50 MW汽轮发电机组振动故障分析与处理

某石油化工企业自备电厂4号汽轮发电机组大修后启动,机组冲转至全速3000 r/min时,4#轴瓦水平振动位移值突增。通过分析振动频谱图可知,引起故障的主要原因为发电机转子存在质量不平衡。经过现场动平衡,并加固轴承座与台板间的连接刚度,使得整个轴系振动位移值降至30μm以下,减振效果明显,保证了机组的长周期平稳运行。

交通信息基础数据元XML Schema表示模型

针对交通信息基础数据元中存在的冗余性,提出了一种基于XML Schema的交通信息基础数据元三层表示模型。它将XML Schema内建数据类型作为最底层;抽取交通信息基础数据元中共性的部分,将其用内建数据类型表示,形成三层表示模型的中间层;利用内建数据类型和中间层数据类型描述交通信息基础数据元及其扩展数据元形成该模型的最高层。针对交通信息基础数据元中共性部分的修改,只需修改模型的中间层即可,因此所提出的三层表示模型具有简洁、易维护、高效的优点。该模型对于消除"交通信息孤岛",实现交通管理部门之间信息资源交换具有支撑作用。

基于视频的车流量统计算法

基于虚拟检测线的车辆计数算法不可避免地会出现漏检和误检问题.针对这一问题,提取并结合了两种图像信息:目标与检测线相对位置信息和检测线像素值变化信息,提出了一种车流量分割计数方法用于提高准确率.首先确定车辆和检测线的相对位置,然后结合检测线上图像像素特征的变化规律对车辆进行分割计数.开发了一个测试系统验证本算法的实际效果,对多种不同场景下采集的视频进行了测试和结果分析.实验结果表明,在白天情况下,本算法在实时性和准确性方面都达到了理想的效果,各车道的准确率均在95%以上;但在条件恶劣的夜间场景下,准确率略有下降,需在下一步工作中做深入研究.

基于稀疏表示和近邻嵌入的图像超分辨率重构

提出基于稀疏表示和近邻嵌入的单帧图像超分辨率重构算法;为低分辨率和高分辨率图像块训练两个基于稀疏表示的过完备字典,在训练的低分辨率图像块和高分辨率图像块中分别选取与这两个字典原子最近的图像块近邻,通过图像块近邻来计算构图像块的权重;一旦得到权重矩阵,高分辨率重构图像块可以由低分辨率图像块与相应权重相乘来表示;与之前的算法相比,所提出的算法在计算字典原子与图像块距离的时候不是逐个图像块进行计算,而是先将图像块聚类,计算字典原子与类中心的距离,在距离最近的一类中选取图像块;计算权重矩阵的时间可以大大减少,提高计算效率;所得到的PSNR与其它算法相比,也有一定提高。

一种广义差值扩展可逆水印算法

可逆水印中常用的位置图既占用空间,又消耗大量的计算成本进行压缩处理。本文针对此不足,提出了一种不使用位置图的大容量可逆水印算法。它将宿主图像分成2×2大小的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块,利用广义差值扩展法嵌入水印。实验结果表明在同等PNSR下,该算法的水印嵌入量高于常见的一些算法。

基于排序和去噪的广义差值扩展可逆水印

针对可逆水印中常用的位置图的两点不足:占用大量空间和压缩处理成本高,提出了一种不使用位置图的大容量可逆水印算法.首先将宿主图像分块;然后计算每个像素块的平滑度近似值,该值在水印信息嵌入前后保持不变;依据平滑度近似值对像素块进行稳定的升序排序;最后,根据信息隐藏量的大小,按照排序选取适当数量的像素块,滤除像素块中的差值噪声,利用广义差值扩展嵌入水印.实验结果表明在相同PNSR下,该算法的信息隐藏量高于同类算法.

