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基于GRU和卷积注意力的改进ACGAN故障诊断方法
1
作者 彭朝琴 李奇聪 +2 位作者 张海尼 吴红 马云鹏 《航空学报》 北大核心 2026年第2期318-332,共15页
由于机电伺服系统(EMA)在实际应用中故障数据样本少,会影响故障诊断方法的分类效果。针对故障数据缺失下机电伺服系统的故障诊断问题,设计了一种基于门控循环单元(GRU)和卷积注意力的改进辅助分类生成对抗网络(ACGAN)故障诊断方法,能够... 由于机电伺服系统(EMA)在实际应用中故障数据样本少,会影响故障诊断方法的分类效果。针对故障数据缺失下机电伺服系统的故障诊断问题,设计了一种基于门控循环单元(GRU)和卷积注意力的改进辅助分类生成对抗网络(ACGAN)故障诊断方法,能够稳定地生成各故障类别高质量数据。首先,在ACGAN中引入Wasserstein距离与梯度惩罚,优化损失函数,提升对抗训练稳定性。其次,在生成器和判别器中加入GRU和卷积注意力模块(CBAM),增强网络对关键特征和时序特征的提取能力,克服了卷积网络在处理时序数据时的局限性,提高了生成样本的质量。最后,通过共享分类器与判别器网络参数,利用平衡数据集微调分类器,进一步提高模型的诊断性能。基于搭建的EMA实验台,得到由大量正常数据与少量故障数据组成的不平衡实验数据集,通过对比和消融实验,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 机电伺服系统 门控循环单元 卷积注意力模块 故障诊断 辅助分类生成对抗网络
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基于STM32的轴承损伤监测系统设计
2
作者 李博 项阳 +4 位作者 胡少林 张士融 赵震洋 虞凡 王凯 《物联网技术》 2026年第4期12-14,共3页
针对航空发动机轴承振动监测中传统设备体积庞大、实时性不足的局限性,文中提出一种基于STM32的嵌入式智能监测系统。通过集成高精度三轴振动传感器、LoRa无线通信模块与混合域分析算法,构建微型化硬件架构,实现振动信号的实时采集、特... 针对航空发动机轴承振动监测中传统设备体积庞大、实时性不足的局限性,文中提出一种基于STM32的嵌入式智能监测系统。通过集成高精度三轴振动传感器、LoRa无线通信模块与混合域分析算法,构建微型化硬件架构,实现振动信号的实时采集、特征提取与在线诊断;采用自适应扩频因子调节与动态休眠策略,优化系统功耗及复杂电磁环境下的抗干扰性能。系统支持振动速度、加速度等多维度参数分析,结合数据应用平台实现阈值预警与远程监控,有效解决航空测试场景中空间受限、数据传输稳定性差等问题,为发动机关键旋转部件的健康管理提供高可靠性解决方案,在工业设备状态监测领域具有广泛适用性。 展开更多
关键词 STM32 振动监测 航空发动机轴承 LoRa无线通信 数据采集 云平台
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一种城市地下综合管廊安全监测系统
3
作者 吴如樵 戚玉强 张浩南 《科学技术创新》 2026年第5期200-204,共5页
城市地下综合管廊,是指在城市地下建造的一个隧道空间,将供水、供电、供气及通信等各种工程管线设施集成在一起,在保障城市运行中发挥重要的作用。文章构建了一种城市地下综合管廊系统,以八路4G物联网控制器为核心,对管廊设施中的水压... 城市地下综合管廊,是指在城市地下建造的一个隧道空间,将供水、供电、供气及通信等各种工程管线设施集成在一起,在保障城市运行中发挥重要的作用。文章构建了一种城市地下综合管廊系统,以八路4G物联网控制器为核心,对管廊设施中的水压、危险气体浓度及电流数值等参数进行监控,如实际运行参数超出监控范围时,控制器将通过WIFI模块向维护人员手机终端发送报警信息,此外,还考虑了窨井盖防盗报警功能,当窨井盖被盗时,系统除向手机终端发出报警信息外,还会从管道内部升出闪烁警灯,提醒车辆及行人及时避让。 展开更多
关键词 综合管廊 物联网控制器 防盗报警 数据采集
