基于实践教学创新的应用型高校产业学院建设路径探索

近年来,通过建设产业学院深化产教融合,进行“知识+实践能力”人才培养的方式,越来越受到政府、高校和企业的关注。基于此,以厦门理工学院宏发电力电器与智能控制产业学院的实践过程和经验为依托,围绕实践教学创新,从构建专业实践教学体系、产教融合深化合作办学、打造互研互学教育师资共同体等方面阐述应用型高校产业学院的建设方法,旨在为行业院校新工科人才的培养提供可借鉴的路径。

基于OBE理念“双闭环”持续改进的电气工程人才培养体系探索与实践

"以成果为导向、学生为中心、持续改进"是中国工程教育专业认证的核心三大理念。本文结合地方高校电气工程专业的实际情况,探索满足工程教育专业认证要求的专业人才培养体系,分析"逆向设计、正向实施"的人才培养体系、实践教学体系、校企深度合作、"双闭环"教学过程质量监控机制,持续改进教学质量。

新材料在电气工程领域的应用

创新是驱动发展的动力,社会各个行业的优质发展都需要不断创新,电气工程领域的发展也不例外。随着科技的发展,更多高性能且环保的材料走进电气工程领域。这些新材料的广泛使用,优化了电气产业结构,提高了电气的各种性能,有些还大幅降低了电气工程项目成本,推动了新技术在电力行业的运用,促进电气行业的可持续发展和创新。在材料的发展过程中,我们能够看到人类社会的历史进程,也能够预测未来新材料和相关新材料技术必将在电气行业中得到更广泛地应用。

电气工程专业学位研究生实践能力培养探索

厦门理工学院电气工程专业学位依托厦门电力电器行业,具有鲜明的电力电器行业特色。针对电气工程专业学位研究生培养过程中出现的实践能力弱化问题,提出增设实践类课程、完善校内外实践基地和境外高校联合培养等措施,提高研究生的实践创新能力。

《电气工程基础》课程教改探讨

《电气工程基础》是电气工程专业的一门专业必修课,是电力行业的基础课程,本文以笔者的实际教学经验来探讨提高本课程教学效果的教学改革措施.

焊接机器人自动化焊接的实现与探索

随着工业自动化程度的不断提高,以示教-再现模式为主的焊接机器人工作模式也逐渐变得更加智能,逐步实现焊接自动化。焊接自动化的实现主要体现在干扰处理、焊缝识别与提取、焊缝图像处理、焊缝自动跟踪等方面。文中在概述焊接机器人的前提下,对上述的自动化实现进行分类归纳,并最终作出总结。

自动化专业能力递进、协同创新人才培养与实践

《中国制造2025》和新工科对人才培养提出了很多新的要求。结合厦门理工学院自动化专业人才培养的内涵和特色,通过优化课程教学体系和创新教育体系,构建协同育人平台,探索适应于新时代新要求的自动化专业的人才培养模式。

工程认证背景下的“电气制图”案例教学模式研究

针对工程认证,本文对电气专业"电气制图"课程的教学改革进行了探索,从学科的课程体系、企业实践、案例教学等方面进行详细分析,提出了行之有效的改革措施。结合实际教学经验,课程改革改变了传统教学模式下教学内容与课程体系结合较混乱、与实际应用不紧密的局面,提高教学质量和学生的实践应用能力。

DFNet:高效的无解码语义分割方法

针对编解码语义分割网络计算量大、解码结构复杂的问题,提出一种高效无解码的二值语义分割模型DFNet。该模型首先去除主流分割网络中复杂的解码结构和跳跃连接,采用卷积重塑上采样方法重塑特征编码直接得到分割结果,简化网络模型结构;其次在编码器中融合轻量双重注意力机制EC&SA,提高特征编码的通道及空间信息交互,增强网络的编码能力;最后使用PolyCE损失替代常规分割损失,解决正负样本不均衡问题,提高模型的分割精度。在Deep‑Globe道路分割和CrackForest缺陷检测等二值分割数据集上的实验结果表明,本文模型的分割精度F1均值和IoU均值分别达到84.69%和73.95%,且分割速度高达94 FPS,远超主流语义分割模型,极大地提高了分割任务效率。

