基于改进PSO的无人机精细化自主巡检航迹布设优化

提出基于改进PSO的无人机精细化自主巡检航迹布设优化。结合波束法测量地面像控点坐标,通过结构矩阵描述平面误差细化值,完成像控点的布设。采用改进PSO算法计算航迹子路径的变更代价,得到新的路径点,由此实现无人机精细化自主巡检航迹布设优化。实验结果表明,所提方法的无人机精细化自主巡检航迹布设时间仅为39.4 min,说明所提方法能够有效提高无人机精细化自主巡检航迹布设效率,精细化自主巡检航迹布设优化效果更好。

永磁同步电机变频调速系统动态解耦控制方法

常规的永磁同步电机变频调速系统解耦控制,主要采用系统反馈信号完成解耦控制,忽略了反馈信号的预测误差,导致解耦控制结果负荷响应幅值不够稳定.因此,提出永磁同步电机变频调速系统动态解耦控制方法.建立系统数学模型,在该模型中分离系统模式系数获取控制信号,对该信号进行优化处理,基于输出期望值计算预测误差,加权修正预测值,形成动态控制信号,分离有功-无功信号实现动态解耦控制.实验结果表明:所提方法应用后得出的动态解耦控制结果,表现出的负荷响应幅值较为稳定,满足了永磁同步电机变频调速系统的实际解耦控制需求.

多尺度特征融合下的高帧频图像关键目标识别

为优化高帧频图像目标识别效果,提出基于多尺度特征融合的高帧频图像关键目标识别方法。结合空域双边滤波算法和双树复小波变换算法去除高帧频图像噪声。通过多个卷积模块提取图像特征,并在分支空间注意力机制、改进通道注意力网络下融合多尺度特征。引入联合稀疏概念表征融合后的多尺度特征,并将其输入卷积神经网络结构中进一步学习,输出关键目标识别结果。实验结果表明,所提方法应用后AUC值为0.91,满足了高帧频图像处理要求。

电气自动化控制系统中的人工智能技术

本文主要以电气自动化控制技术为基础,详细阐述了当下人工智能电子计算机技术的发展形势,并针对当前电气自动化控制技术的应用情况和类型,例如在电气控制工程领域的应用情形,进行详细的剖析和研究,从而探究出电气自动化控制系统发展的突破口。近年来随着人工智能技术以及电子信息技术的迅速发展,电气自动化控制技术也成为了人工智能技术领域发展的重要媒介,而且随着该技术的普遍应用和推广,也为诸多产业领域的发展和人们的日常生活带来了极大的便利。

基于改进的多目标粒子群算法的分布式光伏电源优化配置

针对不合理的分布式光伏电源选址定容给配网造成电压质量降低、功率倒送等问题,建立计及光照条件的配电网有功网损最小、电压偏差最小、投资成本最低的多目标选址定容模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法求解该模型。该算法采用非线性惯性权重和学习因子提高算法的收敛精度,引入早熟扰动因子增强算法跳出局部最优的能力,提出拥挤距离更新策略,以保证Pareto解集分布的均匀性和广泛性;通过标准测试函数验证所提算法的优越性;最后,基于IEEE-69节点系统进行分析。仿真结果表明,所建模型在兼顾配电网经济性和安全性的同时,可有效将分布式光伏电源配置在光照资源丰富的地区。

混合动力总成悬置系统隔振性能分析与优化

针对实际运行中某混合动力客车存在的振动偏大问题,对原悬置系统进行振动加速度测试和隔振性能分析。基于隔振理论,以悬置隔振率和车内振动加速度为评价指标,以悬置软垫刚度和安装角度为变量,采用对称式和非对称式两种悬置系统布置方案对隔振性能最差的发动机端悬置进行优化设计,并采集两种悬置状态下的振动数据与原状态进行比较分析。结果表明,非对称式布置的悬置方案更适合于单侧受拉的混合动力总成悬置系统的布置。