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基于图拉普拉斯正则化深度学习模型的TBM滚刀磨损预测方法
4
作者 王开松 郭旭华 +3 位作者 唐威 魏一鸣 李朝阳 邹俊 《工程设计学报》 北大核心 2026年第1期33-43,共11页
针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过... 针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过掘进循环动态提取法精准识别并剔除非掘进段和空推段的数据,采用四分位法进行异常值剔除,并结合SG(Savitzky-Goloy)滤波降噪,提升了数据质量;融合GLR和深度学习技术,利用k-NN(k-nearest neighbor,k近邻)图构建数据流形结构,通过拉普拉斯矩阵约束相邻样本的预测平稳性,生成了高置信度伪标签扩充训练集,并分别结合长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),构建了GLR-LSTM、GLR-DNN和GLRCNN等3种预测模型。实验结果表明,GLR-LSTM模型的预测性能最优,相较岭回归、支持向量机回归和梯度提升回归树等传统小样本机器学习方法,预测精度显著提高。该方法仅需TBM刀盘转矩、总推进力等运行参数即可实现滚刀实时磨损速率的精准预测,为减少开仓检测、优化维护决策提供了技术支撑。 展开更多
关键词 全断面隧道掘进机 图拉普拉斯正则化 半监督学习 小样本学习 长短期记忆网络
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基于改进YOLOv7的带式输送机输送带破损检测
5
作者 李杰 庄子悦 +2 位作者 苗长云 李现国 刘意 《天津工业大学学报》 北大核心 2026年第1期70-78,84,共10页
针对目前带式输送机输送带破损检测存在准确率低、可靠性差等问题,提出了基于改进YOLOv7的带式输送机输送带破损检测方法。改进YOLOv7网络结构,在Backbone和Head中间引入基于通道和空间的卷积注意力机制(CBAM),抑制不相关细节,降低漏检... 针对目前带式输送机输送带破损检测存在准确率低、可靠性差等问题,提出了基于改进YOLOv7的带式输送机输送带破损检测方法。改进YOLOv7网络结构,在Backbone和Head中间引入基于通道和空间的卷积注意力机制(CBAM),抑制不相关细节,降低漏检率;在Head部分引入坐标卷积(CoordConv),改善对空间关系的理解,提高对于小目标特征的提取能力;在Head的E-ELAN中引入可切换的空洞卷积(SAConv),丰富感受野,提高处理不同尺寸破损的能力;设计了带式输送机输送带破损检测系统,将训练好的改进YOLOv7模型部署到Jetson Nano,并进行试验验证该系统的检测性能。结果表明:改进YOLOv7模型检测召回率均值为88.7%,精确率均值为92.8%,平均准确率均值为93.8%,与原模型相比分别提高了3.4、1.4、1.8个百分点;对裂纹、磨损、鼓泡、孔洞4种故障检测的召回率分别为94.0%、84.1%、82.2%、94.5%,与原模型相比分别提高了1.0、5.4、1.7、5.5个百分点;带式输送机输送带破损检测系统对4种破损的识别速度约为15帧/s,能够有效检测输送带破损。 展开更多
关键词 带式输送机 输送带破损检测 改进YOLOv7网络模型 可切换的空洞卷积 Jetson Nano嵌入式系统
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基于图论算法与蚁群优化支持向量机的数控机床故障智能诊断
6
作者 迟玉伦 戴顺达 朱文博 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第2期706-719,共14页
