关键词： 刀具磨损状态监测   智能监测   信号处理   特征提取   模式识别  

摘要： 随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要。本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展。比较了不同监测信号的优点与不足,深入分析了信号处理及分类模型的原理。对刀具磨损状态监测的未来发展进行了展望,提出了引入深度学习方法,期望能够提高智能化监测的准确性和鲁棒性。

关键词： HHT应用   光纤振动传感技术   模式识别   双马赫-曾德尔干涉仪   互补总体经验模态分解   信号分解   信号消噪   信号特征提取  

摘要： 针对双马赫-曾德尔(M-Z)干涉型光纤振动传感系统输出信号非线性、非平稳特点,提出基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)模式识别算法。该算法采用CEEMD将振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),利用各阶IMF的归一化自相关函数筛选出噪声分量进行中值滤波;然后对各阶IMF分量做Hilbert变换,基于Hilbert边际能量谱构造特征向量;最后利用概率神经网络(PNN)实现振动信号的模式识别。对四种典型光纤振动信号的实验验证表明,算法的平均正确识别率最低可达85%。

关键词： 视线追踪   眼动分析   人为失误   模式识别  

摘要： 为了对生产加工过程中工艺操作人员的不安全行为进行有效监控,及时避免因操作失误带来的工艺安全事故,开展基于视线追踪技术的工艺操作人员人为失误识别研究。通过设计眼动实验方案,利用视线追踪技术采集操作者在工艺流程控制过程中各类失误模式的眼动数据,并对采集的数据进行统计,提取失误行为的眼动特征,并建立人为失误智能识别方法,利用距离函数聚类实现现场操作人员失误状态的准确识别。研究结果表明:以被试样本在不同区域的视线停留时间百分比作为特征参数,并运用欧氏距离函数分类法判别人员操作状态,对操作人员的不安全行为能够准确识别。

关键词： 人工智能   模式识别   应用  

摘要： 人工智能技术在一定程度上可以代替人类或帮助人类感知外部信息。本文介绍了人工智能和模式识别的定义,总结了人工智能在语音识别、数字识别、人脸立体识别、交通网络识别等模式识别领域中的具体应用,对人工智能进行简单的科普。

关键词： 模式识别   激光测距仪   电路故障   识别率   对比测试  

摘要： 传统方法无法有效描述激光测距仪电路故障的特点,难以准确实现激光测距仪电路故障分类和识别,为了提高激光测距仪电路故障的识别率,提出了基于模式识别的激光测距仪电路故障识别方法。首先分析当前激光测距仪电路故障识别的研究现状,并分析了激光测距仪电路故障识别的原理,然后获取激光测距仪电路故障识别数据,并提取激光测距仪电路故障识别特征,采用模式识别技术实现激光测距仪电路故障识别,最后进行了激光测距仪电路故障识别验证性测试实验。实验对比结果可知,本文方法的激光测距仪电路故障识别率高,可以有效保证激光测距仪正常工作,而且激光测距仪电路故障结果要优于其它方法。

关键词： Permanent magnet synchronous motor (PMSM)   fault mode recognition   single-coil no-load back electromotive force (EMF)   analytical model   correlation coefficient   fault sample database  

摘要： This paper proposes a demagnetization fault detection, mode recognition, magnetic pole positioning, and degree evaluation method for permanent magnet synchronous motors. First, the analytical model of the single-coil no-load back electromotive force (EMF) of demagnetization fault for Permanent magnet synchronous motor (PMSM) arbitrary magnetic poles is established. In the analytical model, the single-coil no-load back EMF residual of the health state and the single magnetic pole sequential demagnetization fault are calculated and normalized. Model results are used as the fault sample database. Second, the energy interval database of the single-coil no-load back EMF residual with different numbers of magnetic pole demagnetization is established. Demagnetization fault detection and degree evaluation are performed by the real-time acquired amplitudes of the single-coil no-load back EMF residual. The number of demagnetization poles is determined by comparing the energy of the single-coil no-load back EMF residual with the energy interval database. Demagnetization mode recognition and magnetic pole positioning are realized by analyzing the correlation coefficients between normalized the single-coil no-load back EMF residual and the fault sample database. Finally, results of analysis of the finite element simulation validate the feasibility and effectiveness of the proposed method.

关键词： CUP算法   复杂系统   因果发现   模式识别  

摘要： 针对工程实践中大量分布、因果不清,产生于复杂系统的序列数据,这类序列数据由于生成机制不明或者复杂,无法通过还原论进行分析,同时由于复杂系统的涌现性数据往往波动较大,通过传统的回归等统计学方法往往无法得到有效分析,本文讨论了CUP算法的在序列拟合上的应用,提出了CUP分析的一般过程和方法,并就因果发现、序列模式识别等方面结合仿真实验进行了讨论,并就一般特性的差异比较了常见的因果发现和模式识别方法,对工程实践中的复杂系统背景的序列数据分析有指导作用。

关键词： 异物检测   周界入侵检测   高速铁路   模式识别   条件随机场  

摘要： 随着我国高速铁路的快速发展,运营线路里程不断增加,铁路异物入侵对列车运行安全的威胁日趋严重。针对现有基于计算机视觉的铁路异物入侵检测方法存在的检测精度差、误检率高等问题,提出一种新的基于条件随机场CRF的前景提取算法并将其应用于高铁周界入侵检测中。前景提取是计算机视觉中的一个重要问题,也是基于计算机视觉的铁路异物入侵检测方法的核心算法。基于CRF的前景提取算法针对动态背景、伪装色等关键问题引入全连接结构,并增加高阶势,同时采用基于快速卷积的CRF推断算法实现快速求解。实验结果表明,前景提取算法的总体检测效果在通用测试数据集上优于现有算法,并在铁路现场场景取得较好地应用效果。

关键词： 量化择时   模式识别   市场信息熵   多策略融合  

摘要： 本文创新地提出了'市场信息熵'的概念通过分析行业间波动方向的有序性来判断市场总体的状态,然后与不同参数周期的趋势跟踪策略和趋势反转策略相结合,进而将这些策略信号指令作为输入,市场模式状态作为输出建立Logistic回归模型,即构造出一种创新的、具有高稳定性的多策略融合投资模型。该模型在2010年至2017年底进行模拟交易回测,结果表明通过模式识别算法融合多策略后策略的年化收益跑赢基准指数,夏普比率有明显提高,最大回撤也大大降低,为量化择时提供新思路。

关键词： 电气设备故障诊断   模式识别   分析  

摘要： 近年来,随着电力工程的不断建设和发展,电气设备故障诊断已成为科学研究的热点。在遇到电气设备故障问题时,电子设备可能不能正常工作。因此,故障诊断和模式识别模块必须对设备的工作状态进行实时监测。当运行参数发生了极大的变化,或者显示了异常的内容。故障诊断装置应及时产生预警或报警信号。在此基础上,本文对电气设备故障的内容进行了分析,以及对电气设备的故障诊断和模式识别进行深入系统的分析。