摘要:为预警风电机组潜在故障、增强机组出力安全性，基于监控和数据采集（SCADA）系统，提出一种异常数据重建的风电机组故障预警方法。首先，充分利用同风场风机SCADA数据，分别重建输入类与输出类目标机组数据，克服了部分数据信息丢失、数据异常问题；其次，使用提取的代表性数据建立故障预警模型，所得预警模型更贴近机组运行动态特性；最后，采用改进的衰退指标预警潜在故障，直观展示机组阶段性衰退程度。案例研究中使用某风电场SCADA故障数据，并使用3种标准确定所提策略参数设定值，结果表明可至少提前3周预警风电机组齿轮箱潜在故障，验证了所提故障预警方法的时效性。

摘要:长输油气管道沿途运行环境复杂，传统方法中假设的标准样本与实际样本分布一致的前提遭到破坏，导致单一的识别模型在不同环境下对入侵事件识别准确率降低。为了改善识别模型偏差问题，提出一种基于域不变特征深度迁移学习的管道入侵事件识别方法，通过堆叠稀疏自编码网络实现不同环境条件下的入侵事件自适应特征提取，并引入迁移学习实现复杂环境中入侵事件的准确识别。该方法通过场景差异性评测，缩小复杂真实场景与典型场景间分布差异，获得有效的域不变模型。实验结果表明，所提方法能明显改善复杂环境下油气管道入侵事件识别效果，提高识别准确率。

摘要:科学合理的管道安全监测技术对管道工程运行具有重要意义，开展了基于分布式光纤传感技术的管道受弯变形监测试验研究。针对现有分布式光纤变形计算方法的不足，提出了分布式光纤监测管道受弯变形计算方法，编写了基于MATLAB的分布式光纤管道受弯变形计算程序。研究结果表明，基于分布式光纤传感技术的管道受弯变形监测方法整体测量精度较高，在变形量小于180 mm范围内时绝对误差小于4 mm，平均相对误差在2%以内；当变形量较大时，绝对误差随之增大，但是平均相对误差在32%以下。初步开展了基于分布式光纤传感技术的管道受力分析，结果表明模拟所得管道剪力模式与理论模式以及实际情况较为吻合。基于分布式光纤传感技术的受弯变形监测方法测量精度较高，误差较小，能够满足管道受弯变形监测要求，具有较好的应用前景，是一种理想的变形监测技术，同时该方法也能拓展应用到管道受力等其他安全分析中。

摘要:针对超声参量目标特征经验拟合方法预测金属表层裂纹深度准确性不高的问题，提出一种基于差异性与最小集合原则优选特征并训练BP神经网络的金属表层裂纹深度的声表面波(SAW)定量表征技术。该技术运用有限元法模拟激光激发SAW过程，提取裂纹引起的反射与透射SAW峰值、平均值等多个特征训练BP神经网络用以预测裂纹深度，实现不锈钢表层深度01~20 mm的20组开口裂纹定量表征。模拟结果表明：裂纹深度预测结果相对误差在3%以内，与经验拟合曲线预测结果相比，准确率提高60%以上。实验采用5 MHz表面波探头采集不锈钢试样表层深度10与15 mm预加工裂纹各20个反射波信号，通过BP神经网络预测的裂纹深度相对误差在01%以内，验证了定量表征技术的可行性与准确性。

摘要:为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态，精准预测滚动轴承的状态退化趋势，提出了T分布随机近邻嵌入（TSNE）样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络（TCN）的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用TSNE算法提取原始振动信号的低维流形特征，再计算低维流形特征的样本熵作为状态退化特征，最后基于历史状态退化特征通过TCN算法预测轴承的状态退化趋势。实验结果表明，相较于传统特征指标，TSNE样本熵特征指标能够至少提前50 min发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态，且TCN算法的预测误差仅为045%，具有较高的工程应用价值。

