检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2025年第6期44卷 13-27页

作者：籍永建韩启超徐小康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 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

串联式工业机器人(以下简称机器人)刚度低,铣削加工过程极易由于工艺参数或机器人位姿选取不当产生颤振,颤振会降低工件表面质量、损坏机器人装备。针对机器人铣削加工颤振稳定性预测问题,通过构建机器人刚度模型的方式研究了机器人末... 详细信息

串联式工业机器人(以下简称机器人)刚度低,铣削加工过程极易由于工艺参数或机器人位姿选取不当产生颤振,颤振会降低工件表面质量、损坏机器人装备。针对机器人铣削加工颤振稳定性预测问题,通过构建机器人刚度模型的方式研究了机器人末端刚度随空间位姿的变化规律;阐明了主轴系统速度效应对刀尖动力学特性的影响规律,采用数据拟合的方法建立了主轴转速与刀尖固有频率之间的映射函数;构建了综合考虑机器人-主轴系统耦合效应的铣削动力学模型,采用锤击试验方法获得机器人铣削系统刀尖的阻尼比与模态质量,得到了包含不同影响因素的机器人铣削加工稳定性叶瓣图,揭示了机器人-主轴系统耦合作用下铣削颤振稳定性的动态变化规律,进行了试验验证。结果表明,与现有模型相比,考虑机器人-主轴系统耦合效应构建的稳定性叶瓣图更加符合实际铣削状态,可有效提升机器人铣削颤振的预测准确率。

关键词：机器人铣削铣削动力学颤振耦合效应稳定性分析

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CNN-LSTM车辆运动状态识别的AUKF组合导航方法

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中国惯性技术学报 2024年第8期32卷 803-811页

作者：刘宁谢越栋胡彬范军芳苏中北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192 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

针对固定的噪声协方差难以适应车辆不同运动行为下噪声统计特性差异大的问题,提出了一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络(CNN-LSTM)的车辆运动状态识别自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)组合导航方法。首先,应用CNN-LSTM网络模型进行车辆运... 详细信息

针对固定的噪声协方差难以适应车辆不同运动行为下噪声统计特性差异大的问题,提出了一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络(CNN-LSTM)的车辆运动状态识别自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)组合导航方法。首先,应用CNN-LSTM网络模型进行车辆运动状态识别,解决车辆自我运动不确定性的问题;其次,将特定运动状态约束下的噪声协方差应用于UKF的时间更新与量测更新;最后,将所提方法在采集的数据集上进行验证。实验结果表明,与经典的UKF算法相比,所提方法的位置均方根误差与速度均方根误差分别下降了22.67%与2.63%,验证了所提方法的有效性。

关键词：组合导航车辆运动状态识别组合神经网络自适应无迹卡尔曼滤波噪声协方差

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融合梯度改进YOLO和KCF模型的无人机目标识别跟踪算法

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仪器仪表学报 2025年第2期46卷 221-233页

作者：王文胜何君尧黄民吴国新北京信息科技大学机电工程学院北京100192 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

针对无人机目标小、目标不显著的情况以及目标被遮挡后的再跟踪问题,提出一种将改进YOLO和改进KCF模型融合的无人机识别跟踪算法YOLO-G-KCF。该算法在特征处理方面将多通道梯度特征和原图特征通过特征级联的方式进行融合,并将融合特征引... 详细信息