电厂煤粉锅炉的低氮燃烧优化改造

阐述了在煤粉锅炉燃烧过程中氮氧化物(NOx)的产生机理和影响因素,结合煤粉锅炉改造,介绍了采用空气分级燃烧降低NOx排放的原理,并对试验结果进行了分析和讨论。实施空气分级燃烧改造后,煤粉锅炉的NOx排放量大幅减少,锅炉的主要性能参数指标得到提升,取得了良好的经济效益和环保效果。

依托学科竞赛平台的本科生导师制实践教学方法

结合当前高等教育对大学生创新和实践能力的要求,提出了"以赛促研,以赛促教"的依托学科竞赛平台的本科生导师制实践教学方法。从动手能力、科学精神、创新意识、团队协作、课程改革、学风建设和合作交流7个方面论述了这类实践教学方法的意义及作用,并从宣传、培养方式、学习动力、培养过程和赛前练习5个方面分析了教学设计方法。教学实验结果证明,该实践教学方法取得了可喜的教学成果。超过半数的本科学生从这种培养模式中受益。未来将继续深入研究这类教学方法并推广经验。

基于聚类的自适应图像稀疏表示算法及其应用

提出了一种针对一类图像进行稀疏表示的字典训练方法,并证明了该算法的收敛性.该算法的几何解释是,以最少的超平面来逼近样本所在的一小块球冠.算法流程为聚类每一步迭代所产生的余项,将聚类中心作为新的字典原子,令字典能够更适应于样本的稀疏表示.该算法与传统的字典训练方法相比具有适应性强,对训练样本规模和字典规模要求低,收敛速度快,算法复杂度低等特点.利用该算法训练得到的字典用于压缩感知、图像去噪等实验表明,该字典具有很好的效果.

一种基于视频的公交客流自动统计方法

为提高公交系统智能化管理水平,提出一种公交客流自动统计方法。采用直方图统计与多帧平均的方法提取视频背景,使用背景边缘去除算法得到乘客目标边缘轮廓信息。在此基础上,根据乘客头部轮廓的类圆特性,利用基于梯度信息的Hough变换圆检测算法完成乘客头部轮廓的识别,通过基于Kalman滤波预测的Cam Shift目标跟踪算法实现乘客的检测与计数。实验结果表明,该方法能有效消除背景图像中的噪声以及背景边缘,准确识别乘客目标并对其跟踪计数,从而提高城市公共交通运输效率。

基于自适应梯度最速下降的分类字典训练算法

为提高稀疏表示字典用于图像分类时的正确率,提出一种基于自适应梯度最速下降的分类字典训练算法。该算法采用交替梯度下降法解决分类字典训练的双变量优化模型。为提高收敛速度,并保证稀疏表示残差和不同类别对应字典原子间的不相关性同时收敛,采用自适应步长,推导证明自适应步长的计算方法。通过固定字典,运用当前字典和训练样本计算出稀疏表示系数的下降方向和自适应步长,按照稀疏度约束将小系数置零,固定稀疏表示系数,利用稀疏表示系数和样本找到字典的下降方向和自适应步长。实验结果表明,该算法在手写字符识别中正确率能达到96.51%。

采用遗传算法的分层贪婪字典训练算法

针对稀疏表示残差过大的问题,提出了采用遗传算法的分层贪婪字典训练算法.该算法首先将数据样本变成一维信号,然后将问题划分为若干个子问题,采用贪婪算法思想分层训练字典.为了以一定概率寻找到每一层字典的最优值,使用遗传算法来训练每一层字典,最后将每层字典级联作为最终的字典.在训练每一层字典时,先采用号码矩阵对样本的分类进行表示,然后以平均低秩逼近的残差能量作为衡量适应度的参数,以联赛选择的方式选出优胜个体,通过单点交叉和变异方法产生新的个体.对二值序列的稀疏表示信号重建的实验结果表明,该算法在训练样本量较小的情况下,与传统的核奇异值分解算法相比,训练得到的字典在同样的稀疏度约束下重建信噪比提高了10倍以上.