摘要:随机共振是应用在微弱信号检测中的一种重要的技术，以微弱周期信号和加性高斯白噪声驱动的时延反馈生态植被生长(EVG)系统为模型，对其展开了详细的随机共振现象分析，并将其应用到微弱信号检测和轴承故障诊断中。首先，利用福柯普朗克方程推算出等效势函数以进一步得到系统信噪比的表达式，然后通过曲线图具体分析不同的系统参数对势函数和信噪比的影响。研究结果表明，通过调节系统参数、信号幅值、噪声强度均可诱导时延反馈EVG系统产生随机共振现象。最后，通过调节参数利用时延反馈EVG系统随机共振方法成功检测到微弱信号目标频率f=001 Hz幅值为2 978，且在轴承内、外圈故障特征频率处检测出明显的峰值。

摘要:对于智能故障诊断方法，大量有标签数据是实现智能模型训练的必要条件，但该条件在部分工业应用场景下难以满足。难以采集足够有标签数据，尤其是故障状态下的数据，在一定程度上限制了智能故障诊断方法的工业化应用。为解决该问题，提出基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断方法，将实验设备或其他相关设备所采集的足量有标签数据所蕴含的特征知识迁移至工业现场设备所部署的智能模型中，完成不同机械设备之间监测数据的特征知识迁移，从而实现无标签数据下的机械设备智能故障诊断。提出方法首先构建一维深度卷积神经网络，实现从原始振动信号到机械设备故障类别的深度映射。然后在深度卷积神经网络中加入领域适配正则约束项，实现不同机械设备监测数据间特征知识的深度迁移适配。最后，通过全连接神经网络进行机械设备健康状态的识别。为验证提出算法的有效性，通过两种机械设备的轴承在不同性能状态下所采集的监测数据进行迁移故障诊断实验，实验结果表明：提出方法实现了不同设备间监测数据特征知识的迁移适配；相对于传统智能诊断方法，提出的方法在两个数据集之间的迁移故障诊断识别率提高20%以上。

摘要:人体呼出气中的挥发性有机化合物可反映人体的健康状况，用于多种疾病的评估。通过质谱分析已得到多种与疾病相关的呼出气生物标志物，如丙酮、一氧化氮、氨气和乙醇等，然而多数呼出气化合物的来源仍然未知。近年来基于传感器的呼出气分析取得了长足的发展，有望实现低成本筛选，用于大人群的早期诊断病理。目前广泛使用的传感器包括金属氧化物传感器、碳纳米管传感器、比色法传感器等。此外，通过传感器阵列组成的电子鼻系统可模拟生物嗅觉的作用机制，已实现了医疗领域的应用。整理、回顾并讨论了此类传感器的工作机制和近期在呼吸分析中的重要应用。

摘要:家蝇等飞行昆虫利用后翅棒状平衡器检测哥氏力，实现了在空中飞行过程中的快速航行控制。本文基于家蝇后翅微球杆结构建立了一种仿生机械平衡器的运动学模型，并采用MATLAB分析了该模型的航行控制原理。结合家蝇的微球杆平衡结构原理和共振隧穿薄膜微结构(resonant tunneling membrane structure, RTS)的力电耦合效应，设计了一种新型的高精度仿生微型棒状导航传感器（bionic microstickshaped navigation sensor, BMSSNS），并研究了BMSSNS的加工工艺、信号检测方式与路径解算方法。基于ANSYS对该BMSSNS结构进行仿真分析，仿真结果表明，给定初始边界条件下，通过测量平衡棒的哥氏力信息和驱动力信息，可积分解算出运动路径。进一步的路径实验研究结果表明，该BMSSNS能有效检测传感器的俯仰，翻滚和偏航的姿态和路径信息，其短时水平和垂直路径定位精度分别达15 mm和05 mm。该传感器能够在小空间、高定位精度要求的场所中实现精确路径定位。

