基于改进ResNet50的岩心图像分类研究

岩心岩性是反映地质条件的重要指标,传统的岩性鉴定通常依赖于人工目视检查,既费时又对专业水平要求高。近年来,卷积神经网络技术的迅速进步,为岩心图像的自动化预测开辟了一条新的途径。本文提出了一种基于改进的ResNet50网络结构的岩心图像分类算法,通过引入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制和PSA (Pyramid Scene Attention)注意力机制,改善了网络对岩心图像丰富地质信息的提取和理解能力,对提高岩性分类的准确性和客观性起到了重要作用;引入可变形卷积(DCNv2),使模型能够自动适应图像特征不规则性和形状变化,显著提升了对岩心结构复杂性的识别能力;使用迁移学习方法,提高了模型的泛化能力和训练效率。实验结果表明,改进的ResNet50网络模型在岩心图像分类任务上表现优异,相较于其他主流卷积网络,平均准确率明显提升,较基线网络ResNet50提高了2.33%的准确率,也有效地提高了对复杂岩心结构的识别精度与鲁棒性。

蓄热式热氧化器控制系统设计与实现

为了提高蓄热式热氧化器(Regenerative Thermal Oxidizer,RTO)在PVC手套制造业废气治理中的净化效率,根据该行业产生的废气特点,设计了一种三室RTO工艺流程,并开发了与之配套的基于PLC的自动化控制系统。首先,根据RTO工艺流程和监控需求,构建了硬件控制系统。然后,从提升阀自动换向、废气风量调频控制和PID温度调节控制等功能方面设计了软件系统,确保了RTO的高效自动化运行。进一步地,通过TCP/IP协议,构建了PLC、触摸屏和工业网关之间的以太网连接,并设计了直观易操作的触摸屏监控界面,实现了RTO系统的本地监控和基于云服务器的远程在线监控功能。最后,利用实际生产应用中的温度和频率数据对RTO系统的安全可靠性进行验证,实测数据表明,该控制系统不仅运行稳定且可靠,而且显著提高了废气的净化效率,净化效率高达99.3%。

基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究

针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明,利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识,取得了较高的辨识效果,精度可达99.8%。在辨识模型的基础上,利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度,最大误差较原系统下降了49.6%。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比,GWO-NARX神经网络辨识效果更好,模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比,自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度,并且能够更好地适应系统的复杂性,为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。

嵌入式图像识别信息采集系统探究——以人工智能为导向

随着科技的发展与进步,图像识别技术得到了显著提高,特别是在信息工程、软件工程、机械制造等领域,图像采集技术的应用愈发广泛,为现代工业生产提供了必要的技术支持,因此,对其进行研究具有一定现实意义。本文通过对相关文献的查阅,对图像在特定分辨率背景下识别效率较低这一问题进行了深入研究。在人工智能技术支持下,进行了嵌入式图像识别信息采集系统的优化设计,并对其效果进行了验证。最终发现:本文所研究的基于人工智能的嵌入式图像识别信息采集系统在特定分辨率的背景下,与基于C聚类、多重分割法等嵌入式图像识别信息采集系统相比,具有良好的技术表现。

基于无人航飞的超高层建筑三维点云校准测量

传统技术在超高层建筑测量中,存在测量精度较低的问题,且整体测量模型的稳定性较差。针对该情况,本文提出一种基于无人航飞的超高层建筑三维点云校准测量方法。布设无人机(UAV)航测控制网,在获取清晰的超高层建筑图像的基础上进行模型计算,提升测量有效性,减少模型三维误差,确保测量数据处于较高的收敛程度中,完善建模测图以及数据处理机制,由此提高测量精度。根据实验结果分析可知,该测量方法能够有效减少测量误差,整体测量精度提升了24%,表明该方法能够有效完成无人机航测技术在超高层建筑测量中的应用。

蘑菇采摘机器人的结构设计及优化

针对工厂化蘑菇种植中人工采摘费时、费力等问题,研制了一款蘑菇采摘机器人.首先,采用模块化设计了采摘机器人机械结构,基于D-H法推导机器人运动学正解和逆解,并进一步分析了采摘手臂的动力学性能;以采摘效率为目标建立了手臂尺寸的多目标优化模型,并用遗传算法求最优解;然后建立Adams虚拟样机模型,对优化前后的机器人模型分别进行采摘动力学仿真试验,结果表明,在电动机输出转矩相同情况下,大臂关节和小臂关节最大角速度分别提高22.9%和18.6%,单次采摘时间由1.60 s缩短到1.36 s,速度提高15%;最后研制原理样机并进行采摘试验,试验结果表明,所研制的机器人可适用于工厂化蘑菇种植模式下多层菇床中狭小、大面积作业的自动化采摘,单次蘑菇采摘时间约为2.0 s.

