一种基于压缩感知的运动目标检测技术

运动目标检测是计算机视觉、图像处理等相关领域的研究热点，其核心就是对视频图像中的每一帧图像进行相应的研究和处理。本文主要研究思路是从压缩感知技术采样信号的角度出发，将每一帧的二维图像压缩采样成具有少量信息的一维信号，再通过信号重构用少量数据量将图像重构出来，最后通过目标检测技术对每一帧的图像进行运动目标提取。仿真实验表明该方法是可行和有效的，同时可以大大减少目标检测中所记录的数据量，解决海量数据的存储与传输问题。     

基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析

针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。     

基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

针对柴油机的故障诊断问题，提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）与核模糊C均值聚类算法（kernel fuzzy C-means clustering，简称KFCM）联合的故障诊断方法。首先，针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化；然后，从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值，并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别；最后，对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）方法分别进行分解与识别。结果表明，笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象，提高了模式识别的诊断正确率，提出的联合算法具有更好的应用前景。     

基于计算机的镀液温度智能控制系统设计

为提高镀液温度的控制精度,以计算机为平台设计了一种镀液温度智能控制系统。设计了一种模糊PID温度控制器,可实现PID控制器参数的实时在线调整。利用动态矩阵,统计过去和当前时刻的偏差,预测未来偏差,进而得到最佳输入。最后,进行了实验研究。结果表明:镀液温度智能控制系统的收敛速率快、精度高、稳定性好,能满足电镀行业的需求,具有广阔的应用前景。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。