摘要:定期对核燃料组件变形状态及其表面氧化膜厚度开展高精度检测已成为保障核电站安全运营的重要举措。针对现有核燃料组件检测装置普遍存在的被动自适应性能欠佳、接触与测量柔性不足、检测精度与效率亟待提升等突出问题，通过设计引入基于变异虎克铰的自适应对中机构、融合接触力动态反馈的主/被动柔性检测单元和基于串并混联的高精度检测机构，创新研制出一款集变形与膜厚高精度检测功能于一体的核燃料组件被动自适应柔性检测装置。在此基础上，通过深入分析装置变形与膜厚检测机理，基于构建的串并混联闭环检测回路，融合制定的概率化传感误差协同补偿策略，提出了一种基于参数动态整合的测量误差补偿方法。样机测试实验结果表明研制装置能够自适应对中各向异性随机变形下的核燃料组件，满足检测过程中的柔性接触与柔性测量要求，配合提出的测量误差补偿方法，可实现核燃料组件变形及氧化膜厚度的高精度检测，有效提升了核燃料组件的检测精度、检测效率与检测安全。

摘要:在进行抗差卡尔曼（Kalman）滤波过程中，为避免由于全球导航卫星系统(GNSS)观测值之间的相关性而导致粗差转移的问题，提出了一种基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差算法。首先，基于观测模型异常检验量，分析了观测值之间的相关性，并针对由于观测值之间的相关性所导致的粗差误判问题，提出了部分粗差抗差算法；根据假设检验理论，构造了滤波模型整体检验量，基于卡方检验判断整体模型是否存在异常，并给出了基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差算法整体流程框架；最后设计了两组实验，采用3种方法进行对比分析，以验证所提算法的性能。实验结果表明，所提算法极大地消弱了观测值之间相关性的影响，能准确的识别粗差位置，明显降低了粗差探测的误警率，保证了定位的鲁棒性。

摘要:由于无损检测图像灰度分布不均衡，常用的模糊C均值聚类算法不能对图像中的目标与背景进行有效分割，故提出一种改进的抑制式模糊C均值聚类算法(ISFCM)对无损检测图像进行分割。通过对抑制式模糊C均值聚类算法(SFCM)的目标函数融入每一类的总隶属度以均衡化目标像素和背景像素对聚类结果的影响，在构建的新目标函数基础上推导出新的隶属度和聚类中心迭代形式，然后分析了所提算法的收敛性并给出了执行步骤，最后通过无损检测图像对所提算法进行分割实验。结果表明，ISFCM算法不仅能够对灰度分布不均衡的无损检测图像进行有效分割，还扩展了SFCM算法的应用范围，增强了鲁棒性和适应性。

摘要:采用非接触电磁超声技术实现高温连铸坯壳厚度测量，实时调整辊压力、冷却喷水量、压下位置和压下速度等工艺参数，避免出现中心偏析和松散问题，具有重要的工程应用价值。为了进一步提高电磁超声换能器(EMAT)在晶粒粗大和表面振痕的高温铸坯中的信噪比和空间分辨率，建立了基于Chirp信号激励的跑道线圈电磁超声检测过程的有限元模型，分析了EMAT设计参数、Chirp信号频宽和脉宽等因素对脉冲压缩后的超声回波信噪比和空间分辨率的影响，并通过实验予以验证。结果表明：经过脉冲压缩后，超声回波的SNR提高19 dB以上，波包宽度减少624%以上；Chirp信号脉宽和永磁体尺寸对信噪比有显著影响，Chirp信号频宽、永磁体间距和宽度、跑道线圈导线直径及其阻抗匹配参数影响空间分辨率。

摘要:光照条件是大尺寸机柜表面缺陷检测的重要影响因素。当光照分布不均匀或光照强度不足时，采集得到的机柜表面图像质量低，造成缺陷检测误差。为此，提出一种融合卡通纹理分解和最优双曲正切曲线的图像增强方法。首先，采用导向滤波将机柜表面图像分解为卡通图和纹理图，利用高斯尺度空间理论建立光照模型，实现不均匀光照去除；其次，研究图像的双曲正切曲线性质，通过图像加权拉伸实现低亮度图像增强；最后，采用对比度、亮度和灰度方差乘积对图像增强效果进行评价，同时对增强前和增强后的图像进行缺陷检测，进行对比分析验证。实验结果表明，该方法能实现光照不均且低亮度的机柜表面图像增强，机柜表面缺陷检测的准确率显著提升,召回率提高了29%，F值提高了21%。

