检索结果-内蒙古大学图书馆

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

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铰链互补结构的宽频段高灵敏度光纤光栅振动传感器

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红外与激光工程 2024年第7期53卷 242-250页

作者：鲜中泽辛璟焘黎琪慧唐翔董明利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北京100192 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 广州南沙光子感知技术研究院广东广州511462

针对振动传感器工作频段与灵敏度相互制约的问题,设计了一种基于铰链互补结构的宽频段高灵敏度光纤光栅振动传感器。将两个“工作区”与谐振峰互补的振动传感单元进行组合,在保证高灵敏度测量的同时,扩展了传感器的工作频率范围。首先... 详细信息

针对振动传感器工作频段与灵敏度相互制约的问题,设计了一种基于铰链互补结构的宽频段高灵敏度光纤光栅振动传感器。将两个“工作区”与谐振峰互补的振动传感单元进行组合,在保证高灵敏度测量的同时,扩展了传感器的工作频率范围。首先建立了传感单元的结构模型,通过力矩平衡方程,得出了影响传感器灵敏度和固有频率的因素,然后使用Ansys与SolidWorks联合仿真,优化了传感器结构参数,最后制作了传感器实物,搭建封装和测试系统完成封装和特性测试。实验结果表明:两个传感单元的谐振峰位于650Hz和925Hz,分别与传感单元2和传感单元1的“工作区”互补,将工作频率范围扩展到0~1500Hz,灵敏度优于410.4pm/g,测量分辨率为0.16mg。文中所设计的传感器具有灵敏度高、工作频段宽等优点,为微振动监测提供新的技术手段。

关键词：光纤布拉格光栅振动传感器高灵敏度宽频段

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基于HHO-MLP神经网络的变工况下齿轮箱故障诊断方法研究

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制造技术与机床 2025年第5期 29-35页

作者：蒋章雷郑威门大超刘秀丽查振栋李子涵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

针对变工况下齿轮箱故障信号复杂多变导致故障诊断困难的问题,提出了一种基于哈里斯鹰优化器(Harris hawk optimizer,HHO)优化多层感知机(multi-layer perception,MLP)神经网络的故障诊断方法。首先,采用均方根-均值(root mean square-m... 详细信息

针对变工况下齿轮箱故障信号复杂多变导致故障诊断困难的问题,提出了一种基于哈里斯鹰优化器(Harris hawk optimizer,HHO)优化多层感知机(multi-layer perception,MLP)神经网络的故障诊断方法。首先,采用均方根-均值(root mean square-mean,RMS-MEAN)方法对齿轮箱故障振动信号进行预处理,以降低随机变工况对不同振动信号的影响;其次,引入变工况修正因子k,利用HHO对MLP的超参数进行自动优化,增强振动信号中的周期性特征,构造变工况下最优的MLP网络结构;最后,将特征增强数据输入HHO-MLP中进行故障诊断。通过MCC5-THU齿轮箱故障数据集验证,该方法在变工况下对齿轮箱故障的诊断性能显著优于其他模型,故障分类的准确率可达97.5%,这说明了其在变工况下的有效性。

关键词：齿轮箱变工况哈里斯鹰优化器多层感知机故障诊断

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基于SECBAM-Densenet模型的步态相位识别研究

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电子测量技术 2024年

作者：付明凯王少红马超北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术，精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征（步速、步幅等）的随机性，本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态... 详细信息

步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术，精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征（步速、步幅等）的随机性，本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位识别方法。首先，将两个惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）布置在胫骨前部和大腿前侧的股直肌，采集了200人次受试者前进转弯上楼梯下楼梯四种步态任务的步态数据。然后，对数据进行滤波重采样预处理后作为所提模型的输入。最后，利用SECBAM-Densenet模型得到输出模型的分类结果。结果显示，改进后SECBAM-Densenet模型在同一个体中不同步态相位平均识别准确率达到了95.76%，相比其他模型有0.66%～21.22%的提升。在不同个体中，相位的识别准确率均高于94%。以上试验结果表明，本文提出的模型可以应用于步态相位识别领域，并为下肢外骨骼机器人的柔性控制提供了试验参考。

