重载双波冲击试验机正波系统建模与仿真

为使冲击试验机的模拟试验过程尽可能的贴近于实际的水下爆炸环境,满足最新抗冲击标准的要求,同时把传统中型冲击试验机的最大测试能力从2,700kg提高到5,000kg,对双波冲击试验机中用于产生正波的液压驱动系统、波形发生系统和基础隔振系统分别构建了动力学模型。根据模型分别针对设备在冲击速度为5.0m/s、4.0m/s和3.3m/s测试条件进行了系统仿真。仿真结果表明,该系统可以产生与最新抗冲击标准BV043/85和MIL-S-901D相吻合的冲击加速度波形。     

预测支持系统中的人机界面Agent及其机器学习

人机界面 agent是一种具有一定智能性 ,并能增强应用系统与用户间交互的计算机程序 .通过机器学习机制 ,这种 agent能够适应用户的习惯 ,使系统更有效的服务于用户 .本文将界面 agent( Interface agent)技术应用于预测支持系统 ( FSS:Forecasting Support System)中 ,并采用适当的学习方法 ,可以很好地解决其中的复杂人机交互问题     

CSCW系统中协同机制及协同活动模型

分析了当前计算机支持协同工作 (ComputerSupportedCooperativeWork ,CSCW)系统普遍存在的问题 ,首先定义了协同的基本概念和类型 ,并引入协同代理的新概念 ,研究了CSCW这样的人机结合系统中协同成员间的语义通信机制和信息共享机制。在此基础上 ,分离出协同活动中的独立信息实体 ,建立了面向对象的协同活动模型。最后 ,用协同活动模型分析了一个典型的协同工作的实例。     

A kind of Generalized Learning Model

1　IntroductionSymboliclearning,connectivelearning,fuzzylearningandevolutionarylearningarethepresentfundamentalmethodsformachinelearning[1～3].Eachofthemhascharacteristicsandadvantages,andcancarryoutmachinelearningtasksincertainregioneffectively.Howe...     

分类任务中标签噪声的研究综述

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。     

多视域下基于机器视觉的索力测试

拉索是缆索承重体系桥梁的关键承力或传力构件,在体系构成中的地位至关重要。为解决现有非接触视觉测量存在的测试视场不足、应用场景复杂多变,致使其测试精度与视域范围相互矛盾无法协调统一的技术难题,提出了多视域下基于机器视觉的索力测试新方法。以全息视觉传感器系统获取斜拉索全视域-多视域下的空间几何构型数据,建立了像素映射及图像增强算法计算模型;通过数字空间基准平面的信息转化,对复杂测试场景下视觉传感器光轴射线与被测物体所在承影面非正交情况进行测试参数修正。为避免实测拉索全息性态特征因偏离标准悬链线所导致的索力测量误差,以单一视域下的几何构型拟合降噪后的全息曲线并精确定拉索上下锚固点坐标,进而可由拉索全息性态特征参数精确测算斜拉索索力。试验结果表明：所提方法可在复杂测试场景下量化分析拉索索力计算参数,相较于常规索力测试方法,最大相对误差为9.2%,均方根误差为2.79%,满足工程实践测试精度及稳定性要求,为复杂测试场景下斜拉桥索力监测提供了一种新途径。     

基于特征量融合和支持向量机的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)结合时域分析后使用主成分分析(principal component analysis, PCA)融合特征量的特征提取方法。首先,通过EMD分解得到前5个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量的上、下包络值矩阵的奇异值;然后,对轴承原始信号进行时域分析得到各种时域特征参数;最后对奇异值和时域特征参数使用PCA降维融合后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。通过实验仿真验证,融合后的特征量诊断准确率达到了98.6%,该方法能充分地提取出轴承故障特征信息,诊断效果良好。     

基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统。通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试。实验结果表明：基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3%,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3 mm。该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持。     

面向网络遥操作的多传感器集成手爪的设计

以网络遥操作为应用背景,设计了一种分层的多传感器集成手爪。设计中首先提出了包含了数据采集层、数据处理层、网络交互层等三个层次的手爪体系结构。然后提出了基于支持向量机的融合算法,并结合CAN总线等技术对手爪系统进行了逐层设计,使其具有模块化、智能化等特点。还搭建了多传感器集成手爪实验系统,完成了基于多传感器集成手爪的网络遥操作作业。实验结果表明：该手爪具有较强的局部自主能力,并有效提高了网络遥操作系统的作业能力。     

棉田喷药农业机器人的导航路径识别

为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法,以自然环境下采集的棉田图像为研究背景,在Lab色彩空间进行处理,把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈值分割法将图像转化为二值图像,并经过中值滤波去除噪声。二值图像垂直方向投影做直方图,利用波谷位置确定左右垄分界线。根据左右垄棉株位置平均得到导航离散点,通过Hough变换得到导航路径,进而得到导航控制参数。利用坐标系转换关系将图像坐标系中的导航信息转换到世界坐标系,从而控制机器人行走。基于AS-R机器人对连续动态图像进行分析,该方法获得的导航参数是完全可行的。