摘要:已有3D成像方法难以实现单目、单帧图像条件下同时获取场景图像及深度信息，也不能兼具时间效率高、体积紧凑、能耗低等优点。为此，创新地提出多光谱3D成像方法，通过具有纵向色散的光学成像镜头与快照式多光谱图像传感器两部分构成图像采集系统，使用离焦深度还原算法获取深度信息。其基本原理为：首先，增强纵向色差光学镜头使得同一物点在不同光谱波段图像上的成像离焦程度不同；其次，快照式窄带多光谱图像传感器单帧曝光同时获取多幅窄带光谱图像；再通过离焦深度还原算法根据多光谱图像边缘梯度获取3D信息。实验采用纵向色散增强型光学成像系统及快照式多光谱相机捕获450±10 nm、 525±10 nm、620±10 nm 3通道光谱图像，对5 m内场景进行3D深度恢复，获得了深度误差不高于5 cm的测量结果。实验结果表明多光谱3D视觉方法可以实现单目、所提单帧图像的深度估计。该方法能同时获得视觉及深度信息且无需空间位置配准及预先深度刻度，单帧图像处理平均耗时0186 s，图像采集系统尺寸为120 mm×77 mm×65 mm，其工作功率约为10 W，兼具时间效率高、体积紧凑、能耗低等优点。因此，所提方法有望在无人驾驶及智能机器人等领域获得广泛应用。

摘要:为了解决传统压电陶瓷驱动器所固有的高精度与大行程的矛盾，提出了一种新型可直接外力驱动的三自由度并联精密定位平台，利用压电直线电机直接驱动即可实现大行程与高精度定位。首先，分析了柔性铰链结构参数对其作动行程的影响机理，在此基础上设计了大行程圆柱柔性铰链，并对大行程圆柱柔性铰链的结构参数进行了模糊优化设计；接着，采用两个平移副和一个一体化、大行程圆柱形柔性铰链构建了并联分支链路，采用3条并联支路设计了2R1T并联精密定位平台，并通过坐标齐次变换方法构建了并联平台的运动学模型，推导出了并联平台位姿正反解；最后，对2R1T并联定位平台开展了实验研究。实验结果表明所设计的2R1T并联定位平台具有良好的运动同步性和重复性，利用压电直线电机的步进运动模式可实现精密定位，其平动定位分辨率为009 μm，转动定位分辨率分别为08 μrad、09 μrad和10 μrad；利用压电直线电机的连续运动模式可实现大行程空间定位，其平动工作行程为120 mm，转动工作行程分别为618°、674°和658°。借助于压电直线电机的不同工作模式实现了并联平台的精密定位和大行程工作空间两个关键指标，为进一步研究2R1T并联机构的动态性能、精密定位及控制规律的实现等提供了重要的理论价值和实践基础。

摘要:氢原子钟和铯原子钟是当前国际原子时和各国标准时间产生的主要精密频率源，二者分别拥有优良的短期和长期稳定度特性。充分利用氢钟短稳和铯钟长稳进行时间保持成为时间产生过程中的一项关键技术。以提高时间尺度的长短期稳定性为目标，提出了VondarkCepek组合滤波的氢铯融合时间产生方法。首先利用AT1算法分别对氢钟组和铯钟组各产生一个钟组时间尺度，然后根据最小二乘原则对VondarkCepek组合滤波关键参数进行选取，进而通过氢钟组时间尺度时间序列的差分信息对铯钟组时间尺度进行性能增强，从而获得氢铯融合时间尺度。计算结果表明：该时间尺度1 h稳定度为336×10-15，15 d稳定度为3×10-15，均优于氢铯单个时间尺度相同平均时间上的性能指标。

