多尺度特征融合增强检测模型MFFE-YOLO

为解决传统巡检图像检测方法对电力设备小目标缺陷检测能力弱、错检和漏检率高、浅层网络语义信息不足等问题,提出针对电力设备小目标缺陷的多尺度特征融合增强检测模型(multi-scale feature fusion enhanced youonlylookonce,MFFE-YOLO)。该方法设计了一种多尺度特征融合增强机制(multi-scalefeaturefusion enhancement,MFFE),能够更全面地捕捉目标特征。研究表明:在C2f-EF模块中嵌入跨空间学习多尺度注意力机制EMA以及FasterNet Block,能够优化模型的运行效率;MFFE-YOLO方法的平均精度、参数量和帧率指标均优于其他方法,能够实现高精度与实时性之间的良好平衡。

面向电力调度的事件知识图谱研究现状及发展

事件知识图谱(EKG)是一种可学习事件演化规律的特殊知识图谱,具有推理、预测等功能。针对电力调度业务数据量大、模态多、交互耦合等特点,该文详述了面向电力调度的事件知识图谱的数据集构建、主流方法、技术架构、评价指标、适用场景等,重点分析各场景的可行性,并在应用流程、输入输出、技术架构等方面给出方案,最后对其在电力调度业务长期发展面临的难点和可能的研究方向进行了展望。该文研究为研究电力调度领域特点、事件知识图谱优势和两者结合提供了参考,并为事件知识图谱在电力调度领域中的应用方向提供了指导性思路。

变频器负载回路串联故障电弧检测及选线方法

串联故障电弧的高温是引发电气火灾的主要原因之一,针对工业变频器负载回路中串联故障电弧尚无有效保护手段的问题,提出了一种新的串联故障电弧检测及选线方法。首先,针对工业领域常用的三相变频器负载回路开展了不同线路中发生串联故障电弧的实验;其次,利用基于能量收敛原则改进的变分模态分解将变频器前端A相电流信号自适应分解为多个模态分量,依次将单个模态分量乘以能量系数并重构,得到多个电流信号的特征增强信号,并建立特征矩阵;再次,对特征矩阵进行分块,利用核主成分分析对每块矩阵进行降维,并对降维信号组成的矩阵进行二次降维构建故障特征向量;最后,利用鹈鹕算法优化的支持向量机对串联故障电弧进行检测及选线。结果表明:该方法仅通过分析变频器前端A相电流可以实现变频器整个回路中6条线路的串联故障电弧检测及选线,检测及选线准确率均达到98%以上。

基于模型压缩的ED-YOLO电力巡检无人机避障目标检测算法

针对现有卷积神经网络模型体积大、运算量高,导致电力巡检无人机检测速率与精度无法兼顾的问题,提出一种基于模型压缩的ED-YOLO网络实现无人机避障的目标检测算法。该目标检测算法以YOLOv4为基础,首先在主干网络中加入通道注意力机制,在不增加计算量前提下提高检测精度;其次在特征金字塔部分运用深度可分离卷积替换传统卷积,减少卷积计算量;最后利用模型压缩策略裁剪网络中冗余通道,减小模型体积并提高模型检测速度。在自主构建的9600张电力巡检无人机飞行障碍的数据集进行测试,ED-YOLO与YOLOv4相比,其障碍物目标检测的平均精度均值只降低了1.4%,而模型体积减少了94.9%,浮点运算量减少了82.1%,预测速度提升了2.3倍。实验结果表明,对比多种其他现存方法,本文提出的基于模型压缩的ED-YOLO目标检测算法有着精度高、体积小和检测速度快的优势,满足电力巡检无机避障检测要求。

基于差频理论的双电机传动系统研究

提出了一种新型的双电机变频调速控制方法,并在此基础上建立了实验系统,采用转速转矩控制算法进行闭环控制,从而有效地提高了该系统的实时性和稳定性。采用交流异步电动机作为模拟负载,并采用并联接线方式,为再生能量提供了回馈路径,达到了节能的目的。在分析差频理论的基础上,得出转速转矩算法,并利用VC编程实现了计算机实时控制,对异步电动机在不同频率不同负载下的运行特性进行了实验研究。理论分析和实验结果表明该系统节能效果显著、实时性好,为深入研究双机系统奠定了基础。

低信噪比下基于新型变步长LMS的自适应滤波算法

为了提高现有的变步长LMS算法在低信噪比环境下的滤波性能,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用加入补偿项的误差相关值估计与前一时刻步长因子的组合来调节步长,提高算法的抗噪声干扰能力和收敛速度;并将步长因子的传统固定约束范围改为动态约束范围,使步长变化趋于平滑,降低系统的失调误差;同时对系统的权向量迭代公式进行更新,提高了算法的输入范围。从理论分析和仿真实验两方面可以看出,新算法与现有的变步长算法及标准LMS算法相比,在信噪比较低的条件下收敛速率、抗扰能力、稳态失调噪声方面都有很大的改善,证明所提算法是有效、可行的。