针对传统数控机床故障诊断方法耗时且精度不足、无法满足快速诊断需求的问题,提出一种基于图论算法和蚁群优化支持向量机(ACO-SVM)的方法实现机床故障的快速精确诊断。首先,通过故障历史数据建立数控机床故障传播模型,利用图论算法进行... 针对传统数控机床故障诊断方法耗时且精度不足、无法满足快速诊断需求的问题,提出一种基于图论算法和蚁群优化支持向量机(ACO-SVM)的方法实现机床故障的快速精确诊断。首先,通过故障历史数据建立数控机床故障传播模型,利用图论算法进行分析,得到故障的风险影响度排序确定故障的优先级;然后,针对优先级较高的故障,利用传感器采集加工信号提取特征值构建特征向量;进一步,利用蚁群算法优化支持向量机参数,构建ACO-SVM故障诊断模型实现机床故障精确诊断;最后,通过实验对某公司轴承磨床磨削烧伤故障进行验证,结果表明:基于图论算法可对故障进行定位排序,利用ACO-SVM模型的诊断平均准确率达到99.378%,对提升数控机床故障快速维修及机床可靠性具有重要意义。 展开更多
关键词 支持向量机 图论算法 蚁群算法 故障诊断
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基于深度学习网络和领域知识图谱的机械臂故障智能诊断研究
7
作者 张顺堂 许佳宇 宋海草 《机床与液压》 北大核心 2026年第3期85-94,共10页
针对机械臂故障诊断领域存在的故障原因复杂和诊断过程缺乏解释性问题,提出一种基于深度学习与知识图谱的智能诊断方法。构建基于双向编码器表征法(BERT),并融合双向长短期记忆网络(BiLSTM)、注意力(Attention)机制与条件随机场(CRF)模... 针对机械臂故障诊断领域存在的故障原因复杂和诊断过程缺乏解释性问题,提出一种基于深度学习与知识图谱的智能诊断方法。构建基于双向编码器表征法(BERT),并融合双向长短期记忆网络(BiLSTM)、注意力(Attention)机制与条件随机场(CRF)模块的知识抽取模型,实现故障文本的知识抽取。通过FMECA和FTA将抽取结果进行整合,分析故障模式,形成机械臂故障诊断知识框架,构建领域知识图谱。最后,将领域知识图谱作为图数据库,以BERT模型为问答框架,搭建机械臂故障诊断平台。试验结果表明:改进后模型的F_(1)值提高了9%,能够提升模型识别准确度,同时通过集成领域知识图谱和语言模型,平台能够实现故障原因的追溯与解答,有效辅助维修决策,提高诊断过程解释性,提升先验知识的利用率。 展开更多
关键词 机械臂 故障诊断 深度学习 知识图谱
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面向风力发电过程的多尺度无监督状态监测方法
8
作者 韩涛 姚维 《自动化技术与应用》 2026年第1期49-53,78,共6页
针对风力发电过程中快变与缓变参数非线性耦合所带来的多变化尺度问题,提出一种新型的神经慢特征分析模型,并将其应用于风力发电过程的状态监测任务。模型以神经网络为载体,通过引入特征白化和慢度约束实现对传统慢特征分析方法的非线性... 针对风力发电过程中快变与缓变参数非线性耦合所带来的多变化尺度问题,提出一种新型的神经慢特征分析模型,并将其应用于风力发电过程的状态监测任务。模型以神经网络为载体,通过引入特征白化和慢度约束实现对传统慢特征分析方法的非线性化,从运行参数复杂耦合关系中分解出不同变化尺度的子成分。同时,设计一种无监督的多尺度异常检测实验方案,无须依赖标签信息即可完成模型训练,自动识别风机的异常运行模式。实验结果表明,所提出的方法显著优于传统的无监督方法,并能够达到与典型有监督方法相似的性能。 展开更多
关键词 神经慢特征分析 多变化尺度 无监督学习 状态监测 风力发电
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面向污水处理的轻量化多参数时序预测方法
9
作者 唐莉丽 刘乙奇 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期60-69,共10页
