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关键词： 法珀传感器   测量精度   解调系统   腔长   高分辨率   线阵图像传感器  

摘要： 光纤法珀传感器的腔长测量精度取决于解调系统的分辨率,现有的解调系统的分辨率多大于10 nm,难以实现10 nm以内腔长变化的测量。针对该问题,提出了以7 450像元数的线阵图像传感器为基础搭建解调系统,通过硬件设计与软件算法提高特征信号质量,完成腔长数据提取,实现了一种高分辨率光纤法珀传感器解调系统。实验结果表明,该系统在0~20μm的腔长测量范围内,实现了2.7 nm的光学分辨率,精度达到0.013 5%FS。

关键词： 机器视觉   皮带质量   夹杂物   撕裂   跑偏   检测装置  

摘要： 分析和总结输送皮带常用监控技术的局限性,设计一种基于机器视觉及PLC技术的带式输送机智能缺陷检测及控制系统,实时检测皮带的温度、物料夹杂物、撕裂、跑偏等状态。该系统实时性、灵敏度高,成本低、易安装与维护,能实时发出声音和闪烁亮光报警并将报警信号传给PLC,做到早于故障前发现、定位异常并及时制动。

关键词： 无源光纤   大芯径光纤   受激布里渊散射   受激布里渊增益系数  

摘要： 光纤非线性效应抑制了光纤在高功率激光中的应用,重点分析在窄线宽光纤激光器中的受激布里渊散射(SBS)。受激布里渊增益系数(SBGC)能够反映出光纤SBS性能。基于SBS产生机理,搭建了1064 nm波长下的大芯径无源光纤SBGC测试平台。经实际测试验证,该测试平台完成了对自行制备的芯径50μm的大芯径无源光纤SBGC和背向受激布里渊频移(BSBFS)测试,最低测得了1.9×10^(-12)m/W的光纤SBGC,较好地实现了对大芯径无源光纤SBGC测试表征。

关键词： 短期电力负荷预测   神经基扩展分析   多头注意力机制   特征融合   深度学习  

摘要： 短期电力负荷预测的准确性对智能电网平稳高效运行具有重要意义,但多种因素影响下的负荷数据具有较强的非平稳性与随机波动性,使得高精度的短期电力负荷预测面临挑战。为充分挖掘负荷序列中的趋势特征与周期性特征,准确提取与电力负荷存在潜在相关性的辅助信息特征,提升短期电力负荷预测精度,该文提出了一种基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)与辅助编码器的短期电力负荷预测模型。该模型包含两个并行的编码器,基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)模型的负荷特征编码器和基于多头注意力机制的辅助信息编码器,分别用于学习负荷数据中的时序特征与辅助信息特征。同时,构建特征融合模块将时序特征和辅助信息特征构造成联合特征向量,并设计基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的预测解码器模块进行短期电力负荷预测。在GEFCom2014公开数据集上进行实验,结果表明所提方法与长短期记忆(long short-termmemory,LSTM)网络模型、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-LSTM网络模型、序列到序列(sequence-to-sequence,Seq2Seq)网络模型、季节自回归差分移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型及支持向量回归模型(support vector returns,SVR)等基线模型相比,在预测精度方面具有明显优势,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)平均提升了24.16%。

关键词： 机器视觉   双面检测   白芍药材   品质检测  

摘要： 为提高白芍品质检测的准确度和效率,提出一种基于机器视觉技术的双面白芍品质检测系统。通过镜面反射,系统对药材上下两面图像同时采集处理,以检测药材的品质。除对比分析单面和双面图像的识别效果外,还在YOLOv8s模型中引入Shuffle Attention注意力机制和Focal EIOU Loss损失函数优化算法。通过实验对比,白芍的单面识别平均精度均值为94.4%,双面识别的平均精度均值为92.8%,改进后的算法对双面白芍图像的识别平均精度均值达到99.3%,同时可避免样本不均衡引起的预测偏向性。实验结果验证了白芍药材双面品质检测系统的可行性和实用性。

