结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别

给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征映射分解张量核,并利用粒子群优化张量核孪生支持向量机的模型参数;最后结合张量特征和孪生支持向量机实现视频中的群体行为识别.CAD2数据集和自建数据集上的实验结果表明,张量特征能够有效地表示群体行为,相比经典算法,所提算法能有效提高群体行为识别的准确率.      

基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断

针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题，提出了一种基于主成分分析（PCA）和深度森林（gcForest）算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线，采用主成分分析进行电流特征值特征简约，然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力，增强模型内在特征代表性。结果表明，改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%，验证了该方法的有效性和优越性。     

基于后悔理论和COPRAS的 概率语言FMEA风险评估方法

针对传统故障模式和影响分析（FMEA）方法存在容易造成专家风险评估信息的丢失、忽略专家有限理性行为和风险指标之间的相对重要性等问题,提出了一种基于后悔理论和复杂比例评估（COPRAS）方法的概率语言FMEA风险评估方法. 首先采用概率语言术语集（PLTS）描述专家风险评估信息的不确定性和模糊性;然后运用概率语言连乘层次分析法（PL-MAHP）和最大偏差法相结合的综合赋权法获得风险因子综合权重;其次考虑到风险评估过程中专家的心理特征行为,利用后悔理论和COPRAS方法确定故障模式风险优先序;最后通过砂轮架故障风险评估案例来验证该方法的适用性和有效性. 灵敏度和对比分析结果表明：相比于现有其他方法,该方法得到的故障模式风险排序结果更合理可靠.     

一种基于麻雀搜索算法优化PID的气体流量控制系统设计

为了解决气体流量控制器（MFC）在使用过程中因受到系统扰动所导致的输出流量震荡不稳定以及调节时间长等问题,通常采用比例、积分、微分（PID）控制方法来改善控制效果.采用基于麻雀搜索算法（SSA）的PID参数优化方法,模拟麻雀对环境的搜索行为,对比PID参数进行优化,并将优化后的模型用于反馈补偿控制.实验结果表明,与传统PID参数设置方法相比,基于SSA的PID参数优化方法可以更快地找到最优解,系统输出流量的稳态误差远小于3%,调节时间缩短至300 ms,最大超调远小于4%,显著提高了MFC的控制性能.     

PCA在非线性系统传感器故障检测和重构中的应用

由于主成分分析(PCA)方法是一种线性算法,基于PCA的故障检测方法若直接运用于非线性系统的传感器故障检测和重构,会导致明显的故障误报和数据重构错误。为了使基于PCA的传感器故障检测和重构方法适用于非线性较严重的热工过程,对该方法进行了有效的改进。应用不同负荷下的历史数据,分别建立机组不同负荷下的局部PCA模型,再根据机组当前实际运行负荷选择相应的PCA模型进行传感器故障检测和重构,并结合相邻负荷PCA模型的计算结果进行数据融合,从而进一步提高了故障检测的准确性和重构精度。理论分析和现场实际应用表明,该算法能够对非线性较为严重的电厂热工过程进行精确的传感器故障检测和重构。     

公园城市视角下基于行为仿真的社区公园适老化研究——以成都市和美社区公园为例

我国已步入深度老龄化社会,老年群体由于生理衰老与机体疾病等因素导致对城市公共空间使用困难.城市社区公园作为老年群体日常行为活动的高频发生地,其适老化发展是顺应积极老龄化国家战略的必然趋势.选取成都市公园社区示范地——和美社区公园为案例地,利用行为注记法与PS-PL调研法进行观察调研,共获取老年群体活动数据男性2 231人次、女性3 203人次;基于ArcGIS、AutoCAD和Depthmap软件的数据分析,将老年群体时空行为特征结合空间句法对老年群体进行行为仿真,结果表明：在性别、时间粒度、活动类型差异下,老年群体有不同的时间行为特征,不同健康程度的老年群体对社区公园的体验程度与使用难度差异较大.对此,提出社区公园适老化策略：1)以老年群体行为总体模式为导向,考虑不同的活动模式需求;2)以老年群体时间行为特征为导向,进行高峰冲突疏解,实现时空资源共享;3)以老年群体空间行为特征为导向,使空间布局合理化、功能多元化和设施智能化.     

