ISBN: (纸本)9787510346705

关键词： 帕金森病   帕金森诊断框架   数据处理   异常检测   活动组合及分类算法  

摘要： 研究表明，帕金森病（PD）的患者数已经高达500万人。随着物联网等硬件技术的发展，可穿戴式传感器技术为帕金森疾病的研究带来了新的研究方向。然而，从本文的研究中发现，基于可穿戴智能的帕金森疾病研究仍然面临众多挑战。由于帕金森病患者大多处于离院环境，其活动监测涉及到移动物联网中连接的生活记录数据具有精准度低、难标注、高不确定性和复杂的动态环境影响等特点，使得在院环境下的传统帕金森诊断框架无法有效的实现离院检测。因此，针对自由环境下可穿戴智能的帕金森病精准诊断技术存在诸多问题。例如，如何进行数据采集标准化方法的研究（即采集患者的何种活动数据以及如何进行预处理以满足下游任务的需要）？如何通过异常活动检测机制，对异常信号进行筛选并进行处理？如何处理医生所给的粗粒度标签与模型操作使用的细粒度标签所不匹配的问题？此外，由于帕金森病活动数据集的稀缺，针对本研究组采集的帕金森患者数据，哪些活动组合对特定问题的研究更有效？哪些分类算法比较适合？以上问题都为自由环境下可穿戴智能的帕金森病精准诊断技术研究带来了严重阻碍，本研究在三年的时间里，基于可穿戴设备共采集了53名帕金森患者和70名健康人的16种活动数据，并提出帕金森疾病精准诊断的框架，其中包括数据采集标准化方法研究、异常处理算法研究、分类及活动组合算法研究。具体来说，本文工作和贡献如下： (1)提出了一个在自由环境下可穿戴智能的帕金森病疾病精准诊断框架。该框架包括了从数据采集到病情分类的一系列方法研究。提出的框架主要由三大部分组成，包括数据采集及预处理方法研究、异常分析及处理研究、活动组合及病情分类研究。 (2)结合专家建议，本文针对数据采集制定了详细的方案。该方案包括16种活动的设计，这些活动对于后续的任务具有重要意义，并且考虑了动作和传感器规范规则，以确保数据的一致性和可比性。在为期三年的时间里，本研究团队共采集了53名PD患者和70名健康人的16种活动数据。此外，本文还详细描述了数据收集和处理过程。该过程为后续的研究工作提供了可靠的数据基础。这些数据的采集和处理过程的详细描述，使其他研究人员能够理解并重复这些步骤。同时，这也为后续的数据分析和模型构建提供了可靠的输入。 (3)在本文的研究中，发现原始数据存在着不同类别的异常数据导致下游任务的实现存在障碍。本文分析并总结了异常产生的原因，并设计了一个异常处理模块来检测并处理异常，这些异常包括样本异常和标签异常。具体来说，设计了一种聚类方法并结合OCSVM（一类支持向量机）对异常数据进行检测并处理。实验证明，经过本研究增强后的数据较原始数据在分类性能上提升了50%-60%左右。 (4)针对现有研究较少的PD患者与健康人的二分类任务以及PD患者病情严重程度的多分类任务，分别设计了相应的方法实现了这两个下游任务。对于区分PD患者和健康人，本文通过设计一种活动组合方法在精简活动数据类型的同时来有效完成这一分类任务。对于PD患者病情严重程度分类任务，本文利用D-S理论（Dempster-Shafer evidence theory）设计了一种多信息融合方法实现这一任务。实验证明，本文提出的方法/方案能够有效的实现这两个下游任务，为PD病情诊断研究迈出一大步。