关键词：步态相位 Densenet SE-net注意力模块空间通道注意力模块

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面向近海通信的移动边缘网络动态服务缓存策略

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电讯技术 2024年

作者：庄颖瑜潘春雨李学华北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

为了实现低时延低能耗的近海通信，研究将动态服务缓存更新机制引入复杂神经网络当中，基于近海通信场景对复杂的神经网络结构进行巧妙的设计，提出了基于双重深度Q网络（Double Deep Q Network， DDQN）的移动边缘动态服务缓存策略（Mo... 详细信息

为了实现低时延低能耗的近海通信，研究将动态服务缓存更新机制引入复杂神经网络当中，基于近海通信场景对复杂的神经网络结构进行巧妙的设计，提出了基于双重深度Q网络（Double Deep Q Network， DDQN）的移动边缘动态服务缓存策略（Mobile Edge Dynamic Service Caching Policy， MEDSCP）。该策略先通过用户终端任务卸载决策博弈得到最佳卸载决策集，然后利用移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）和动态服务缓存更新来减少近海通信环境下任务执行的时延能耗成本，旨在提高近海通信的任务处理效率并扩展该行业的发展潜力。仿真实验结果表明，所提的MEDSCP策略与现有工作相比，能在保证训练效果的前提下实现算法的快速收敛，还能有效降低近海通信的时延能耗加权和。

关键词：博弈论动态缓存近海通信深度强化学习移动边缘计算

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改进熵权TOPSIS的综合传动装置磨损状态评价方法

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第12期51卷 10-18页

作者：陈涛刘勇贾然唐长亮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 中北大学能源与动力工程学院山西太原038507

为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,... 详细信息

为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,建立熵权TOPSIS磨损状态评价模型,依据磨损特征携带的信息量及其变异程度,确定其在磨损评价中的贡献权重,获取定量描述磨损程度的劣化度指标;最后,对磨损劣化度指标进行自适应层次聚类,将装置的磨损状态划分为正常磨损、异常磨损和剧烈磨损三阶段.综合传动装置磨损评价实例,通过计算DTW距离提取Fe、Cu、Pb为磨损敏感特征;计算信息熵直接确定Fe、Cu、Pb的磨损评价权重为0.193、0.341和0.466;通过熵加权获取磨损劣化度指标,定量描述装置的磨损变化趋势;并依据劣化度指标将磨损状态聚类为树状结构分界点清晰、可解释性强的磨损三阶段,验证了改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法的有效性,该方法能够为综合传动装置健康状态监测提供科学依据.

关键词： DTW 熵权TOPSIS 层次聚类油液光谱磨损评价

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居家诊断心肌梗死:基于适体的cTnI传感技术

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化学进展 2023年第8期35卷 1266-1274页

作者：徐志远高国伟李延生廖擎纬胡敬芳张学记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 深圳大学生物医学工程学院深圳518060

心肌肌钙蛋白I(cTnI)是与急性心肌梗死(AMI)密切相关的生物标志物,被认为是诊断AMI的“金标准”。目前已有多种cTnI检测技术被开发,包括基于抗体和适体的检测方法。适体是一种能和靶标特异性结合的短的DNA或RNA序列,因其稳定性好、易合... 详细信息

心肌肌钙蛋白I(cTnI)是与急性心肌梗死(AMI)密切相关的生物标志物,被认为是诊断AMI的“金标准”。目前已有多种cTnI检测技术被开发,包括基于抗体和适体的检测方法。适体是一种能和靶标特异性结合的短的DNA或RNA序列,因其稳定性好、易合成和成本低等优点被用于cTnI检测平台的开发。本文根据信号转导方式,将cTnI检测法分为光学检测和电化学检测两大类,介绍了目前基于适体的cTnI传感技术研究进展,阐述了各类方法的检测原理、性能以及优缺点,对cTnI传感技术进行了总结并对其在居家检测中的发展进行了展望,希望为开发更灵敏、更便携的cTnI传感器提供借鉴和参考。

关键词：心肌肌钙蛋白I 适体居家检测电化学

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光纤光栅光谱分光解调与接入光纤芯径相关性分析

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仪器仪表学报 2025年第1期46卷 54-64页

作者：邢宇航李红孙广开胡林聪祝连庆北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100016 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 广州南沙光子感知技术研究院广州511462