定量评价人类活动对吕梁山植被NPP的影响

为研究2000-2019年吕梁山植被NPP的时空分布格局,定量评价人类活动对其影响,采用改进的CASA模型估算2000-2019年吕梁山实际NPP(NPP_(A)),结合周广胜模型估算得到的潜在NPP(NPP_(P))计算人类活动导致的NPP损失(NPP_(H)),并利用人类活动相对影响贡献率指数(RICI)来定量评价人类活动对植被NPP的贡献率,同时分析土地利用类型变化对植被NPP_(A)的影响。结果表明:吕梁山NPP_(A)和NPP_(H)分别呈增加和减少趋势,NPP_(A)整体呈东南向西北减少,NPP_(H)呈东南向西北增加;土地利用变化主要集中在林地、农田、草地、水体之间,林地和农田面积增加会使NPP_(A)总量增加,林地转为其他类型和草地转为农田则会造成NPP_(A)减少;人类活动对吕梁山NPP的贡献率为51.80%,表明人类活动在吕梁山NPP变化中占主导因素。研究结果可为吕梁山生态环境的修复、保护和可持续发展提供科学依据。

基于干扰观测器的机械臂连续滑模控制方法

针对多关节机械臂的高精度轨迹跟踪问题,提出了一种基于干扰观测器的连续滑模控制方法。首先,对于系统扰动,设计了一种干扰观测器来对扰动进行实时估计以减少系统的不确定性;其次,基于高阶滑模控制思想对控制器进行设计,得到了连续的控制律,从而有效削弱了滑模控制中的抖振现象;同时,为了解决滑模控制需要预知不确定性上界的缺陷,采用自适应技术对控制律进行改进,避免选择较大的控制增益增加系统的抖振,给出了控制器的李雅普诺夫稳定性证明,并计算了系统的有限收敛时间;最后,以六自由度机械臂的前3个关节作为研究对象进行仿真分析,并与线性滑模控制方法和终端滑模控制方法进行对比,验证了所提出的控制方法的有效性。

非对称液压缸位移伺服系统的复合控制策略与试验研究

非对称液压缸的位移伺服系统存在两腔作用面积不等、系统模型不确定等特点,给液压缸高精度位移跟踪控制造成了巨大的困难。对此,提出以速度前馈为主与位移反馈为辅的复合控制策略。设计一种新的以控制电流和阀口压差为自变量的伺服阀流量计算模型,并根据该模型设计液压测试回路,通过测试结果辨识模型中的参数。根据伺服阀流量模型与目标位移轨迹计算速度前馈控制量。基于PI控制求出位移误差反馈控制量。最后,将速度前馈和位移反馈控制量相叠加作为伺服阀的驱动电压。通过试验得出在复合控制策略下液压缸位移跟踪的最大误差与目标位移幅值之比为2.1%,相对PID控制跟踪误差明显减小。提出的控制策略为生产实际中非对称液压缸的位移跟踪控制提供了一种简单、有效的方法。

基于物联网技术的开关柜手机监控软件的设计

传统检查高压柜各项参数的人工巡检方式在实时性、便利性、安全性等方面都存在不足。为此,结合物联网技术和移动应用开发技术,通过传感器实时采集开关柜的运行参数并通过网络传输至数据库,运用可跨平台的Uniapp前端框架和SpringBoot后端框架设计一款手机APP,向开关柜运维人员提供远程实时监测和控制功能。通过该软件,运维人员可及时了解高压开关柜的运行状况,预防潜在故障,提高电力系统的可靠性和安全性。

