结合多层次碰撞检测与IKFast运动学的磨削平台

针对传统磨削系统中存在的低精度和低效率的痛点,提出了一种结合多层次碰撞检测与IKFast运动学的高效磨削轨迹规划算法,并成功运用于机器人磨削平台。首先,针对磨削机器人高维构型空间复杂、难解,这里采用基于采样的运动规划算法,通过随机采样及碰撞检测来有效解决高维空间的运动规划问题。其次,基于混合包围盒AABB和OBB建立碰撞检测模型,通过多层次遍历的检测方法提高规划算法的整体效率。最后,为减轻机器人磨削轨迹中奇异点的影响,建立了IKFast运动学模型,对机器人奇异位置的正确逆解进行仿真求解,结果表明,文中方法有效增加了磨削轨迹的稳定性。

基于缺陷关联规则挖掘的开关柜质量智能判定系统

针对目前开关柜验收工作中检测指标不明确、存在主观因素强、缺少精细化质量评级、数据缺乏平台化管理等问题,提出了一种基于历史验收数据的开关柜质量判定系统。统一并建立了开关柜外观尺寸参数、电气性能参数、机械性能参数三个维度的验收指标体系,利用apriori算法对电网验收开关柜历史数据进行关联规则挖掘,基于关联关系结果进行开关柜动态赋权,在此基础上利用模糊评价法对开关柜整体及各层次质量进行精细化等级评分。该系统基于卡车移动平台采用机械臂搭载多传感器搭建了开关柜检测平台,依据采集信息进行质量判定,实现对开关柜各维度性能及整体质量的优劣评级等功能。

基于设备实时故障率的配电网停电概率计算方法

针对现有研究通常忽略了小动物、树木造成的外力破坏对实时故障率的影响,以及基于健康指数的实时故障率指数模型中待定系数的准确计算较为困难等问题,提出了将基于故障因素参数修正及健康指数模型相结合来计算配电网实时停电概率的方法。将配电设备连续多年的历史故障率按照月份统计,利用基于故障因素参数修正的方法对历史故障率进行修正,并在一定程度上考虑了主要因素之间的协同作用,将得到的故障率修正值代入基于健康指数的故障率指数模型,从而确定指数模型中的待定系数。使用馈线分区方法计算各负荷点的故障停电概率和停电时间,最后通过广州地区线路验证了方法的有效性。

基于关节电机性能约束机器人的运动轨迹平滑规划

为了使机器人运动过程平滑,采用机器人的逆动力学特性,通过约束机器人关节电机性能得到一种运动轨迹平滑规划方法。该方法中平滑运动轨迹使用五次样条曲线,以笛卡尔空间粗插补和关节空间精插补相结合,在考虑关节角速度约束和逆动力学得到的关节力矩约束下,建立角速度和关节力矩等关节电机性能与粗插补周期的关系式,便可通过修改粗插补周期得到满足关节电机性能约束的平滑运动轨迹,避免因优化平滑运动轨迹而带来的大量计算,更容易操作。通过与三次B样条曲线插补算法规划的轨迹相比,结果表明:此规划能大大提升机器人关节运动的平稳性,减小冲击和振动对机器人运动的影响。

利用开关卡尔曼滤波器的目标跟踪技术研究

为了使机器人视觉伺服控制系统的目标跟踪精度得到进一步提高,构建一种基于开关卡尔曼滤波器的视觉伺服控制系统。研究视觉伺服的目标跟踪原理,推导相关的数学模型,并分析跟踪误差产生的原因;针对图像采集和处理引入的延时问题,通过卡尔曼滤波估计得到目标运动的速度信息,以此作为前馈量输入视觉伺服控制器,补偿由于目标运动和延时造成的跟踪误差;为了解决卡尔曼滤波器由于目标运动的突然变化而降低估计性能的问题,引入运动监视器以在目标运动突然变化时发出开关信号并重置卡尔曼滤波器;最后对该算法进行实验与仿真。结果表明:基于卡尔曼滤波器的视觉伺服控制器能把跟踪误差控制在1 mm以内,而开关卡尔曼滤波器能有效地减少因目标运动状态突然变化而产生的跟踪误差。

