Controllable Synthesis of Au NRs and Its Flexible SERS Optical Fiber Probe with High Sensitivity

The surface-enhanced Raman scattering(SERS) optical fiber probes were successfully prepared by self-assembling on polyelectrolyte multilayers. Gold nanorods(Au NRs) were used as SERS enhancement material to give excellent biological affinity and stability to the SERS optical fiber probes. Au NRs were synthesized by seed growth method. The synergistic effect between AgNO₃ and surfactant was investigated, and the highest yield was found when AgNO₃ was 500 uL. Meanwhile, diffe...     

基于RBF和优化Wiener模型的轴承剩余寿命预测

针对滚动轴承寿命准确预测缺乏表征其健康状态的可靠退化指标的问题,提出径向基(RBF)神经网络及带有漂移参数的维纳(Wiener)模型进行剩余寿命预测.首先,使用小波包奇异谱熵提取轴承振动信号初始特征;其次,利用早期无故障样本特征和失效样本特征训练RBF神经网络模型,将已提取特征全寿命数据输入到RBF神经网络模型,计算隶...     

基于视频联动的健康监测系统设计与应用

桥梁受到环境气候以及荷载作用的影响会产生对结构不利的病害。为保证行车安全,构建一种针对大型城市桥梁的健康监测系统,对桥梁健康状态进行评估,为桥梁结构的日常管理养护、维修提供数字化、智能化的科学依据。     

基于卷积注意力长短时记忆网络的轴承寿命预测方法EI北大核心CSCD

传统的滚动轴承寿命预测方法缺乏明确的学习机制,无法有效识别不同时序特征之间的差异并突出重要特征,影响其预测精度.为克服上述缺点,本文提出了一种基于卷积注意力长短时记忆网络(CAN-LSTM)的剩余使用寿命预测模型.该模型主要由两部分组成:前端为卷积注意力网络(CAN),学习通道和时间维度中的深层故障特征,提高特征的表征能力;后端为改进LSTM网络,基于退化特征对轴承进行寿命预测.归一化健康指标至[0,1]区间内,得到相同的失效阈值;使用五点平滑法对预测结果进行处理,实现预测结果的输出;利用留一法对轴承全寿命试验数据进行验证,测试模型的准确性和适应性.试验结果表明:所提模型的平均均方根误差和平均绝对值误差比仅用CNN模型预测值低54.12%和59.05%,比仅用LSTM模型预测值低39.06%和43.42%,比卷积长短时记忆网络(CNN-LSTM)低20.41%和25.86%.     

基于图像识别的齿轮尺寸测量研究

为解决传统工业测量中,齿轮参数尺寸测量方法过于繁琐的问题,利用数字图像处理技术对其进行检测,提出了一种基于圆投影分割的齿轮参数尺寸检测方法。该方法首先通过图像预处理得到细化的齿轮轮廓,使用改进随机采样算法找到齿轮中心;然后利用轮廓点和图像中心点连线与所建立的图像坐标系正向X轴所成角度和两点距离的映射关系,建立新的极坐标系,并对齿轮进行圆分割,记录新坐标系中峰值点个数和峰值点纵坐标,这2个参数分别对应齿轮齿数和齿顶圆半径;最后利用齿顶圆半径与齿数、模数之间的关系式,求出模数,从而求出齿轮其他尺寸。实验结果表明,用该方法检测齿轮参数尺寸,检测速度快、精确度高,具有较高的实用价值。     

一种基于数学形态学的齿轮边缘检测方法研究

针对传统的边缘检测算法在提取齿轮边缘过程中存在的抗噪性较差的问题,对图像边缘检测中算法的抗噪性、边缘检测连续性和细节保留能力进行了研究,在对数学形态学的边缘检测算法进行归纳的基础上,提出了一种基于数学形态学的齿轮边缘检测方法。针对采集到的图片,利用最基本形态学操作组合,对齿轮锯齿边缘和内部圆环部分,分别使用了形态学填充和形态学连通域去噪,然后使用形态学边缘检测算子提取了边缘,最后将两部分边缘边缘相加,得到了最终齿轮边缘检测图;再对采集的齿轮图片加入了椒盐噪声,重复进行了边缘检测试验。研究结果表明:该算法能够检测出较好的齿轮边缘,在抗噪性、边缘检测连续性、细节信息保留等方面都有较大的提高。