大数据体时空网格可视化智能管理方法设计

大数据体时空网格可视化涉及的数据量通常非常庞大,并且数据类型多样、结构复杂。同时,随着时间推移,数据的动态性也带来了挑战。处理和分析如此庞大和复杂的数据集,需要强大数据处理方法以及时空数据排序技术,为此,设计大数据体时空网格可视化智能管理方法。通过预处理时空数据,剔除冗余时空数据并补齐缺失时空数据,制定大数据体时空网格化流程。以此为基础,根据时空数据重要程度编码与排序时空网格,确定时空网格的优先级,以地图作为基础底图,充分利用地理信息技术可视化功能,通过地图形式可视化展示时空网格与时空数据,并采用HBase数据库存储时空数据,实现大数据体时空网格可视化智能管理方法的设计。试验数据表明:在不同试验工况背景下,所涉及方法应用后的时空数据网格匹配率最大值为98%,时空数据可视化分辨率最大值为960 ppi,充分证实了该方法的应用效果好。

基于Petri网的柔性装配系统的鲁棒控制

该文集中讨论了拥有不可靠柔性装配系统(Flexible Assembly System,FAS)的鲁棒死锁控制问题,确保当故障资源恢复后系统应恢复正常生产而不会出现堵塞现象,即不仅可以在无故障资源的情况下使系统远离死锁,而且还能在有不可靠资源时保证系统的顺利生产。首先,建立拥有不可靠资源FAS的Petri网模型,模拟整个系统的运行情况和资源的故障与恢复;其次,根据系统的控制目标,通过提出的进程可被推进算法和改进银行家算法设计了一种满足鲁棒性的死锁避免策略;然后,利用两个例子验证所设计的鲁棒控制策略的有效性;最后,对比实验结果表明,所提出的死锁控制策略所得到的可达标识数为30710个,显著多于其他论文的策略,在可允许性上具有一定优越性。

光学卫星辅助的SBAS-InSAR技术在大范围地表形变监测中的应用

工程施工对自然地貌的破坏易引发地质灾害,采用多时相合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术对地表进行形变监测可以有效预测这些灾害。然而传统的InSAR方法只能提取三维形变信息,无法分析土壤水文、植被覆盖等与形变诱因相关的地质情况。因此,使用光学遥感卫星GF-2的多光谱数据辅助多时相的哨兵-1A雷达卫星升轨影像作为数据源,采用基于角反射器的小基线集InSAR(small baselines subset InSAR,SBAS-InSAR)技术,对长庆油田第三输油管线附近进行了地表形变分析和灾害识别。应用该方法预测出41处地质灾害隐患点,灾害覆盖率为100%,识别整体精度达到92.86%,监测精度优于1 cm,验证了方法的有效性。

时滞影响下自主车辆队列的稳定性分析

自主车辆队列可提升交通容量与行驶安全性、降低燃油消耗与污染排放。但车辆通信过程中存在时滞,会严重影响系统控制性能与稳定性。为此,针对含时滞的自主车辆队列,建立基于分布式控制器的自主车辆队列闭环控制系统,并提出一种稳定性分析方法。首先,将整个车辆队列闭环控制系统解耦为若干子系统,并在此基础上对子系统进行稳定性分析,提出了基于直接法的精确时滞稳定边界求解方法,得到了系统稳定的充要条件。最后,通过数值仿真验证了所提稳定性分析方法的有效性。

五连杆足式机器人腿部机构多目标优化算法

为了减小腿部转动惯量,提高承载能力,提出了一种电驱式2自由度平面五杆机构的腿部结构。然而杆件尺寸会对机器人性能产生影响,为了得到最优五杆尺寸参数,对腿部运动学和动力学进行分析,建立关节电机峰值力矩、峰值角速度、单个步态周期内总能耗与五杆尺寸参数间的函数关系,构建面向机器人五杆尺寸参数设计的多目标优化模型,采用层次分析法确定各目标决策属性权重,将多目标优化问题转换为单目标优化问题,利用遗传算法得到机器人总体性能最优解。在ADAMS中建立优化前后的机器人腿部模型,进行行走仿真试验,并与理论计算结果进行对比,再根据优化结果进行电机选型,使机器人自重减少7.8%,有利于负载能力和续航能力的提高,从而验证了本文所提算法的正确性和有效性。