针对无人机目标小、目标不显著的情况以及目标被遮挡后的再跟踪问题,提出一种将改进YOLO和改进KCF模型融合的无人机识别跟踪算法YOLO-G-KCF。该算法在特征处理方面将多通道梯度特征和原图特征通过特征级联的方式进行融合,并将融合特征引入YOLOv10算法之中,使改进算法对强光照、阴影等复杂光照条件下的目标有更好的检测效果;同时将多通道梯度特征信息引入KCF目标跟踪算法之中,通过设计一种多尺度特征检测,使KCF算法具有良好的尺度自适应;在头侧引入KCF跟踪结果,计算得新的损失函数Inner-IoU,更准确的识别跟踪目标。经实验表明,在由多个开源无人机视频目标跟踪组成的数据集上进行测试,YOLO-G-KCF算法取得95.3%的准确率;与YOLOv10原始模型相比,改进模型的mAP@0.5提高了1.37%,平均精度mAP@0.5达到了94.28%,且识别速度达到了112 FPS,能以100 FPS以上的速度运行,满足无人机目标识别跟踪的实时性需求。通过引入识别机制的跟踪并进行改进,在不损失速度的基础上,对比其他算法具有更好地识别跟踪效果。YOLO-G-KCF算法实现了对无人机在目标小、不显著以及遮挡后再跟踪等情况下的识别跟踪,识别准确率高、抗干扰能力强、硬件开发实时性好,具有一定的理论研究和工程应用价值。

关键词：目标跟踪目标识别无人机跟踪 YOLOv10

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面向地电极电流场透地通信的两阶段长相关信号捕获方法

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电子与信息学报 2024年第12期46卷 4504-4512页

作者：徐湛张旭杨小龙北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京102206 北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206

地电极电流场透地通信可以为地下强遮蔽空间信息传输提供解决方案。针对接收的电流场信号信噪比(SNR)低、易畸变且受载波频偏影响大导致捕获困难的问题,该文设计一种长同步信号帧结构,在此基础上提出一种联合频偏粗估计和精估计的两阶... 详细信息

地电极电流场透地通信可以为地下强遮蔽空间信息传输提供解决方案。针对接收的电流场信号信噪比(SNR)低、易畸变且受载波频偏影响大导致捕获困难的问题,该文设计一种长同步信号帧结构,在此基础上提出一种联合频偏粗估计和精估计的两阶段长相关信号捕获算法。该算法第1阶段利用接收时域信号中的训练符号,依据最大似然算法进行采样间隔偏差粗估计,并计算采样点补偿间隔粗估计值。第2阶段结合粗估计值和接收信噪比,确定采样点补偿间隔精估计值的遍历范围,进而设计本地补偿后的长相关模板信号,实现电流场信号的精确捕获。本研究在距离地面30.26 m的地下强遮蔽空间中进行了算法性能验证。实验结果表明,与传统的滑动相关算法相比,该文所提算法具有更高的捕获成功概率。

关键词：强遮蔽空间透地通信地电极电流场长相关模板信号捕获算法

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物联网双层耦合动力学信息传播模型研究

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3165-3173页

作者：张月霞常凤德北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100020 高动态导航北京市实验室北京100020

信息传播模型的研究是物联网领域的重要组成部分,它有助于提高物联网系统的性能和效率,促进物联网技术的进一步发展,针对物联网通信中影响信息传播的因素复杂且不稳定的问题,该文提出一种双层耦合信息传播模型SIVR-UAD,通过分析物联网... 详细信息

信息传播模型的研究是物联网领域的重要组成部分,它有助于提高物联网系统的性能和效率,促进物联网技术的进一步发展,针对物联网通信中影响信息传播的因素复杂且不稳定的问题,该文提出一种双层耦合信息传播模型SIVR-UAD,通过分析物联网中不同状态的设备和用户对信息传播的影响,建立了6种耦合状态,并利用马尔科夫方法分析耦合节点的状态变化过程,找到信息传播平衡点,最后通过理论分析证明了模型的平衡点的唯一性以及稳定性。仿真结果表明,在3组不同的初始耦合节点数下,SIVR-UAD模型中的6种耦合节点数量变化始终趋向同一稳定水平,证明了该模型的平衡点和稳定性。

关键词：物联网通信 SIVR-UAD 双层耦合信息传播模型稳定性证明

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核酸适配体结合亲和力评测方法的研究进展

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中国科学:化学 2025年第2期55卷 444-462页

作者：汪凯李延生高国伟宋钰胡敬芳北京信息科技大学传感器重点实验室北京100101 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