机器人柔性关节前馈力/位混合控制策略研究

针对机器人关节柔性引起的轨迹跟踪误差问题和末端执行器残余振动现象,在PD反馈控制律基础上,提出一种基于柔体动力学模型的前馈力矩补偿控制算法和后置多模态自适应输入整形算法前馈力/位混合控制策略。建立六轴工业机器人柔体动力学简化模型,在不附加关节编码器和外设的情况下进行柔体动力学参数辨识,再将动力学模型改写为力矩计算方程,经计算得到前馈力矩并加入控制律中进行补偿;计算前馈力矩所用的期望轨迹需经过输入整形器处理,考虑机器人系统的时变性问题,采用后置多模态自适应输入整形算法对期望输入位移信号进行命令整形,从而抑制末端的残余振动现象。结果表明:所提出的前馈力/位混合控制策略能有效减少轨迹跟踪误差,抑制机器人末端的残余振动现象。

基于LS-AGA伺服系统连续模型参数辨识

为了解决伺服系统连续模型参数辨识不足的问题,提出一种间接的连续模型辨识算法,建立了伺服系统的动力学模型。首先使用最小二乘法(LS算法)来辨识出系统的离散模型参数,其次通过自适应遗传算法(AGA算法)对离散参数进行Z-S变换,获得连续系统模型参数。根据LS-AGA辨识算法设计了辨识实验,采用扫频正弦模拟量电压作为输入信号对系统中的连续参数模型进行辨识,并对所获得的连续模型进行了分析和验证。研究结果表明,辨识模型的预测输出与实际实验输出匹配度较高,该连续模型能够反映伺服系统的特性。

基于强化学习的移动机器人路径规划优化

随着信息化程度不断加深,移动机器人的应用越来越广泛,但在很多情况下,移动机器人需要工作在不断变化且复杂的环境中,由于无法提前获取环境信息,往往难以对移动机器人进行路径规划并寻找到一条合适的路径。针对这一问题,提出了一种移动机器人路径规划方法。该方法运用栅格法建立环境模型,利用探索步数定义回报值,并通过强化学习不断优化路径。针对强化学习中对环境的探索与利用的平衡问题,提出一种变化的ε-decreasing动作选择策略和学习率选择方法,使探索因子随着智能体对环境探索程度的增加而动态变化,从而加快了学习算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法能够实现移动机器人在复杂的环境下的自主导航和快速路径规划,在获得相同路径长度的前提下,迭代次数相比于传统强化学习算法减少了约32%,有效地加快了收敛速度。

含有载调压调容配变的城市配电网节能降损动态优化模型

首先分析了电能替代下城市配电网的负荷特征,并根据有载调压调容配变潮流计算等值电路推导有功损耗计算式;然后以全网电能损耗最小为目标函数,提出了一种含有载调压调容配变的配电网节能降损动态优化模型,并采用并行协同进化算法进行求解,获得有载调压调容配变等设备动作方案。最后,通过某实际55节点配电网的仿真分析,验证了所建模型的有效性。

基于多任务和反馈学习的阴影检测方法

自然场景图像中的阴影是直接或间接承接场景信息的载体,可以有效反映场景的环境信息,因此,阴影检测是图像处理领域中的一项重要研究任务。针对阴影检测任务存在的漏检、误检等问题,提出了一种应用于阴影检测任务的网络。引入多任务特征学习机制,利用阴影的边缘和数量信息分别实现特征学习的细节和全局约束,有效地定位阴影区域。此外还利用注意力机制增强特征信息,结合反馈机制通过迭代反馈的方式增强模型对阴影区域特征的学习,提高了模型性能,使模型能够准确区分阴影区域和非阴影区域。实验结果表明,该网络模型与其他经典方法相比在SBU数据集和ISTD数据集上取得了最低的平衡错误率指标,可以更加准确地检测单幅图像中存在的阴影区域且边缘划分准确,检测结果令人满意。