关键词： SCADA数据   风电场   风电机组集群   数据处理   功率特性  

摘要： 随着“双碳”战略的实施,风电产业发展受到高度重视。风电机组运行环境恶劣,高效安全运行是行业重点关注事项。随着风电机组大型化趋势日益加剧,在实验室内进行风电机组有关试验研究愈加受限,利用现场SCADA数据挖掘分析风电机组实际性能成为当前研究的热点。然而,SCADA数据因其自身特性一般不能直接用于风电机组有关性能分析,进行SCADA数据预处理是相关研究前提。本文从风电场SCADA数据预处理出发,深入开展风电机组的功率特性分析,为风电机组设计、控制和运行维护提供重要参考依据。主要内容和创新如下: (1)提出一种风电机组SCADA数据三阶段预处理方法。将SCADA数据的预处理划分为数据初次过滤(第I阶段)、数据二次过滤(第II阶段)和数据单值化处理(第III阶段)三个阶段,其目的是提高数据处理的可靠性。在第I阶段,主要是基于基本判据进行工况数据筛选并剔除不符合机组行为的数据。在第Ⅱ阶段,基于Binning方法进行数据二次过滤,剔除远离主数据带的数据。在第Ⅲ阶段,基于Binning方法完成散点数据单值化处理,获得能够表征机组性能的数据映射关系。 (2)构建了基于数据补偿的风电机组功率曲线模型,提出基于风电机组能量一致性的评价指标。推导了机舱测风仪风速与功率之间的关系表达式,从理论上证明了对机舱风速进行补偿的必要性。然后,以风速补偿数据为基础进行数据预处理并构建功率曲线模型,重点讨论了不同分箱基准和分箱模式对数据处理的影响。从能量的角度分析了“风速-功率”“风速-转速”和“转速-功率”三者间的一致性特征,提出基于一致性特征的数据预处理效果评价指标。最后,从单台机组和多台机组的角度分析了不同数据处理方法的优缺点。 (3)开展了多工况条件下的风电机组功率特性分析。根据风电机组运行特征,将其划分为启动工况、最大风能捕获工况、恒转速工况和恒功率工况。从时间序列和统计数据两个角度分析了不同工况下变桨距行为对风电机组功率特性的影响。同时,分析了不同偏航角区域内风速与功率之间的关系以及不同工况下偏航角大小对风电机组功率特性的影响,获得了对多工况条件下风电机组功率特性的新认识。 (4)分析了山地风电场风电机组集群的功率特性。选取南方某山地风电场,统计分析了风能资源时空分布特征,包括风速时空分布特征、风向时空分布特征和风速风向联合分布特征。然后,从服役时间和地理空间特征将整个风电场机组划分为5个集群,从发电量、电能利用效率、运行稳定性和风能资源利用效率等多个角度设计选取了相应的功率特性评价指标,分别对单集群内的风电机组功率特性以及多集群间的功率特性进行了分析。

关键词： 动态信号分析仪   可变带宽处理   通带补偿   触发存储  

摘要： 动态信号分析仪是一款高性能的机械、声学、力学信号处理与分析仪器,具有大动态范围、多模式分析、带宽可变等优点。该仪器能够快速、准确地完成数据采集、存储和实时分析操作,在信号处理、声学测试、故障诊断等领域发挥重要作用。本文针对基带信号、声学信号、旋转机械振动信号等动态信号的处理需求,提出了相应的数据处理方案,并结合触发存储的系统功能,完成了基于FPGA的动态信号处理逻辑设计与优化。具体研究内容如下:(一)基带数据处理与传输方案的设计:针对动态信号分析仪5种不同的工作模式(FFT分析、倍频程分析、阶次分析、相关分析、直方图分析)的算法需求,通过数字下变频与多级抽取结构完成可变带宽设计,并实现了选带细化与频带搬移功能。在数据处理过程中,采用了CIC补偿滤波器以确保通带平坦度,同时对信号位宽进行有效截断,提高计算精度。系统采用PCIe传输接口完成上位机和逻辑电路之间的数据交互,并对指令进行统一规划和分类,开发了相应的控制协调操作机制,实现更高效的数据处理与传输。(二)触发存储功能的逻辑设计:为了满足不同应用场景下用户对特定信号捕获的测试需求,动态信号分析仪设计了通道触发、源触发、GPIB触发等多种触发模式,并优化基带数据的触发捕获逻辑,有效截取触发时刻前后的波形数据。结合外部DDR3存储器,本文提出了深存储方案,存储模块充分利用内部地址,进一步优化触发机制,消除了内部资源问题带来的预触发深度限制。此外,存储模块还加入了重叠帧设计,解决了窗口效应和窄带数据刷新率缓慢的问题,显著提高了动态信号分析仪的性能。基于动态信号分析仪测试平台,对各个模块进行了功能性测试和指标分析。测试结果表明,优化后动态信号分析仪的动态范围达到120d B,滤波后信号通带平坦度小于0.1d B,分析带宽、中心频率、频率分辨率等参数可根据测试需求切换,并且源触发功能保证了激励源信号的稳定显示,深存储模式下的最大存储深度可达256Mpts。