化学化工实验室无线安全监测系统故障诊断方法研究

针对化学化工实验室的安全问题设计了一种无线安全监测系统,通过无线通信模块传输现场检测数据和经压缩后的图片,实现了实验室安全远程无线监测与监视的功能. 由于监测系统中的无线通信模块能耗较高,长期运行容易发生故障,其故障检测方式也较为复杂. 为了在线检测无线通信模块的故障和识别其类型,以确保无线安全监测系统的可靠性,研究了无线通信模块的电流特性,建立了基于模糊神经网络的故障诊断模型,可实现对无线通信模块在不同状态下的故障进行诊断. 实验结果表明,与BP神经网相比,采用模糊神经网络的无线通信模块故障诊断方法训练耗时短、收敛快、训练误差和验证误差小、诊断正确率高,能够在线检测无线通信模块的多种类型故障,明显提高了无线安全监测系统的可靠性,具有较好的实际应用价值.      

星际争霸图像序列的群体行为识别研究

以星际争霸游戏图像数据的群体目标行为识别为研究目标,构建游戏中群体目标典型行为的数据集,并应用当前主流的行为识别方法对游戏图像序列进行了群体行为识别.群体目标典型行为的数据集共包含战斗、移动、静止这3类典型行为,每个行为样本中包含不同数量、不同背景和不同行为表示形式的目标单元,充分保证了数据样本的多样性.分别使用时间段...     

不同故障条件下500 kV金属氧化锌避雷器温度分布特性

为研究不同故障下金属氧化物避雷器(metal oxide arrester,MOA)的温度分布特性,建立了500 kV变电站用MOA温升电-热耦合计算模型,分析了避雷器不同区域受潮、短路时的温度分布.仿真结果表明,避雷器受潮时,受潮区域的温升较大;随着受潮区域的增加,避雷器的最大温升和表面温升较大的法兰数量明显增加;避雷器不同区域短路时,温升较小.通过红外检测技术,可识别出部分轻度受潮故障和全部重度受潮故障,但无法对单节短路失效故障进行检测.根据MOA表面的最大温升和法兰的发热特征,可区分受潮故障的发生部位.     

基于离散粒子群和支持向量机的故障诊断方法

针对与故障不相关的变量会影响分类器性能,从而导致故障诊断正确率下降,提出一种将离散粒子群算法（PSO）与支持向量机（SVM）相结合寻找故障特征变量的优化算法。该算法实现了数据降维和故障特征保留,有效地提高了故障诊断性能。基于连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真实例验证了该算法古白有诗性．     

一种基于概率盒-PSO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断的问题,提出了一种基于概率盒理论和粒子群优化支持向量机的故障诊断新方法.在分析故障信号的概率统计特性基础上,利用概率盒直接建模方法获得概率盒,利用证据理论实现了概率盒的融合.不同故障状态下的概率盒特征也不同,采用不同的累积不确定性测量方法提取了概率盒的特征,并构建出用于模式识别的特征向量集,将特征集代入利用粒子群算法优化后的支持向量机中实现故障诊断.通过对滚动轴承振动信号的实验测试与对比分析表明:该方法可以实现对滚动轴承准确的诊断,与传统特征提取方法对比,证明了方法的有效性.     

基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法

针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参数进行寻优.首先,基于故障轴承振动特点建立信号模型,然后用PSO算法对包络谱故障特征比(FFR)进行最大化处理,将得到的最优滤波器长度参数输入到CYCBD方法中,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率.最后,将提出的方法应用于实测信号中,与传统包络谱分析相比提高了故障特征提取的效率和准确性,从而验证了该方法的有效性.     

