一种融合AutoEncoder与CNN的混合算法用于图像特征提取*

深度学习方法表现出来了非常优异的特征提取能力,本文针对传统特征提取方法需要先验知识的不足,提出了一种 AutoEncoder与Convolutional Neural Networks(CNN)相结合的深度学习特征提取方法;给AutoEncoder加入一种快速稀疏性控制方法,用来训练出基本构件,并初始化CNN的卷积核;给CNN网络加入了滤波机制,使输出特征保持稀疏性。实验指出,在Minist手写数字库上,本文方法取得了误差率为5.07%的较好结果,实验进一步通过交叉验证t检验指出,加入滤波机制的特征提取模型优于没有加滤波机制的模型。     

最优尺度分形维数在热轧带钢表面缺陷识别中的应用

热轧带钢的表面图像往往存在氧化铁皮等伪缺陷的干扰与光照不均的问题,目前的识别方法存在着误识率高的问题.将分形维数作为特征量,用于对热轧带钢表面缺陷的自动识别.利用peleg毯覆盖法计算图像在不同尺度下的分形维数,并提出最优尺度概念,通过尺度一分形维数曲线图估计最优尺度.对麻面、氧化铁皮和夹杂等进行试验,分别计算不同尺度下的分形维数,作为特征量输入Adaboost分类器进行训练和测试.试验结果表明用最优尺度下的分形维数作为特征量,分类器得到的识别率是所有尺度下最优的,即87.96%.     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波包分解和信号重构的方法,提取滚动轴承振动信号中被噪声所掩盖的由滚动表面剥落磨损所引起的冲击成分,并且加以分析。通过对滚动轴承出现内圈剥落、外圈剥落和正常情况下振动信号的分析,说明了这种方法可以有效地用于滚动轴承的故障诊断。     

小波变换在齿轮局部缺陷诊断中的应用

采用连续小波变换对齿轮振动信号进行分析,检测到齿轮出现局部缺陷时,其振动信号中的幅值突变点。通过对试验数据的分析,说明这种方法可以有效地应用于齿轮的局部缺陷诊断中,并且不需要对初始信号进行时域同步平均。     

魔芋葡甘聚糖涂膜对振动胁迫后鲜食葡萄保鲜效果的影响

为研究魔芋葡甘聚糖(Konjac Glucomannan,KGM)涂膜对振动胁迫后鲜食葡萄保鲜效果的影响,选取3种不同浓度魔芋葡甘聚糖(1、2、3 g/L)对振动后的葡萄(振动强度5 Hz,最大振幅5 cm,振动时间12 h)进行涂膜,比较蒸馏水处理的鲜食葡萄与不同浓度魔芋葡甘聚糖涂膜处理后的鲜食葡萄在室温(25±1)℃储藏期间(10 d)的保鲜效果,主要通过测定品质指标(失重率、腐烂率、硬度、可溶性固形物)、呼吸强度、V_C含量和总酚含量来表现。结果表明:在储藏期间,不同浓度魔芋葡甘聚糖涂膜可不同程度改善鲜食葡萄的保鲜效果,主要体现在减少水分流失,降低失重率(对比对照组,最高可降低35.19%),减缓储藏过程中的软化及腐烂(腐烂率最高降低了29.78%),降低呼吸强度,减少营养物质V_C和总酚的消耗(最高分别减少了53.02%和68.97%)。同时发现2 g/L浓度的魔芋葡甘聚糖涂膜处的鲜食葡萄综合保鲜效果最佳,在室温储藏10 d后,失重率21.44%,腐烂率49.35%,硬度323.53 kg/cm2,V_C含量降低23.45%,总酚含量下降17%。为今后鲜食葡萄的保鲜研究提供理论依据。     

综述钢铁行业智能制造的相关技术

随着全球范围内制造业的信息化、智能化及终端产品需求多元化,加之中国社会经济的转型升级,对钢铁终端产品质量提出了更高的要求,智能制造是解决上述问题的关键所在。首先介绍了钢铁全流程质量检测及工艺优化的研究现状;然后展望了各子工序质量检测、冶炼过程重点参数监控及工艺优化的着力点;最后结合物联网、大数据、云计算、温度检测及成分快速检测等关键技术,探讨了如何利用上述先进技术推动钢铁行业智能制造更好的实施。     

热轧带钢表面缺陷在线检测的方法与工业应用

热轧带钢表面的温度高,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,与冷轧带钢的表面存在着很大的差别.将线阵CCD摄像机作为图像采集装置,用绿色激光线光源作照明,通过窄带滤色镜滤除钢板表面的辐射光,从而提高了缺陷对比度.根据热轧带钢表面的特点提出新的缺陷检测与识别算法流程,通过增加4种不同类型的缺陷检测步骤,去除了大量由水、氧化铁皮等造成的伪缺陷,在保证缺陷检出率的同时,减小缺陷的误识率.经在线应用,该方法可以满足在线检测的要求,缺陷的检出率达95%以上,识别率达85%以上.     

VSC-HVDC系统风力发电结构分析与控制

针对基于电压源换流器的高压直流输电(voltage source converter based high voltage direct current,VSC-HVDC),提出了基于永磁同步风力发电机、不控整流和Boost电路的变速直流风力发电系统结构。首先给出先并后串的新型风电场结构;然后建立最小串联系统的简化模型,用一种基于直流电压电流乘积控制的最大风能跟踪控制算法解析出输出电压和输出功率的关系。仿真结果表明：最小串联系统中的2个机组可以互不影响地独立运行,输出电压按照输出功率的变化而变化,同时2个机组均具有较好的最大风能跟踪精度和速度。     

钢板表面在线检测技术的发展和展望

表面检测已经越来越多地应用于工业检测领域。本文首先介绍了国内外表面检测技术的发展及在钢板表面检测中的应用,然后具体描述了表面检测系统的主要组成部分,并以热轧带钢表面检测系统为例,简单说明了表面检测系统主要硬件部分的设计,最后指出了目前钢板表面检测技术在应用中存在的问题,并预测了基于机器视觉的表面检测技术的发展趋势。