关键词： 时序InSAR   相位滤波   相位解缠   Unet   cGAN  

摘要： 合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是实现地表广域形变监测或地形反演的重要手段。在InSAR数据处理过程中,相位滤波和相位解缠是影响数据反演质量的关键步骤,高效高精度的滤波和解缠方法对InSAR精准监测地表形变至关重要。传统的基于物理模型的相位滤波和相位解缠方法,在低相干性或干涉条纹非常密集的区域难以平衡性能和效率。深度神经网络模型具有强大的特征提取能力和非线性拟合能力,被引入到InSAR相位滤波和相位解缠方法中,能极大缓解精度和效率的矛盾。本文首先构建基于数学分形法的干涉相位模拟方法,得到相位滤波和相位解缠模型数据集;然后构建多尺度卷积神经网络(Multi-scale Convolutional Neural network,MSCNN)InSAR相位滤波模型,解决分辨率和细节信息损失问题,在此基础上,增加通道注意力机制(Squeeze-and-Excitation,SE)模块,构建多尺度特征动态融合(Multi-scale Feature Dynamic Fusion Deep Convolutional Neural network,MSFF-DCNN)相位滤波模型,进一步提高InSAR相位滤波细节保持能力和噪声抑制能力;接着构建基于改进U-Net的Unwrap-R2AUnet相位解缠模型,实现高效高精度InSAR相位解缠,再次基于条件生成对抗网络,构建UnwrapcGAN相位解缠模型,提升低相干区域其绝对相位的恢复能力和细节保持能力;最后利用模拟和真实数据,验证提出的InSAR相位滤波和相位解缠模型的性能。本研究主要贡献如下:(1)本文提出了基于数学分形法的干涉相位模拟方法,构建了深度学习相位滤波或解缠模型数据集。该方法利用菱形方形方法模拟接近于真实地形特征的地形模型,基于InSAR成像几何合成其模型训练和测试所需要的数据集,避免了现有数字高程模型自身所携带的误差,在模型训练过程中更稳定,且使用模拟数据在InSAR相位滤波和相位解缠时进行定量评价更准确、更客观。(2)采用多路径多级别特征融合策略,构建了MSCNN的InSAR相位滤波模型,在此基础上,在正余弦特征融合和多尺度特征融合之后嵌入SE模块,构建了MSFF-DCNN的InSAR相位滤波模型,该模型可以动态调整多尺度特征权重分布,使模型在训练时强化重要特征,弱化次要特征;基于模拟数据和真实数据验证提出的MSCNN和MSFF-DCNN的InSAR相位滤波模型,发现提出的MSFF-DCNN相位滤波模型在性能和效率上均超越了传统的相位滤波模型,尤其在低相干区域的相位细节恢复中更具有优势;最后将提出的新模型应用于时序InSAR形变监测中,发现时间序列沉降结果在空间上的更完整,时序沉降量更接近水准数据。(3)基于U-Net模型基础架构,结合残差循环卷积模块和注意力模块,构建了基于改进U-Net的Unwrap-R2AUnet相位解缠模型,该模型充分利用了UNet的细节信息保持能力,并提升了模型收敛速度和对噪声的抗干扰能力;此外,基于Unwrap-R2AUnet模型主体框架为生成器,以Patch GAN为判别器,构建了基于cGAN的Unwrap-cGAN相位解缠模型;利用模拟数据和真实数据验证提出模型的性能,实验结果表明提出的Unwrap-cGAN相位解缠模型获得了最佳的相位解缠结果,在时序InSAR形变监测中得到了最接近水准数据的形变量。