在污水处理过程中,高效建模关键水质参数对于实现过程控制优化、异常检测和决策支持具有重要意义。然而,其过程数据普遍具有时序依赖性、多变量耦合性和工况非稳态性等特点,给精准建模带来了重大挑战。为解决这些问题,该文提出了一种基... 在污水处理过程中,高效建模关键水质参数对于实现过程控制优化、异常检测和决策支持具有重要意义。然而,其过程数据普遍具有时序依赖性、多变量耦合性和工况非稳态性等特点,给精准建模带来了重大挑战。为解决这些问题,该文提出了一种基于平稳小波变换和协同注意力机制的轻量化多参数时序预测模型。该模型首先通过平稳小波变换对污水数据进行多尺度分解,提取不同尺度序列下的数据特征;然后,基于几何注意力与稀疏注意力构建协同注意力机制,高效捕捉关键水质参数之间的复杂耦合关系及时序特征;最后,通过双投影层将逆小波变换重构后的特征映射为最终预测结果。在东莞市某污水处理厂的实测数据集上进行模型训练与验证,并开展多步预测任务和部分数据可视化分析。实验结果表明:所提模型在24步多输出预测任务中,多输出均方根误差(RMSSD)相较于对比模型降低9.15%~37.70%;在其他预测任务中,精度仅次于参数规模更大的TimesNet。此结果体现了该模型在轻量化与高精度之间的有效平衡,验证了其在污水处理时序预测中的有效性。 展开更多
关键词 多参数时序预测 平稳小波变换 协同注意力机制 轻量化 污水处理
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多模态时空特征融合的过电流诱发并联击穿电弧检测
10
作者 周亮 王烨 +3 位作者 蔡发明 朱英杰 王安虎 蒋慧灵 《清华大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期125-138,共14页
针对复杂工况下故障电弧检测存在多模态特征利用率低、噪声鲁棒性差的问题,该文提出一种基于多模态特征融合的故障电弧检测方法。通过搭建过电流诱发并联击穿电弧的实验电路,采集不同阻燃等级护套线与过电流参数下的电流时序信号,构建... 针对复杂工况下故障电弧检测存在多模态特征利用率低、噪声鲁棒性差的问题,该文提出一种基于多模态特征融合的故障电弧检测方法。通过搭建过电流诱发并联击穿电弧的实验电路,采集不同阻燃等级护套线与过电流参数下的电流时序信号,构建多模态数据集。基于Markov转换场、递归图等5种时域、频域、时频域转换方法,将瞬态电流信号映射为时频-空间特征图,并与一维时序信号结合,引入交叉注意力机制优化Swin-Transformer网络,实现跨模态特征协同优化。结果表明,时频图像增强了对高频暂态特征的敏感性,注意力机制通过聚焦关键频段和时域片段,能更有效地捕捉故障电弧特征,其分类准确率达98.07%,较传统CNN模型提升了0.37%,为过电流诱发并联击穿电弧检测提供了更可靠的技术方案。 展开更多
关键词 故障电弧检测 过电流 多模态特征融合 交叉注意力机制 时频分析
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基于孤立森林算法的冷弯成形设备异常检测方法研究
11
作者 曹硕硕 任寅迎 +2 位作者 韩毅 王鹏飞 徐连星 《塑性工程学报》 北大核心 2026年第2期232-242,共11页
随着人工智能技术在工业监测领域的深入发展,无监督学习为故障预警提供了新的解决路径。针对冷弯成形设备关键部件突发故障导致生产中断的问题,提出一种基于孤立森林算法的无监督异常远程检测方案。该方法通过工业物联网网关搭建远程运... 随着人工智能技术在工业监测领域的深入发展,无监督学习为故障预警提供了新的解决路径。针对冷弯成形设备关键部件突发故障导致生产中断的问题,提出一种基于孤立森林算法的无监督异常远程检测方案。该方法通过工业物联网网关搭建远程运维平台,采集设备正常运行状态下的多维时序数据,构建健康基准模型。根据“异常数据少且不同”的特性,通过计算孤立路径长度识别与正常模式显著偏离的异常点,解决故障数据稀疏和数据不平衡问题。以冷弯型钢机主驱动系统为研究对象,首先搭建冷弯成形设备远程运维平台,再构建孤立森林异常检测模型,采用多维特征提取方法实现冷弯成形过程数据的高效提取,进而对模型进行训练和参数优化,为生产过程的异常检测提供了可靠的判别依据。研究结果表明,该方法能有效捕捉设备异常运行状态下引起的电流和扭矩异常,准确率达到95.2%,可以实现冷弯设备的远程智能运维。本方案无需故障历史数据,为冷弯成形设备及其他类似工业设备的预测性维护提供了一种低成本、高效益的远程智能运维解决方案。 展开更多