一种自适应非线性彩色图像增强技术

在图像处理和模式识别中,经常会遇到图像有过亮或过暗的区域。不仅会使图像的视觉效果不佳,而且会造成图像特征的丢失。提出一种新的自适应非线性彩色图像增强算法。新算法包括五个步骤:将彩色图像转换为灰度图像;利用非线性函数对图像增强;利用高斯核函数与图像进行卷积得到图像的邻域信息;根据邻域信息对图像进行自适应增强;图像色彩还原。最后,利用了基于SNoW的人脸定位器对算法的效果进行了验证。实验表明这种图像增强技术能够提高人脸定位器的准确率。

基于本科生导师制的大学生综合素质的培养

本科生导师制是本科生发展专业特长,提高学业水平的重要教学改革措施。目前许多高校都是试点,并提出了贯穿大学四年的一整套本科生导师制培养方案。文中我们分析了在该措施实施过程中所产生的一系列问题及其对策,并介绍了该措施在各个试点的教学效果。

以图像分类为目标的字典学习算法

综述了字典学习算法的主要研究方向之一,即以图像分类为目标的稀疏表示字典学习算法。从空间变换法和类别指示法两个角度,分析各种算法的优缺点,并对相应的实验结果进行比较。总结了利用这类算法进行图像分类时所面临的其他一些关键问题,如模式识别中的旋转不变性和计算速度等。依据目前已有的技术和应用需求,探寻该领域未来的研究方向。

一种改进的基于SNoW的人脸定位算法

为了提高人脸定位算法的执行效率和鲁棒性,以传统的SNoW(Sparse Network of Winnows)算法为理论基础,提出一种新的人脸定位算法。样本特征提取时将亮度做了局部二值化映射,训练分类器时训练了人脸和非人脸2个网络,利用这2个网络的输出结果之差进行分类,使用采样的方法检测不同大小的人脸,使用遮罩避免头发和衣领的干扰。实验结果表明,新算法比传统算法节约计算资源,提高了执行效率,提升了算法对于表情、遮盖、光照、姿势、大小鲁棒性。

改进YOLO的车辆检测算法

YOLO目标检测算法在进行目标检测和识别时具有识别精度高、检测速度快的特点。但也存在明显的问题,由于网络采用的结构是端对端模型,没有经过预选框进行匹配预选,直接进行回归产生最后的结果框,所以存在定位不准的问题。同时,YOLO网络将图片整体resize到固定的尺寸后,进行网格划分,当单个网格存在不止单个目标时,容易出现漏检的情况。DenseNet网络使用一种全新的网络结构,结合前面特征层的信息,在一定程度上提升了对物体的检测精度。在此基础上提出YOLO-D算法,结合前面特征层的信息,在不影响检测速度的同时,提高车辆检测精度,与此同时使得定位有所改善。

谈电子信息类专业实践环节的指导方法

针对电子信息专业实践环节指导中存在的问题进行分析,并根据自己的实际教学经验,提出了一系列针对实践环节各个步骤的指导方法,包括:如何鼓励学生通过教学实践环节进行创新,如何利用互动的气氛激发学生的创造性和如何指导学生准确且生动的表述见解。

合理焊接顺序在避免焊趾裂纹中的应用实例

通过实例介绍如何采用合理的焊接顺序来避免焊趾裂纹的产生。在焊接结构上,焊趾是主要的潜在裂纹源。一些表面裂纹可能在焊趾上先后成核、扩展,最终沿深度方向贯穿板厚。焊趾裂纹的产生与焊缝的受力状态有关。这种裂纹因位于焊缝的应力集中区内,受到高应力的作用,同时还受到附加弯矩的作用。合理的焊接顺序能够极大地减少焊缝中的残余应力和变形,此外活马板的使用能够使焊缝自由收缩,也可减小焊缝中的应力,避免焊趾裂纹的产生。

改进tiny-yolo的车辆检测算法

yolo算法在目标检测中具有良好的检测效果,由于其检测精度高,检测速度快,所以在实践操作中有广泛的应用。对于小型的tiny-yolo网络,中间包含了很多的池化层,很容易造成特征损失,直接导致后面卷积层特征骤减,最终影响网络的性能,尤其是对小目标的检测。一般来讲,前面卷积层的特征信息比较高,但是语义信息比较弱,相反,后面卷积层的特征信息比较低,但是却含有丰富的语义信息,为此论文试图结合两者的优点,通过使用反卷积操作,放大特征比较小的卷积层,并且融合前一卷积层的特征。与此同时通过重新对数据集进行聚类操作,共同提升网络对小目标的检测同时减少漏检率,实验结果表示,论文提出的改进算法具有一定的可行性,在AP上有一定的提升。