智能配电房监控系统研究

配电房是配电网的关键节点,为了提高供电可靠性,满足智能配电网的建设需求,必须加快智能配电房建设。通过研究和开发智能配电房监控系统,可以实现对配电房状态的全面监控和远程运维,从而提高配电房的运行可靠性和运维水平。文章通过分析智能配电房监控平台、数据传输系统、智能监控主机和物联监测及执行子系统4大模板的构成及功能,阐述了智能配电房监控系统的整体建设方案,对指导智能配电房的建设具有实际意义。

基于Retinex的自适应非均匀光照图像增强算法

传统的Retinex算法没有区分图像的亮区域和暗区域,采用固定尺度对不均匀光照图像整体进行增强,自适应性较差,且增强后可能会出现暗区域增强不足、亮区域增强过度的问题。针对此问题,提出了一种基于K-means和Retinex理论的自适应图像增强算法。该算法利用K-means算法分割图像的亮区域和暗区域,以原始亮度和滤波函数尺度的相关性为依据,自适应地获得各子图的滤波尺度并进行增强。验证结果表明,与传统的图像增强方法相比,该自适应增强方法在图像光照补偿和颜色保持上表现良好。

基于穿心特高频传感的开关柜局部放电检测有效性试验

由于开关柜密封性好,以往常用的暂态地电压和超声波局部放电检测技术的有效性和灵敏度受到很大影响。本文提出一种新的局部放电检测技术,通过在带电显示装置信号线上加装特高频电流互感器(ultra-high frequency current transformer,UHFCT),耦合开关柜电气回路中的暂态电流信号,实现开关柜局部放电检测。在实验室搭建了基于开关柜带电显示装置的试验平台,设置了典型局部放电缺陷,采用UHFCT、高频电流互感器(high frequency current transformer,HFCT)、脉冲电流检测阻抗、特高频传感器(ultra-high frequency sensor,UHFS)等多种手段同时进行局部放电检测。对比发现,UHFCT检测效果优于HFCT和UHFS,其有效性和灵敏度得到充分验证。在开关柜中进行试点应用,UHFCT监测到典型局部放电信号。

基于轮廓恢复和最小二乘修正的三维Mesh优化

在由密集点云生成的初始Mesh网中存在较多冗余数据、噪声和细节损失,具体表现为:初始Mesh网往往存在非流行、棱角钝化和平面凹凸等问题,上述问题会严重影响三维重建的精度和效果。传统的先简化再优化的Mesh处理策略尽管可以减少冗余数据、提升Mesh的平滑性,但容易使Mesh丢失细节信息。为解决上述问题,提出采用简化—优化结合并迭代执行的策略,通过简化恢复模型轮廓和棱角,并采用最小二乘法精确求解Mesh中三角网顶点的改正量,进而实现对Mesh的精细优化。

输电线路在线监测装置供电电源设计

为解决输电线路在线监测装置供能不足的问题,提出平面反射式结构的太阳能电源。该结构基于光反射原理,利用反光膜将垂直方向的太阳能光反射至太阳能板,由此增大太阳能板接收太阳辐射能的有效面积,从而提高太阳能电源的供电可靠性。基于此原理,设计并研制了平面反射式结构的太阳能电源,并在晴天、多云、阴天、雨天天气条件下,与传统平板式太阳能电源开展对比实验研究。实验结果表明:平面反射式太阳能电源的平均输出功率高于平板式太阳能电源,且具有更好的弱光效应。最后,以南方电网对输电线路在线监测装置的功耗需求为例,完成太阳能电源的应用方案设计。

