基于CNN的旋转叶片缺陷诊断方法北大核心

为解决叶尖定时技术中因信号严重欠采样导致的旋转叶片缺陷诊断困难的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的旋转叶片缺陷诊断方法。将欠采样的叶尖定时信号直接进行快速傅里叶变换,得到叶片实际振动频率的差频信号,再将该差频信号直接作为一维CNN模型的输入信号,通过优化网络结构及参数,自动挖掘能够表征旋转叶片状态的敏感特征并用于模型训练,进而得到适用于旋转叶片缺陷判别的诊断模型。最后通过旋转叶片振动试验验证了该方法的可行性。结果表明:基于CNN的旋转叶片缺陷诊断方法能够突破叶尖定时信号因欠采样带来的分析难题,平均诊断准确率达到89%,为旋转叶片的缺陷诊断提供了新思路。     

基于EEMD的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法

为了解决噪声干扰条件下叶尖定时脉冲信号难以准确提取的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法。采用EEMD对非平稳、非线性的原始含噪信号进行自适应分解,构建多尺度低通滤波器进行降噪,再对降噪后的脉冲信号进行方波整形处理,并提出融合相似度和相关度的最优降噪整形评价指标,用于含噪信号处理效果的评价。基于含噪叶尖定时脉冲信号特点建立数学模型,验证方法的可靠性和适用性。对比降噪整形处理后含噪叶尖定时脉冲信号与原始无噪信号,其相关度、相似度及综合评价指标分别超过97%、89%及92%,结果表明:该方法能够准确提取噪声干扰下叶尖定时脉冲信号,有利于叶尖定时技术的发展与推广应用。     

一种高精度的瞬时转速测量方法

提出了一种基于51单片机实现高精度瞬时转速测量的方法,分析了运用测频法测量转速时产生误差的原因,还提出了修正误差的方法,并构建了定时与输入脉冲的同步电路、脉冲时间补偿电路,进行了实验验证。结果表明,与传统方法相比,该研究方法具有较高的测量精度。     

基于图像处理的玉米叶片姿态测量方法研究

为实现玉米叶片姿态的自动测量,针对玉米叶片形态特征,提出了基于图像处理的玉米叶片姿态自动测量方法。首先采用迭代方法对叶片图像细化,提取骨架图像上的各像素点,然后采用最大距离法计算叶片的弯曲度,通过测量叶片最高点与叶尖的垂直距离计算下垂度,最后对2种测量方法进行测试和分析。结果表明,所提出的叶片姿态测量的2种方法对样本叶片的测试准确率分别为92.4％和88.2％,能够有效描述和量化不同玉米品种的叶片弯曲程度,方法简单易行,且测量过程不需要标度校准。     

环境胁迫下温室黄瓜营养期叶片性状数字化系统研究

叶性状数字化对提高温室环境智能决策与控制水平具有重要意义,针对传统叶性状变化模型难以反映外部环境胁迫等问题,提出基于环境胁迫的黄瓜营养期叶片性状数字化系统设计方法。根据试验观测数据提取黄瓜营养期叶片性状特征信息,并在此基础上对叶片性状信息与温室环境信息进行融合,采用信息重构与虚拟植物技术构建反映环境胁迫的叶性状信息数字化模型。在环境控制分析与模型融合基础上实现温室黄瓜叶片生长信息数字化系统的有机集成。实例验证表明,该方法有效地虚拟了叶片性状受外部环境胁迫的动态变化。     

基于最小二乘原理的叶片同步振动参数辨识技术研究

准确对叶片振动参数进行辨识,对于叶轮机械避免共振至关重要。介绍了国内外叶片振动参数辨识技术发展情况和最小二乘原理,阐述了叶片振动参数测量系统的工作原理。通过在叶片机匣上安装不少于4支叶顶传感器,基于最小二乘原理,分析处理了叶片振动测量系统的严重欠采样数据,成功对叶片同步振动参数进行了辨识。     

基于图像处理的植物叶片参数的测量

针对传统植物叶片参数手工测量方法精度低、速度慢的缺点,提出了一种基于扫描仪和参考物利用图像处理技术来测量植物叶片参数的方法.首先利用扫描仪获得含有植物叶片和参考物的数字图像,然后通过图像处理技术分别获得参考物和被测叶片的二值图像,最后利用实物参考物周长和参考物在图像中周长之间的比例关系来求取被测植物叶片参数.对真实图像进行了实验,结果表明此方法具有较高的效率和实用性.     