基于SMC-PI的异步电动机矢量控制研究

针对当前交流异步电动机矢量控制存在综合性能不理想的问题,通过设计基于积分滑模面函数的滑模控制器(SMC),建立了基于滑模控制、PI控制技术相结合的异步电动机矢量控制仿真模型。仿真测试表明:在有内外扰动的情况下,通过配置合适的相关控制参数,基于SMC-PI的综合控制模型能够使异步电动机转子的磁链和转速脉动幅度保持在很低的水平,能让电机对扰动快速作出反应,并保持很高的稳定性和鲁棒性。

智慧渔业中的机器视觉技术应用研究现状

通过整理分析国内外相关文献资料,从鱼类摄食行为识别与精准饲喂、鱼体参数识别与测量、鱼群病害诊断与防治3个应用角度,对机器视觉技术在智慧渔业领域的研究现状进行详细阐述,并对基于机器视觉技术的智慧渔业系统的优缺点和适用场景进行了总结,最后提出了复杂水体环境下的鱼体分割和鱼体交叠等方面的研究趋势和发展方向。

无人机技术在水产养殖作业通信系统中的应用

由于原有通信系统存在信号数据接受间隔,无法对水产养殖作业产生的数据进行连续性控制,导致各个节点不能直接和终端完成闭环通信,对养殖水质的控制效果逐渐降低,最终影响水产养殖的效果,研究无人机技术在水产养殖作业通信系统中的应用。在硬件设计上,构建无人机通信数据传输框架,完成不同类型通信数据解码;设计数据接收串口电路单元,实现通信数据信号的控制与管理。在软件设计上,基于无人机构建水产养殖通信模型,集约化处理养殖作业约束条件,规划全覆盖路径定位水产养殖作业通信,完成系统设计。实验结果:以水产养殖池塘的水质参数进行实时监测,将增氧机设备的控制效率作为测试对象,在该文通信系统应用下,能够对发生水质问题的养殖区域进行增氧机调控,及时对养殖池塘的生态环境进行调控,具有实际应用意义。

基于大数据分析的水产养殖中鱼类行为识别方法

由于传统鱼类行为识别方法受到环境及目标多样性、复杂性的共同影响,不能有效识别目标行为特征,导致结果偏差较大,无法作为鱼类行为分析的参考依据。为了进一步提升水产养殖环境,优化养殖质量,弥补现阶段识别方法存在的不足,引入大数据技术对鱼类行为进行数据分析优化,通过基于大数据的鱼类行为图像数据预处理、鱼类行为特征训练模型和鱼类行为特征识别3个部分来实现。经过对试验数据的反复验证,提出的方法提升了识别率与准确率,并且能够适应多目标识别场景,识别效果稳定性好。

智能变电站预制舱远程可视化运维方案研究

预制舱是装配式智能变电站的重要组成部分。结合智能变电站远程可视化运维的要求,提出变电站二次设备预制舱远程运维系统的功能要求和配置原则,对预制舱辅助控制系统的设计方案及各子系统的联动要求进行深入研究,为预制舱的标准化设计、远程可视化运维的实施提供参考。

桌面3D打印机载物平板自动装卸系统的设计与实现

针对桌面3D打印机载物平板的手动装卸过程繁琐且耗时的问题,设计了一种基于桌面搬运机械手的载物平板自动化装卸系统。该系统根据打印机的障碍空间及载物平板的负载和结构特点设计了符合搬运需求的专用夹具,并对原有载物平板及底座进行改进,使其更适合自动化装卸操作,最后利用示教器完成搬运路径的编程。实验结果表明:该系统可快速地完成载物平板的自动化装卸过程,在替代手工操作的同时提升了打印机的单位使用效率。

基于现代学徒制的单片机课程教学改革探索与实践

单片机类课程是众工科类专业的核心课程,目前普遍存在前后置课程知识点衔接不畅、实践能力培养不到位、学生知识掌握不系统等问题。笔者以厦门海洋职业技术学院机电一体化技术专业为例,介绍了将单片机应用技术的前后置课程有机融合成单片机课程群的改革,通过四个学期逐级梯次授课,提高了学生的单片机应用水平。

基于海上风电场电气系统的应用研究

与常规发电厂相比,大型海上风电场的电气系统具有不同的要求。本文系统地分析了现有海上风力发电站风力发电设备的技术特点和成本状况,以及当前海上风力发电系统存在的主要问题,并总结了海上风电场集电系统的优化设计方案。