关键词 冷弯成形 异常检测 孤立森林 无监督学习 远程运维
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电子设计实验室数字化开放建设探索
12
作者 冯伟 顾斌杰 +1 位作者 陶洪峰 赵华荣 《实验室研究与探索》 北大核心 2026年第2期121-126,154,共7页
针对电子设计实验室在传统开放模式下存在的开放时段固定、安全监管手段落后、审批流程繁琐及管理工作繁重等问题,提出一套数字化开放建设方案。该方案在充分调研师生实际需求的基础上,系统规划了基础设施建设与数字化业务建设等核心内... 针对电子设计实验室在传统开放模式下存在的开放时段固定、安全监管手段落后、审批流程繁琐及管理工作繁重等问题,提出一套数字化开放建设方案。该方案在充分调研师生实际需求的基础上,系统规划了基础设施建设与数字化业务建设等核心内容。通过打通实验室管理信息系统与底层设备间的数据壁垒,实现了数据互通与功能联动;同时,将数字技术融入实验室开放的全业务流程,对预约管理、安全管理、资产管理等关键业务进行线上建模与流程重构,最终实现了按需开放、实时响应的智能化管理目标。实践应用表明,该建设方案显著提升了学生动手实践能力和实验室的管理效能,可为同类型实验室的数字化转型提供可复制的参考范例。 展开更多
关键词 电子设计 开放实验室 数字化 5G双域专网
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数据驱动的装备特征分析与异常检测
13
作者 孟辰宇 王峥 +4 位作者 宋晋 洪羽 于文程 王丽 郑江滨 《航天控制》 2026年第1期22-27,共6页
随着航天领域应用规模的不断扩大,复杂装备的健康管理正由定期维护转向基于数据驱动的预测性维护。本文提出一种数据驱动的异常检测框架TS-ADF,通过多维运行数据的正常模式建立、重构分析与特征融合,实现对潜在异常的有效识别。具体包括... 随着航天领域应用规模的不断扩大,复杂装备的健康管理正由定期维护转向基于数据驱动的预测性维护。本文提出一种数据驱动的异常检测框架TS-ADF,通过多维运行数据的正常模式建立、重构分析与特征融合,实现对潜在异常的有效识别。具体包括:利用密度峰值聚类进行初步筛选,结合长短期记忆自编码器(LSTM-AE)捕捉时间序列的深层特征,并通过时频分析与参数变化分析验证异常点。实验结果表明,该方法能够有效识别异常,为装备的智能健康管理与预测性维护提供支持。 展开更多
关键词 数据驱动 异常检测 高斯密度峰值聚类 LSTM自编码器 时频融合特征
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基于改进BP神经网络的机电PLC控制系统故障检测方法
14
作者 姚仪遵 农红密 王宽田 《自动化应用》 2026年第1期22-26,共5页
常规的机电PLC控制系统故障检测方法主要通过传感设备采集故障信号,并通过数模转换技术进行分析。由于缺乏对故障向量的分解处理,导致故障检测效率较低。为此,提出基于改进BP神经网络的机电PLC控制系统故障检测方法。首先,根据机电PLC... 常规的机电PLC控制系统故障检测方法主要通过传感设备采集故障信号,并通过数模转换技术进行分析。由于缺乏对故障向量的分解处理,导致故障检测效率较低。为此,提出基于改进BP神经网络的机电PLC控制系统故障检测方法。首先,根据机电PLC控制系统的运行机理,划分故障类型。其次,将系统的输出响应信号分解为故障特征向量和残余分量,从而提取故障特征。然后,结合输出响应信号的残差集合,构建故障特征矩阵(FSM)。最后,引入误差函数,结合梯度下降法优化常规BP神经网络拓扑结构中每层的权重,采用改进BP神经网络算法识别故障类型,实现故障检测。测试结果表明,所提方法所需的检测时间较短,具有较为理想的故障检测效率。 展开更多
关键词 BP神经网络 机电PLC控制系统 故障检测 故障类型
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传感器数据融合在计算机中的实时监控与分析
15