基于知识蒸馏和定位引导的Pointpillars点云检测网络

激光雷达数据由于其几何特性,被广泛应用于三维目标检测任务中。由于点云数据的稀疏性和不规则性,难以实现特征提取的质量和推理速度间的平衡。本文提出一种基于体柱特征编码的三维目标检测算法,以Pointpillars网络为基础,设计Teacher-Student模型框架对回归框尺度进行蒸馏,增加蒸馏损失,优化训练网络模型,提升特征提取的质量。为进一步提高模型检测效果,设计定位引导分类项,增加分类预测和回归预测之间的相关性,提高物体识别准确率。本网络所做改进没有引入额外的网络嵌入。算法在KITTI数据集上的实验结果表明,相比于基准网络,在三维模式下的平均精度值从60.65%提升到了64.69%,鸟瞰图模式下的平均精度值从67.74%提升到70.24%。模型推理速度为45 FPS,在提升检测精度的同时满足了实时性要求。

基于改进CEEMD和RF的低压串联故障电弧识别方法

为了解决完整集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)得到的固有模态函数分量数目及其频段不固定,以及故障电弧特征难以准确提取导致故障识别准确率低的不足,引入T检验和方差贡献率形成了一种改进CEEMD方法,进一步提出一种基于改进CEEMD和随机森林(random forest,RF)的串联故障电弧识别方法。首先,依托串联电弧故障试验平台,采集不同负载的电流信号。然后,采用改进CEEMD对信号进行分析并提取故障特征量,以TreeBagger函数进行特征降维,形成特征向量样本集。最后,结合RF构建故障电弧诊断模型,对样本集进行分类识别。结果表明:改进CEEMD能有效地提取不同负载电流的故障特征,所提故障电弧识别方法的识别准确率达到97.50%。通过进行不同特征提取方法和不同分类模型对诊断结果影响的消融实验,进一步证明了所提方法的可行性。

真空断路器弹簧操动机构的优化

真空断路器触头弹簧压力增大会导致断路器无法可靠合闸,四连杆结构在一定程度上会影响机构的出力特性和机械效益,进而影响断路器合闸的可靠与稳定。文中分析了真空断路器的动作原理,建立弹簧操动机构的数学模型;对机构中的凸轮轮廓、传动拐臂的角度和尺寸、连板与合闸滚子的尺寸参数进行优化,建立弹簧操动机构的仿真模型。动力学仿真表明,优化后的触头弹簧压力增大了58%(从1 700 N提升到2 686 N),仍能保证断路器操动机构可靠合闸。试验结果显示,触头弹簧压力为2 500 N时断路器触头能够可靠吸合,平均合闸速度降至0.68 m/s,弹跳时间缩短了18.4%,整体优化后的方案满足设计要求并具有良好的可靠性与稳定性。

基于惯性数据融合的串联机械臂运动状态估计方法

在串联机械臂运动跟踪中,将惯性测量单元(IMU)的运动信息映射到机械臂运动链上,针对IMU测量时的安装误差和随机噪声会影响到测量信息准确性的问题,提出了一种基于IMU数据融合的运动状态估计方法。该方法首先对传感器与旋转关节坐标系进行校准,再通过融合IMU中陀螺仪和加速计信息,建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的运动姿态最优估计模型。与机械臂实际输出的角度信息相比,所提方法的平均角度和位姿均方根误差(RMSE)为0.19°和0.45 mm,均优于单目相机惯性传感器联合标定方法。实验结果表明:该方法能够精确地估计机械臂运动状态,并且具有精度更高且运动空间不受限制的优点。

