鸡蛋蛋壳裂纹敲击振动功率谱信号特征参数筛选和分析

运用自行研制的禽蛋裂纹检测装置,可以采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹蛋。提取敲击响应信号功率谱的10个特征参数,并采用逐步回归法和遗传算法进行优化和筛选,以期选取更有效的特征参数,提高模型检测精度。结果表明,遗传算法筛选结果明显优于逐步回归法。当采用遗传算法筛选的4个特征参数(功率谱信号的第1共振峰对应的频率点、第1共振峰的功率谱与其前4个频率功率谱的方差、前3个共振峰功率谱方差、中低频段功率谱能量比)作为判别模型的输入向量,模型能取得最优结果,预测集判别率可达到97.2%。     

立式管道离心泵多工况压力脉动试验

为研究不同工况下立式管道离心泵内部压力脉动特性,文中采用动态压力传感器在模型泵进口弯管处、蜗壳隔舌附近、蜗壳扩散管处分别设置压力监测点,对0.6Q_d,1.0Q_d和1.4Q_d这3种流量下的压力脉动进行了测试,得到了压力脉动时域图、频域图和时频域图.试验结果表明:蜗壳隔舌附近的压力脉动信号波动最大.随着流量的增加,各监测点的压力脉动幅值先减小后增加.小流量和设计流量下,进口弯管处的压力脉动主频为2倍轴频,大流量下主频为轴频,幅值表现出强烈的波动特性.蜗壳隔舌附近的压力脉动主频均为叶频,幅值随流量增加而增大,在小流量和设计流量下高频处表现出较宽频段的波动性.蜗壳扩散管处的压力脉动在小流量和设计流量下主频为叶频,大流量下主频为轴频,轴频的幅值随流量增大而减小.     

基于Bayes判别的禽蛋破损检测模型研究

通过对敲击蛋壳的声音信号进行功率谱分析,得到功率谱面积的平均值、最大功率谱面积与最小功率谱面积的差值、X轴方向上质心的平均值等8个反映蛋壳破损特征的参数;再运用Bayes判别原理建立与这些特征参数相关的蛋壳破损检测模型。试验研究表明,该模型准确率达到92%。     

番茄声发射信号功率谱特征分析

采用番茄品种"佳丽14"为试材,采集盆栽番茄声发射信号进行短时傅里叶变换与频谱分析,获取番茄在水分亏缺条件下声发射信号、土壤含水率及光合特征的连续变化规律及相互关系。依据土壤含水率变化将试验过程划分为DAY1、DAY2、DAY3和DAY4共4个阶段。试验结果表明,番茄声发射信号发生频次呈现出规律性,高峰期发生时间为每天10:00—16:00,幅值分布在40~60 d B;番茄声发射信号的主频和中心频率分布于250~375 k Hz,随着土壤含水率的降低,其主频与中心频率无显著变化;DAY1的第1共振峰频率分布在0~125 k Hz,第2共振峰、第3共振峰位于250~375 k Hz,DAY2、DAY3和DAY4的第1、第2、第3共振峰均分布在250~375 k Hz;从共振峰幅值上看,DAY1的排列顺序为第3、第2、第1共振峰;DAY2和DAY4的次序与之相反。番茄叶片净光合速率变化呈现单峰曲线,在中午12:00出现峰值,番茄的胞间CO2浓度呈现先增后减的变化趋势。综合分析番茄声发射信号、土壤含水率和光合特征参数变化可知,番茄灌溉初期与灌水后期的声发射信号共振峰频率、幅值的变化规律不同,其与水分亏缺程度密切相关,与番茄净光合速率、胞间CO2浓度和光合作用具有相关性。通过番茄声发射信号功率谱特征分析可为番茄声发射特性研究提供一种分析方法。     

轴流泵水力模型压力脉动和振动特性试验

采用高频压力传感器对某一轴流泵模型叶轮进口、叶轮出口和导叶出口3个压力测量点,分别在3个转速1 450、1 200、1 000 r/min的额定流量工况条件下,进行了系列压力脉动测量试验。试验研究结果表明,不同转速下的压力脉动峰峰值不符合泵相似定律准则;不同转速条件下,叶轮进口处的压力脉动主频均为叶频,但叶轮出口的压力脉动主频随着转速的变化而发生漂移;泵内最大压力脉动峰峰值在泵内的位置也随之改变。通过分析转速变化对不同压力测点处的主频和泵不同位置的振动特性影响,发现试验泵不同位置处的振动以流体诱导的低频信号和转子系统质量不均匀诱导的轴频及其倍频为主要特征信号。从振动与压力脉动的频域来看,在0~2倍轴频范围内变化趋势基本相同,且速度变化对二者有相似的影响。在不同转速条件下,压力脉动的频率以1~4倍轴频为主要频域信号范围,但在不同位置处,振动频域范围仍主要以1倍和2倍的轴频信号为主。     