基于网压预测的电容式电压互感器谐振抑制方法研究

电容式电压互感器在电压波动时容易产生谐振,导致电压输出不稳定。因此,提出基于网压预测的电容式电压互感器谐振抑制方法。首先,构建静态电压稳定分岔点标定模型,采用多元参数约束方法构建约束指标参数体系,进行谐振参数分析。其次,构建网压预测模型,确定电容式电压互感器的静态电压稳定极限,根据对谐振参数逼近平衡最优解的分析,实现对谐振抑制的参数解算与优化。最后,根据网压预测结果,实现谐振抑制输出。实验结果表明,采用该方法进行谐振抑制时,互感器的输出稳定性及输出增益效果较好,提高了静态电压的安全性。

基于Altair Inspire Studio的活塞头部件有限元分析及轻量化设计

利用Altair Inspire Studio软件建立活塞头部件优化模型,对原模型进行了有限元分析与轻量化设计,并进行了拔模、对称、挤出等工艺方案的优化对比,结果显示:在双向拔模与双向对称工艺下,优化后的活塞头模型质量较原模型减少了48.6%,模型在工况下的最小安全系数为3.1,满足零件的强度与轻量化设计要求,为活塞头部件的轻量化设计提供了新的思路与可行性方案。

电热微夹持器微尺度传热分析与优化设计

针对电热平行梁微夹持器存在的末端夹指高温问题,首先,对电热微夹持器的传热机理进行分析,结合实验得到微尺度下的拟合传热参数;其次,对传统的电热微夹持器末端夹指设计了S型梁散热结构,使用显微红外分析仪对微夹持器对优化效果进行表征;最后,通过微球夹持实验验证了优化设计的可靠性。结果表明,空气自然对流换热系数可达到宏观状态下的60~300倍,在此数据基础上进行的优化设计可以使末端夹指温度降低约45%。该优化方案对其他材料或结构的电热微夹持器也具有一定的通用性。

基于Actor-Critic学习的数控机床加工过程控制方法

为了精准控制数控机床的加工过程,提升数控机床工作效率,研究基于Actor-Critic学习的数控机床加工过程控制方法是很好的解决办法。通过结合模糊推理系统与径向基函数神经网络,设计Actor-Critic学习网络结构;通过增加网络节点完成网络结构学习,利用梯度下降法完成网络可调参数学习,得到模糊Actor-Critic学习网络;通过数控机床加工过程切削力设定值和实际输出切削力测量值之差,获取PID控制器误差信号;利用状态转换器转换误差信号,获取加工过程状态向量,并输入到模糊Actor-Critic学习网络内,输出PID控制器最优参数,完成数控机床加工过程控制。实验证明:在加工不同材料时,该方法均可有效控制加工过程,且最大偏差较小;在不同切削深度时,该方法的跟踪误差平方与绝对误差积分均较低,具备较优的控制精度与平稳度,从而可有效提升数控机床工作效率。

机械制图虚实结合新型模式的研究

针对机械制图传统教学模式存在的问题,整合手工测绘和计算机绘图功能于同一平台上,重新编制结合增强现实技术的任务驱动式新版教材,并在此基础上设计数字化教学资源和辅助学习软件系统,构建一个能让学生实现二维到三维的正逆思维转变,以虚补实、多元化的、自主学习的"虚实结合"新型模式。

基于模糊C-means聚类的数控机床热误差补偿控制

数控机床在受热条件下产生热误差,降低了数控机床的稳定性。因此,提出基于模糊C-means聚类的数控机床热误差补偿控制方法,构建数控机床的输出工况信息采集模型,利用热力学传感器采集数控机床热动力学参数,对热误差相关性约束参数进行自整定控制,采用模糊C均值聚类方法实现对数控机床热误差约束参数的特征聚类处理。通过提取数控机床热误差补偿的高雷诺数信息分量,在不同的驱动响应控制模型下采用误差反馈补偿方法,实现对数控机床的气动扰动和流场分析,根据模糊C-means聚类结果,实现对数控机床热误差补偿控制。仿真结果表明,采用该方法进行数控机床热误差补偿的输出稳定性较好,误差补偿能力较强,提高了数控机床的加工精准度水平。