單亞峰,孫 璐,付 華,訾 海

(遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院,遼寧 葫蘆島 125105)

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基于小波包和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯傳感器故障診斷*

單亞峰*,孫 璐,付 華,訾 海

(遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院,遼寧 葫蘆島 125105)

針對(duì)瓦斯傳感器故障診斷速度慢、診斷精度不高的問(wèn)題,以常見(jiàn)的沖擊型、漂移型、偏置型和周期型傳感器輸出故障為研究對(duì)象,提出了一種基于減聚類(lèi)(SCM)與粒子群(PSO)算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式分類(lèi)與辨識(shí)的瓦斯傳感器故障診斷方法。首先,利用三層小波包分解得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的分解系數(shù),采用一定的削減算法使故障的瞬態(tài)信號(hào)特征得到加強(qiáng),獲取最優(yōu)的特征能量譜。再利用SCM-PSO算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使粒子的搜索速度更快,更有利于發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,該方法具有訓(xùn)練速度快、分類(lèi)精度高的特點(diǎn),辨識(shí)正確率在95%以上,能夠顯著提高故障診斷的速度和準(zhǔn)確性。

瓦斯傳感器;小波包;SCM-PSO;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障診斷

瓦斯傳感器是煤礦監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中最重要的傳感設(shè)備之一,它可以對(duì)礦井內(nèi)的瓦斯?jié)舛冗M(jìn)行檢測(cè),傳送給上位機(jī),從而預(yù)報(bào)煤礦的安全與否[1]。但是,由于工作環(huán)境的問(wèn)題,瓦斯傳感器長(zhǎng)期處在礦下高溫、高濕度、高粉塵、強(qiáng)干擾下,經(jīng)常會(huì)發(fā)生卡死、漂移、沖擊等故障,使瓦斯傳感器信號(hào)的輸出不準(zhǔn),從而使瓦斯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的性能下降,影響了煤礦的生產(chǎn)安全。因此,對(duì)瓦斯傳感器進(jìn)行故障診斷具有重要意義。

目前,常用的瓦斯傳感器故障診斷方法有時(shí)間序列分析法、多元回歸分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近法等[2]。文獻(xiàn)[3]研究了基于連續(xù)小波極值點(diǎn)變換在傳感器故障診斷中的應(yīng)用;文獻(xiàn)[4]提出了小波包分解提取各個(gè)節(jié)點(diǎn)特征能量與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障模式分類(lèi)的傳感器故障診斷方法。本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有研究方法的學(xué)習(xí),提出了一種基于小波包分解與減聚類(lèi)算法和粒子群算法組合優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)識(shí)別方法來(lái)對(duì)瓦斯傳感器的故障進(jìn)行診斷。采用基于代價(jià)函數(shù)的局域判別基(LDB)算法對(duì)小波包分解進(jìn)行剪裁,獲取最優(yōu)的特征能量譜。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)個(gè)數(shù)為減聚類(lèi)算法的聚類(lèi)個(gè)數(shù),聚類(lèi)中心和寬度作為一個(gè)粒子的初始位置,對(duì)粒子的搜索有較好的指引作用,更有利于發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解,提高預(yù)測(cè)與診斷的準(zhǔn)確率。

1 信號(hào)的小波包分解與重構(gòu)

1.1 小波包分解

小波包分解是基于小波分析延伸出來(lái)的一種對(duì)信號(hào)進(jìn)行更細(xì)致分解和重構(gòu)的方法[5]。它同時(shí)對(duì)低頻信號(hào)部分和高頻信號(hào)部分進(jìn)行分解,使頻譜窗口被分割的更細(xì),具有更高的時(shí)頻分辨率,對(duì)信號(hào)的分析能力更強(qiáng)。三層小波包的分解過(guò)程如圖1所示,其中A表示低頻部分,D表示高頻部分,序號(hào)為小波包的分解層數(shù)。分解關(guān)系可表示為:

X=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+

DAD3+ADD3+DDD3

圖1 小波包分解示意圖

1.2 故障特征提取

當(dāng)傳感器出現(xiàn)故障時(shí),頻帶內(nèi)的信號(hào)會(huì)有較大的變化。在各頻率信號(hào)的能量中,包含著豐富的故障信息,頻率信號(hào)能量的改變即代表了一種故障。因此,以能量為元素構(gòu)造的特征向量可直觀的反應(yīng)信號(hào)的某些特征。因?yàn)閭鞲衅髡］敵鲂盘?hào)不為零,這樣提取能量時(shí)主要集中在低頻節(jié)點(diǎn)上,容易與沖擊和偏差這類(lèi)故障相混淆。因此,在進(jìn)行小波包分解前,對(duì)信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。具體的特征提取步驟為:

③為了更準(zhǔn)確的描述信號(hào)能量變化,對(duì)X30～X37進(jìn)行削減處理[6]:

?計(jì)算個(gè)基點(diǎn)分解系數(shù)的削減閾值:

其中,k表示X3i的長(zhǎng)度,且X3i=[cfs3i1cfs3i2… cfs3ik]。

?對(duì)系數(shù)進(jìn)行如下處理:

④重構(gòu)(3)中各節(jié)點(diǎn)的分解系數(shù),得到重構(gòu)數(shù)據(jù)S3i(i=0,1,…,7)。

⑤計(jì)算各頻帶信號(hào)總能量:

E3i=∫|S3i|2dt=∑|S3i|2

⑥特征向量單位化:當(dāng)能量較大時(shí),為了使分析更加方便,可對(duì)特征向量進(jìn)行單位化,可得新的特征向量。對(duì)E3i進(jìn)行歸一化處理:

⑦構(gòu)造特征向量如下,將其作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本輸入。

2 減聚類(lèi)算法與改進(jìn)粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

常見(jiàn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有最小二乘法、梯度下降法和K-means聚類(lèi)法等[7],但是它們不易找到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值、徑向基函數(shù)的中心和寬度等重要參數(shù)的全局最優(yōu)解。為了克服這一缺點(diǎn),利用改進(jìn)的粒子群(IPSO)和減聚類(lèi)(SCM)算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)減聚類(lèi)算法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)個(gè)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后以得到的中心向量和寬度作為粒子群中的一個(gè)粒子位置矢量,確定最佳的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

2.1 減聚類(lèi)算法

減聚類(lèi)算法[8-11]是一種相對(duì)簡(jiǎn)單而又有效的聚類(lèi)算法,它將每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都作為潛在的聚類(lèi)中心,之后減去已完成的聚類(lèi)中心的所用,再次尋找聚類(lèi)中心,直到滿足一定的指標(biāo)值。設(shè)p維空間的N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為{X1,X2,…,XN},每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)代表一個(gè)聚類(lèi)中心,各數(shù)據(jù)點(diǎn)Xl的密度指標(biāo)表示為:

2.2 粒子群算法的改進(jìn)

粒子群算法是每個(gè)粒子根據(jù)個(gè)體最優(yōu)位置Pbesti和全局最優(yōu)位置Pgbest更新自己的速度和位置的過(guò)程,各粒子受Pgbest的影響,很快收斂到Pgbest附近。如果Pgbest是一個(gè)局部極值,則整個(gè)粒子群陷入局部最優(yōu),很難跳出Pgbest的束縛去發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解[12-14]。因此,本文對(duì)基本的粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),在進(jìn)化初期,粒子以較大的概率向種群中的個(gè)體學(xué)習(xí),增大了搜索區(qū)域,增加了收斂到全局最優(yōu)解的概率。選擇策略為:設(shè)t為當(dāng)前進(jìn)化代數(shù),MaxGen為最大進(jìn)化代數(shù),在第t代進(jìn)化過(guò)程中,隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)0～1之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)r,計(jì)算Rt=t/MaxGen。如果r>Rt,則在粒子群中除去自身和最佳的粒子之外隨機(jī)選擇一個(gè)粒子,以該粒子的最優(yōu)位置,記作Prnd=(pr1,pr2,…,prp)代替Pgbest,則速度更新變?yōu)?/p>