关键词： 相控阵   角焊缝   小管径   无损检测   超声检测  

摘要： 介绍了相控阵超声检测在集箱小径管管座角焊缝检测上的应用,分析了小径管管座的结构和检测难点;从相控阵检测的原理、相控阵检测方法、相控阵检测设备阐述了相控阵检测技术在小径管管座角焊缝检测的研究和发展现状,并探讨了相控阵超声检测技术未来的发展方向。

关键词： 集合式电容器   局部放电定位   超声检测   粒子群算法  

摘要： 集合式电容器内部局部放电问题可能导致绝缘介质破坏和设备故障。已有的局部放电检测技术在集合式电容器中受到电磁干扰的限制。为此,提出了一种自适应模拟退火粒子群超声定位方法。该方法结合超声检测法克服电磁干扰对定位精度的影响,通过对粒子群参数进行自适应优化,并应用模拟退火和轮盘赌策略进行优化。为检测该方法的效果,通过对比实验表明,该方法提高了定位的准确性和稳定性,为集合式电容器局部放电定位问题提供了有效的解决方案。

关键词： U-Net   卷积胶囊编码器   注意力机制   多尺度特征局部共现  

摘要： U-Net在图像分割领域取得了巨大成功,然而卷积和下采样操作导致部分位置信息丢失,全局和长距离的语义交互信息难以被学习,并且缺乏整合全局和局部信息的能力。为了提取丰富的局部细节和全局上下文信息,提出了一个基于卷积胶囊编码器和局部共现的医学图像分割网络MLFCNet(network based on convolution capsule encoder and multi-scale local feature co-occurrence)。在U-Net基础上引入胶囊网络模块,学习目标位置信息、局部与全局的关系。同时利用提出的注意力机制保留网络池化层丢弃的信息,并且设计了新的多尺度特征融合方法,从而捕捉全局信息并抑制背景噪声。此外,提出了一种新的多尺度局部特征共现算法,局部特征之间的关系能够被更好地学习。在两个公共数据集上与九种方法进行了比较,相比于性能第二的模型,该方法的mIoU在肝脏医学图像中提升了4.7%,Dice系数提升了1.7%。在肝脏医学图像和人像数据集上的实验结果表明,在相同的实验条件下,提出的网络优于U-Net和其他主流的图像分割网络。

关键词： 硫系红外光纤   红外光纤传像束   硫系玻璃   原料提纯   双坩埚法  

摘要： 随着探测技术与光纤材料的发展,以及对红外波段探测需求的增长,推进红外光纤的研制愈加重要。硫系玻璃红外光纤透过波长可达25μm,可以弥补卤化物玻璃红外光纤透过范围仅到6μm的限制。硫系红外光纤由于其具备优良的近、中、远红外区透过性能和低声子能量、高三阶非线性系数、极高的拉曼增益系数及组分可调等优点,可满足红外波段的探测及多方面应用需求。从红外光纤传像束研制、硫系玻璃制备及除杂方法、硫系红外光纤的制备及拉制方法等方面,系统介绍了红外光纤传像束、硫系玻璃及硫系红外光纤的国内外研究进展。基于红外光纤损耗的构效关系,指出目前相关领域存在的问题及今后的发展趋势,以期给未来光纤传像束用硫系红外光纤的研发及应用提供参考。

关键词： 光纤旋转连接   联合仿真   插入损耗  

摘要： 光纤旋转连接通常采用光纤扩束来实现旋转耦合,多芯光纤旋转连接一般采用道威棱镜来解旋,温度变化时空间光路受棱镜变化影响发生倾斜和偏离,导致插入损耗增大。针对多芯光纤旋转连接的结构和工艺,建立了光纤旋转连接温度和插入损耗的联合仿真模型,设计了热膨胀匹配光路,仿真分析了应力和形变及棱镜变形后的单模和多模光路插入损耗特性。在仿真研究的基础上,制作了6芯单模和8芯多模混装光纤旋转接头,经实测其-40~65℃温度范围内插入损耗<2.5 dB,插入损耗变化≤0.5 dB,验证了仿真模型的有效性。此研究方法对其他光器件的温度与插入损耗特性评估有指导作用。