电气工程及其自动化专业大学生创新能力培养模式探讨

在知识创新和技术创新发展背景下,高等教育人才培养方案的重点目标是提高本科生创新实践能力和综合素质。依托我校转型发展及教育专业认证的实际情况,结合我院电气工程与自动化专业工程教育专业认证及人才培养方案的修订,梳理电气工程及其自动化专业学生创新能力培养实际存在的问题,探讨提高电气工程及其自动化专业学生创新能力的途径。

基于工程教育专业认证的课程目标达成情况评价机制研究——以发电厂电气部分为例

以湖北师范大学电气工程与自动化学院的人才培养方案为研究对象,对基于工程教育专业认证的课程目标达成情况评价机制进行了研究与实践。发电厂电气部分的课程目标达成情况的分析结果证实了课程目标达成情况评价机制的可行性。相关评价机制还可以为毕业要求指标点提供数据支撑。

《电子设计自动化》课程教学改革的实践研究

《电子设计自动化》课程是电类专业的专业基础课程,通过分析目前师范院校《电子设计自动化》课程的教学现状,从教学内容、教学方法和考核方式等方面提出一些教学改革建议。实践表明,通过教学改革,提升了课程的教学质量和学生的综合实践能力。

应用创新与就业驱动下“发电厂电气部分”课程实践教学改革研究

依托创新及就业战略驱动,分析了地方高校电气专业在“发电厂电气部分”课程上普遍存在的问题,并指出实验教学条件及理论教学方式是制约创新应用型人才培养的关键因素。采取虚拟仿真教学模式,以工程项目为驱动,以实际就业为引领,以综合实践竞赛为载体并融入课程思政,构建混合理论教学体系,培养了学生开放自主的实践探索能力,综合分析和实际解决工程问题的能力。实践证明取得了较好的成效,对地方高校应用创新型人才的培养有一定借鉴意义。

电气专业电力系统分析课程目标达成度评价与分析

以湖北师范大学电气工程与自动化学院2021版人才培养方案中的电力系统分析课程为研究对象,基于我院制定的课程目标达成情况评价机制,探索了电力系统分析课程目标达成度的实践过程,评价与分析结果证实了课程目标达成情况评价机制的可行性。相关结果分析可以为兄弟院校开展工程教育专业认证工作提供参考。

自动引导小车感应耦合电能传输系统的设计

随着工业互联网的发展,物料运输领域对自动化程度要求显著提高。自动引导小车(Automated Guided Vehicle,AGV)对物料运输领域自动化的发展有着十分重要的推进作用。针对传统AGV采用蓄电池供电存在污染严重、供电时间不持续等问题,提出了一种感应耦合供电系统,并对其主要电路拓扑进行了分析与设计。基于电磁感应原理,该系统从地下铺设的高频恒流线路上获取电能,经转换后给AGV小车供电,从而实现运动中的无接触供电。实验结果表明,该系统可以提供1000 W的输出功率,能够直接为AGV小车供电,可以有效解决AGV小车采用蓄电池供电存在的隐患和问题,提升了AGV小车系统的安全性。

基于课程思政思维的高校工程制图与CAD课程教学改革探索与实践

课程思政所展现的是一种创新思维,以新思维催生新思路、以新思路谋求新发展、以新发展推动新方法,以新方法解决新问题,实现课程思政的创新发展。为响应课程思政建设的需求,湖北师范大学电气工程与自动化学院(后面简称为电气学院)工程制图教学团队也在积极推进课程思政教学改革与建设工作。本项目是基于课程思政思维展开研究,探讨如何将课程思政思维融入《工程制图与CAD》教学与实践的各个环节。

基于MIDE个体寻优的采摘机器人轨迹规划仿真

为了提高移动式采摘机器人的作业效率,实现高效率高精度的采摘作业,提出改进DE算法下移动式采摘机器人轨迹规划方法。建立移动式采摘机器人的动力学模型,获取采摘机器人的动力学特性;根据该特性,建立基于双目视觉的针孔成像模型完成采摘机器人果实采摘经过的路径点收集;将得到的路径点作为种群个体,对DE算法实施改进,选取一种基于多种群移民的差分进化算法(MIDE)展开个体寻优并输出最优解,实现移动式采摘机器人的最优轨迹规划。实验结果表明,所提方法具有较高的收敛能力和搜索效率,能够有效提高机器人的工作效率和稳定性。

