检索结果-南通市图书馆

基于多普勒信号校正和短步长波束形成的列车轴承故障检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机电工程 2024年第9期41卷 1529-1539页

作者：蔺秋雨纪爱敏杜占涛陈曦晖林新海河海大学机电工程学院江苏常州213000 中车戚墅堰机车车辆工艺研究所有限公司江苏常州213000

针对受多普勒调制的移动声源信号时域幅值畸变、频域频带展宽,且在强背景噪声下信噪比(SNR)低,难以提取其故障特征等问题,提出了一种基于多普勒信号校正和短步长波束形成的列车轴承故障检测方法。首先,由声源和麦克风的相对运动关系和... 详细信息

针对受多普勒调制的移动声源信号时域幅值畸变、频域频带展宽,且在强背景噪声下信噪比(SNR)低,难以提取其故障特征等问题,提出了一种基于多普勒信号校正和短步长波束形成的列车轴承故障检测方法。首先,由声源和麦克风的相对运动关系和莫尔斯声学理论,得到了插值时间序列和幅值还原公式,对受多普勒调制的畸变信号进行了恢复;然后,提出了基于麦克风阵列的短步长波束形成方法,分段截断了信号,并对每段信号在其期望方向上进行了增强;最后,通过仿真研究了不同信噪比情况下该方法的有效性,设计了轨边故障检测实验,对产生内圈裂纹缺陷的滚动轴承进行了实验分析,并结合仿真与实验,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:相较于8个麦克风收集的原始信号,信号时域、频域均被校正,且信噪比增加了11.5 dB,在强噪声背景下,采用该方法能够恢复多普勒畸变信号,并有效提取移动声源的故障特征。

关键词：移动声源多普勒效应滚动轴承故障诊断多普勒信号校正短步长波束形成方法信噪比

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

足球机器人全局视觉系统的快速标定方法

计算机测量与控制 2024年第5期32卷 224-229页

作者：李奎陈华王婷婷刘波河海大学机电工程学院江苏常州213022 河海大学理学院南京210098

足球机器人全局视觉系统为决策系统提供机器人位姿信息,决策系统进行机器人的路径和动作规划;竞赛规则要求视觉系统必须现场安装调试,因此标定过程必须快速有效,且具有较高的精度;针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景,提出了一种... 详细信息

足球机器人全局视觉系统为决策系统提供机器人位姿信息,决策系统进行机器人的路径和动作规划;竞赛规则要求视觉系统必须现场安装调试,因此标定过程必须快速有效,且具有较高的精度;针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景,提出了一种基于两步法简化标定模型的快速有效标定算法;利用近似欧拉角旋转矩阵建立摄像机标定模型,确定需要求取的摄像机内外参数,根据标定模型,对内外参数的求解过程进行了推导;借助场地上现有的一些标志点作为靶标,对模型的内外参数进行分步求取初始值,并利用L-M优化算法对摄像机内外参数进行分步优化求取精确值;通过实验分别从标定误差和机器人动作实现效率两个方面与其他标定算法进行对比,验证了该算法具有较高的标定精度;实验表明,本算法的优点在于不用借助专门的标定靶标,即可快速有效完成相机标定,标定精度可达±1 mm,完全能够满足决策系统的控制精度要求,且标定过程简单易实现。

关键词：足球机器人全局视觉系统相机标定两步法简化标定模型 L-M优化

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度测距的移动机器人自适应跟随

计算机工程与设计 2024年第3期45卷 896-903页

作者：杨彪王狄沈绍博杨长春刘小峰常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213164 河海大学物联网工程学院江苏常州213022

为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区... 详细信息

为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区域深度像素,引入深度估计算法(S2R-DepthNet)从彩色图像中推理深度图像以替换深度传感器引起的无效深度像素,提高测距的精度;建立基于Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)的测距模型,提高量测信息异常情况下的测距鲁棒性,实现稳定跟随。实验结果表明,该方法能以设定距离准确跟随前方行人。

关键词：环境理解机器人跟随行人检测视觉测距深度融合深度估计自适应滤波

热轧工艺对2198合金组织和力学性能的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

热加工工艺 2024年第7期53卷 98-102页

作者：李春礼卢雅琳王健周东帅李兴成张扬江苏理工学院材料工程学院江苏常州213000 江苏省先进材料设计与增材制造重点实验室江苏常州213000 河海大学机电工程学院江苏常州213022

