毕业设计选题环节的质量保证探讨——以华北理工大学电气工程学院为例

为了提高学生的自主科研能力与独立探索精神,增加毕业设计环节在学生培养过程中的效能,以学生毕业设计自主选题为研究对象,促进学生毕业设计质量的提升。首先,改变以往毕业设计由教师命题、学生被动选题的习惯做法,充分调动学生做好毕业设计的积极性、主动性,教师与学生共同拟定毕业设计选题。其次,动态跟踪毕业设计全过程,不仅严把学生毕业设计选题关,而且对毕业设计过程进行细化跟踪,保证毕业设计质量。再次,通过鼓励、引导学生自主探索选题,深化自动化专业实践环节的建设内涵。最后,通过教师与学生的互动、交流,增强学生自主选题的科学性、可操作性,使毕业设计全过程在教师监控范围内达到毕业设计指标要求。

研究生实践创新能力培养体系的构建——以华北理工大学为例

研究生实践创新能力的培养一直作为华北理工大学研究生教育的核心任务,学校立足多年实践创新培养经验和学科发展,在研究生实践创新能力培养体系的构建、实施和管理方面不断探索,形成了一套完善的实践创新能力培养体系。本文介绍了研究生实践教学体系的构建与实施,建立了一种以"理论指导实践,实践验证理论"为主线,着重培养研究生创新实践能力的培养模式。实践表明,这套创新型实践培养体系能够提高研究生的创新意识和解决实际问题的思维意识,加强理论知识和工程实践的融合,对培养研究生全面综合"复合型"人才具有深远的意义。

在电气工程自动化中人工智能的应用

人工智能综合了多学科,如:信息论、控制论、自动化及生物学等,拥有数据分析、信息处理、文字识别等能力,其在各个领域均扮演着重要的角色。本文介绍了人工智能的概况,重点探讨了其在电气功能自动化中的应用,旨在充分发挥人工智能的作用,保证电气工程自动化的安全性及有效性。

电气自动化在电气工程中的运用

近年来,社会进步迅速,我国的科学技术的发展也有了很大的改善。智能化建筑是基于多种技术而实现的控制系统集合,包括电气技术、电子技术、计算机技术、自动控制技术等。其中,电气工程是智能建筑功能实现的基础,在电气控制中应用自动化控制技术,有利于实现建筑节能控制,降低智能建筑能耗,改善电气工程分散控制的现状,实现电气工程的集成化、自动化、智能化控制。基于此,从建筑供配电、智能照明两个方面入手,深入研究电气自动化技术在智能建筑电气工程中的应用,以期提高智能化建筑电气工程自动化控制水平。

电气工程及其自动化技术下的电力系统自动化发展感觉分析

伴随着我国社会经济的不断发展,对电力资源的需求不断加大,这也在一定程度上对电气工程的发展提出了更高的要求,带来了新的机遇和新的挑战。在电力工程及其自动化技术的视角下,电力系统的自动化发展已然成为了主要的方向和主要的趋势,有着十分重要的现实意义。通过电力系统自动化发展,能够进一步对焦传统电力系统运行中存在的诸多问题,加速各方资源的整合,切实提高电力系统的运行质量,对全面推动我国电力事业发展而言,有着十分重要的现实意义。因此,本文立足问题,提出几点建议,以备后续参考。

分析电气自动控制工程中智能化技术的应用

随着我国社会经济建设的进步与发展,进一步提高电气工程的质量与水平,从而满足人们日益增长的物质需求。其中,在电气工程中自动控制属于重要技术,不仅能够提高电气工程的工作质量与效率,更可以保障电气工程的质量。而智能化技术在电气工程自动控制中的应用,引起人们的广泛关注。本文主要研究电气自动控制工程中智能化技术的应用,以期为促进电气工程的发展提供重要参考。

面向工程教育的电气控制与PLC研究性学习教学模式改革

本文以国际先进的CDIO工程教育理念为指导构建"研究性学习"教学模式,该模式以自动化工程项目设计为主线,引导学生在项目设计过程中进行研究性学习。教学实践证明,该教学模式激发了学生的学习兴趣,在学生获取课程知识的同时,促进了对学生的实践能力和创新能力培养,有效提高了课程教学质量。