倒立摆的神经网络自适应滑模控制

针对倒立摆系统的欠驱动、非线性和存在外界干扰的特点,提出一种基于RBF神经网络自适应滑模控制方法。首先将倒立摆系统的数学模型转换成符合欠驱动系统特征的标准形式,然后采用分层滑模控制方法设计控制律。RBF神经网络自适应方法对系统的不确定参数以及小车与导轨之间摩擦力等外界非线性干扰引起的不确定上界进行补偿,减小控制器的控制输出量,提高了控制精度。仿真结果表明,该方法具有很好的鲁棒性和抗干扰能力,能满足系统要求。

农业轮式移动机器人反演自适应滑模轨迹跟踪控制

为提高农业轮式移动机器人路径跟踪控制的鲁棒性,提出一种基于农业轮式移动机器人反演自适应滑模控制策略。运用反演控制设计其运动学控制律,保证位置跟踪误差渐进收敛到零;根据动力学模型,设计自适应滑模动力学控制律,实现农业轮式移动机器人左右轮平稳的运行;运用李雅普诺夫定理保证闭环系统的最终一致稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性和优越性,能够实现正弦型曲线路径跟踪。

永磁同步电动机的速度自适应反推控制

针对高精度的伺服系统,考虑永磁同步电动机实际运行过程中,电机的定子电阻、黏滞摩擦因数及负载转矩的变化必然影响到系统的伺服精度,提出了自适应与反推控制相结合的控制策略,通过推导,它不但能够实现永磁同步电动机系统的完全解耦,并且能够有效地抑制系统参数变化对系统速度跟踪伺服性能的影响,使系统具有很强的鲁棒性.通过仿真,验证了自适应反推控制策略的有效性和可行性.

基于支持向量机的传感器的非线性校正

铜热电阻的非线性影响到它的测温准确度和测温范围,针对这个问题提出了采用支持向量机(SVM),建立了铜热电阻传感器的逆模型进行非线性校正,并且与以往采用的BP网络和最小二乘校正方法进行了比较;结果表明,采用支持向量机的非线性校正方法的最大误差为±0.0287%左右,与BP人工神经网络取得的结果(最大误差为±0.0523%左右)和最小二乘法取得的结果(最大误差为±0.0865%左右)相比,精度高于以上2种校正方法;同时,SVM方法有较好的泛化能力,在很大程度上提高了传感器的线性度,并且补偿曲线更顺滑,预测性更强,它为铜热电阻传感器的非线性动态补偿提供了一种新方法。

基于PLC和组态王的油库收发油控制系统

油库是储存和供应石油产品的专业性仓库,是协调原油生产和加工、成品油运输及供应的纽带。油库收发油系统的自动化程度是油库现代化水平的主要标志之一。本文是基于为某供应公司油库设计的自动收发油控制系统。该系统采用上下位机控制模式,上位机采用工控机+组态软件,下位机采用三菱Q系列PLC,充分发挥各自优势,实现油库收发油作业的完整监控工作。

基于DSP的压铸机测控仪设计

基于DSP的压铸机测控仪的设计,以TMS320F2812DSP为核心,外围扩展了存储器模块、通讯模块、模拟量输入输出模块、数字量输入输出模块和人机界面模块,充分利用了DSP速度快、运算能力强和硬件资源丰富的特点,对压铸工艺参数实时检测和对压铸工艺过程实时控制。

基于PLC和触摸屏技术的压铸机控制系统研究

介绍了触摸屏结合PLC在压铸机控制系统中的应用,并对该控制系统中的触摸屏页面设计和PLC的原理及作用进行了分析。

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法在煤矿井下漏电事故中的应用

煤矿井下输电线路的实时监测中,漏电故障定位是供电系统保护的重要研究课题。针对井下无线传感器网络定位算法存在不准确的问题,提出了一种改进DV-Hop节点定位算法。首先通过计算锚节点组成的三角形面积,排除面积极小的锚节点组,避免锚节点近似共线的情况,完成了锚节点的优选方案;此外在粒子群算法的基础上结合遗传算法和混沌理论,提出了一种遗传混沌粒子群优化算法;最后利用改进的粒子群算法对DV-Hop算法定位得到的节点位置进行校正。经过仿真实验表明在相同的网络环境下,与传统DV-Hop算法相比,改进算法能够更有效地提高定位精度,从而更加准确地监测到煤矿井下漏电事故位置。

