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煤质化验无人化智能分析系统的研究探讨 被引量:20
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作者 罗建明 陈超 +2 位作者 何帅 胡雅忠 殷世波 《煤质技术》 2019年第6期44-47,共4页
基于建设煤质化验无人化智能分析系统的必要性,结合工业4.0及智能制造的发展要求,探讨了煤质化验无人化智能分析系统的研究现状、设计思路、分析流程、各模块技术要求及可行性,重点阐述了机器人智能控制、样品传输、信息管理、自动称重... 基于建设煤质化验无人化智能分析系统的必要性,结合工业4.0及智能制造的发展要求,探讨了煤质化验无人化智能分析系统的研究现状、设计思路、分析流程、各模块技术要求及可行性,重点阐述了机器人智能控制、样品传输、信息管理、自动称重、发热量测试等各模块的技术要求,对无人化智能系统进行可行性分析,建议需加快相关标准、规程规范或检测方法的制定以便对煤质化验无人化智能分析系统进行量值传递与溯源。 展开更多
关键词 煤质化验 无人化智能分析系统 量值传递与溯源 模块 智能控制 样品传输
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关键信息冗余监测技术在智能泵站中的应用
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作者 李记恒 孙宝玺 杨浩楠 《科技创新与应用》 2023年第22期185-188,192,共5页
泵站的智能化建设过程中呈现的自动化和少人化特点,要求系统关键参数的监测具有更高的可靠性,按照上述要求,构建多种传感器配合工作的冗余监测机制。针对多传感器产生的数据,通过卡尔曼滤波,获得动态参数在校验时刻的最优参数估计值,基... 泵站的智能化建设过程中呈现的自动化和少人化特点,要求系统关键参数的监测具有更高的可靠性,按照上述要求,构建多种传感器配合工作的冗余监测机制。针对多传感器产生的数据,通过卡尔曼滤波,获得动态参数在校验时刻的最优参数估计值,基于拉依达准则,确定传感器在噪声环境下的异常甄别阈值,对完成校验的多路监测值,通过加权融合,得到参数最终监测值。该方法可为自动化、无人化智能系统的监测数据可靠性保障措施提供借鉴。 展开更多
关键词 智能泵站 冗余监测 卡尔曼滤波 拉依达准则 无人化智能系统
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COLLABORATIVE TRACKING VIA PARTICLE FILTER IN WIRELESS SENSOR NETWORKS 被引量:2
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作者 Yan Zhenya Zheng Baoyu +1 位作者 Xu Li Li Shitang 《Journal of Electronics(China)》 2008年第3期311-318,共8页
Target tracking is one of the main applications of wireless sensor networks. Optimized computation and energy dissipation are critical requirements to save the limited resource of the sensor nodes. A framework and ana... Target tracking is one of the main applications of wireless sensor networks. Optimized computation and energy dissipation are critical requirements to save the limited resource of the sensor nodes. A framework and analysis for collaborative tracking via particle filter are presented in this paper. Collaborative tracking is implemented through sensor selection, and results of tracking are propagated among sensor nodes. In order to save communication resources, a new Gaussian sum particle filter, called Gaussian sum quasi particle filter, to perform the target tracking is presented, in which only mean and covariance of mixands need to be communicated. Based on the Gaussian sum quasi particle filter, a sensor selection criterion is proposed, which is computationally much simpler than other sensor selection criterions. Simulation results show that the proposed method works well for target tracking. 展开更多
关键词 Collaborative tracking Wireless sensor network Sensor selection Particle filter
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