G-X5CrNi13.4不锈钢水斗现场检测方法

针对国内水头最高的水电站——西藏羊卓雍湖抽水蓄能电站4^#机水斗断裂事故，开展了在役机组水斗检测方法的研究，对照各种检测方法的差异，找出了最为有效的检测手段。     

强夯法填筑高路堤的应用研究

介绍了强夯试验和设计情况,分析了施工过程的质检情况,对强夯和碾压从各方面进行了比较。     

桩基工程单桩抽检的概率分析

该文用概率论的方法研究桩基工程质量控制的几个问题．首先定义度量单桩质量随机抽样检测．效果的验中概率Ｐｎ及其计算方法．对Ｐｎ计算分析的结果得到：Ｐｎ只与单桩不合格率Ｐ及抽样根数ｎ有关．与单桩总根数Ｎ无关．同时，据计算给出了达到检测目的所必须的最少抽样单桩根数．     

智能化44点啤酒发酵温度巡测仪

本文将八十年代最新研制的集成温度传感器ＡＤ５９０、８０９０单片机，可编程逻辑器件ＧＡＬ－１６Ｖ８Ａ等新器件及智能化新技术，集中应用于啤酒发酵过程的温度检测。与传统人工测温相比，具有测温精度高、稳定性好、反应快、可远距离自动检测、定时打印，减轻工人劳动强度、调节啤酒发酵温度的响应速度快等特点。     

钢丝绳断丝定量检测中径向随机晃动误差的补尝

本文论述了钢丝绳断丝定量检测中径向随机晃动误差存在的必然性及该误差对定量检测的影响,基于模拟实验结果,给出了适用于多种类型钢丝绳的V_H-S数学关系式;提出了波形因素的概念与形式,并用软件实现了钢丝绳断丝定量检测中径向随机晃动误差的补偿。     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。