含分布式发电的改进BFO算法配电网无功优化

在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO)。以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使算法具有良好的全局搜索能力,提高了算法的寻优效率。同时利用混沌原理对改进的细菌觅食算法的参数进行自适应调节,改善了算法的收敛性能。通过节点系统的仿真表明,CP-BFO算法在提高含分布式电源的智能电网电压质量与减少功率损耗的优化过程中具有可行性和有效性。

太阳能光伏发电无线远程监控系统的研究与设计

为了满足光伏发电系统的网络化、智能化和可操作化的要求,研究并提出了一种太阳能光伏发电控制系统;该系统硬件结构采用DSP芯片TMS320F2812和CPLD的EPM240,软件系统下位机则固化在DSP芯片中,上位机由C++builder编写,极大地提高了太阳能发电的自动化水平;同时提出了一个基于GPRS网络的远程监控系统设计方案,将远程监控技术融入到光伏电站的管理中,可以将地域上广泛的、分散的太阳能光伏系统联系起来,实现集中式的监控和维护;经实验验证,该系统工作稳定,性能优越。

基于非线性STUKF滤波器和ESN算法的耦合预测模型

针对瓦斯浓度时间序列的混沌性,提出一种回声状态网络算法(ESN)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)、强跟踪滤波器(STF)耦合的混沌时间序列预测模型。对于一维瓦斯浓度混沌时间序列,采用平均轨道周期的C-C算法在时间域确定重构空间的最佳时间延迟和嵌入维数,在相空间通过非线性回归预测模型拟合瓦斯涌出动力演化轨迹,提出带有渐消因子的非线性STUKF滤波器对ESN联合参数进行最优状态估计。试验结果表明:基于STUKF的ESN瓦斯涌出模型预测方法有效,在STUKF滤波器作用下增强了ESN算法的学习效率、提高了模型的跟踪能力,能达到精度高、鲁棒性好等优点。

地热热源分流喷射-ORC发电系统性能研究

为提高中低品位地热发电系统性能,减少发电过程单位功耗?损,针对373-423K范围地热水热源,提出一种基于地热热源的分流喷射-ORC系统以及由喷射器工作条件确定两级换热器蒸发温度的方法,并建立喷射及发电模型。在热力学及能量定律的基础上,编制计算程序分析不同升压比下,两级换热器中蒸发温度对系统性能及喷射器可逆性程度的影响;对不同热源温度下3种系统工况点参数及性能进行分析比较。结果表明:分流喷射/喷射-ORC系统均具有一最佳升压比a,且其最佳蒸发温度高于ORC系统;随一级蒸发温度升高,系统净输出功降低,而随二级蒸发温度增加,系统热效率增长;在不同热源温度下,分流喷射-ORC系统均具有最高性能,且随热源温度增加,其性能优越性逐渐增强,在Tg=373、423K时,分流喷射-ORC系统可达到净输出功P=280.88、954.82k W,分别高出喷射-ORC及ORC系统12.54、76.31及55.68、141.52k W。通过分流喷射能够提高地热ORC发电性能,热源温度越高,选择分流喷射系统意义愈明显。

基于级联调制器的24倍频毫米波信号产生

为了有效解决高频毫米波信号源产生困难的问题,提出了一种基于级联强度调制器的24倍频可调毫米波信号产生系统。将低频本振信号调制到第一级双平行马赫-曾德尔强度调制器上,分别控制主调制器和子调制器的偏置电压,使其均偏置在最大传输点上,精确控制低频本振信号的幅值和相位,可以对应产生的-4阶和+4阶边带信号,通过光电检测器拍频,得到的8倍频信号调制到第二级马赫-曾德尔调制器上,控制第二级调制器的偏置电压,使其工作在最小传输点上,可以产生-12阶和+12阶边带信号,经过光电转换后可以得到射频驱动信号频率24倍的毫米波信号,当本振信号频率发生改变时,得到的毫米波信号频率对应改变。

基于方位角权系数分配的独立变桨距控制

风力发电机组功率不断提升,风机桨叶随之增大,风机在额定风速以上运行时,桨叶所受气动载荷逐渐增大,为风机安全运行埋下了隐患,因此希望减小这一载荷。针对这一问题,在充分分析风电机组结构及其运行规律的基础上,依据空气动力学原理,提出了一种基于桨叶方位角权系数分配的独立变桨距控制方法。同时,针对风机输出功率要求稳定的目标,设计了一种模糊-PID控制器。仿真结果表明,风机在高于额定风速以上运行时,这种模糊-PID控制下,基于桨叶方位角权系数分配的独立变桨距控制策略,可以改善风机输出功率并有效地减小桨叶气动载荷。