电动汽车的现状及发展前景

电动汽车在节能和环保方面具有很大的优势，即将成２１世纪重要的城市了面交通工具，本文就电动汽车的技术现状和发展趋势，特别是电机，电力电子和控制技术进行了综述，着重讨论了电动汽车的关键技术－电子驱动技术对电动汽车的重要影响。     

一种矿用电缆剩余寿命预测方法

针对现有矿用电缆剩余寿命预测方法建模繁琐、失效数据采集困难、预测精度低等问题,提出了一种基于灰色预测和多尺度量子谐振子优化算法的矿用电缆剩余寿命预测方法。首先采集电缆加速湿热老化试验中不同温度下的介质损耗因数和老化时间;然后采用灰色预测GM(1,1)模型,以介质损耗因数为5%作为电缆寿命终点的判据,根据采集数据建立矿用电缆剩余寿命预测模型;最后采用多尺度量子谐振子优化算法对GM(1,1)模型参数进行优化,以提高模型的预测精度。试验结果表明,基于灰色预测和多尺度量子谐振子优化算法的矿用电缆剩余寿命预测方法试验时长短,具有较高的准确度。     

煤矿旋转机电设备的量子神经网络故障诊断技术

针对煤矿旋转机电设备故障模式相互干扰的问题,基于量子神经网络理论,提出了一种量子神经网络故障诊断算法。以量子学中的相移门和受控非门为基本计算单元,构造出3层量子神经网络故障诊断模型,采用梯度下降法作为该模型的学习算法,对刮板输送机减速器的多种故障进行识别诊断。初步研究结果表明,所提出的量子神经网络故障诊断技术是可行的,有助于提高煤矿旋转机电设备的故障诊断率。     

基于中值滤波和小波变换的火电厂炉膛火焰图像去噪方法

针对煤电厂炉膛火焰图像含有脉冲噪声和高斯噪声混合含噪图像的特点,提出了中值滤波和小波变换相结合的火焰图像去噪方法。首先采用自适应权重中值滤波方法对火焰图像去噪,然后再对去噪后的图像进行小波分解,分解后对不同子带采用不同的滤波方法进行有效滤波。实验结果表明,该方法不仅能够有效地滤除图像噪声,提高火焰图像的质量,而且在边缘保持能力上比传统的去噪方法要好。     

自适应抗差UKF算法在GPS/BD-2组合系统中的应用

针对非线性系统中因噪声模型不准确或测量数据中存在野值而导致无迹卡尔曼滤波（UKF）结果产生偏差甚至发散的问题,提出了一种自适应抗差无迹卡尔曼滤波（ARUKF）算法。该算法利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入自适应因子来调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。将ARUKF 算法应用于GPS/BD-2组合导航系统中,仿真实验结果表明,当观测数据中存在野值时,ARUKF算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较好的鲁棒性和实时性。     

混沌时间序列预测的建模与仿真研究

研究混沌时间序列预测准确性问题,由于混沌时间序列具有混沌性和非线性,传统时间序列预测方法不能准确将混沌时间序列变化规律计算出来,导致预测精度低.为了提高混沌时间序列预测的精度,提出一种改进支持向量机的混沌时间序列预测方法(PSO-LSSVM).PSO-LSSVM采用相空间重构对混沌时间序列进行重构,去除其混沌性,用支持向量机对非线性进行预测,并采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,对经典混沌时间序列Mackey-Glass最优模型进行仿真测试.仿真结果表明,PSO-LSSVM加快了预测速度,提高了预测精度,在混沌时间序列预测中具有很好的应用价值.     

基于特征融合的图像型火灾探测方法

针对传统火灾探测中灵敏度不高、响应慢的问题,提出一种基于特征融合的图像型火灾探测方法.结合火焰的颜色、运动以及闪烁特征,检测出疑似火灾区域中的火焰像素,排除非火焰像素,并用支持向量机对疑似火焰像素进行验证,采用形态学方法和区域融合判断出火灾区域.实验结果表明,该方法对多种火灾和非火灾场景具有较好的适应性、较强的抗干扰能...     

火灾探测信息融合的一种新型实现方法

介绍了火灾探测信息融合的一种新型实现方法,设计了信息融合模块,采用专家系统和神经网络以及模糊推理的智能算法计算火灾发生的概率信息,通过ARM7微控制器的综合判断,由火灾报警控制器实现报警.现场应用结果表明,提出的设计方法可以减少火灾报警的误报和误喷率.     

寄语

祝贺《中国制造业信息化》杂志创刊科学技术部副部长随着经济全球化步伐的日益加快，世界制造业正纷纷向中国转移，为此，如何通过我们的努力，使我们中国不仅要发展成为世界制造业大国，而且还要发展成为世界制造业强国，这是历史赋予我们的责任，也是贯彻落实党的十六大提出的“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走新型工业化道路”历史性任务的具体措施。国家经贸委技术进步与装备司将与有关部门密切配合、通力协作、共同努力推进中国制造业信息化的健康快速发展。此时，我们欣慰地看到致力于宣传中国制造业信息化工程的权威性杂…     

一种基于小波变换的煤矸石图像边缘检测方法

针对煤矸石在线识别与自动分选系统中的图像处理问题,采用小波变换的多尺度方法,研究了煤矸石图像的轮廓提取与边缘检测,通过图像消噪和边缘加强,对煤矸石图像进行了处理.研究结果显示,采用小波变换的边缘检测方法,可以有效地抑制噪声,准确提取煤矸石图像的边缘特征,有助于提高煤矸石的识别率.