可体外合成的核酸适配体在生命健康领域受到越来越多的关注,其与靶标的结合亲和力是重要的性能指标之一.评测核酸适配体结合亲和力的方法多种多样,我们对技术方法进行筛选分类,详细阐述了每种技术方法的基本原理、研究进展以及需要突破... 详细信息

可体外合成的核酸适配体在生命健康领域受到越来越多的关注,其与靶标的结合亲和力是重要的性能指标之一.评测核酸适配体结合亲和力的方法多种多样,我们对技术方法进行筛选分类,详细阐述了每种技术方法的基本原理、研究进展以及需要突破的瓶颈问题.成熟的核酸适配体结合亲和力评测方法涵盖了表面等离子体共振法、生物层干涉法、酶联适体测定法以及石英晶体微天平法等.这些技术能够稳定且灵敏地捕捉分子结合信号,从而显著推动核酸适配体技术的研究进展.然而,传统的核酸适配体固定技术可能会对分子构象产生一定影响,从而改变其在使用环境中的真实结合亲和力.为解决这一问题,研究者们正积极探索新型的无需固定就能评估分子结合亲和力的方法,例如圆二色性法、紫外-可见吸收光谱法、荧光各向异性、荧光光谱法、等温滴定量热法、凝胶阻滞法、微量热泳动法以及流体动力分散技术等.这些新技术方法的持续进步将极大地推动核酸适配体在筛选和应用等领域的技术方法创新,为核酸适配体的进一步商品化铺平道路.

关键词：核酸适配体结合亲和力分类策略评测方法

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基于SPWVD与知识蒸馏的行星变速器故障诊断研究

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电子测量与仪器学报 2024年第5期38卷 29-37页

作者：马超郑鑫辉王少红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 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

行星变速器运行工况多是非平稳运行工况,运行过程中齿轮啮合振动信号相互耦合导致测试信号混叠,其隐藏故障诊断难度增大;同时应用复杂的神经网络模型进行故障诊断预测时多数会收到工业现场边缘计算设备硬件的限制。针对相关问题,在保证... 详细信息

行星变速器运行工况多是非平稳运行工况,运行过程中齿轮啮合振动信号相互耦合导致测试信号混叠,其隐藏故障诊断难度增大;同时应用复杂的神经网络模型进行故障诊断预测时多数会收到工业现场边缘计算设备硬件的限制。针对相关问题,在保证行星变速器故障诊断准确率的情况下减少网络模型的参数量,提出了一种应用平滑伪维格纳-威利分布(smooth and pseudo Wigner-Vile distribution, SPWVD)与知识蒸馏结合的智能识别模型用于行星变速器故障诊断。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)方法将多分量振动信号分解后选取单分量信号进行SPWVD计算后线性叠加得到二维时频图作为输入,以ResNet101为教师模型指导学生模型MobileNet进行训练,复杂教师模型将数据中的知识传授给学生模型,提高了学生模型的精度。将该方法与同类方法进行了对比,结果表明,模型以牺牲2.43%准确率为代价,存储成本下降为教师模型的24.55%,相较未知识蒸馏的MobileNet的准确率提高了9.61%,实现模型轻量化。本研究方法对提高深度学习模型在工程实际应用,降低边缘计算设备部署成本提供了一种有效且可行的解决方法。

关键词：故障诊断 SPWVD 知识蒸馏 MobileNet 行星变速器

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时变小样本条件下基于对比学习的故障诊断

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电子测量与仪器学报 2024年第8期38卷 113-123页

作者：乔万刘秀丽吴国新黄金鹏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

时变工况下的故障诊断往往具有高度动态性,而小样本下模型学习受限使得问题更加棘手。针对上述情况,提出了基于对比深度卷积网络的故障诊断方法:首先,针对数据样本量小的特点,利用速度变化引起的振动数据分布差异,无需进行人工操作自然... 详细信息