其中,否則按基本粒子修改方法進(jìn)行更新。

改進(jìn)的粒子群算法的計(jì)算過(guò)程如下:

Step1 參數(shù)的初始化,包括學(xué)習(xí)因子c1、c2,初始慣性因子ω、種群規(guī)模m和最大進(jìn)化代數(shù)MaxGen;

Step2 隨機(jī)產(chǎn)生種群為m的粒子,計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度,選擇當(dāng)前最優(yōu)的Pbesti初始化Pgbest;

Step3 按公式ω=ωIni-ωFint/MaxGen計(jì)算當(dāng)前慣性權(quán)重系數(shù),其中ωIni為初始慣性權(quán)重,ωFin為進(jìn)化結(jié)束時(shí)的慣性權(quán)重;

Step4 更新粒子的速度和位置;

Step5 計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)值,若該位置優(yōu)于Pbesti,則更新Pbesti,否則不更新;

Step6 選擇所有粒子的個(gè)體最優(yōu)解Pbesti中的最優(yōu)值作為當(dāng)前粒子群的全局最優(yōu)解Pgbest;

Step7 t=t+1;

Step8 判斷終止條件,如果達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)則終止迭代,Pgbest即為找到的最優(yōu)解;否則轉(zhuǎn)Step3。

2.3 基于改進(jìn)粒子群和減聚類(lèi)算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

首先采用減聚類(lèi)算法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行聚類(lèi),得到聚類(lèi)個(gè)數(shù)M和M個(gè)中心向量ui和聚類(lèi)寬度σi,然后以聚類(lèi)個(gè)數(shù)M最為隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),確定出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。以網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)即隱含神經(jīng)元的中心向量、寬度和隱含層神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的連接權(quán)重作為位置矢量,構(gòu)造粒子群[15]。采用改進(jìn)粒子群和減聚類(lèi)算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程如圖2所示。

圖2 基于IPSO和SCM算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)配置

實(shí)驗(yàn)以山西焦煤官地礦為背景,從官地煤礦的瓦斯數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取5類(lèi)狀態(tài)下傳感器的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)各60組,經(jīng)過(guò)小波包分解處理后提取相應(yīng)的特征向量樣本。根據(jù)瓦斯傳感器輸出信號(hào)的頻帶特點(diǎn),把它的信號(hào)作3層小波包分解,得到8個(gè)頻率范圍無(wú)重疊的最優(yōu)小波包基,再分別求出這8個(gè)最優(yōu)小波包基對(duì)應(yīng)的重構(gòu)信號(hào)能量,把它們組成一組特征能量譜,如圖3所示。

圖3 瓦斯傳感器5種狀態(tài)下的特征能量譜

另外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)可確定為4,對(duì)于正常及4種故障狀態(tài),具體對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1。根據(jù)小波包分解特征能量譜的向量長(zhǎng)度可知,把輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)定為8,利用減聚類(lèi)算法對(duì)小波包分解后的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚類(lèi),運(yùn)行時(shí)的參數(shù)設(shè)置為α=2.5,δ=0.01,得到聚類(lèi)個(gè)數(shù)為5,中心向量和聚類(lèi)寬度如表2所示。因此,隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為5,輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)定為4,所以該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用8-5-4結(jié)構(gòu)。

表1 傳感器狀態(tài)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值映射關(guān)系

表2 減聚類(lèi)算法的輸出結(jié)果

對(duì)隱含層神經(jīng)元的中心向量、寬度和隱含層神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的連接權(quán)重作為位置矢量,構(gòu)造粒子群。粒子數(shù)設(shè)為30,慣性權(quán)重由1.2線性的減小到0.1,迭代次數(shù)為100。粒子的適應(yīng)度函數(shù)為訓(xùn)練樣本錯(cuò)誤分類(lèi)個(gè)數(shù)。采用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)構(gòu)造的RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)中心、寬度和隱含層到輸出層的連接權(quán)值如表3所示。