真实和虚拟传感器多层信息融合算法

基于最优估计理论，提出了一种多层传感器的复合融合估计算法．该方法采用了由真实传感器和虚拟传感器组成的复合融合结构，以解决测量噪声干扰下参数估计问题．在该结构中，第1层物理真实传感器测量所得数据，按照加权融合算法，经过多层虚拟传感器的递推融合得到多层融合后的估计值．虚拟传感器的层数增加时，融合后总的估计误差将减少、虚拟传感器是由算法和软件实现的，不会增加测量系统物理结构的复杂性．计算机仿真结果表明：此方法在减少测量误差方面比传统的直接估计方法有明显的改善．     

干旱对小麦叶片下表皮细胞、气孔密度及大小的影响

小麦在干旱逆境下，叶片下表皮细胞、气孔器变小，叶脉变密，气孔密度增大。不同时期受旱导致了气孔器长度变短，而对宽度的影响则小多了，并随条件变化。气孔在叶片上的分布，对照是3／4－2／4处最多，向两头叶基和叶尖递减，分蘖－拔节连续干旱的处理是3／4处最多，向中部、叶尖1／4处渐减。     

柑桔急性型炭疽病综合防治技术

1 发病症状 主要危害椪柑夏梢及其叶片,叶片发病初期,从叶尖和叶缘开始失绿黄化,表现缺素症状,接着从黄化的叶尖附近出现开水烫伤状病斑,迅速向下扩展, 呈淡青色或暗褐色，病斑边缘似波纹状，病组织枯死后，多呈“V”字形，潮湿条件下，病斑正面散生肉红色小点。随着病斑的扩大，颜色变褐加深，叶片从翼叶处快速脱落。枝条由上而下失水、失绿、变褐、干枯。     

一种输气管道燃气轮机的综合故障诊断方法

基于单一参数的诊断方法无法准确高效地判断燃气轮机的故障状态,故提出了基于燃气轮机振动故障机理和性能故障机理的综合诊断方法。以中国石油西气东输一线某压气站燃驱离心压缩机组LM2500+SAC型燃气轮机运行过程出现异常振动为例,借助在线监测系统数据,基于振动和性能故障机理进行综合诊断,逐项排查异常振动的诱导因素,最终确定燃气轮机异常振动的激励源是轴承旋转封严损坏引起的不平衡量。由此避免了机组继续运行可能造成的严重后果,验证了该综合诊断方法的有效性,为类似故障的监测诊断提供了参考。(图9,参19)     

棉秆拔秆机拔秆装置的设计与试验

为小型履带自走式棉秆拔秆机设计了拔秆装置。该装置主要由旋转刀辊、输送钉齿、压缩滚筒、清理滚筒等组成,针对南方行距不一的复杂地势,能实现不对行拔取,清理棉秆根部泥土,且不易拔断棉秆。对影响棉秆拔净率和拔断率的主要因素——机具前进速度、刀辊旋转速度、辊刀入土深度进行了单因素和多因素正交试验。结果表明:影响棉秆拔净率和拔断率的因素大小依次是辊刀入土深度、刀辊旋转速度、机具前进速度;当辊刀入土深度为15 cm、刀辊旋转速度为415 r/min、机具前进速度为0.8 m/s时,棉秆拔净率可达95.8%,拔断率仅为9.6%。     

基于响应面法的仔猪配奶罐搅拌器数值模拟与优化

为了探究仔猪配奶罐中搅拌器参数对奶水搅拌效果的影响,设计了一种双层桨叶仔猪配奶罐,采用CFD数值模拟与响应面分析相结合方法,以转速、层间距、桨叶角度和离底距离为优化参数,以搅拌功率、混合时间和平均温升速率为响应指标,设计四因素三水平正交仿真试验,建立响应指标的回归模型,得到双层桨叶搅拌器的最优参数值。结果显示：转速和桨叶角度对搅拌功率的影响极显著,转速、层间距、桨叶角度和离底距离对混合时间影响极显著,转速对平均温升速率影响极显著,层间距和桨叶角度对平均温升速率影响显著,其中转速对搅拌器性能影响最大;响应面回归模型具有较好的拟合性,通过响应面回归模型得到最优的参数组合为转速80 r/min、层间距170 mm、桨叶角度30°、离底距离100 mm。与优化前相比,搅拌功率减小27.08%,混合时间减小70.15%,平均温升速率提升9.57%,且湍流动能云图分布和温度云图分布明显优于初选模型。     