含轴裂纹汽车水泵转子系统动力学特性分析

为了获得含轴裂纹故障的汽车水泵转子系统的动力学特性,本文将该系统简化为水平悬臂转子,建立了叶轮受液体阻力矩的含轴裂纹水泵转子系统力学模型。基于该模型,对水泵转子动力特性进行数值仿真。结果表明,水泵转子出现轴裂纹故障时,频率成分新增了二、三倍频,且二、三倍频成分幅值随裂纹深度增加而递增,轴心轨迹的形状及幅值随裂纹深度变化较大。分析结果可为水泵安全设计和裂纹故障检测提供理论参考。     

基于车辆振动加速度响应的路面识别研究

分别在土路与公路两种路况下,对试验测试得到的车辆振动加速度响应分别从相关性、频域、时域进行信号分析,并对试验条件下的响应信号功率谱密度按照最大峰值进行归一化处理,进而提出路面识别算法。结果表明:路面识别算法可以在一定程度上对路面的频率结构作定性的判断;车辆振动加速度响应信号体现路面不平度特征的信息;分析结论能为路面识别的研究提供参考。     

指夹式排种器振动模拟与试验分析

为研究免耕播种机工作过程中产生的随机振动对排种质量的影响,对2BM-2免耕播种机在秸秆覆盖条件下作业时排种器的振动特性进行测试,并对振动信号进行时域和频域分析。结果表明:排种器的振动主要由免耕地表引起的垂直方向的振动,振动主频集中在0~20Hz。搭建排种振动试验台,测试不同频率与振幅条件下指夹式排种器播种合格指数,结果表明:随着振动幅值与振动频率的增加,播种合格指数降低,振动频率对播种合格指数的影响较振动幅值的影响更为显著。     

梨敲击激励后产生的动力学特性研究

建立了一个能产生激励力、获取生物物料响应信号和分析信号频域特性的试验系统。采用不同测点、材料、激励点和速度，在不同梨质量、坚实度下敲击，测定了果实的各种响应信号。结果表明，不同测点、材料、激励点和速度对响应主频率没有较大影响，而质量、坚实度的影响则显著。经分析，主响应频率随坚实度的增加而变大、随质量的增加而变小，主响应频率与质量、坚实度有较好的相关性。     

基于被动水声信号的淡水鱼混合比例识别

针对淡水鱼混合比例识别问题,以鳊鱼和鲫鱼为研究对象,通过水听器采集不同混合比例下的淡水鱼被动水声信号,利用butter函数进行信号预处理,分别提取短时平均能量、短时平均过零率、4层小波包分解频段能量、平均Mel频率倒谱系数、基于功率谱的主峰频率和主峰值等特征,构建特征向量,建立了基于主成分分析的支持向量机混合比例识别模型。分析了不同混合比例的淡水鱼水声信号之间的显著性差异,研究了主成分个数对模型识别率的影响。结果表明,平均Mel频率倒谱系数对淡水鱼混合比例识别效果最优,主成分个数为19时,平均识别正确率为96. 43%,Kappa系数为0. 96。     

禽蛋裂纹检测敲击装置力学分析与结构优化

为了增强敲击响应信号对禽蛋蛋壳裂纹信息的感知能力,提高禽蛋裂纹检测的准确性,分析了敲击装置的力学模型,并以此为依据优化设计激励棒的结构参数和检测条件。力学分析发现,禽蛋的激振力脉冲形态与激励棒质量、棒头刚度和敲击速度有关;优化后的激励棒质量应小于5.6 g,棒头采用尼龙材质;建立了冲击力能量与激励棒质量和敲击速度之间的相互关系,并建立了瞬态冲击过程的数学模型。试验结果表明,优化后激励棒对完好蛋激振力脉冲的稳定性较好,与所建立数学模型的相关系数均达到0.92以上;产生的力信号频带能覆盖禽蛋固有频率且具有足够的激振能量,有利于提高完好蛋与裂纹蛋的可区分性和响应信号的信噪比。     

鸡蛋敲击响应的奇异性特征与蛋壳裂纹多层检测

通过微型话筒和声卡采集敲击鸡蛋后的脉冲时域信号,利用信号的小波变换模极大值建立了反映信号奇异性强度和频带位置的奇异性指标。分析表明,裂纹蛋的奇异性指标主要位于低频带、指标值较大;好壳蛋的奇异性指标分布相对分散、指标值较小,二者有明显的区别。基于奇异指标的多层分布特征和奇异性强度,定义一个以加权平均值为奇异指标的标准值,提出了蛋壳裂纹的多层检测方法。通过实际检验检测精度达96％。     

基于机器视觉和YOLOv4的破损鸡蛋在线检测研究

破损鸡蛋导致的漏液会污染自动化生产线和完好鸡蛋,不仅影响生产效率,还会干扰裂纹鸡蛋的检测.为实现破损鸡蛋快速、准确、低成本的识别,本文利用机器视觉技术,并结合深度学习网络深层次特征提取、高精度检测分类的特性,提出一种基于YOLOv4网络的破损鸡蛋检测方法.构建破损鸡蛋图像数据集,搭建YOLOv4深度学习网络,训练含有破...     

