应用智能机器人辅助高电压技术课程及实践教学环节的研究

将人工智能和机器人技术应用于大学本科实践教学,设计开发了一款智能机器人。以智能机器人为教学载体,辅助高电压技术课程及实践教学,智能机器人可辅助学生课堂,实验签到、答疑、课程随堂检测、期末复习,对实践环节全场监控等,引发学生的学习兴趣,客观反映教学及实践情况,减轻教师负担,大大提高教学效率。

电机故障诊断中的小波分析方法及小波基选取

通过对傅立叶变换与小波变换的分析,选定小波分析的方法作为电机故障诊断的分析方法。在此基础上对各系列的小波基进行了分析,结合电机故障诊断中具体信号的特点,选取了适合的小波基。

基于小波包分析的电动机轴承故障诊断

比较详细地阐述了电动机滚动轴承异常产生的机械振动机理,得出了几种常见故障的频率表现。结合实验数据,对所测得的振动信号进行小波包分解,对特定的频率段与正常信号相应的能量进行比对,确定出故障频率,从而准确找出电动机的故障所属。

自动化柴油发电机组的智能化控制与监测

本文着重介绍自动化柴油发电机组的控制与监测部分,并利用专家系统与神经网络相结合的方法对柴油发电机组运行状态进行早期故障诊断。

煤泥浮选泡沫图像滤波方法的选取

煤泥浮选泡沫图像的去噪对于后续的图像准确处理与识别有着不可忽视的影响。鉴于各传统去噪方法在去噪和保留高频信息之间的矛盾,文章将煤泥浮选泡沫图像常规滤波方法中的中值滤波和小波滤波与基于面积重构开闭滤波与交替顺序滤波结合形态学滤波进行了比较,通过对煤泥浮选泡沫去噪后的图像进行分析,得出形态学滤波方法可最大限度地压制噪声的影响,同时使图像的原貌得到了保护,取得了良好的图像降噪效果,对煤泥浮选泡沫图像而言是一种较好的图像滤波方法。

基于二维直方图加权的模糊C均值聚类的煤泥浮选泡沫图像的分割

通过对实际煤泥浮选泡沫图像的模糊C均值聚类图像分割结果的对比分析,与普通模糊C-均值聚类的算法和一维直方图加权的模糊C-均值聚类的算法相比,基于二维直方图加权的模糊C-均值聚类的算法,具有收敛速度快,实时性强的特性,不仅准确地将煤泥浮选泡沫图像划分了气泡顶点、气泡表面及背景三类像素,还增加了气泡边缘与背景的对比度,使气泡区域定位准确,使得后续的基于标记的分水岭的图像分割更加准确,避免了过分割与欠分割。

煤矿用瓦斯无人值守电站监控系统的开发

瓦斯发电机组控制系统是控制瓦斯发电的核心部分。以WOODWARD自动化智能模块为核心,基于PowerBuilder开发平台和SQLServer网络库的瓦斯无人值守电站监控系统,实现了自动化机组的自动启动、停机,自动并网、并机、解列、功率分配,并完成中央控制单元对整个电站运行参数及运行状况、故障等的监测及实时记录。