基于工业物联网的污水处理厂远程监控技术研究

通过修改参数和程序,可以解决MBR工艺与UF技术在污水处理过程中维护与运行检修成本高的问题。利用工业物联网技术,PLC控制系统采集现场数据,并通过智能网关将数据传至云平台,实现远程污水处理参数调整和远程控制,达到实时监控的目的,有效解决污水处理厂在偏远地区的远程维保问题。方案在镇安县某污水处理厂进行实际验证,实现了远程监控。工业互联网在污水厂的应用,降低了运维成本。

“卓越工程师计划”企业实践环节教学改革探讨

"卓越工程师计划"的企业实践环节教学应该进一步改革。根据"卓越工程师计划"的要求,要深入探讨自动化专业企业实践环节教学的内涵。我们可以从课程设置,任课教师的培养与遴选,教学方法和授课效果考核四个方面进行改革,使课程、师资、教学方法和考核制度方面更加符合"卓越工程师计划"的培养要求。

基于脑科学理论的工科教学策略研究

根据全脑教学的基础理论,从工科教学特点出发,分析大脑主要功能区与具体教学活动之间脑神经关联程度。通过课堂试验分析了全脑教学与工科课堂教学策略的学习留存率和有效度。以项目教学法为例,运用全脑教学原理分析教学策略的参与性和主动性。为教师合理的采用教学策略,开展有效教学提供基础。

自动化专业卓越工程师培养计划实践教学体系建设

根据教育部"卓越工程师教育培养计划"项目的要求,从现行自动化专业实践教学的现状及存在的问题入手,结合学校的办学定位、学科特色,基于"3+1"&"工程项目驱动"校企联合培养的实践教学思路,构建自动化专业卓越工程师计划的实践教学体系,对学生的认知能力、专业技能、实践能力和创新能力的培养有重要意义。

基于微观视角下大学生理想信念教育研究

新形势下,大学生理想信念教育成为大学思想政治教育的重要环节。针对大学生理想信念教育,可以站在微观视角,即一线学生管理的角度,探究当前存在的主要问题,提出加强仪式教育、注重历史教育与时代教育、结合课堂内外教育阵地、采用分层次教育手段、利用好新媒体技术五个层面的具体性、可操作性的对策,有效提升大学生理想信念教育管理效能。

基于PCA的金属工件表面线激光中心提取算法

在基于线结构光的金属工件表面测量中,针对金属工件表面存在的强烈反光、激光条纹断裂等问题,本文提出了一种基于改进主成分分析法的激光条纹中心线提取算法。首先,针对金属工件表面不规则反光,提出了基于分段灰度变换的大津法(OTSU)提取图像的光条纹区域;其次,针对Steger算法卷积运算次数多、效率低、实时性差的问题,提出了基于主成分分析法(PCA)的改进Steger算法,采用主成分分析法构建了梯度向量的协方差矩阵估算条纹的法线方向,并在该方向使用二阶泰勒展开获得精确的条纹中心亚像素坐标。实验结果表明,本文算法在金属工件表面存在严重反光条件下可以有效提取激光条纹区域,同时提取的激光条纹中心线标准差相较于灰度重心法减少了约0.25 pixel,速度上相对Steger算法提高了近13倍,能够快速、高精度的提取激光条纹中心线,满足结构光三维视觉实时检测的需求。

“双碳”目标下过程控制工程课程教学案例设计

“双碳”目标下,新工科专业除了要培养满足企业需求、具有解决复杂工程问题能力的人才,还需要立足环保和节能视角,在教学中融入碳减思维,在技术和经济效益的基础上考虑环保效益和社会效益。基于上述目的,针对自动化专业核心课程过程控制工程,结合实际工程项目,设计碳减排教学案例。不同内容、层次以及复杂度的减碳工程案例可有效提升课程教学的完整性和系统性,提高理论授课与社会实践教学的交互水平,有效缩减学生专业技术能力与企业需求之间的鸿沟,对培养能尽快满足企业和社会需求的新工科创新型人才、加速国家实现“双碳”目标具有重要意义。

电气接线装置的设计与原理分析

本文针对一种电气接线装置的设计及其原理进行相关分析,包括接线盒和接线金属片的设计。接线盒包括下接线块、上接线块、上接线板和下接线板,下接线块和下接线块均为直角三棱柱,下接线块的锐角边和上接线块的锐角边通过转轴可转动连接。本文设计的电气接线装置通过接线盒将接线金属片弯曲,从而实现将需要连接的线缆固定的目的,能够提升连接效率,同时能够避免在后期的使用中出现脱离的情况。

