械稳定性，RMSD波动也较小。而相比于其余两种二聚体，N-钙黏蛋白则是刚性较低，粘附性较强的，所以其RMSD波动也相对较大，机械稳定性较差。这一结果将有助于用更合适的基质培养不同的干细胞，并有助于解释体内细胞粘附强度的差异。

关键词：分子动力学模拟粘附刚度机械稳定性

热时效对Sanicro25钢/P92钢异种钢焊接接头组织及元素迁移的影响

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 1-9页

作者：赵志航申俊杰李博阮涛涛天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心

异种焊焊接部长期服役下的组织演变及元素迁移会对其服役安全性产生影响。文中采用钨极惰性气体保护焊对Sanicro25/P92钢进行焊接，焊丝选用ERNiCrMo-3。将焊接接头在650℃下时效0,500,2 000 h后，观察热时效对焊接接头组织演变和元素... 详细信息

异种焊焊接部长期服役下的组织演变及元素迁移会对其服役安全性产生影响。文中采用钨极惰性气体保护焊对Sanicro25/P92钢进行焊接，焊丝选用ERNiCrMo-3。将焊接接头在650℃下时效0,500,2 000 h后，观察热时效对焊接接头组织演变和元素迁移的影响。结果表明：焊接部中不同区域的微观组织存在较大差异。P92钢的组织分为P92钢热影响区(heat affected zone, HAZ)和P92钢非热影响区(non-heat affected zone, Non-HAZ),时效后组织中的晶粒尺寸增大，Laves相的数量增多，Laves相主要分布在晶界上；在焊接部P92钢粗晶热影响区(coarse grained heat affected zone, CGHAZ)中观察到δ铁素体，时效后δ铁素体数量逐渐增多形成δ铁素体带。Sanicro25钢和焊缝的组织分别是奥氏体晶粒和树枝状结构，热时效后Sanicro25钢的组织变化不明显，焊缝中的枝状结构更加清晰。在P92钢和焊缝的交界处出现元素迁移，时效2 000 h后元素迁移趋于稳定。时效后，焊接部P92钢CGHAZ的硬度值下降最多。

关键词： Sanicro25钢 P92钢异种焊微观组织元素迁移

基于物联网与深度学习的机械设备的故障诊断综述

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天津理工大学学报 2025年第2期41卷 21-29页

作者：韩海飞魏仁哲王收军刘楠天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心

高效的机械设备故障诊断是保证机械系统正常运行的必要条件，针对传统的故障诊断过于依赖复杂的人工特征提取，已经不能满足实际诊断要求的问题，归纳综述了将物联网(internet of things, IoT)与深度学习相结合进行故障诊断这一具有潜... 详细信息

高效的机械设备故障诊断是保证机械系统正常运行的必要条件，针对传统的故障诊断过于依赖复杂的人工特征提取，已经不能满足实际诊断要求的问题，归纳综述了将物联网(internet of things, IoT)与深度学习相结合进行故障诊断这一具有潜力的技术。阐述了IoT在设备故障诊断中的便利与优势，对当前基于深度学习的故障诊断就卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、生成对抗网络(generative adversurial network, GAN)、自动编码器(autoencoder, AE)和深度置信网络(deep belief networks, DBN)展开，介绍了各种算法以及应用场景，同时列举了近年来国内外学者在机械设备故障诊断方面开展的研究情况，并比较了不同应用场景下的优势与不足。最后，对于将物联网与深度学习相结合应用在机械设备的故障诊断方向上的未来发展做出展望。

关键词：故障诊断物联网综述深度学习数据处理

基于分块模板匹配的印刷品文字缺陷图像检测方法

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 16-22页

作者：王旭周海波王军豪窦富超任凤雷天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心

随着自动化生产的飞速发展，印刷品缺陷检测逐步成为提高印刷质量的重要环节之一。在印刷品文字缺陷检测中，由于受纸张表面柔性等因素影响，存在局部模板匹配精度偏低的问题，导致误检率偏高，为进一步提高其检测精度，文中提出一种基... 详细信息

随着自动化生产的飞速发展，印刷品缺陷检测逐步成为提高印刷质量的重要环节之一。在印刷品文字缺陷检测中，由于受纸张表面柔性等因素影响，存在局部模板匹配精度偏低的问题，导致误检率偏高，为进一步提高其检测精度，文中提出一种基于分块模板匹配的印刷品文字缺陷图像检测方法。该方法将模板图像作为检测标准，利用霍夫直线法检测印刷品裁切线，完成扫描图像整体位姿与大小矫正，并采用分块模板匹配法，完成模板图像与扫描图像的局部高精度匹配，随后经图像正负差分与图像融合处理，获得漏印、墨斑及墨色不均等缺陷图像，最后进行连通域分析去除伪缺陷，进而实现印刷品文字缺陷图像检测。经实验验证，该方法能够较好满足检测要求，在印刷品行业具有一定的应用价值。

关键词：印刷质量模板图像扫描图像分块模板匹配缺陷检测