偏心振动排种器振动特性的理论分析

利用动力学分析法建立了偏心振动式排种系统质心位移和绕质心转动角位移的微分方程。利用Laplace变换求出了反映系统结构特征的传递函数,分析了系统的幅频特性和相频特性。研究了系统刚度、粘性阻尼系数尤其是变质量等参数对系统固有频率和阻尼比的影响。提出了在系统设计过程中,应采取措施降低质量变化对系统性能的影响,提高排种均匀性;在使用过程中,通过改变振子转动角速度来调节排种速度的观点。研究成果对该排种器的模拟试验与参数优化奠定了理论基础。     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明：与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

变频调速技术在某成油品管道的应用

为了避免传统工频定速电机产生的能量损失,在输油泵机组上应用变频调速技术,可以满足管道低输量运行工况的要求,达到节能目的.详细叙述了变频调速的工作原理,以实际运行的某成品油管道为例,选用SPS仿真软件对固定转速泵和采用变频调速技术的可变转速泵在不同输量运行工况下分别进行了模拟仿真,据此对比分析了机组加装交频装置前后的节能效果,并进一步评价了输油泵应用变频技术后带来的经济效益.     

微耕机土壤耕作部件田间测试平台的研制

针对室内土槽试验难以真实模拟田间试验的工作状况,在SR1Z–135型多功能微耕机的基础上,研制了微耕机土壤耕作部件田间测试平台。该平台由传动系统、测试系统、试验系统和行走系统组成,可在田间实际工况下对旋耕刀、深耕刀、防缠刀和起垄器进行性能测试,并实时显示和处理这些待测部件的转速、转矩及功率信息。田间验证试验结果表明:微耕机旋耕刀组平均转速为47 r/min时,平均转矩为226 N·m,平均功率为1.114 kW;微耕机旋耕刀组平均转速为100 r/min时,平均转矩为238 N·m,平均功率为2.568 kW,与室内土槽试验获得的旋耕刀组的基础数据基本一致。测试平台运转顺畅,行驶平稳,耕深稳定。     

基于离散元法的螺旋式排肥器性能模拟试验

为提高螺旋式排肥器对颗粒肥料的排肥稳定性与均匀性,采用离散元仿真软件EDEM对排肥器结构参数进行数值模拟并进行仿真试验,分析螺旋叶片直径、螺距和排肥轴转速对排肥器排肥性能的影响,获得排肥器工作参数与排肥量和排肥稳定性变异系数的回归数学模型。仿真试验结果表明:影响螺旋式排肥器排肥量的因素主次依次为排肥轴转速、螺距、螺旋叶片直径,排肥量最大为221.2 g/s,最小为54.76 g/s;影响排肥稳定性变异系数的因素主次依次为排肥轴转速、螺距、螺旋叶片直径,通过Design–Expert 8.0进行参数优化,确定排肥器最优参数组合,即螺旋叶片直径100 mm、螺距60 mm、排肥轴转速15 r/min,此时排肥稳定性变异系数达到最小值,为8.48%,排肥器排肥性能较为稳定均匀。     

图像分析在大田作物生长监测中的应用进展

数码影像分析技术已经发展成为廉价、快速的作物生长监测技术手段之一,综述了利用数码照片分析技术进行作物生长监测的研究进展,包括以下三个部分的内容:(1)图像分析进行作物生长监测的光学原理;(2)图像分析中经常采用的光学参数和计算方法;(3)图像分析技术用于作物生长监测的方法和研究进展.对采用图像分析进行作物生长监测的发展方向进行了展望,认为建立特异性的作物生长参数识别光谱学参数、具有人工智能和自学习功能的图像分析方法是采用图像分析进行作物生长监测的未来重要研究方向.提出获取定点多时相照片是提高图像分析准确性的重要手段.     

振动方式测定木材弹性模量

该文介绍了振动法测定木材弹性模量的理论依据,组建了由脉冲锤、加速度计、计算机等组成的测试系统,对测试基本方法进行了试验研究.发现横向振动方式可以有效地测得木板试材的固有频率值,测定效果好;而纵向振动方式不能测得试材的固有频率值,不能作为测量木材弹性模量的方法.在横向振动测量方式中,激振点与拾振点间距离应位于试材两端部附近,两者间间距应尽量远.通过与静态测试结果比较,发现振动方式测得的弹性模量值比静态方式测得的稍大.