禽蛋蛋壳裂纹在线检测系统设计

基于声学响应信号分析方法设计了一款禽蛋蛋壳裂纹在线检测系统,该系统包括运动控制模块和声学信号采集与分析模块。该系统可实现对在线输送鸡蛋的多次自动敲击与音频信号采集。试验结果显示,该模型的完好蛋检测准确率为92%,裂纹蛋检测准确率为100%。该禽蛋蛋壳检测系统对蛋壳裂纹识别具有较高的检测率和稳定性,可满足实际应用需求。      

改进加权FCM用于裂纹蛋2D图像分割的研究

解决裂纹鸡蛋图像灰度直方图目标与背景区域分布模糊、图像分割效果差的问题.通过将包含空间信息的二维直方图和改进特征加权FCM算法有机结合,迭代寻求最佳聚类有效性函数和加权矩阵,实现鸡蛋图像缺陷分割.同时,对经典FCM和改进特征加权FCM算法的性能进行了分析比较.结果表明:提出的算法更接近于真实聚类中心,目标函数值亦得到改善;二维直方图的改进特征加权模糊聚类算法更好地提取了裂纹鸡蛋图像的细节信息,图像分割效果好.     

基于深度学习的移动端缺陷蛋检测系统研究

针对缺陷鸡蛋差异性大、人工检测主观性强、实时性差,消费者存在食品安全隐患等问题,提出一种基于深度学习的移动端缺陷蛋无损检测系统,实现对裂纹蛋和血斑蛋的实时检测。首先,建立改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV2＿CA模型,以MobileNetV2原网络为基础,通过嵌入坐标注意力机制、调整宽度因子、迁移学习等操作对其进行优化,并进行PC端检测对比试验。试验结果表明：建立的MobileNetV2＿CA模型验证集准确率达93.93%,召回率为94.73%,单个鸡蛋平均检测时间为9.9 ms,对比改进前MobileNetV2模型准确率提升3.60个百分点、召回率提升4.30个百分点、检测时间缩短2.62 ms; MobileNetV2＿CA模型的参数量为2.36×10⁶,较原MobileNetV2网络模型降低31.59%。然后,利用NCNN深度学习框架对MobileNetV2＿CA模型进行训练,并通过格式转换部署至Android移动端,进行NCNN深度学习训练模型的移动端检测验证,及其与TensorFlow Lite深度学习模型的对比分析。试验结果表明：NCNN深度...     

基于计算机视觉的鸡蛋裂纹检测方法研究

为了提高鸡蛋壳裂纹检测的准确性和效率,综合应用了计算机视觉技术,实现对鸡蛋表面裂纹的检测。在利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像后,采用同态滤波、BET算法、fisher等改进型图像处理技术,提取裂纹特征并判决。试验结果表明,模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了98%。     

基于TCN和Transformer的鸡胚心跳混淆信号分类方法

鸡蛋胚胎培养法是制备禽流感疫苗常用的方法，快速准确地对鸡蛋胚胎进行成活性分类并将死胚从活胚中尽早剔除可以有效避免因胚胎死亡导致的细菌或霉菌污染，对孵化效率的提高有着重要意义。目前，主要以鸡胚心跳信号作为分辨死胚和活胚的依据。然而，鸡蛋活胚在注入禽流感病毒96 h后，其心跳信号特征介于普通活胚和死胚之间，易与死胚混淆，本文将该类数据称为鸡胚心跳混淆信号，单独作为一类加入数据集，将原本死胚、活胚二分类改为死胚、普通活胚和96 h活胚三分类，根据信号特征设计了绝对值均值标准化预处理方法，增强原始数据特征以提升数据可分类性，并针对全局特征和细节特征提出了一种基于时间卷积网络(Temporal convolutional network, TCN)和Transformer的残差结构浅层双分支网络结构(Residual fully temporal convolutional with transformer network, RFTNet)。实验结果表明，本文提出的三分类绝对值均值标准化预处理方法和RFTNet双分支网络在鸡胚混淆数据集分类任务中展现出良好性能，检测准确率高达99.75%。此外，...