时变工况下的故障诊断往往具有高度动态性,而小样本下模型学习受限使得问题更加棘手。针对上述情况,提出了基于对比深度卷积网络的故障诊断方法:首先,针对数据样本量小的特点,利用速度变化引起的振动数据分布差异,无需进行人工操作自然实现数据增强;然后,在数据处理过程中,采用不同转速下相同健康状态的振动数据作为正样本,同时将不同健康状态下的振动数据作为负样本,通过比较样本之间的相似度来提取关键特征,从而缩小正样本之间的距离,同时增大负样本之间的距离;最后采用对比训练方式进行训练优化,将对比损失和交叉熵损失加权组合作为综合损失函数,使模型在学习特征表示的同时能有效进行分类任务。将该方法分别应用于两种不同时变转速下轴承故障数据集进行案例研究。试验结果表明,所提模型不仅在特征提取和分类任务中表现优异,而且在数据匮乏和时变转速工况下均能实现高准确率的故障诊断。验证了所提模型在处理时变小样本数据方面表现出较高的可行性和有效性,且优于其他先进诊断方法。

关键词：对比学习时变工况小样本深度卷积网络故障诊断

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机器人铣削加工颤振自适应识别方法研究

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中国机械工程 2023年第18期34卷 2165-2176页

作者：籍永建姚利诚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 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

针对机器人铣削颤振形式复杂、难以有效识别的问题,提出一种机器人铣削加工颤振自适应识别方法。首先对原始振动信号进行信号分离,保留能够表征机器人加工状态的信息;然后采用不同信号功率谱熵之间的差值表征不同铣削状态下振动信号的... 详细信息

针对机器人铣削颤振形式复杂、难以有效识别的问题,提出一种机器人铣削加工颤振自适应识别方法。首先对原始振动信号进行信号分离,保留能够表征机器人加工状态的信息;然后采用不同信号功率谱熵之间的差值表征不同铣削状态下振动信号的频率分布特性,采用原始信号的标准偏差表征机器人铣削振动信号的时域特性。采用上述特征指标构建能够表征机器人不同铣削状态的三维特征向量矩阵,将特征向量输入支持向量机,构建机器人铣削加工颤振自适应识别模型。对模型进行验证,并与现有方法进行对比,结果表明,构建的机器人铣削颤振自适应识别模型能够准确识别机器人铣削加工过程中的再生颤振与低频颤振;对于稳定、早期颤振、剧烈颤振、低频颤振以及空载等状态的识别准确率达到93%,优于现有方法。

关键词：机器人铣削颤振识别特征提取智能模型

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基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法

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兵工学报 2024年第2期45卷 574-583页

作者：徐保荣张金乐万丽吴昊阳王立勇 63966部队北京100072 中国北方车辆研究所车辆传动重点实验室北京100072 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

针对综合传动装置在恶劣环境下传感器数据跳变、可靠性差,导致依赖单一传感器信息带来的状态判断虚警率高、服役状态难以准确辨识的问题,提出一种基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法。通过时间窗均值关联网络,充分考... 详细信息

针对综合传动装置在恶劣环境下传感器数据跳变、可靠性差,导致依赖单一传感器信息带来的状态判断虚警率高、服役状态难以准确辨识的问题,提出一种基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法。通过时间窗均值关联网络,充分考虑关联传感器数据在各时间段的关联程度,可以有效表征复杂工况下传感器数据的关联关系。在时间窗关联度计算方法的基础上进一步构造了误差反向传播(Back Propagation,BP)数据映射模型,完成对关键传感器数据的映射。采用变分模态分解和样本熵(Variational Mode Decomposition-Sample Entropy,VMD-SE)方法对数据进行预处理;利用所提方法计算各传感器数据间的关联性,选取出相关性高的数据;将相关性高的数据输入构造出的BP数据映射模型进行映射。油压数据的案例验证结果表明,时间窗关联度计算方法能准确地衡量传感器数据间的关联性,BP数据映射模型输出的数据能够良好地表征关键传感器数据,二者结合能够有效提升服役状态判断的准确性。

关键词：综合传动状态辨识数据关联映射模型

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