基于SSAE-IARO-BiLSTM的工业过程故障诊断研究

针对工业过程故障诊断精度低的问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto-encoder network, SSAE)和改进人工兔算法优化双向长短时记忆神经网络(improved artificial rabbit algorithm optimized bidirectional long short-term memory neural network, IARO-BiLSTM)的故障诊断方法。首先,利用SSAE网络强大的特征提取能力,实现对原始数据进行降维处理;其次,引入Circle混沌映射以达到丰富种群数量的目的,提出权重系数和Levy飞行机制改进人工兔算法的位置更新公式,提高人工兔算法的寻优能力,进而对BiLSTM网络的参数进行优化。最后,利用优化后的BiLSTM网络实现对故障的识别和分类。通过选取多组数据集进行验证,结果表明,基于SSAE-IARO-BiLSTM故障诊断方法能够准确地对故障进行识别和分类,且诊断准确率可达98%以上。

响应曲面法优化甲烷水蒸气重整制氢工况参数

基于Chemkin的蜂窝整体式反应器计算甲烷水蒸气重整中的甲烷转化率和氢气产率,得到不同工况参数(反应器温度、水蒸气与甲烷的摩尔比(水/碳比)和压力)对甲烷转化率和氢气产率的影响。采用响应曲面法以及Box-Behnken-Design模型对不同工况参数进行优化,建立以氢气产率为响应目标的响应模型。结果表明,水/碳比和反应器温度对氢气产率的影响最为显著。当反应器温度为1079.65 K、水/碳比为3.94、压力为0.11 MPa时,模拟3次的平均氢气产率为80.58%。采用化学反应过程仿真与数值结果预测相结合的方法,显著减少了仿真时间,提高了计算效率和精度。

面向工艺数据分析的流程工业入侵检测及攻击定位

为解决攻击者利用流程工业生产中深度耦合的工序参数进行生产过程攻击的问题,提出一种基于SSA-LSTM的深度学习算法,对工艺数据进行异常检测。通过麻雀优化算法优化LSTM神经网络的迭代次数、学习率和隐藏层节点数三个超参数,实现对工艺数据的准确预测。将预测数据与真实数据进行对比,超出阈值的点定义为异常点,再运用Petri网理论对生产工艺参数间的耦合关系进行建模,确定异常点与入侵点之间的因果关系,为预测结果提供理论支撑。将SWAT水处理系统数据集用于验证算法效率,证明了所提出的模型在检测精度和攻击定位准确性方面优于其他算法模型。实验结果表明,所提出的算法模型可有效检测出通过暴力篡改传感器数据对工业生产造成重大影响的入侵行为。

基于NB-IoT的充电桩数据监控及合理分配

针对充电桩分配不合理而导致的充电桩资源浪费,过剩等情况。从实际情况出发设计了基于NB-IoT的充电桩远程数据监控,通过窄带物联网(NB-IoT),把多个地区的所有充电桩进行统一的监控,进而去了解每个地区中每一个充电桩的使用情况。在进行一段时间的监控之后,对所有数据进行综合比对,便可以得到每个地区充电桩的使用频率以及电能使用量。结合实际情况进而对每个地区的充电桩进行合理的分配。以STM32103VE芯片为控制核心,同时辅以RC522智能卡信息采集模块和IM1281电能采集模块,在NB-IoT的通信手段的支持下,完成对每个地区充电桩的远程数据监控。测试结果显示,基于NB-IoT的充电桩远程数据监控能够很好的监测到每个地区中充电桩的电能使用情况,这对于合理分配充电桩有着非常重要的意义。

金属工件高光检测与修复

针对在对金属工件进行图像采集时由于金属表面的强反射特性而产生高光区域,导致后续三维重建等信息大量缺失进而影响测量精度的问题,提出了一种基于色度空间转换及BSCB的高光处理算法。首先,利用CIE-XYZ色度空间导出CIE-xyY颜色空间,计算得出颜色亮度及亮度进而完成对高光区域的提取。然后,利用BSCB进行高光区域的修复,得到去高光后的金属工件图像。实验结果表明,该方法可以检测并提取拍摄得到的金属工件高光区域,精度较高,提高了金属高光图像修复率,有广泛的应用前景。