一种在线测量竖直平行平面位置关系的检测机构

由于机床具有质量大且不易移动的特点,因此对其竖直定位面位置误差进行现场测量一直是个难题.为此,设计了可以现场测量竖直平行面位置关系的检测机构.该检测机构可以利用自身与平行平面形状轮廓间的几何关系,将已知基准平面形状轮廓分离,从而计算出被测平面的形状轮廓.依据计算出的形状轮廓与已知被测平面形状轮廓间的差异,可以确定两平行平面的位置关系.同时介绍了检测机构原理,给出了检测方案,开发了位置关系描述算法,并进行了测量试验.试验结果表明:该检测机构能够准确获得两竖直平行平面的位置关系.     

基于深度学习的障碍物检测与深度估计

提出了一种针对交通场景的基于深度学习的障碍物检测与深度估计方法。该方法对现有的YOLOv3模型进行改进,使用DenseNet网络代替原网络尺度较小的传输层,得到一种新的障碍物检测模型Dense-YOLO。然后采用立体匹配模型PSMNet得到双目图像的视差图,根据双目测距原理对被测目标深度进行估计。在KITTI数据集和实际交通场景中的实验结果表明,与YOLOv3模型相比,Dense-YOLO模型有效地提高了交通场景中障碍物检测的可靠性和正确率,对轿车、行人、骑行者和卡车这4类障碍物检测的平均精确率（average precision, AP）提高了3%～5%,平均精确率均值（mean average precision, mAP）提高了约4%。障碍物深度估计结果与真实值的平均相对误差约为3%。     

一种航空发动机压气机喘振检测方法

将发动机压气机出口脉动压力作为喘振检测信号,检验分析了压气机出口脉动压力的统计特征,采用滑动窗口的Johnson转换方法对脉动压力信号进行正态转换,基于统计特征提出了适应发动机任意状态的喘振检测阈值和方法。该方法成功检测出某发动机3次喘振故障,分析得出:发动机压气机出口脉动压力不服从正态分布,稳态过程脉动压力正态转换成功率大于瞬态过程,降低样本容量可有效提高瞬态过程正态转换成功率;对于脉动压力99.95%概率分布的上、下边界距离,其幅值范围在不同转速下差异较大,且随转速增大而增大;根据提出的喘振检测量可设置适应发动机任意状态的固定检测阈值,其检测出发动机喘振及退出喘振所需时间均小于20ms。     

基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离

针对传统的基于固定阈值的故障检测及诊断方法虚警率高,无法有效实现液压伺服系统的故障检测与隔离,提出了一套基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离方法。首先,采用第1级RBF网络作为液压伺服系统观测器,通过比较观测器估计输出值与实际系统输出得到残差信号。其次,采用第2级RBF神经网络产生自适应阈值,实现了液压伺服系统自适应故障检测。最后,采用小波包分析提取残差信号特征,利用第3级RBF神经网络实现系统的典型故障隔离。实验结果表明,利用多级观测器模型能够有效实现液压伺服系统的自适应故障检测及隔离。     

样本缺失情况下的雷达目标自适应检测

雷达信号自适应检测问题中,参考数据中部分样本丢失会导致常规检测器性能显著下降。在无先验信息条件下,采用期望最大算法获得杂波协方差矩阵的最大似然估计,得到基于期望最大算法的自适应匹配滤波器。利用探测环境的先验信息,在贝叶斯框架下,采用Gibbs抽样获得杂波协方差矩阵的后验均值估计,得到基于马尔科夫链蒙特卡洛自适应匹配滤波器。计算机仿真分析表明,这2种检测器可以在样本缺失情况下具有较好的检测性能。当杂波协方差矩阵先验信息较少时,EM-AMF与MCMC-AMF检测性能相当;当有先验信息可供利用时,MCMC-AMF的检测性能可以得到进一步提升。     

油气管道涡流变形检测探头研制

针对传统的管道变形内检测探头环向检测面积较小的问题,在磁旋转编码检测技术的基础上,结合电涡流检测技术,研制了一种涡流变形内检测探头。文中首先介绍了电涡流管道变形检测的理论基础,设计了管道涡流变形检测探头的机械结构及电路系统,利用有限元方法得到探头与被测件距离d的增加引起传感器输出电压峰值信号呈现非线性减小的变化规律,同时研究了激励信号峰值和激励线圈内径变化对d值检测的影响。后进行实验验证,结果表明基于电涡流检测技术的管道变形检测具有可行性,实验测量精度达到1mm。该检测探头的研制对于提高管道变形内检测环向检测精度、降低检测成本具有一定的意义。     

网络入侵中的模糊区域判断算法

针对当前网络入侵中模糊区域判断算法未考虑算法的自适应及容错性, 判断效率和稳定性均较差的问题, 提出一种基于多层逻辑结构 的网络入侵中模糊区域判断算法. 首先采用基于多层逻辑结构的模糊区域判断算法, 以自适应和容错性作为约束条件, 通过求取算法不同层反馈解, 得到网络入侵中的模糊区域判断结果; 然后基于判断结果, 采用警报合成算法将较多雷同警报合成为一条警报, 以防止形成警报洪流, 获取最佳模糊区域判断结果. 实验结果表明, 该算法的检测率和误报率总平均值分别为9313%和097%, 平均时间为10.13 s, 表明该算法具有显著的网络入侵模糊区域判断优越性.     

基于遥感的合肥市建成区时空变化分析

通过对恶意代码行为和特征提取技术的分析,提出了基于虚拟环境下实现恶意代码检测的方法,设计了相应的检测系统;利用虚拟化技术,通过Docker容器简化检测环境的配置,增强了代码检测的隔离性、安全性;并建立相应的实验平台开展测试,为检测恶意的网络行为提供了支持。     

基于量化特征的价格操纵行为监测模型研究

价格操纵通常不包括明显的非法行为(诸如散布金融谣言和控制股权的供需),而是通过看似合法的报单、撤单等交易行为来实现.本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的市场价格操纵监测模型系统:首先,基于三类典型的市场价格操纵实例,分析市场价格操纵行为模式的内在特性,利用小波变换和梯度分析作为特征抽取工具,抽取关键特征模式,量化操纵行为的特征模式,通过隐含状态转换机制完整描述市场操纵行为的各种情况组合,解决"异常检测"进行价格操纵监测时不能确定异常行为的具体类型及概率密度函数问题;其次,为提高模型对非平稳性金融数据的适应性,模型增加了一个自适应机制来进行校准,自动跟踪金融时间序列的统计特性的变化,提出基于隐马尔可夫模型的市场价格操纵行为监测模型;最后,模型利用纳斯达克和伦敦股票交易所的真实交易数据及模拟数据对模型的有效性、精确性和稳定性进行实验验证,结果显示无论是使用真实数据还是随机模拟的数据集,本文提出的基于隐马尔可夫模型的监测模型性能均显著高于市场中常见的三类基准模型,为理论研究和实际操作提供了一个完备的验证渠道.