电子测量与仪器学报

电子测量与仪器学报杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

Journal of Electronic Measurement and Instrument

杂志简介:《电子测量与仪器学报》杂志经新闻出版总署批准,自1987年创刊,国内刊号为11-2488/TN,是一本综合性较强的电子期刊。该刊是一份月刊,致力于发表电子领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目:“视觉测量与图像处理”专题、学术论文

主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国电子学会
国际刊号:1000-7105
国内刊号:11-2488/TN
全年订价:¥ 984.00
创刊时间:1987
所属类别:电子类
发行周期:月刊
发行地区:北京
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:2.58
复合影响因子:2.03
总发文量:3089
总被引量:28692
H指数:44
引用半衰期:4.6486
立即指数:0.0352
期刊他引率:0.93
平均引文率:6.7676
  • 基于惯性导航角度补偿的室内激光SLAM方法

    作者:朱朔凌; 毛建旭; 王耀南; 刘彩苹; 林澍 刊期:2019年第03期

    针对传统二维激光同步定位与地图构建(SLAM)方法无法适用于非平坦、复杂的非结构化环境的问题,提出了一种基于惯性导航角度补偿的激光SLAM方法。该方法通过基于高斯牛顿法的扫描匹配估计出机器人的位置,使得机器人位置的计算不再依赖里程计模型。同时,通过卡尔曼滤波器得到精确的角度信息并对激光数据进行补偿,提高构建地图的精度。实验平台为搭...

  • 双A/D采样的跨尺度光栅微纳测量算法与实现

    作者:徐从裕; 杨雅茹; 胡宗久; 徐俊; 高雨婷 刊期:2019年第03期

    光栅通过细分实现高分辨率测量,光栅细分数与A/D转换位数有关。针对目前低价位A/D采样芯片存在的A/D转换位数高则采样速度低或A/D转换位数低则采样速度高的特点,提出了一种跨尺度的光栅微纳测量方法,该方法通过高速A/D采样实现光栅快速测量,通过高转换位数A/D采样实现慢速微纳测量。为解决双A/D采样与细分的跟踪问题,设计了基于双A/D采样的二路...

  • 高精度编码器细分误差修正方法的研究

    作者:刘兵; 卢歆 刊期:2019年第03期

    为了精密测量光电编码器在工作时的细分误差,提高编码器细分精度,提出了一种基于改进遗传算法的光电编码器光栅条纹信号细分误差测量分析方法。阐述了基本遗传算法的原理和实现方案,并进行了算法的改进与优化,利用采集到的离散信号数据,通过改进后的遗传算法对光电信号波形进行参数提取。分析了信号质量对编码器细分误差的影响,根据提取到的信号...

  • 基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法

    作者:高峰; 曲建岭; 袁涛; 高峰娟 刊期:2019年第03期

    实现航空发动机剩余寿命的准确预测对于保证飞行安全和提高维修效率具有重要意义,但现有的预测算法往往只是浅层结构,且对各传感器参数之间的相互关系缺乏关联性考虑,限制了对发动机参数信息的深度挖掘。在深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。...

  • 马尔可夫模型于无线信道异常检测中的应用

    作者:袁莉芬; 郭涛; 何怡刚; 吕密; 程珍; 索帅 刊期:2019年第03期

    无线信道异常检测中,现有基于大尺度衰落建模的能量检测法简便、迅速,然而其在检测过程中忽略了阴影衰落的实时、随机变化的特性。马尔可夫模型在无线信道建模中具有良好的应用前景,能够有效地应用于阴影衰落的动态分析。通过统计分析先验马尔可夫模型矩阵的相似度变化阈值,计算先验与实时马尔可夫模型矩阵相似度,检测阴影衰落的变化规律是否发...

  • 小波包增强稀疏表征分类的管道堵塞故障识别

    作者:伍林峰; 冯早; 黄国勇; 李洋 刊期:2019年第03期

    针对在声学主动检测埋地排水管道故障的过程中,不同程度堵塞信号及常规管道部件三通件信号等难以有效区分的问题,提出小波包增强稀疏表征分类(SRC)的堵塞故障识别方法。该方法首先对管道中采集的声学信号进行小波包分解,提取不同尺度分量的多个时频特征参数并筛选出更为有效的特征值,构建能全面表征不同程度堵塞与管道三通件信号的特征向量,然后...

  • 基于最优控制策略和最优值函数的无线频谱资源分配

    作者:周燕 刊期:2019年第03期

    为了解决不确定性随机干扰下的动态服务选择和频谱资源的动态分配问题,提出了一种基于最优控制策略和最优值函数的分层博弈架构。首先将二次用户之间服务选择的动态竞争建模为一种进化博弈,并将由于缺乏完整信息和计算能力的二次用户的非理性干扰行为建模为一个对服务选择分布进化的随机扰动;然后将在二次用户扰动服务选择下二次服务提供商的动...

