基于一维卷积网络的工业设备故障智能诊断系统设计

为了对工业设备进行在线、离线软故障诊断,提出了一种基于数据驱动的方法,该方法是基于周期性突发注入和非侵入式电容耦合的一维卷积网络故障诊断新方法。使用非侵入式电容耦合提取软故障特征,利用不同脉冲序列作为周期入射信号,使用一维卷积网络模型学习高级特征,根据合成信号来消除盲点问题。实验结果表明,提出的故障智能诊断系统可以在在线和离线状态下进行故障诊断,模型搭建简单,易于实现,并且平均分类准确率均较高,适用于在实际生产,符合工业自动化发展需求。

水电厂巡检机器人应用及导航定位方式分析

采用智能机器人代替人工对水电厂进行巡检,能实现无人值守、远程集中调控,为智能电站建设及发展提供可靠的技术支持。为处理既往巡检机器人导航定位精准度差、时效性不足等问题,提出一种以黑色引导线为基础的智能巡视导航定位法,系统建设时选择atmega328P作为控制核心,软件平台编程实现相应功能,顺利地获取道路信息,并将其作为机器人现场导航的主要依据,确保导航效率及精准度,辅助提升水电厂巡检工作效率。

基于改进跳点搜索策略的安全路径研究

JPS(Jump Point Search)算法规划的路径往往过于靠近障碍物,影响路径的质量。为此,提出基于路径碰撞危险度的改进JPS算法;通过对传统跳点用危险度评估函数评估,将障碍物同一个拐角中危险度高的跳点结合形成新类型的跳点;对障碍物进行膨化处理,使跳点与障碍物保持一定距离,提高算法每次迭代的搜索范围;删除不可直达的后继跳点,降低改进JPS算法的路径长度,改善算法的性能。仿真结果表明改进JPS算法在复杂环境中平均搜索速度提升58.9%,平均路径长度缩短2.7%,平均碰撞危险度降低41.3%。

基于混合策略的轮式机器人路径规划方法分析

在机器人路径规划实践中,运用快速扩展随机树法(RRT)法引进动力学约束,但是若行进路线上分布着很多障碍物,基于RRT算法下的路径检索效率将会明显下降,并且这种算法自身不具备最优性。鉴于以上状况,设计了一种混合式的路径规划策略,运用路径导引点拓展了RRT结构,基于所得结构探查到机器人可通行的区域范围,配合启发式搜索算法寻找到机器人运动轨迹。结合仿真实验所得结果,以上方法策略能快捷有效地处理复杂障碍物广泛分布工况下机器人运动路径规划相关问题。