摘要:准确的预测模型在光谱定量分析中起着非常重要的作用。针对小样本集空间信息匮乏、信息分布不均衡所造成的模型预测误差偏大的问题，基于传统多分布整体趋势扩散(MDMTD)方法提出混合整体趋势扩散技术(HybridMTD)构建虚拟样本空间，进一步扩充训练样本集，改善样本集空间的信息分布，从而显著降低模型的预测误差。分别利用全血样本的总胆固醇和甘油三酯光谱数据集进行对比实验验证。实验结果表明，基于添加虚拟样本后重构的数据集建立的偏最小二乘预测模型能够获得更低的平均预测均方差(MRmesp)。总胆固醇和甘油三酯的MRmesp分别为041和045 mmol/L。对比MDMTD方法，误差分别降低了467%和224%。可见，所提出的HybridMTD方法能够构建数量适宜的高质量的虚拟样本。填充后的样本集所对应的预测模型显著降低了预测误差，与现有的MTD方法相比具有更加优越的预测性能。混合整体趋势扩散技术在在血液光谱分析的应用有效提升了评估生理指标的质量，加快心血管疾病的筛查速度并降低其风险。

摘要:肌肉痉挛是常见的运动功能障碍疾病，通过肌电与肌动双模信息同步解析进行肌肉痉挛定量评估具有重要意义。本文针对同步获取高信噪比肌电与肌动信号的难点，提出一种抗工频干扰、轻量加速度计信号校正的肌电与肌动双模信息同步解析方法，设计了无线多通道肌电和肌动信号同步采集系统。与常见科学仪器Delsys系统对比，所提系统肌电信噪性能与Delsys相似（均20 dB左右），肌动信号有效频带(0~20 Hz)能量显著高于Delsys；对所提系统进行临床测试，健康志愿者主动屈肘时屈肌肌电信噪比约20 dB；3名改良Ashworth评分（MAS）分别为1级,1+级与2级患者归一化肌电指标分别为054±005，059±004和062±001，屈肌肌动信号均方根值分别为269±104 m·s-2，319±113 m·s-2，489±119 m·s-2，肌电与肌动信息均可有效区分患者痉挛等级。因此所提方法可用于肌肉痉挛评测及肢体运动功能监测。

摘要:针对应变信号测量中存在的噪声与直流漂移问题,在研究应变信号漂移特性的基础上,提出了一种适用的直流漂移消除方法，即根据信号的局部极值点进行分段,而后对各段进行多项式拟合;对漂移消除后的信号采用一维双边滤波进行降噪处理,提出了双边滤波最优参数的选择方法，并以信噪比为指标对双边滤波的降噪性能进行了评估。利用实验检验了提出方法的有效性,实验数据为微创外科手术机器人力传感器的应变信号。实验结果表明,经改进的分段多项式拟合方法有效去除了直流漂移;双边滤波方法不仅适用于信号的动态滤波,也保证了良好的滤波效果;使用本文提出的应变信号处理方法后，力传感器的分辨力优于2 g。

摘要:近景摄影测量中采用的标记点要求具有唯一身份号并能在图像中被精确识别定位。设计了一种以汉字作为编码特征的编码标记点，提出了一种基于卷积神经网络的编码标记点检测识别方法。首先采用基于相机成像原理的虚拟相机法，自动生成大量汉字编码点模拟图像作为训练样本，并据此训练卷积神经网络成为汉字编码点识别网络。根据一系列编码点筛选准则分割得到实拍汉字编码点，然后用编码点识别网络对其身份号进行识别，最后通过中心定位算法定位编码点中心。实验结果表明构建的识别网络对汉字编码点识别率可达9767%，且受噪声、投影角度、图像对比度、亮度等因素的影响小；分割算法鲁棒性强，能准确分割出汉字编码点；中心定位算法对编码点中心的定位精度高。