基于视觉显著性和图分割的高分辨率遥感影像中人工目标区域提取

目标检测与提取是遥感影像处理与解译的重要研究内容。提出一种基于显著性检测和图像分割的面向对象高精度目标提取方法。首先,给出一种融合"基于图论的视觉显著性"和"基于边线密度的视觉显著性"的显著性计算模型。通过引入线密度,可以在复杂背景图像下有效提取目标区域,用于高分辨率遥感图像无监督的快速场景分析。然后,利用图论分割方法获取特征相似的图像区域。同一区域中的像素具有相似的显著度值和特征。以图块为对象分析其显著性大小,可以提取精细的目标轮廓。相对于基于像素点的显著性目标提取方法,本文所用面向对象的分析方法能够在保证较高检测精度的同时有效降低冗余检测率。在高分辨率遥感影像上的试验证实对人工目标(如建筑物)的检测更准确并且所得轮廓更精确。

平底刀最优刀轴矢量规划算法

在进行自由曲面平底刀五轴数控加工刀轴矢量规划时,现有算法多以材料去除率最大作为优化目标,然而加工效率最高的刀轴矢量不一定是刀具最优姿态,还需要综合考虑加工质量、刀轴光顺等因素。从这几个方面建立单个刀轴矢量和相邻刀轴矢量光顺性的度量指标,并以归一化度量指标加权和最小作为优化目标建立刀轴矢量优化模型,经理论分析将多目标规划问题转化为力学平衡问题,弹簧模型中高斯球面上运动节点的平衡位置就是最优刀轴矢量。仿真结果表明SE权因子影响加工效率,DW、DM权因子影响机床运动平稳性,DF权因子影响切削条件,选择合适的权因子可以获得材料去除率大、加工效率高以及在工件坐标系、机床坐标系和进给坐标系下光顺的刀轴矢量。

SLAM技术的无人机井下空区三维激光扫描与建模研究

本文探讨了如何利用同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术,通过无人机在井下复杂环境中进行高精度的三维激光扫描与建模。SLAM技术是一种机器人技术,使得设备能够在未知环境中构建地图的同时进行自我定位,从而提高环境感知和导航能力。在井下空区,由于环境复杂且充满未知因素,传统的测绘技术面临极大的挑战,因此采用SLAM技术配合无人机操作可提供一种新的有效解决方案。本文系统阐述了SLAM技术在无人机井下三维激光扫描中的应用,包括无人机的设计、数据收集与分析方法、集成设计及三维建模结果的优化,并通过实地测试验证了该技术的实用性与效果。

新疆天山玛纳斯河流域高分辨率积雪遥感研究进展

新疆天山北麓玛纳斯河流域冬、春季积雪覆盖,高山冰川发育,是我国西北干旱区的典型流域,其冰雪融水对北疆工农业生产和生态环境具有重要意义.近五年来,在流域开展5次科学考察、积雪常规观测和星地同步观测,利用GF-1PMS(Panchromatic and Multi-Spectral)和WFV(Wide Field of View)、HJ-1CCD(Charge-Coupled Device)和IRS(Infrared Scanner)等国产高分光学遥感数据和C波段RADARSAT-2、ENVISAT ASAR等合成孔径雷达数据,探索山区复杂地形条件下的综合辐射校正方法,建立积雪识别模型获取积雪覆盖范围、积雪表面类型和积雪干湿状况,建立积雪参数反演模型获取雪粒径、雪深和雪水当量,分析流域积雪变化特征与雪盖衰退过程,进行流域融雪径流模型的参数率定、模拟与预报,为流域水资源合理利用与调配提供科学依据.

基于无人机视频的运动目标快速跟踪

无人机视频序列影像是无人机在高速运动的条件下获取地面目标的动态信息,相机的运动给目标检测、跟踪带来了一定的困难。针对无人机视频序列影像背景位移的特点,将运动目标检测与跟踪技术分为运动估计、目标检测、目标跟踪3个部分。由于无人机视频序列影像中目标较小、分辨率较低,因此采用基于区域的目标跟踪算法。该方法计算量小,计算速度快,能够满足实时跟踪的需求,试验效果良好。