顶钵-夹茎组合式取苗装置设计与试验

针对现有钵苗自动移栽技术中,夹钵式取苗方式受钵体强度及盘根性差异影响易导致钵体破损,降低取苗成功率,夹茎式取苗方式受茎秆强度及钵体与穴盘之间黏附力影响易造成伤苗、钵体不能取出等问题,该研究提出了一种顶钵-夹茎组合取苗方式,并进行了结构设计、装置试制与试验优化。对辣椒穴盘苗茎秆和钵体力学特性进行了测试,得到茎秆拉伸和径向压缩力学特性,及钵体拉拔与压缩力学特性,并建立了顶钵-夹茎组合式取苗装置在顶与夹过程中钵体和茎秆的受力模型,对取苗装置关键参数进行了设计。搭建试验台架,以“中农绿亨线椒363”穴盘苗为对象,以钵体含水率、取苗频率和顶钵高度为影响因素开展正交试验,结果表明经顶钵-夹茎取苗后的穴盘苗生长状态良好,确定最优水平为含水率45%,取苗频率60株/min,顶钵高度10 mm,该条件下钵体破损率为1.98%,取苗成功率为98%。田间试验表明平均取苗成功率为93.05%,株距合格率为88.17%。研究可为辣椒、番茄等旱地作物穴盘苗移栽技术改进优化提供参考。

基于蜜獾算法的配电网无功优化

无功优化通常采用降低有功网损和电压偏差、改善电压质量等方式进行优化。文中采用蜜獾算法(HBA),选取有功网损最小为数学模型,以电压偏差最小以及潮流平衡方程和各时段节点电压为约束条件,以IEEE-30节点系统为例进行配电网的无功优化。将HBA算法与传统的PSO算法、改进后的PSO算法进行算例分析比较,对比算法在收敛速度和寻优性能方面的差异。通过局部电压稳定指标法计算出系统的最佳补偿点,减少搜索空间维数。利用Matlab进行仿真对比,结果表明HBA算法计算速度更快,具有较强的全局搜索能力,寻优能力更佳,可为配电网无功优化安全有效经济运行提供新思路。

基于蛇优化算法的电力系统无功优化

无功优化在电力系统中具有重要的意义,可以提高系统的功率因数,减少有功损耗并改善电压稳定性。蛇优化算法具有全局搜索能力和快速收敛的特点,故将该算法作为一种新的优化方法运用到无功优化中,建立以机端电压、变压器变比和无功补偿量为系统控制变量,以网络损耗最小为目标的无功优化模型。通过采用57节点系统,将蛇优化算法与粒子群算法、改进粒子群算法分别进行比较验证。实验结果表明,蛇优化算法能够有效地优化电力系统的无功功率,提高系统的性能和稳定性。

基于STM32的物联网远程电路参数监测系统设计

基于STM32开发板和基于TCP的MQTT协议设计了一款远程电路参数监测系统。该系统以STM32F103系列开发板为主控单元,利用ADC采集原理,通过并联电路分压原理和ACS712电流传感器芯片,计算出电路的电压、电流、功率这3种电路参数,设置这3组数据的阈值,数据超出阈值自动报警,同时将这3组数据通过ESP8266-01S模块实时上传到云服务器。设计了一款微信小程序作为上位机,通过订阅云服务器中设备上传数据的路径实现实时接收数据的功能,可以远程监测电路参数,也可以通过此微信小程序来远程控制声光报警器的开关以及整个电路的开关。

钻井现场硫化氢气体监测系统设计

针对油田钻井开采过程中经常产生硫化氢气体的情况,设计了一套硫化氢气体监测系统,实现了对钻井现场硫化氢气体浓度的在线监测及数据的远程传输。本监测系统以STM32单片机为核心,使用半导体式可燃气体传感器,利用ESP8266无线通信模块,通过MQTT协议实现现场监测系统与管理端云平台的数据交互,达到数据远程传输和远程管理的目的。实验表明,该系统可以实现硫化氢气体浓度的远程实时监测、定期自检等功能,能够及时发现并解决问题,显著增强油田工作现场的安全性,具有较好的市场推广价值。

基于OpenCV-python监控视频车辆计数统计功能研究

针对实时获取监控视频车流量的迫切需求,利用OpenCV-Python实现监控视频车辆计数统计功能。首先,通过背景减除法的前景提取算法来分割出图像中的车辆。然后,通过轮廓检测和形态学操作对车辆进行处理和过滤,以消除噪声和不必要的检测结果确保准确计数。最后,将该方案与YOLOv5模型和SORT算法相结合作对比。实验结果表明,两种方案都能够有效地实现车辆的计数,但传统图像处理没有深度学习精度高,且难以适应不同路段的道路场景,为此提出将传统图像处理与深度学习相结合的建议,为车辆计数提供更好的解决方案。