通过光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、透射电镜(TEM)以及拉伸试验等方法,研究了不同轧制温度和轧制变形量对2198铝锂合金微观组织和力学性能的影响。结果表明,随着轧制温度的增加,2198铝锂合金的强度和塑性呈现出先上... 详细信息

通过光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、透射电镜(TEM)以及拉伸试验等方法,研究了不同轧制温度和轧制变形量对2198铝锂合金微观组织和力学性能的影响。结果表明,随着轧制温度的增加,2198铝锂合金的强度和塑性呈现出先上升后下降的趋势,当轧制温度达到420℃时,合金再结晶充分,晶粒尺寸较小,分布均匀,抗拉强度和塑性均达到峰值;当热轧变形量增加到80%时,在外力作用下,合金内部形成大量位错,原来粗大的晶粒明显细化,合金强度和塑性逐渐提高,此时合金的力学性能最佳。透射电镜(TEM)分析表明,T8处理后合金的析出相以T1相为主。

关键词：铝锂合金轧制温度轧制变形量微观组织力学性能

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于降质特性指标的水下光学图像增强

激光与光电子学进展 2024年

作者：马金祥范新南钱春俊吴峰相入喜河海大学信息科学与工程学院常州工学院电气信息工程学院

水下光学图像的降质特性一般表现为亮度不均匀、信噪比低、动态范围窄、颜色失真，这4类降质特性会严重影响到后续图像分割、特征提取和目标识别等环节的准确性。本文提出了一种基于降质特性指标的水下光学图像增强方法。首先，根据降... 详细信息

水下光学图像的降质特性一般表现为亮度不均匀、信噪比低、动态范围窄、颜色失真，这4类降质特性会严重影响到后续图像分割、特征提取和目标识别等环节的准确性。本文提出了一种基于降质特性指标的水下光学图像增强方法。首先，根据降质特性指标，判断原始图像存在哪些降质特性；其次，针对原始图像的降质特性，进行图像恢复处理；最后，应用广义有界对数比运算，进行图像增强处理。选取了2幅典型场景（辅助光源场景和自然光照场景）的水下降质光学图像作为研究对象，采用本文提出的方法进行降质特性判断与图像增强处理。2幅图像的降质特性指标参数均恢复到合理范围，图像增强效果达到理想水平。中裂缝图像的光圈层最大亮度差由155下降到44，雾浓度由2.38下降到0.37，动态范围由60%上升到76.08%，对比度由6.15提升到107.35；边坡图像的光圈层最大亮度差由65下降到24，雾浓度由0.62下降到0.21，动态范围由29.41%上升到89.80%，颜色失真指标由0.66恢复到1.00，对比度由30.77提升到316.25。将本文算法与9种其他算法比较，结果显示本文方法在图像恢复与图像增强方面均存在明显优势。

关键词：水下图像增强图像恢复降质图像广义有界对数比运算

Storm分布式计算框架下基于知识图谱的快速学习资源推荐

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 93-99页

作者：刘莹杨淑萍张治国辽宁师范大学教育学院辽宁大连116000 河海大学机电工程学院江苏南京211100

针对在线学习资源推荐存在精度较低或实时性较差的问题,采用知识图谱进行用户及资源的知识表示,并采用长短时间记忆网络对用户资源特征差进行优化,从而将与用户特征差最小的资源推送给用户。首先,在获得在线学习记录样本后,利用知识图... 详细信息

针对在线学习资源推荐存在精度较低或实时性较差的问题,采用知识图谱进行用户及资源的知识表示,并采用长短时间记忆网络对用户资源特征差进行优化,从而将与用户特征差最小的资源推送给用户。首先,在获得在线学习记录样本后,利用知识图谱进行实体特征关系的知识表示,并借助Storm分布式框架生成知识图谱中头尾实体及关系特征向量。接着,建立用户-资源实体的最小特征差目标函数,并采用长短时间记忆网络对最小特征差目标函数进行优化。最后,通过Storm分布式平台进行长短时间记忆网络的参数求解,从而快速生成稳定的相关资源推荐模型。实验结果表明,在Storm分布式框架下采用知识图谱和长短时间记忆网络实现在线资源推荐,可获得较高准确率及运行效率,在应对大规模资源的实时推荐方面具有较强的适应度。

