广义变分模式分解降噪在齿轮早期故障诊断中的应用

针对齿轮早期故障特征的微弱性和耦合性,本文提出广义变分模式分解(generalized variational mode decomposition, GVMD)-峭度-包络谱法诊断齿轮故障。首先利用GVMD的频域多尺度定频分解属性,根据齿轮故障频谱信息和信号特点设置GVMD主要参数,按需分解信号,准确获取微弱特征分量,避免VMD对微弱特征提取存在的不足和小波包变换能量泄漏引起的微弱特征混淆问题。然后结合峭度准则和齿轮故障频率信息选择故障冲击分量,融合更多故障信息重构降噪信号。最后对降噪信号进行包络解调分析,实现齿轮故障诊断。实际信号分析表明,由于GVMD能够按需获取微弱特征分量,本文所提方法能够获得更丰富的微弱故障信息准确识别齿轮早期故障位置。     

飞行员异常事件处理能力的脑电评估方法

为客观准确评估飞行员在飞行过程中对发生的异常事件的处理能力,在A320NEO/CEO全任务飞行模拟器中设定异常事件,并利用脑电设备进行实验信号采集。脑电信号（Electroencephalography,EEG）经独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA ）等预处理后,通过近似熵法与小波包分析法提取相应特征以构建特征集,再选择适用于脑电领域的机器学习算法构建模型,并引入F1值、ROC-AUC曲线等模型评价指标对构建的模型进行评价。分析结果显示随机森林算法所构建的模型的分类效果最好,其准确度为88.5%,F1值为84.2%,AUC值为0.95。研究表明该模型预测精度良好,可用于辅助飞行员训练与评估。     

基于Visual Basic编程的深井有杆泵设计

针对西部油田井深、温度和压力高的特点,展开深井有杆泵采油技术研究。研究过程中用实际井温度压力数据对温度压力模型进行对比,选择合适的深井温度压力计算方法。杆柱设计过程中考虑深井中常用玻璃钢杆柱的情况,针对深井载荷较大的特点,以整体杆柱质量最轻为第一目标,结合Visual Basic编程手段,提出一套深井有杆泵程序设计方法;并对现场深井进行有杆泵优化设计。结果表明:设计方案与实际生产数据相比,能使载荷明显减小,满足深井生产要求,为深井有杆泵设计提供方便。     

融合情感词典的改进BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法

传统机器学习和深度学习模型在处理情感分类任务时会忽略情感特征词的强度,情感语义关系单薄,造成情感分类的精准度不高。本文提出一种融合情感词典的改进型BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法。首先,该算法通过融合情感词典优化特征词的权重;其次,利用卷积神经网络(CNN)提取局部特征,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)高效提取上下文语义特征和长距离依赖关系;再结合注意力机制对情感特征加成;最后由Softmax分类器实现文本情感预测。实验结果表明,本文提出的情感分类算法在精确率、召回率和F值上均有较大提升。相较于TextCNN、BiLSTM、LSTM、CNN和随机森林模型,本文方法的F值分别提高2.35%、3.63%、4.36%、2.72%和6.35%。这表明该方法能够充分融合情感特征词的权重,利用上下文语义特征,提高情感分类性能。该方法具有一定的学术价值和应用前景。     

深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述

近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。     

偏压条件下排桩加内支撑支护深基坑受力与变形分析

基坑开挖受周围环境制约较大,需根据具体条件采取不同的支护方式。尤其对于狭长基坑两侧存在偏压的情况,基坑变形以及支护结构受力会存在较大差异。本文以西安科技八路综合管廊深基坑支护工程为研究对象,采用数值模拟与现场监测相结合的方法,对偏压条件下基坑的变形以及支护结构受力变化规律进行了深入的研究分析。研究结果表明：随着基坑开挖,水平位移和竖向位移均呈逐渐增大趋势,锚杆和内支撑对水平位移控制效果明显。桩身内力在锚杆与内支撑位置突变明显,避免了桩身受力过大。由于受右侧已开挖基坑的影响,导致基坑两侧变形有所差异,但位移值相差不大。说明该深基坑支护方案设计合理,支护效果良好,满足偏压条件下对基坑变形控制的要求。研究结果可为类似基坑工程的支护与开挖提供一定的指导。     

基于机器视觉的桥梁裂缝检测应用及发展综述

桥梁裂缝是影响桥梁服役性能的关键因素之一,裂缝检测对桥梁养护至关重要。目前大部分检测为人工检测,检测人员通过目视检查裂缝,手动记录裂缝,检测的时间成本高昂。基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统利用桥梁表面图像进行裂缝识别,近年来借助人工智能技术使裂缝自动化识别的精度和效率大大提升。详细介绍了基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统及其应用,总结了该技术在桥梁裂缝检测中的优势及改进方向。     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

基于改进小波包结合CS-BP的地面驱动螺杆泵故障诊断

针对目前地面驱动螺杆泵故障诊断存在效率不高、精度不足、损耗资源的问题,提出通过引入功率谱细化的思想改进小波包变换,再结合布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的诊断方法。首先,通过改进的小波变换对螺杆泵有功功率分解重构得到特征向量;其次,与瞬时流量、进口回压等参数进行归一化处理,作为BP神经网络的输出层信息;再次,使用布谷鸟搜索寻优得到BP神经网络的权值和阈值,建立CS-BP故障诊断模型;最后,应用于螺杆泵不同故障类型的诊断,并通过与目前的主流诊断方法进行诊断效果的分析比较。结果表明,对于螺杆泵不同类型故障诊断的平均精度达到95.6%,对比分析证明了所提方法的可行性与优越性。     

基于深度学习的手术场景运动感知

基于术中影像的运动感知是计算机辅助手术系统开发的重要研究内容,能够为运动补偿、软组织形变分析等应用提供有价值的信息,从而提高手术效率并增强手术安全。然而,手术影像中运动器械的遮挡降低了对局部区域估计的准确性。为解决这一难题,提出一种基于光流网络和解耦表示的运动感知方法,并结合自监督学习范式优化模型。制作了神经外科手术数据集,在PyTorch深度学习框架下对模型进行训练和验证。实验结果表明：该运动估计方法在复杂手术场景中具有稳定性强、准确度高的优点,在计算机辅助手术中具有较高的应用价值。