基于SR-UKF的移动机器人主动故障检测和容错控制

提出了一种基于SR-UKF的主动状态建模方法用于移动机器人的在线故障检测和容错跟踪控制.通过对履带式机器人常见滑动故障的运动学分析,建立了带未知滑动故障参数的机器人运动学模型,并采用SR-UKF非线性滤波方法来联合估计机器人的位姿和滑动参数,在对机器人进行实时定位的同时实现了对快速变化(或突变)的滑动故障的在线跟踪和检测.在此基础上,将估计得到的自适应参数模型与基于Lyapunov分析的反馈控制律设计方法结合,获得了一致渐近稳定的轨迹跟踪控制结果,实现了针对在线故障自适应模型的容错控制重构.针对典型的阶跃式滑动故障参数变化的轨迹跟踪仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于改进HMM模型的组合服务故障诊断方法

针对现有组合Web服务诊断模型故障诊断准确率普遍不高的问题，提出一种新颖的基于改进隐马尔可夫模型(Improved-HMM)的故障诊断方法.首先，从组合服务监测数据中提取多维特征序列训练HMM模型.训练过程中，考虑到基于BW的方法仅在某观测条件下进行参数评估，获得的参数准确度不高，提出基于贝叶斯估计的学习方法，得到更客观的参数;进一步，基于改进的HMM模型计算当前特征序列对应的各类故障类型发生概率，推断最有可能的故障类型.实验结果表明，提出的方法具有较高的诊断率和较低的漏报率，适合在网络环境中进行实时故障检测.     

基于粒子群和非参数检验的T波交替联合检测方法

为了提高TWA检测方法的准确性和鲁棒性,提出了基于粒子群与秩和检验的T波交替联合检测方法.通过基于高斯核的心电图模型,利用粒子群算法来最优提取和对齐T波,提高了T波提取的鲁棒性和可靠性,降低了由于畸变T波引起的TWA误检和漏检.同时,基于非参数方法来定量和定性计算TWA参数,由于无需估计TWA的概率模型,提高了对现实复杂TWA现象检测的鲁棒性.仿真实验表明,测量的幅度与参考的真实值的相关系数达到096.标准的TWA数据和实际的心电图数据测试表明,所提出的TWA检测方法具有较高的鲁棒性.     

改进测度下的模糊C均值三元催化器故障诊断方法

针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值(FCM,fuzzy c-means),故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换(FRFT,fractional fourier transform)下的故障特征提取与优化、核熵成分分析(KECA,kernel entropy component analysis)下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类。首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取三元催化器从时域到频域的精细故障信息,同时利用粒子群算法(PSO,paticle swarm optimization)选取最优的FRFT特征,并由分形算子给出相应精细特征的分形维数;其次,借助KECA对候选的高维分形特征进行维数约简;最后,将获得的故障特征提交给改进测度的FCM故障分类器完成故障诊断。数值实验结果表明,较之采用欧式距离或余弦距离的FCM方法,研究方法的故障诊断精确度更高。     

基于混沌弹性粒子群优化与基于分解的二维交叉熵阈值分割

为了提升二维交叉熵阈值分割法运行速度,提出了基于混沌弹性粒子群优化（CRPSO）和基于分解的2种二维交叉熵阈值分割算法.前者利用CRPSO算法寻找二维交叉熵法的最佳分割阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算,使运算速度大大提高;后者将二维交叉熵法的运算转换到2个一维空间上,计算复杂度由O(L2)进一步降为O(L).实验结果表明,2种算法能够在保证分割效果达到或优于现有二维交叉熵阈值分割法的前提下,运行时间大幅减少.     

基于观测器的水下机器人鲁棒故障诊断

为提高水下机器人故障检测的正确率,降低故障诊断的误报率和漏报率,基于水下机器人的空间运动方程,完成了非线性滑模观测器的设计,并利用设计的观测器完成了水下机器人的系统辨识.将观测器应用于水下机器人的传感器仿真试验和推进器故障诊断的海上试验的结果验证了该方法的有效性和可行性.