作者 熊淑平 《新潮电子》 2026年第4期46-48,共3页
随着传感器技术的发展和大数据的普及应用,传感器数据的实时监控与分析已成为计算机科学重要的研究领域。文章聚焦跨源传感器的数据融合与实时分析问题,指出通过多传感器数据融合可提升监控系统的稳定性和准确性,对这些融合的数据进行... 随着传感器技术的发展和大数据的普及应用,传感器数据的实时监控与分析已成为计算机科学重要的研究领域。文章聚焦跨源传感器的数据融合与实时分析问题,指出通过多传感器数据融合可提升监控系统的稳定性和准确性,对这些融合的数据进行实时分析,能够准确、快速地反映监控对象的状态变化,还探讨了如何充分利用计算机多核处理器的并行计算能力提升实时分析的效率。研究表明,该方法可显著提升监控系统的准确性与效率,为实时监控系统提供了有力的理论与实践支持。 展开更多
关键词 数据融合 实时分析 计算机多核处理器 准确性 监控系统
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基于纵联比较原理的广域配电网继电保护方法
16
作者 刘震宇 《自动化技术与应用》 2026年第1期37-40,共4页
保护装置的动作选择性能易受到保护范围和保护延时的影响,导致保护装置易出现误动、拒动和抢动的问题,使得装置无法及时发现系统故障,保护的实效性较差。为此,提出基于纵联比较原理的广域配电网继电保护方法研究。依据纵联比较原理,设... 保护装置的动作选择性能易受到保护范围和保护延时的影响,导致保护装置易出现误动、拒动和抢动的问题,使得装置无法及时发现系统故障,保护的实效性较差。为此,提出基于纵联比较原理的广域配电网继电保护方法研究。依据纵联比较原理,设计电力系统故障识别判据,根据首端故障线模电流与末端故障线模电流之间的关系,确定系统故障类型,并求取保护装置的动作起始值与整定值,通过设置保护区域系数维护保护装置的选择性能,避免误动、拒动和抢动现象,并结合保护范围与保护延时计算纵联保护距离,基于此,依据系统故障位置生成继电保护方案。实验结果表明,所提方法输出的保护动作时间较小,保护实效性较好。 展开更多
关键词 纵联比较原理 广域配电网 整定值 系统故障 继电保护
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基于机器视觉的条盒缺包检测设计
17
作者 崔向东 王生飞 +2 位作者 李峰 张金钢 李运腾 《自动化技术与应用》 2026年第3期133-137,共5页
针对YB65A型“双铝包”中支异形包装机组生产阶段频发的缺包条盒漏检难题,设计一套基于机器视觉的在线检测系统。系统以基恩士图像处理器为核心硬件,对进入CT成型仓的烟包组执行触发式图像采集,通过二值化滤波算法完成图像预处理,依托... 针对YB65A型“双铝包”中支异形包装机组生产阶段频发的缺包条盒漏检难题,设计一套基于机器视觉的在线检测系统。系统以基恩士图像处理器为核心硬件,对进入CT成型仓的烟包组执行触发式图像采集,通过二值化滤波算法完成图像预处理,依托处理器内置算法提取烟包组轮廓与数量特征,以单条盒烟包组满额10盒为判定阈值,实现缺包条盒的精准识别。当检测到烟包组数量未达标时,系统检测相位迅速接收信号,驱动剔除机构完成不合格品在线分拣,同时将剔除数据上传至上位机实时显示。为验证系统可靠性,在成型仓各烟包预设位置依次取走单盒烟包,经复位开机开展全工况准确性测试。实验结果表明,该系统可实现烟包组数量的实时动态监控,缺包条盒识别与剔除准确率达100%,有效解决了该机型缺包漏检技术瓶颈,为卷烟包装装备的质量管控升级提供了工程化解决方案。 展开更多
关键词 机器视觉 条盒缺包检测 YB65A包装机 基恩士CV5000 二值化 图像处理 在线质量检测
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基于NB-IoT技术的黄河水质监测系统研究与设计 被引量：1
18
作者 杨昊弋 冯锋 《物联网技术》 2026年第3期9-11,共3页