关键词： 无人机   红外吊舱   数据采集   数据处理   数据传输  

摘要： 近年来我国海洋产业迅速发展,海上活动日益增多,航运业蓬勃发展,因此海上交通事故时有发生,这对海上航行的安全保障提出了更高的要求。随着红外探测技术以及无人机技术的不断发展,将红外吊舱搭载在无人机上被越来越广泛地应用在海上搜寻救助的过程中,然而如何高效地完成机载红外吊舱的数据采集并保证数据传输的实时性和可靠性对海上搜寻救助起着至关重要的作用。因此设计及实现一套机载红外吊舱数据采集与传输系统,并保证系统数据采集与传输的实时性和可靠性具有十分重要的意义。 本文首先介绍了机载红外吊舱数据采集与传输系统的总体方案设计,针对硬件系统设计和软件系统设计两个方面,本文阐述了对系统的整体方案设计思路。首先,根据系统硬件的接口种类和接口数量以及系统对数据的处理性能要求,完成了对机载工控机的选型,并通过对比分析各种无线数据传输方式,确定了系统采用无线网桥实现对系统数据的无线传输,其次,将整个系统的软件设计划分为各个模块,基于各个模块的功能要求,完成对整个系统的软件设计。 在系统软件设计方面,本文首先阐述了机载红外吊舱的数据采集与处理,深入分析了系统采集数据的来源、数据种类以及数据形式,完成了对机载红外吊舱的数据采集过程,包括红外图像数据采集、吊舱数据采集以及惯导数据采集,通过分析采集数据的数据格式,实现了对吊舱数据和惯导数据的解析,并且通过对采集数据的特性分析,发现了惯导数据存在异常点的现象,本文利用中值滤波算法和移动平均算法实现了对惯导数据异常点的修正,并对比分析了在两种方法下惯导数据异常点的修正效果,确定了利用移动平均算法可以更好地完成对惯导数据的优化处理。最后在机载工控机端根据数据的采集时间完成了对三种采集数据的时间匹配。 此外,在系统软件设计方面,本文阐述了机载红外吊舱的数据传输,根据系统数据的传输要求,分析了系统的数据传输流程和传输种类,结合系统数据的传输性能指标要求,设计了分立式数据传输方式以及组合式数据传输方式,利用Socket通信技术和无线网桥传输技术,实现了对系统数据的传输。 最后,为了有效验证系统的数据传输效果,在校内外以及海上进行了多次实验,通过分析实验数据,验证了采用组合式数据传输方式,系统的数据传输可以达到实时性和可靠性的性能指标要求。因此本文为机载红外吊舱参与海上搜寻救助提供了一套可靠的数据采集与传输系统,具有重要的实际应用价值。

关键词： 交流接触器   退化拐点   健康状态评估   剩余寿命预测   加权软投票   长短时记忆网络   注意力机制  

摘要： 交流接触器是低压配电系统中常见的电力设备,具有可以频繁操作、耐受大电流能力强等优点,其工作状态是电网安全可靠运行的关键。对交流接触器实施可靠的状态监测能够有效防止因其突然失效而导致低压配电系统瘫痪。健康状态和剩余寿命是表征交流接触器性能好坏的关键指标,对交流接触器全寿命健康监测问题的研究尤为重要。因此,本文对交流接触器全寿命健康监测中的数据处理以及评估与预测模型进行了研究。 设计了交流接触器电寿命试验平台,实现全寿命健康监测的数据获取,采集了接触器试品动作过程中的试验波形。在得到特征参数与寿命信息的基础上,使用小波去噪方法对特征参数数据进行预处理。结合浴盆曲线退化阶段原理,对特征参数进行初步分析,并设计交流接触器全寿命健康监测方案。 针对交流接触器退化过程具有阶段性,提出了一种基于MMPE的退化拐点检测方法。通过对接触压降数据序列进行MMPE处理,挖掘接触压降在全寿命区间的微小变化规律,将全寿命退化过程分为退化前期和后期。退化前期进行健康状态评估,退化后期进行剩余寿命预测。 针对拐点前的健康状态评估问题,提出了一种基于退化因子构建和多个分类器加权软投票(TDR-WSV)模型的评估方法。首先,提取原始特征的均值和差分特征构成全信息特征集,综合XGBoost算法和Spearman秩相关系数法选择退化敏感特征。其次,利用PCA方法进行特征融合。历经上述数据处理过程完成退化因子构建,退化因子实现了交流接触器健康状态的有效划分。最后,以原始特征以及退化敏感特征作为输入,利用TDR-WSV模型完成健康状态评估。该模型基于决策级融合思想,集成了TCN、DBN和RF模型的优势,相比于其他评估模型,提升了评估结果的有效性。 针对拐点后的剩余寿命预测问题,提出了一种基于双注意力机制的长短时记忆(DA-LSTM)网络预测模型。该模型以全信息特征作为输入,特征注意力和时间注意力能够动态地为输入特征和不同时间步长进行权重分配,以学习到特征和剩余寿命之间的更深层关系。相比于其他机器学习模型,本文所提模型具有更小的预测误差,提高了预测结果的准确性。