3.2 結(jié)果驗(yàn)證

取5類(lèi)狀態(tài)下傳感器的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)各20組,經(jīng)過(guò)小波包分解處理后提取相應(yīng)的特征向量樣本,對(duì)訓(xùn)練過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證,其中,一組驗(yàn)證的輸出結(jié)果如表4所示,其全部樣本診斷識(shí)別后的分類(lèi)情況如圖4所示?？梢钥闯?這100組樣本通過(guò)系統(tǒng)辨識(shí)分成了5個(gè)類(lèi)別,并且每類(lèi)樣本的識(shí)別正確率都在95%以上,符合辨識(shí)分類(lèi)的要求。因此,本文設(shè)計(jì)方法可以有效地診斷出瓦斯傳感器的故障類(lèi)型,達(dá)到了最初的設(shè)計(jì)目標(biāo)。如果將該方法的模型與瓦斯傳感器并行運(yùn)行,可以實(shí)現(xiàn)瓦斯傳感器的故障在線診斷。

表4 實(shí)驗(yàn)輸出結(jié)果

圖4 樣本識(shí)別的分類(lèi)結(jié)果

圖5 誤差曲線對(duì)比圖

3.3 對(duì)比分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于減聚類(lèi)與粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯傳感器故障檢測(cè)算法的優(yōu)越性,將該方法與傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,其中這兩種RBF神將網(wǎng)絡(luò)輸入輸出點(diǎn)個(gè)數(shù)與上文中設(shè)定的一致,訓(xùn)練樣本數(shù)為100,測(cè)試樣本數(shù)為40,最大迭代次數(shù)為50。將誤差指標(biāo)、訓(xùn)練時(shí)間和分類(lèi)準(zhǔn)確率作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行分析。

由圖5可以看出,本文算法與傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,在訓(xùn)練階段,收斂速度更快,誤差精度更高。而由表5可得:SCM+PSO優(yōu)化的RBF算法與另外兩種方法相比,不但降低了訓(xùn)練時(shí)間,而且提高了分類(lèi)的正確率。此外,SCM+PSO優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在誤差上也比另外兩個(gè)算法小很多。因此,該方法可作為一種有效的瓦斯傳感器故障分類(lèi)診斷方法。

表5 性能指標(biāo)對(duì)比

4 結(jié)論

①小波包可對(duì)高頻尺度進(jìn)一步分解,分解的算法降低了特征能量譜的向量維數(shù),提高頻率分辨率,具有更好的時(shí)頻特性,可作為一種很好的特征提取工具。

②采用粒子群和減聚類(lèi)算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),具有訓(xùn)練時(shí)間短、診斷精度高等優(yōu)點(diǎn),故障識(shí)別率在95%以上,能夠顯著提高故障診斷的有效性和準(zhǔn)確性。

③把該診斷算法應(yīng)用于瓦斯傳感器的在線故障檢測(cè),能夠?qū)崟r(shí)快速地辨識(shí)4類(lèi)突發(fā)型軟故障,大幅提升瓦斯傳感器的工作可靠性和抗干擾能力。

[1] In-Soo Lee.Gas Classification and Fault Diagnosis of the Gas Sensor in the Monitoring System Using Neural Networks[J].International Joint Conference,2009,18(21):5342-5346.

[2]趙錫恒,何小敏,許亮.基于免疫危險(xiǎn)理論的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障診斷[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2014,2(5):658-663.

[3]李輝,張安,徐琦.連續(xù)小波變換在傳感器故障診斷中的應(yīng)用[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2005,18(4):777-781.

[4]徐濤,王祁.基于小波包LVQ網(wǎng)絡(luò)的傳感器故障診斷[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007,39(1):8-10.

[5]吳央,袁運(yùn)能.基于小波包分解和FCM聚類(lèi)的紋理圖像分割方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2008,5:572-575.

[6]Garcia C,Zikos G.A Wavelet-Based Framework for Face Recognition[J].Foundation for Research and Technology,2005,13(4):102-107.