面向细芯光纤光栅传感应用,针对接入光纤芯径不适配所引起的光学成像分辨率较低、光能损失较大、成像质量较差的问题,本文以双光栅二次色散解调光学系统为模型,对比分析了常规单模光纤与不同规格芯径细芯光纤分别接入分光光谱解调模块... 详细信息

面向细芯光纤光栅传感应用,针对接入光纤芯径不适配所引起的光学成像分辨率较低、光能损失较大、成像质量较差的问题,本文以双光栅二次色散解调光学系统为模型,对比分析了常规单模光纤与不同规格芯径细芯光纤分别接入分光光谱解调模块时对成像和解调精度的影响,模拟了系统成像光斑分辨率、光束发散角、接收面辐照度和MTF曲线在截止频率处取值的变化情况。计算结果表明,当光纤芯径从8μm减小至2μm时,分辨率从0.8 nm提升到0.1 nm。接收面辐照度随芯径值缩小逐渐提升,芯径小于4.8μm后接收面光能利用率达到极限74.98%,曝光时间缩减为常规状态下0.36倍。MTF曲线在截止频率处取值与芯径值呈抛物线相关,芯径取4.2μm时图像接近衍射极限。本文提出并验证了光纤芯径与分光光谱解调成像指标的相关关系,为不同芯径光纤光栅传感的解调技术提供了参考和借鉴。

关键词：光纤光栅传感解调光谱仪解调细芯光纤

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不同环境氛围高温再生光纤光栅温度特性研究

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红外与激光工程 2023年第11期52卷 270-277页

作者：孙亚丽田婧张钰民姚霁峰吕峥祝连庆北京信息科技大学光电信息与仪器北京市工程研究中心北京100016 现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室北京100192

环境氛围对再生光纤光栅的温度特性有直接影响,文中将不同的环境氛围引入高温再生光纤光栅的制作过程,分析了850℃高温退火温度下光栅中心波长随时间的演化规律,获取了种子光栅擦除与再生光栅的生长特点。以紫外激光刻写的光纤光栅作为... 详细信息

环境氛围对再生光纤光栅的温度特性有直接影响,文中将不同的环境氛围引入高温再生光纤光栅的制作过程,分析了850℃高温退火温度下光栅中心波长随时间的演化规律,获取了种子光栅擦除与再生光栅的生长特点。以紫外激光刻写的光纤光栅作为种子光栅,光纤涂覆层为聚酰亚胺,对比分析空气和氮气作为环境氛围的再生光纤光栅的性能。两种再生光纤光栅的反射率相差不大,然而在350~750℃升降温循环下,氮气环境氛围下的再生光纤光栅具有较好的温度稳定性,在700℃时其测温精度可达±2.9℃。氮气环境氛围条件下制备的再生光纤光栅有助于提升其稳定性及测量精度,在高温测量领域具有潜在的应用前景。

关键词：再生光纤光栅环境氛围高温退火稳定性重复性

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利用EEMD和深度置信网络的滚动轴承故障诊断方法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第6期38卷 133-140页

作者：郑鑫辉马超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

结合滚动轴承振动信号的非线性特点,开展基于EEMD和深度置信网络(deep belief network,DBN)的滚动轴承故障诊断方法研究。应用EEMD对信号进行分解后,结合相关系数与峭度分析完成信号重构,构建加速度-速度矩阵作为DBN模型输入,实现滚动... 详细信息

结合滚动轴承振动信号的非线性特点,开展基于EEMD和深度置信网络(deep belief network,DBN)的滚动轴承故障诊断方法研究。应用EEMD对信号进行分解后,结合相关系数与峭度分析完成信号重构,构建加速度-速度矩阵作为DBN模型输入,实现滚动轴承不同故障类型及其损伤程度的诊断预测。研究过程中对模型泛化能力、层特征提取能力、模型分析结果和分析效率等方面进行了对比分析,对原始数据、加速度-速度矩阵、相图作为DBN模型输入的诊断效果进行了对比分析,同时进行了SVM、XGboost、ResNet、DBN不同网络模型的对比分析。分析结果表明,利用EEMD进行信号处理并构建加速度-速度矩阵作为DBN模型输入可以有效实现滚动轴承的不同故障类型和故障损伤程度的诊断,诊断平均准确率达到97.23%。此模型可为轴承状态监测与智能故障诊断技术的工程应用提供参考。

关键词：深度置信网络滚动轴承故障诊断状态评价

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