关键词： 光谱辐射计   圆形渐变滤光片   数据处理   辐射定标   软件实现  

摘要： 光谱辐射计用于测定辐射源的光谱辐射特性,其广泛运用于工业生产、科学研究及国防建设等诸多领域。圆形渐变滤光片CVF(Circular Variable Filter)型辐射计具有宽谱段和大温度测量范围等优点,因此其应用范围更广泛。数据处理是辐射计数据输出的中间环节,对于保证测量结果的精度至关重要。然而,国内CVF型光谱辐射计的研究相对较晚,相应数据处理方法的研究也比较少,因此结合CVF光谱辐射计的自身特性展开数据处理研究显得十分重要。本文的研究聚焦于CVF型光谱辐射计的分光特性和误差来源分析、结合仪器特性的数据处理算法(包括数据预处理、波长重配准和辐射定标)以及测量控制与数据处理软件的设计与实现。通过这三个方面的研究,旨在提高光谱辐射计的测量效率和数据分析能力,并为实际应用提供技术支持和方法指导。首先对CVF理论及光谱辐射计的光路特性进行详细分析,为后续研究提供了理论支撑。基于CVF分光特性进行研究,并对测量中的误差进行了仿真实验,结果表明CVF漂移会导致波长误配准和光谱畸变。针对此问题,探究了数据预处理的方法,采用互相关与循环偏移修正法对数据漂移进行了修正。通过实验结果的分析以及不同互相关方法对比,发现了协方差互相关法的优越性。该方法可以有效地修正漂移问题,漂移修正前后均值偏差由23.9降至1.3个采样点,为后续的定标工作提供了稳定有效的数据保证。其次结合CVF光谱辐射计的自身特性,进行了光谱重配准与辐射定标工作。为了解决波长误配准问题,使用步进电机起始位置以及电机步进数与CVF波长之间的关系进行粗略的配准,并利用HITRAN分子谱线库和MODTRAN辐射传输软件计算的CO2大气透过率吸收峰位置进行验证,最终重配准结果的误差从波长的0.95%下降到了 0.2%。为了解决测量目标的波段区间宽、温度范围广,传统辐射定标方法不能保证辐射定标精度的问题,分析了基于辐射计自身光路特性的辐射定标模型,提出了分区线性法进行辐射定标,定标后的等效温度偏差能够小于目标温度的2%。通过各不确定度分量的分析以及合成计算对辐射定标的不确定度进行计算,最终辐射计在两探测器响应波段范围内的辐射定标合成不确定度分别为 3.1%(1.3～5.5μm)与 3.2%(5.5～14.3μm)。最后,为了提高CVF光谱辐射计的测量实验效率,本文设计并实现了一款基于仪器的测量控制与数据处理软件。该软件能够实现仪器的测量、控制、数据分析与数据保存等功能,从而大大提高了实验的效率。根据实验操作逻辑、数据处理流程以及结果展示等步骤对软件进行了实现,并完成了对软件各模块之间的划分和交互界面设计。为保证通信过程中的实时性、正确性与稳定性,设计了仪器与软件之间的通信方式与协议,并对数据接收与处理进行了优化。通过基于面向对象的类设计,对软件进行了逻辑实现,并构建了存储结构以及数据库。最终,对软件各个模块进行了功能测试,保证了软件使用的正确性与有效性。

关键词： 展会数据   数据处理   信息可视化   展示设计  

摘要： 随着中国展会行业的发展,特别是进一步融入国际展会发展,国内展会业在展览策划、场馆建设和配套服务方面无疑进入了一个新的阶段。对传统展会业来说,在大数据时代,展会活动不可避免地产生了一系列的数据,因此如何在大数据平台上更进一步促进展会智能化,为发展展会行业信息平台寻求解决方案,使展会发展呈现出专业化、数字化的特点,成为亟待需要解决的问题。本论文是面向展会数据的信息可视化方法及设计应用,从大数据时代的新视角挖掘出展会活动——以中国(南京)文化科技融合成果展览交易会为例的数据情况。首先,采集展会相关数据,对参展商、专业观众、地域、行业分布数据等进行分析,以此进行信息可视化设计的终端展现。其次,采用跨学科研究法、实践调研法、专家访谈法、问卷调查法,以中国(南京)文化科技融合成果展览交易会的专业观众群体为样本,进行展会专业调研。收集专业观众对展会数据信息可视化表达的交互功能需求、场景需求等设计建议,并归纳出展会承办方、参展商、专业观众三类用户画像。最后,在实践层面上优化交互表现形式,通过信息可视化大屏、小程序、网页端、展示空间设计四个方面来解决展会数据如何展示的问题,为展会行业服务提供有力保障。有效地实践出关于展会数据信息可视化表达的信息分析方案及全套设计模式,为信息可视化方法在展会行业实现更全面应用和发展提供新的研究视角。

摘要： 我是1978年高能所第一批硕士研究生，1982年自费公派到美国继续攻读高能物理博士学位，1988年应李政道先生推荐，返回高能所参加北京正负电子对撞机实验工作。高能所以“急需人才”的名义安排了我，在高能所主要经历了三件事，即北京谱仪软件的完成、建立数据处理规范和开通国际互联网专线等。谨借高能所建所50周年之际，撰写回顾献作纪念。