关键词：资源推荐知识图谱 Storm框架长短时间记忆 TransD模型

基于Spark平台的并行化谱聚类算法的在线学习资源推荐

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

济南大学学报（自然科学版） 2024年第4期38卷 456-461页

作者：刘莹杨淑萍张治国辽宁师范大学教育学院辽宁大连116000 河海大学机电工程学院江苏南京211100

为了提高在线学习资源推荐的准确度,采用谱聚类用于学习资源的归类,将类别相似度高的资源推荐给用户,提出Spark平台的并行化谱聚类算法,提高资源推荐效率;首先提取在线学习资源及用户特征并初始化,建立谱聚类模型,在Spark平台上分别求... 详细信息

为了提高在线学习资源推荐的准确度,采用谱聚类用于学习资源的归类,将类别相似度高的资源推荐给用户,提出Spark平台的并行化谱聚类算法,提高资源推荐效率;首先提取在线学习资源及用户特征并初始化,建立谱聚类模型,在Spark平台上分别求解无向图的顶点相似度及归一化拉普拉斯系数;然后采用归一化分割划分子集,通过归一化割集优化方式求解类别特征,并对类别特征按行输出特征点;最后采用k均值算法对特征点进行聚类,获得聚类结果。结果表明,采用谱聚类算法并借助于Spark平台的计算优势,所提推荐方法比常用的在线学习资源推荐算法的准确率和覆盖率更高,在海量学习资源的实时推荐方面具有较高适应度。

关键词：在线学习资源推荐谱聚类 Spark平台图分割

基于广义天气分类的ICEEMDAN-LSTM网络光伏发电功率短期预测

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

综合智慧能源 2024年第9期46卷 53-60页

作者：袁俊球王迪谢小锋张茜颖曹尚曹飞张经炜常州金坛金能电力有限公司江苏常州213200 河海大学机电工程学院江苏常州213200

针对光伏发电功率受天气影响大、随机波动性强的问题,提出基于广义天气分类和改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)长短期记忆(LSTM)网络的短期光伏发电功率预测方法。基于历史辐照度数据,采用K-means++聚类算法对广义天气类... 详细信息

针对光伏发电功率受天气影响大、随机波动性强的问题,提出基于广义天气分类和改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)长短期记忆(LSTM)网络的短期光伏发电功率预测方法。基于历史辐照度数据,采用K-means++聚类算法对广义天气类型进行划分,将天气类型分为3类,再通过ICEEMDAN方法将光伏发电数据分解为若干不同频率的本征模态和残差分量,以降低原始发电数据的非平稳性;在不同天气类型下,建立了不同模态序列分量下的LSTM预测模型;使用训练好的LSTM模型对各分解的子序列模态特征分量进行多维预测,并将各层模态预测序列融合成最终的预测结果。试验结果表明,所构建的ICEEMDAN-LSTM混合模型相较于常规短期光伏发电功率预测模型,具有更高的预测精度。

关键词：光伏系统功率预测广义天气分类自适应噪声完备集合经验模态分解长短期记忆网络

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国锡制产品设计发展研究综述

湖南包装 2024年第1期39卷 23-29页

作者：王浩丞黄嘉雯严波河海大学机电工程学院江苏常州213022 江南大学设计学院江苏无锡214122

对国内锡制产品现有研究成果整合梳理,进行定性定量分析,探寻国内锡制产品设计的趋势和发展方向。通过文献研究法、比较分析法、归纳总结法分析锡制产品设计定义,梳理国内锡制产品的研究现状,以设计学理论为基础,历史宏观视角为背景,分... 详细信息

对国内锡制产品现有研究成果整合梳理,进行定性定量分析,探寻国内锡制产品设计的趋势和发展方向。通过文献研究法、比较分析法、归纳总结法分析锡制产品设计定义,梳理国内锡制产品的研究现状,以设计学理论为基础,历史宏观视角为背景,分析其发展演变的内在特性,并总结锡制产品的传统文化元素在设计中的价值,结合其现存问题对国内锡制产品未来发展方向进行展望。提出锡制产品设计发展上“整合设计”观点和原则,国内锡制产品设计研究不仅要拓宽其“活态”传承路径,还要关注设计跨学科交叉研究,为后续锡制产品设计的理论和实践提供参考。

关键词：锡制产品产品设计传统造物传统文化价值活态传承