针对黄河日益严重的水污染问题,提出一种基于NB-IoT技术的黄河水质监测系统。该系统利用NB-IoT的低功耗、广覆盖和高容量特性,结合多种高精度传感器,实现了黄河水质参数的实时监测、数据远程传输、智能分析及预警信息的及时发布。系统... 针对黄河日益严重的水污染问题,提出一种基于NB-IoT技术的黄河水质监测系统。该系统利用NB-IoT的低功耗、广覆盖和高容量特性,结合多种高精度传感器,实现了黄河水质参数的实时监测、数据远程传输、智能分析及预警信息的及时发布。系统采用分层架构设计,包括感知层、传输层、平台层和应用层。感知层通过多种传感器采集关键水质参数,传输层利用NB-IoT技术将数据稳定传输至云服务器,平台层进行数据分析和预警生成,应用层提供用户交互界面。该系统具有低功耗、多参数集成、智能预警和便捷管理等创新性特点,为黄河水质监测和管理提供了高效、可靠的解决方案,具有广阔的应用前景和推广价值。 展开更多
关键词 NB-IoT技术 STM32 黄河水质监测 分层架构 实时监测 智能预警
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基于Maix Bit的多功能智能储物系统开发
19
作者 张辽 李春树 +2 位作者 温骏傑 白莹莹 赵海瑛 《物联网技术》 2026年第3期57-60,66,共5页
文中设计并制作了一种智能储物系统,实现储物柜的人脸识别、状态监测、危险警报及云端管理功能。人脸识别功能通过K210模块获取用户脸部特征参数,在Maix Bit芯片上利用YOLO算法进行人脸识别;红外传感器模块获取储物柜内物品存放状态,在... 文中设计并制作了一种智能储物系统,实现储物柜的人脸识别、状态监测、危险警报及云端管理功能。人脸识别功能通过K210模块获取用户脸部特征参数,在Maix Bit芯片上利用YOLO算法进行人脸识别;红外传感器模块获取储物柜内物品存放状态,在沁恒CH32V307VCT6芯片上通过定时器实现空闲、占用、滞留的状态分类;通过DS18B20、MQ-2传感器模块获取储物柜内温度、烟雾参数。同时通过HC05蓝牙模块将状态结果和监测信息同步至服务器,管理人员通过手机端APP即可实现储物柜的在线监测。系统将储物柜的使用和管理数据化、智能化,可应用于超市、车站、游乐园等多种场景,具有较强的实用性,能有效为城市居民的生活提供便利,对推进公共设施智能化建设、物联网建设具有重要意义。 展开更多
关键词 智能储物系统 人脸识别 沁恒CH32V307芯片 MaixBit YOLO算法 云端管理
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基于稀疏时频和深度学习的滚动轴承故障诊断
20
作者 虞菲洁 刘炳成 +2 位作者 阚琛 郭明超 王维民 《化工机械》 2026年第1期156-166,共11页
为解决轴承故障信号受强噪声干扰难以进行人工识别诊断的问题,提出了基于稀疏时频和深度学习的轴承故障智能诊断方法。首先,基于稀疏表示和短时傅里叶变换构建稀疏约束范数下的时频模型;其次,利用布雷格曼迭代约束优化策略求解模型,得... 为解决轴承故障信号受强噪声干扰难以进行人工识别诊断的问题,提出了基于稀疏时频和深度学习的轴承故障智能诊断方法。首先,基于稀疏表示和短时傅里叶变换构建稀疏约束范数下的时频模型;其次,利用布雷格曼迭代约束优化策略求解模型,得到具有可解释性的高聚集性和高分辨率时频图;最后,采用嵌入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)的改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型进行特征提取,在故障辨识中采用全局平均池化操作提升模型鲁棒性和泛化能力。采用实验台多种类轴承故障数据验证所构建的深度学习模型,识别诊断精度达到了99.636%。应用离心机实际工程数据对所提轴承故障智能诊断方法进行验证,所提方法诊断精度达到了99.276%,结果表明所提方法提高了离心机轴承微弱故障信号特征提取能力和故障辨识能力,可为旋转机械智能化发展、预测性维护提供理论基础。 展开更多
关键词 离心机轴承故障 稀疏表示 时频分析 卷积神经网络 卷积块注意力模块
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