基于小波不变矩和保局投影的表面缺陷识别方法

提出了一种基于小波矩不变量和保局投影(LPP)的特征提取方法,并应用于中厚板表面缺陷自动识别. 首先对图像做三级小波变分解,将中厚板表面图像的细节分解到各个尺度的各个分量中并利用小波阈值收缩法降噪;然后对各分量的傅里叶幅值谱提取Hu不变矩作为原始特征向量,并利用LPP将该特征向量的维数从77维降到8维;最后利用AdaBoost分类器对样本进行分类识别. 实验结果表明,本文提出的特征提取方法适用于中厚板表面缺陷分类,识别率达到91.60%.     

基于邻域势函数的无线传感器网络模糊分簇算法

为解决冶金工业中网络拓扑稳定情况下的分簇问题,提出了一种基于节点邻域势函数的无线传感器网络模糊分簇算法.该算法将邻居节点的势函数信息作为模糊C均值隶属度矩阵的权值,用于网络分簇,提高了网络的负载均衡指数,确保分簇更加均衡.仿真实验表明,与LEACH相比,该算法使网络生命周期提高了93.6%,大幅延长了网络生命周期.     

基于神经网络的自适应故障模式分类方法

在深入研究ＡＲＴ－２神经网络结构的基础上，提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法，并应用在轴承故障诊断中，结果表明：该方法对轴承故障模式具有自学习，快速稳定的识别能力。     

冷轧带钢表面缺陷在线监测系统

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对"乳化液斑痕"、"锈痕"、"压入氧化铁皮"、"辊印"、"折印"和"边裂"等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上.     

形态小波在中厚板表面裂纹缺陷检测中的应用

中厚板表面裂纹缺陷在图像中容易受背景噪声和氧化铁皮的影响,传统的图像处理方法很难将裂纹缺陷从图像中检测出来.提出了将形态小波变换应用于中厚板表面裂纹缺陷检测的方法.该方法利用小波分解对突变信号的检测能力,结合裂纹缺陷在形态上近似于直线的性质,将裂纹缺陷从图像中准确提取出来.实验证明形态小波用来检测中厚板表面裂纹缺陷比用其他方法更有效.     

两流方式下薄板坯连铸连轧生产组织方法及仿真

针对薄板坯连铸连轧两流供料方式下生产组织中出现的新问题,提出两种生产计划组织方式,建立模型进行仿真分析.根据仿真分析结果对薄板坯连铸连轧的生产组织方式选择提出建议.     

COREX冷煤气成分预测的二步建模方法

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度.     

基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析

提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率.     

大型设备监测用新型无线传感器网络

针对工业环境大型设备的状态监测,对无线传感器网络节点及网络结构进行优化.将网络节点分为3个级别,并分别进行能耗及功能设计,综合提高网络生命周期.分析了大型设备周边无线信道特征,针对小尺度衰落及设备运转时对信号的随机遮挡,提出一种多簇头协作式超簇结构的无线传感器网络.仿真结果表明,超簇结构无线传感器网络的网络连通度及网络生存期明显优于传统无线传感器网络.     

金属材料内部非金属夹杂超声检测的数值模拟

在金属材料内部夹杂物的超声检测中,如何通过检测获得的回波信号辨识夹杂物的属性和位置,一直是其重点和难点问题.通过建立包含夹杂物缺陷的二维金属板模型,采用有限元数值模拟的方法,对材料内部超声波场进行计算,获得了两种最典型的夹杂物Al2O3和TiN,以及二者在材料内部不同深度时的超声回波信号.研究了夹杂物类型和夹杂物深度对超声回波时域波形以及对界面波、夹杂物缺陷回波和底面回波频谱分布的影响规律.