非平稳特征提取方法与智能诊断技术在自动机故障诊断中的应用

回顾对目前常用的非平稳特征提取方法与智能诊断技术,并总结舰炮自动机故障诊断需解决的难题,介绍非平稳特征提取方法与智能诊断技术在舰炮自动机故障诊断中的应用现状,详细阐述舰炮自动机故障诊断研究中存在的问题及对发展趋势的展望。     

基于改进Canny算法的列车车轮踏面损伤边缘提取

针对高速列车车轮踏面擦伤、剥离的人工巡检方法效率较低且容易出现漏检等问题,设计一种高速列车车轮踏面损伤的动态检测系统,提出一种擦伤、剥离的特征提取方法。该方法在现有Canny算法的基础上加入45°方向和135°方向梯度模板来计算梯度幅值,用线性插值法对梯度幅值进行非极大值抑制,再使用优化后的迭代阈值算法求得高阈值和低阈值。试验结果表明,该算法可以有效地抑制噪声和干扰,最大限度地保留高速列车车轮踏面的真实边缘,为列车车轮踏面损伤自动巡检提供技术支持。     

多传感器数据融合在船舶特征提取中的应用

给出一种基于多传感器数据融合的船舶特征提取方法。该方法使用激光传感器LD-LRS3100与LMS221,对船舶长度、高度、宽度、速度信息进行测量,然后通过数据关联、数据融合方法进行船舶提取。实验结果表明,使用多个传感器的数据融合方法比单个传感器的提取结果更为准确。     

乘用车车内声品质客观评价特征提取方法研究

为简化乘用车车内声品质客观评价模型,从物理声学和心理声学角度出发,针对10辆典型乘用车,在精密级整车半消声室内进行了车内噪声测试,得到指定测点在多个稳态工况下的噪声信号,使用以多项式核函数为基础的主成分分析方法将11维乘用车车内声品质客观评价特征降低至4维,包括尖锐度、粗糙度、清晰度指数和优先语音干扰级,并得到了所提取的主要客观特征在不同发动机转速下的变化规律：当发动机转速达到1 800 r/min附近时,尖锐度和优先语音干扰级出现峰值,粗糙度和清晰度指数出现局部极小值。     

多传感器综合目标识别技术研究

描述了传感器与目标身份信息的特征，提出了多佑感器特征级综合目标识别的系统结构，并介绍了与综合目标识别相关的关键技术，重点阐述了几种目标识别融合算法。     

舰船辐射噪声的相似度评估

结合舰船辐射噪声的特征提取和相似度评估方法,建立评估体系对2组舰船辐射噪声的相似度进行评估。本文通过对舰船辐射噪声的连续谱、线谱、DEMON谱分析,提取了三大类23项特征作为评估指标;结合相似度法和层次分析法,确定了各相似元相似度和权重系数,最终建立了舰船辐射噪声的相似度评估体系。用该评估体系对2组舰船辐射噪声信号进行分析计算,结果与实际情况相吻合,表明该方法具有较高的可信性,为舰船的识别、状态监测等领域提供了一定的参考价值。     

长短时记忆网络水下目标噪声智能识别方法

未来基于水下无人平台的水声目标探测体系要求平台自身具备目标智能化识别能力,而传统水下目标噪声识别方法需要人工提取泛化能力强的特征数据,且识别过程具有较强的人机交互特性,无法满足这一要求。针对这一问题,本文研究一种基于长短时记忆网络(LSTM)的水下目标噪声智能识别方法,借助深度学习自主学习数据特征的能力,应用长短时记忆网络(LSTM)分别对水下目标噪声的时域时间序列数据、频谱数据、梅尔倒谱(MFCC)数据进行深层次特征提取与识别,并使用实际水声目标噪声信号对该方法进行了验证。结果表明,在上述3种输入数据情况下,采用LSTM长短时记忆模型均能有效实现水下目标噪声特征提取与智能识别。     

考虑交通事件影响的城市道路行程时间预测

外部环境因素对城市交通预测有较大影响，尤其在交通事件发生时，由于交通流的随机性和非线性特征，交通异常情况下的预测精度往往较低。为此，基于深度学习理论，提出一种以序列到序列模型（Sequence-to-sequence，Seq2Seq）为主体，融合外部因素特征的城市道路行程时间预测方法。利用时间序列分解算法（Seasonal and Trend Decomposition Using Loess，STL）挖掘交通历史数据的时序周期规律，结合交通事件数据深入分析交通异常产生的原因，并建立堆叠降噪自编码器模型（Stacked Denoising Autoencoder，SDAE）提取时间属性和交通事件数据的潜在特征。以北京市北四环中路和G6京藏高速路段为例，对预测模型的准确性和可行性进行验证，通过重复性交通事件和非重复性交通事件下的案例试验，对SDAE组件的有效性进行分析。研究结果表明：模型的单步和多步预测性能均优于基线模型，预测精度最高达到了87.71%；与其他输入了交通事件数据的模型相比，以SDAE作为外部组件的模型具有较好的预测性能和鲁棒性，能够适应复杂多变的交通流，在智能交通系统的短期预测上有显著的优越性，可以增强管理系统的调控能力，降低城市交通的拥堵成本。     

铁路自然灾害视频监控系统

为了对铁路沿线的自然灾害，如沙灾、雪灾、水灾，钢轨、路基、桥梁破损等特殊情况进行预警、报警，提出基于视频内容分析的视频监控报警系统。结合现有的视频监控系统，设计针对不同自然灾害的图像处理算法。实验验证，该算法能够处理多种天气情况和光照条件，并根据具体识别结果给出正确的报警信息。