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关键词： 数字化平台   矿用大型机械设备   状态检修系统   特征向量   密度阈值  

摘要： 在高粉尘浓度、持续强振动的矿井环境下,大型机械设备状态原始数据质量差、一致性低,易形成数据孤岛。当缺乏有效的特征级融合机制时,无法构建全面的设备特征信息,导致检测可靠性下降。设计了一种结合数字化平台的矿用大型机械设备状态检修系统。该系统总体架构涵盖设备感知层、本地数据中枢、远程运维中心及智能决策层。首先,进行特征向量提取,通过数据整合与小波包分解获取归一化能量特征向量,有效解决数据孤岛现象;然后,基于局部密度实现设备的状态异常检测;最后,结合多维因素构建机械设备检修策略函数,生成设备状态检修策略。结果表明,该系统在故障检测、检修决策等方面具有明显优势,能有效保障矿山生产效率与安全。

关键词： 信源数估计   信号相干   色噪声   协方差矩阵平滑   特征值熵估计  

摘要： 针对阵列测向中接收信号为小样本，观测信号混叠色噪声，且入射信号存在相干性的情况下，缺乏有效信源数估计方法的问题，提出结合协方差矩阵平滑与特征值熵估计的阵列测向信源数估计方法。首先计算接收信号协方差矩阵的特征值，然后对特征值序列进行前后向空间平滑处理，最后结合特征值的熵估计实现信源数的估计。通过系列仿真实验，验证了所提方法适用于天线阵元数与信号采样点数在同一量级或多于后者，信号相干且混叠色噪声下的信源数估计之中。所提方法可为解决复杂环境下的阵列测向提供准确的信源数输入。

关键词： 高轨导航接收机   信号重捕   线性相关   频率范围压缩  

摘要： 针对高轨导航接收机信号失锁后的快速重捕问题，提出利用码相位和多普勒频率之间的约束关系来压缩频率搜索范围的快速重捕算法。首先，分析在轨道外推和时间同步技术辅助下接收机信号重捕时的信号搜索范围。然后，研究接收机位置误差与速度误差变化规律，发现二者之间存在显著的线性相关性。最后，基于这一线性相关性推导码相位和频率之间的约束关系，进一步压缩频率搜索范围。仿真结果显示，在失锁1 800 s后进行信号重捕，每个码相位搜索单元对应的待搜索频率范围可缩减至原来的40%以内，并且有效提高了信号捕获算法的运行效率。

关键词： 夹紧机构   多层次灰色理论   评价模型   特征值   一致性检验  

摘要： 工件在机床或夹具中定位后，还需进行夹紧压固，而夹紧力是由夹紧机构提供的。合理设计和选用夹紧机构，对于保证加工精度、提高生产效率、减轻劳动强度具有很大影响。由于夹紧机构一般由产生作用力的动力源、传递作用力的传力机构、执行夹紧的夹紧元件等三部分组成，故可根据结构特点和功用，确定自锁性、增力比、操作性、结构复杂程度等因素作为夹紧机构的选择因子。然后采用多层次理论，建立夹紧机构的综合评价因子计算模型。从定性到定量综合集成的原则，通过计算候选夹紧机构的评价因子，作为夹紧机构的决策依据，最终实现夹紧机构的选择。

关键词： 电子鼻   驴乳清水解物   判别分析   特征值优化  

摘要： 【目的】以误判率为指标，对比分析单一特征值和融合数据集评价驴乳清水解物抗氧化效果，优化获得电子鼻传感器特征值，并构建无创评价模型。【方法】提取电子鼻传感器响应稳态值、均值、面积、最大斜率、最大值5种特征响应值，融合上述5种特征信号并采用逐步判别分析、主成分分析、loading分析剔除其中冗余信息。以单一特征值、融合数据及其优化数据集进行判别分析，以判别分析的误判率为评价指标，对其进行判别分析以优化特征参数。【结果】5种单一特征值中，均值的判别效果最佳，最低误判率低至19%；直接融合数据集的判别效果得到改善，误判率降低至9.5%；3种优选数据集因剔除部分有效信息使误判率升高，但仍优于单一特征值进行判别，而贝叶斯判别的误判率均低于9.5%，最低为2.5%。【结论】结合传感器特征值优化，电子鼻对驴乳清水解物干预衰老小鼠抗氧化具有较好的区分能力，其在无损监控驴乳清水解物体内抗氧化具有应用潜力。