摘要:针对实际水声信道存在簇稀疏特性，提出了一种多层贝叶斯模型下基于马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）采样器的正交频分复用（OFDM）水声通信信道估计方法。利用簇稀疏水声信道的结构特性对信道的先验分布进行建模，借助贝叶斯推断和接收信号的似然函数得到信道模型参数的后验分布，采用MCMC采样器对信道模型参数的后验条件分布进行采样从而得到稀疏水声信道的最大后验估计。仿真对比不同接收信噪比下该方法与基于最小平方、匹配跟踪和逐步正交匹配跟踪信道估计方法的性能。湖试试验表明，该方法能够在无任何信道先验信息下实现准确的OFDM水声信道估计和跟踪译码，实现了通信距离600 m到3 500 m、传输速率608 kbps的OFDM水声通信。

摘要:针对目前四旋翼无人机使用单姿态传感器存在的易受噪声干扰、稳定性较差的问题，本文利用陀螺阵列形成多节点、抗干扰、较稳定的多姿态系统，提出基于新型陀螺阵列的四旋翼飞行姿态测量系统，利用多个低精度的微机械电子系统组成测量阵列，提高系统数据的精确性和稳定性，同时文中也提出一种相应的基于邻域搜索的BP网络数据融合算法，解决了BP神经网络传统训练过程需要准确给定输出值的问题，将BP神经网络模型用作陀螺阵列数据的融合处理中。实验结果表明，本文设计的多陀螺阵列系统比单陀螺系统在抗噪声方面有了明显改善，相比传统线性加权融合等算法，本文算法在支持度方面提升92%，残差缩减442%，实物实验表明文中方法对于提高四旋翼无人机的飞行稳定性具有一定的实际意义。

摘要:传统的数字式闪变仪研制主要根据IEC闪变测量原理将各环节的模拟滤波器转换为数字滤波器来实现，但数字滤波器的效果受限于采样频率和变换方法的选取。提出利用解析模式分解改进传统平方检测法的滤波环节，准确提取电压闪变包络信号，构建新型KN互卷积窗函数，推导基于新型KN互卷积窗三谱线插值修正算法，据此提出基于改进平方检测法和新型KN互卷积窗的闪变参数检测方法，开发基于虚拟仪器的闪变参数检测平台。仿真实验结果表明，所提算法在单一频率调制、多频率调制、电网频率波动、含有叠加谐波及噪声干扰的情况下，均能有效实现闪变参数的准确检测，相较于传统检测方法，实现简单且具有更高的准确度。

摘要:电梯用永磁曳引机的驱动控制需要实时获取转子的机械角度，如何在曳引机起动及运行阶段准确地检测转子位置是需要解决的关键问题。基于正余弦型复合编码器，提出一种绝对式与增量式相结合的转子位置复合检测方案。首先在分析绝对式和增量式转子位置检测原理的基础上，对两种转子位置检测算法进行优化，提高转子位置检测精度；然后结合转矩最大矢量控制策略，提出在转子位置复合检测方案下的电机起动运行方案；最后，仿真与实验结果表明所提出的转子位置复合检测方案可以保证电机的正常稳定运行。

摘要:针对复杂地形环境下的六足机器人步行操作任务，提出一种兼顾机器人行走效率以及稳定裕度的协同调控策略。该策略以现有的速度位姿协同遥操作构架为基础，融入了共享控制策略，改善系统的操作性和协调性。该方法通过引入优势因子作为主端操作者对机器人的速度层与位姿层操作子系统的控制权重，通过以稳定裕度为输入的模糊推理器求出优势因子，将优势因子引入主从端控制器，主端机器人通过产生触觉力引导操作者进行控制指令的迭代。通过Vortex半物理仿真平台和操作手柄搭建的实验平台对本方法进行验证，并与传统的协同操控方式对比。实验结果表明，通过本策略对六足机器人进行操作能够在保证稳定裕度的同时合理地对机器人速度与位姿进行调控。