一种基于OpenMV的智能停车场车牌识别系统

基于OpenMV模块,设计了一种车牌识别系统。该系统以STM32H7系列单片机为主控芯片,利用OV5640摄像头模组采集原始车牌图像,通过Micro Python语言算法对图像进行预处理、定位车牌、分割字符和模板匹配识别,最终通过QVGA屏幕和串口通信实输出车牌信息。本系统识别效果较好且所需芯片算力资源较少,适用于低成本、高效率的嵌入式平台。

基于IPOA和PIDD2-FOI的电力系统负荷频率控制

对于互联电网的负荷频率控制而言,不合适的控制器或者不合适的控制器参数选择会严重降低电网在遭遇负荷扰动时的稳定性,因此,选择合适的控制器并进行有效的参数整定十分重要。针对两个区域互联电网的负荷频率控制问题,设计一种带一阶惯性环节和滤波系数的PID加二阶导数控制器(PIDD2-FOI)。为了更好地寻找控制器的最优参数,基于Tent混沌映射对鹈鹕优化算法进行改进,并将经过改进的鹈鹕优化算法(IPOA)与其他算法在不同的测试函数下进行对比。结果表明,改进的鹈鹕优化算法不易陷入局部最优,具有更好的寻优效果。再以时间乘绝对误差积分(ITAE)准则作为目标函数,采用IPOA同时进行多种控制器参数优化,在多种干扰情形下对比不同控制器的控制效果。对比结果表明,所设计的PIDD2-FOI控制器具有更优越的控制能力,可以有效地维持系统的频率和联络线交换功率的稳定。

基于摩擦电效应的滚动轴承故障检测研究

由金属之间摩擦引起的电荷转移原理提出了一种基于摩擦电信号进行滚动轴承故障检测的方法。为此搭建了滚动轴承摩擦电信号采集实验台,首先设计了不同驱动模式的测试方案,探究摩擦电产生的原因;然后对轴承有/无润滑脂时摩擦电信号与摩擦强度的关系进行了探究;最后设计了轴承在不同磨损阶段和不同故障程度下的实验。结果表明,摩擦电信号随轴承的转动而出现,且摩擦电信号受轴承内部摩擦强度影响,摩擦强度越大,产生的电信号也就越大。进一步地将摩擦电信号的近似熵和样本熵作为衡量摩擦电势大小的指标,发现轴承从正常状态至磨损逐渐加剧时,对应指标均随磨损程度增加而增加;另外在内圈故障宽度为0.3、0.6、0.8 mm时,近似熵分别为0.7635、0.9425、1.2212,样本熵分别为0.5416、0.6218、0.9776,呈现出随故障程度加剧而增加的趋势。在此基础上,建立了轴承状态与摩擦电信号之间的对应关系,验证了摩擦电信号在滚动轴承故障检测上的可行性。

基于亚像素边缘检测的板材直径测量研究

因像素级边缘检测精度低,导致板材的测量存在较大的误差。为此,提出了一种基于亚像素边缘检测的板材高精度测量方法。该方法假设物体边缘穿过的像素单元灰度值是不连续的,在各个边缘像素单元的矩形邻域内建立模型,准确计算出边缘的亚像素位置。通过张正友标定法校准相机,将图像坐标系与世界坐标系建立联系,计算出圆形PVC板材的直径。实验结果表明,在合成圆位置检测方面,半径的均方误差为0.034 1,检测精度较高。在实际图像测量方面,板材直径的均方误差为0.018 6,验证了该方法具有较高的稳定性和精度。

基于改进蜜獾优化算法的光伏MPPT研究

光伏阵列的输出功率易受外界影响而呈现功率多峰值现象,传统的最大功率追踪算法难以寻得最优功率输出。为了提升光伏发电系统的效率,提出一种改进的蜜獾优化算法作为光伏最大功率点追踪的方法。结合Tent映射,使种群在初始化过程中均匀分布,以增加算法全局寻优能力。在Matlab2018b/Simulink环境下仿真,基于Boost电路验证最大功率的追踪效果,结果显示,该方法在不同工况下,较粒子群算法的MPPT,均具有较好的追踪效果,且改进的HBA算法较HBA本身,追踪时间缩短了0.104 s。

基于显著性检测的全变差去高光研究

选矿浮选过程中浮选槽中的泡沫图像,受到工业摄像角度和光照点位置影响,导致泡沫图像颜色特征以及纹理特征的提取达不到预期效果。为解决上述问题,提出一种基于显著性检测的自适应全变差去高光算法。将处于RGB颜色空间的图像转换到处于YUV颜色空间中,根据显著值的大小,判定某个像素点是否为高光像素点,并修复图像高光区域。构建改进的全变差修复模型,并对图像修复模型完成求解。实验结果可知,所提算法对图像高光区域的识别以及细微处的处理具有一定的提高,且均方误差值与峰值信噪比在一定程度上得到了改善,可以有效的提取泡沫图像存在的亮点区域且修复。