关键词： 铁路文献   域外检测   transformer   特征向量   特征提取   动量编码器  

摘要： 在铁路科技文本自动分类标引的实际应用中,存在分类体系外的文本会被错误地赋予铁路领域标签的现象。针对这一问题,研究旨在通过域外检测机制识别输入样本是否超出预定义的类别范畴。传统的域外检测方法通常使用域内样本来微调预训练的语言模型,以在特征空间中获得一个易于区分且紧凑的特征区域,位于此区域之外的样本则被视为域外样本。然而,模型在经过微调后虽然提高了对域内语义特征的表示能力,但同时也会削弱对具有判别性的非语义特征的表示能力。为此,提出融合动量编码器特征(FONDA)的铁路领域科技文本域外检测方法,借助缓慢更新的动量编码器极大程度上保留预训练语言模型中的非语义特征,以缓解判别性非语义特征缺失的问题。FONDA在铁路科技文献数据集上的实验结果表明,FONDA算法相较于主流的KnnCon算法,查准率、查全率和F 1分数的绝对指标分别增加了12.55%、10.37%和11.55%。

关键词： 地物点   三维点云   水平格网   特征向量   随机森林   图割  

摘要： 针对现实场景复杂空间导致的点云地物分类精度低的问题,提出一种耦合多尺度特征和随机森林模型优化的三维点云分类方法。该方法首先基于水平格网化对地物点进行归一化处理,选取多维特征向量并使用随机森林模型获取地物点的初始分类,然后采用最大流/最小割算法寻求图割能量模型最优超参数,优化识别点云各地物分类边界,实现复杂区域点云数据的多元精准分类。实验表明:相比传统随机森林算法,研究提出的点云分类方法更为优异,总体分类精度和Kappa系数分别为90.06%和86.5%,具有良好的点云地物分类效果,在处理复杂点云数据时表现更为准确、可靠。

关键词： 暂态稳定   风机并网系统   李雅普诺夫函数   平方和   多位移形状函数  

摘要： 电网侧发生严重故障下,风机并网系统在故障全过程中存在非线性、控制切换的特征,对暂态稳定性分析带来重大挑战,为此提出一种基于多几何中心平方和迭代(multi-geometric-centersum-of-squaresiterative,MSI)的风机并网系统故障全过程暂态稳定性分析方法。首先,提出了一种计及序贯控制切换和故障后电流恢复动态的全阶段暂态同步模型,以实现暂态过程更精细化建模,并分析了考虑电流动态恢复的故障全过程暂态同步物理过程。其次,针对构造李雅普诺夫函数时非负性条件难以满足的问题,将非线性暂态同步模型等效重构为平方和多项式来构造故障不同阶段的多李雅普诺夫函数,以进一步量化风机并网系统的暂态稳定性。此外,为了实现所提模型的更精确求解,提出了基于多位移形状函数的MSI方法,构建多个位移形状函数并随迭代更新其位移几何中心,获得不同搜索方向上更精确的暂态稳定域边界。最后,仿真结果表明,所提方法能够提高稳定域估计的准确性,并验证了理论分析结果。

关键词： 燃气-蒸汽   故障监测   经验模态分解   特征向量   分类超平面  

摘要： 为了探测燃气-蒸汽联合循环发电机组运行过程中的振动波动故障问题,采用经验模态分解算法分析处理采集到的原始振动信号并将故障特征向量提取出来;利用支持向量机模型对振动信号的各特征量进行分类,得到一种基于经验模态分解和支持向量机的振动故障监测方法。实验结果表明,该方法可以保证故障特征量的稳定性好、波形失真少、抗干扰能力强且能较准确地捕捉故障特征,能有效检测出该装置中存在何种类型的故障。

关键词： 生物特征安全   人脸识别技术应用安全管理办法   国密算法   PSAM卡  

摘要： 随着生物识别技术的广泛应用,特征值数据的安全性面临严峻挑战。最新发布的《人脸识别技术应用安全管理办法》(以下简称《办法》)对人脸信息的处理提出了更严格的合规要求,涵盖端到端加密、最小化存储和动态权限控制等关键环节。为此,本研究提出一种基于国密算法与PSAM卡的高安全特征值传递方案,通过物理隔离存储、国密算法加密及分级访问授权,有效满足数据安全、用户知情权保障与设备部署相关的规范要求,为《办法》的落地实施提供了可行的技术实现路径。