[7]He Wuming,Wang Peiliang.Fault Diagnosis of Traction Machine for Lifts Based on Wavelet Packet Algorithm and RBF Neural Network[J].Computational and Information Sciences,2010,10(3):372-375.

[8]楊紅衛(wèi),李檸,侍洪波.基于減法聚類(lèi)產(chǎn)生具有優(yōu)化規(guī)則的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其軟測(cè)量建模[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(bào),2004,6:694-697.

[9]崔連延,徐林.基于減法聚類(lèi)與改進(jìn)的模糊C-均值聚類(lèi)算法的說(shuō)話人識(shí)別方法的研究[J].信息與控制,2008,32(2):61-66.

[10]潘天紅,薛振框.基于減法聚類(lèi)的多模型在線辨識(shí)算法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2009,12(2):112-116.

[11]楊海波,華驚宇,劉半藤.基于減聚類(lèi)優(yōu)化算法的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2012,25(11):1603-1606.

[12]劉愛(ài)軍,楊育.混沌模擬退火粒子群優(yōu)化算法研究及應(yīng)用[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2013,10:1722-1730.

[13]魏津瑜,張瑋,李欣.基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐煤氣柜位預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào),2013(S1):266-270.

[14]趙玲玲,馬培軍,蘇小紅.空間域減法聚類(lèi)粒子濾波算法[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010(3):427-431.

[15]岳恒,張海軍,柴天佑.基于混合粒子群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化[J].控制工程,2006,11(6):64-69.

Gas sensor Fault Diagnosis Based on Wavelet Packet an RBF Neural Network Identification*

SHANYafeng*,SUNLu,FUHua,ZIHai

(Faculty of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University,Huludao Liaoning 125105,China)

In order to solve the problem that the gas sensor diagnosis speed is slow and the diagnosis accuracy is not high,this paper takes the common type gas sensor fault such as impact,drift,bias and periodic fault as research object,and proposes a pattern classification and identification of the fault diagnosis of gas sensor method based on RBF neural network that is optimized by subtractive clustering and particle swarm optimization algorithm.Use three layer wavelet packet decomposition technologies to get the coefficients of each node,and adopt some cutting algorithm to improve the transient signal features of the fault,and then obtain the optimal energy spectrum.Next,use SCM-PSO algorithm to optimize RBF neural network and make the particles search faster and easier to find the global optimal solution.Finally,through experiment contrast analysis,this method has the features of fast training speed,high accuracy of classification,and the identification correct rate is more than 95%.It can significantly improve the effectiveness and accuracy of the fault diagnosis.

gas sensor;wavelet packet;SCM-PSO;RBF neural network;fault diagnosis

單亞峰(1968-),男,副教授,遼寧阜新人,遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士研究生導(dǎo)師,1991年畢業(yè)于哈爾濱建筑工程學(xué)院電氣自動(dòng)化專業(yè)。多年來(lái)一直工作在科研和教學(xué)第一線,近年來(lái)發(fā)表論文10余篇,參編教材2部,主持承擔(dān)科研課題多項(xiàng)。主要研究方向?yàn)闄z測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用,長(zhǎng)期有效通信作者:單亞峰,shanyf68@163.com;

付 華(1962-),女,遼寧阜新人,教授,博士生導(dǎo)師,博士(后),主要研究方向?yàn)槊旱V瓦斯檢測(cè)、智能檢測(cè)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)方面的研究。支持國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)、支持及參與國(guó)家863和省部級(jí)項(xiàng)目30余項(xiàng),發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇,申請(qǐng)專利24項(xiàng);

孫 璐(1989-),女,遼寧阜新人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)楝F(xiàn)代傳感技術(shù),xiaozhuqqqqq@126.com。

項(xiàng)目來(lái)源:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118,70971059);遼寧省科技攻關(guān)基金項(xiàng)目(2011229011);遼寧省教育廳基金項(xiàng)目(L2012119)

2014-09-11 修改日期:2014-11-24

C:7230S

10.3969/j.issn.1004-1699.2015.02.023

TP212

A

1004-1699(2015)02-0278-06