基于热电效应的配电变压器绕组材质检测方法研究

我国目前的配电变压器都普遍存在一个主要问题,变压器绕组材质是指用铝代替铜的铝代铜材质。但是这种铝代铜材质也有安全隐患,铝线变压器的型号一定要特殊标注出来,因为根据变压器型号编制方法,这种行为不标注就是一种以次充好的行为,会带来危险和经济损失。我国某些地方已经发现了这个重大问题,需要破坏绕组绝缘的方法来对变压器吊罩进行检查,这种方法操作麻烦,所以就需要一种无损检测方法,方便快捷的为人服务。文章就有一种新式的变压器绕组材质的检测方法,是基于热电效应的检测方法,热电偶测温原理的逆应用是这个方法的出发点。文章的方法是通过测量热电偶的热电势和热电温度来确定材料的。热电偶就是铝线变压器内部必定存在的铜铝接头,在升温的情况下会产生热电势。铜线变压器绕组回路中是铜材,所以升温理论对它不起明显的热电效应。利用热电势的差异实现绕组材质检测,不损害材质。

10 kV配电房干冰清洗喷嘴的电场特性分析

为分析所设计的10 kV配电房干冰清洗装置在进行带电作业时是否会发生电晕放电或气体击穿的现象,建立了配电房与干冰清洗装置的三维静电场模型,仿真得到不同喷嘴材料、形状以及不同清洗距离下的干冰清洗装置在10 kV配电房中进行清洗作业时的电场和电位分布,分析了喷嘴材料、喷嘴形状、清洗距离对喷嘴表面最大场强和最高电位的影响,并进行了试验验证。由仿真结果可知,在10 kV电压等级下,金属材料直喷嘴、绝缘材料直喷嘴、金属材料直角喷嘴、绝缘材料直角喷嘴四种工况下的最大场强值为0.22 kV/cm,小于气体临界场强值,因此清洗距离d在10~20 cm范围时不会发生电晕放电和气体击穿现象,试验结果与仿真结果一致,为喷嘴形状与材料选择提供了依据。

基于BBWC模型的中文叙事性文本命名实体识别研究

中文叙事性文本的命名实体识别往往受限于中文的一词多义性和上下文结合不充分,难以在识别人名、地名、机构名的同时,将普通名词、数词、介词、方位词也作为特殊的实体进行识别。针对这一问题,本研究对少量叙事性文本语料进行人工标注后,采取基于同类实体随机替换的数据增强方法,扩大了训练数据集,又考虑到分词对正确识别实体边界的帮助,搭建了BBWC(BERT-BiLSTM+WS-CRF)的中文命名实体识别模型,在测试集中提取出相应实体和实体数量及位置信息。实验结果表明,该命名实体识别模型,在小说、寓言、童话这三个中文叙事性文本数据集上分别获得了90.07%、90.25%和89.31%的F1值,相较于几种基线模型有明显提升,验证了该方法在不使用额外特征且数据集不充分条件下进行中文叙事性文本命名实体识别的有效性。

计及风光荷相关性的变压器运行风险的概率评估方法

本文推导了计及风光荷相关性的变压器特征温度的概率密度分布;针对变压器运行风险的评估,提出绝缘劣化概率(IDP)、绝缘失效概率(IFP)和寿命损失期望(ELOIL)指标,实现新能源基地送端电网的变压器运行风险评估。

配电变压器集成化智能检测装置及其应用技术

配电变压器检测装置存在的主要问题是效率低下。进行项目试验时,需要依靠多台试用仪器辅助完成。每一台仪器都有属于自身的线路和系统,试验流程较多,需要不停更换仪器和设备进行连接,容易引发安全事故。目前,在国内生产的集成式变压器试验仪器中加入了车载技术,致力开发集成化的电气试验设备,并在电力企业中投入使用。因为技术的限制导致变压器在实际操作中会出现一些问题,需要构建配电变压器集成化智能检测装置实现相关功能。