  • 基于无迹卡尔曼滤波预测的锅炉吹灰优化

    作者:王艳婷; 史元浩; 陈晓龙 刊期:2019年第03期

    针对锅炉受热面从清洁到产生积灰和结渣导致锅炉传热效率降低等问题,以清洁因子为监测指标,提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法的实时吹灰预测方法。采用双指数函数拟合分析清洁因子退化数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对模型参数进行更新,并预测清洁因子未来的变化趋势。同时提出一种基于单位时间传热量最大的吹灰优化模型对吹灰时间进行进一步的优化...

  • 基于EMD-PNN网络的刚性罐道故障诊断方法

    作者:马天兵; 王鑫泉; 王孝东 刊期:2019年第03期

    针对刚性罐道故障种类识别困难,提出了一种基于经验模态分解-概率神经网络(EMD-PNN)的刚性罐道故障诊断方法。首先,搭建立井提升实验平台,使用北京东方振动和噪声技术研究所的INV3062T0设备采集罐道的振动信号,然后对含噪的振动信号进行EMD降噪;其次,提取降噪后振动信号的能量参数、偏度参数、峰度参数、波形参数、峰值参数、峭度参数、脉冲参数...

  • 灰铸铁抗拉强度预测的局部加权线性回归建模

    作者:任明仑; 宋月丽; 褚伟 刊期:2019年第03期

    为实现在生产现场对灰铸铁抗拉强度进行快速、准确的预测控制,引入非参数化的局部加权线性回归建模方法,过程参数的选择结合铁水热分析仪检测的碳、硅含量及光谱仪检测的锰、磷、硫等主要化学成分值。从安徽一家大型铸造厂的实际生产中采集100多炉铁水化学成分与对应抗拉强度数据,经预处理后,分成训练集和验证集,进一步从新的生产批次采集检测数...

  • 某型复合加工机床床身动态特性分析与结构优化

    作者:刘冰; 陈诚; 王勇; 杨雄; 刘国兴; 王超豪 刊期:2019年第03期

    床身作为整体机床的重要支撑部件,其动态特性直接影响机床加工质量和可靠性。建立了某型复合加工机床的床身三维模型,基于结构模态振动理论,利用有限元分析软件ANSYS提供的APDL语言,通过对机床床身前六阶固有频率及振型的对比分析,研究不同筋板结构对床身固有频率的影响,提出了床身结构优化方案。分析了地脚螺栓安装处筋板厚度对床身动态特性的...

  • 基于改进果蝇算法优化SVM的模拟电路故障诊断及对比分析

    作者:赵新; 刘冬生 刊期:2019年第03期

    为提高支持向量机(SVM)对模拟电路的故障诊断精度,提取了基于动态变步长果蝇算法优化SVM的模拟电路故障诊断方法。动态变步长果蝇算法(DCSFOA)在FOA算法的基础上,通过适应度值对果蝇种群进行动态划分,然后两个子群按照不同的公式进行搜索步长的计算并完成位置更新,增强了果蝇种群的寻优能力,可以获得更优的SVM参数,有效地提升了SVM的分类性能。...

  • 基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究

    作者:徐俊祖; 王晓东; 吴建德; 马军 刊期:2019年第03期

    针对经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)方法存在模态混叠、噪声残留以及对滚动轴承早期微弱故障特征提取效果不理想的问题,提出一种基于集成噪声重构经验模态分解(ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition, ENEMD)与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取方法。首先,使用ENEMD对采集信号进行分解,基于固有噪声...

  • 基于迁移VPMCD的滚动轴承故障诊断方法

    作者:陈淑英; 王利群 刊期:2019年第03期

    针对滚动轴承诊断中难以获得大量故障样本的问题,拟结合迁移学习的思想,提出了一种基于迁移学习的多变量预测模型(TVPMCD)方法。该方法首先采用已知样本库建立基础变量预测模型(BVPM);然后利用少量的目标域已知样本更新基础变量预测模型,使得更新的基础变量预测模型能兼顾目标域已知样本的信息;同时,以目标域已知样本的判别误差最小为目标,剔除...

  • 基于双目立体视觉的波浪参数遥测方法研究

    作者:石磊; 朱洪海; 于雨; 崔晓; 惠力; 初士博; 杨立; 杨书凯; 周扬 刊期:2019年第03期

    为了减少测量仪器本身对测量结果的影响并且提高海洋波浪测量仪器的安全性与可维护性,提出了一种将双目立体视觉技术和数字图像处理技术结合起来应用于目标海域海洋波浪参数测量的方法。该方法采用双目立体视觉系统作为采集平台,包含视频获取、视频图像处理、波浪参数反演等主要模块,反演间隔为0.5 s、共2 048帧的波浪变化视频得到目标海域海洋...