曲面工件超声自适应检测方法研究

对曲面工件进行超声检测时,受工件曲率影响,超声波在曲界面处反射偏转特性不规律,造成回波接收困难,增加了检测的实现难度。针对以上问题,结合超声测距和幅值最大原理,阐述了以机械臂为运动机构的曲面工件点云建模方法,分析点位间角度关系,提出了一种基于分段三次Hermite函数的声束姿态调整算法,并通过C扫结果验证了算法有效性。以曲面轴承试块为例,进行了缺陷定量实验,试块缺陷检出率100%,缺陷尺寸误差不大于5.86%。实验结果表明:该方法能够实现曲面工件高精度扫查,为实现曲面工件超声自动化检测提供了一种便捷有效的途径。

反向残差结构的指纹细节点提取轻量型网络模型

针对指纹匹配中细节点信息提取错误和提取不充分的问题,提出一种基于深度学习的端到端轻量型改进多尺度反向残差指纹网络模型(inverted residual network for fingerprint minutiae extraction,IRFingerNet)。该网络模型使用改进的残差结构,建立容易优化的轻量级网络,在增加网络深度时可减少信息丢失;把指纹的脊线、细节点等多种特征融合为联合特征,增强语义信息并提高对细节点的感知能力;运用通道注意力机制,校正联合特征,增大有效特征权重,减少无效特征权重。在NIST 4、FVC 2002、FVC 2004数据库上的实验结果表明,在实际应用中,IRFinger Net可以更有效地完成指纹细节点提取的任务,拥有更高的精准度和回调率,整体的F1得分高达0.87,其效果相较于传统提取方法得到了11%的提升,且达到了每个指纹图像0.23 s的检测速度。

12 kV真空灭弧室绝缘结构电场分析及优化设计

由于12 kV真空灭弧室工频电压老炼试验时,瓷壳内部出现局部击穿现象,需要对其内部结构进行研究,寻找一种改善灭弧室内部电位分布的绝缘优化方案。文中根据真空灭弧室的实际尺寸建立了三维电场计算模型,采用有限元计算得到了各部分的电场分布。对真空灭弧室的动静触头和屏蔽罩的绝缘强度进行了分析,根据其计算结果,对触头片边缘圆角、半径及其开槽宽度进行了优化,并对屏蔽罩的构造进行了改进,基于该优化方案进行电场分析,最后优化后的样机通过了工频电压老炼试验验证。

匝数不对称的环形共模电感特性分析

共模电感会产生磁场泄漏,其漏感可以被用作差模感量。分别对匝数对称共模电感与匝数不对称共模电感进行磁路建模,发现匝数不对称共模电感在磁芯磁材的截止频率前可以进一步增加其差模感量。提出一种差共模电感集成方案,将两个匝数不对称的共模电感串联堆叠,同时保持L、N线路之间的阻抗平衡。有限元仿真表明,所提方案能够显著增加共模电感的差模阻抗,并降低磁场泄漏。实物测试中,所提方案的阻抗为传统方案的1.5~8倍。插入损耗测试结果显示,在100 kHz~10 MHz范围内,所提方案相比传统方案能够增加8~20 dB的插入损耗,验证了所提方案能够明显改善EMI滤波器的滤波效果。

福建精神在闽高校思想政治教育中的实施路径研究

"爱国爱乡、海纳百川、乐善好施、敢拼会赢"的福建精神体现了社会主义核心价值体系的要求和福建群众的精神文化追求,具有深厚的历史积淀和丰富的时代内涵。实施福建精神教育符合福建省委、省政府的有关战略部署,符合福建省全面深化高等教育改革的新要求,符合培养大学生核心价值观的现实需要。闽高校实施福建精神教育,应突出核心价值,加强思想教育的导向性;优化学校管理,形成良好氛围的感染力;拓展教学模式,落实教育活动的实效性。

基于卷积注意力机制的2D-LiDAR实时人体检测算法

针对激光雷达(LiDAR)数据稀疏且信息含量低,难以识别人体特征的难题,提出一种基于卷积注意力机制的人体腿部实时检测方法。通过深度引导的滑动窗口对激光点信息预处理,使对象在不同的距离上有相同的特征信息。通过时间信息聚合,获得LiDAR数据更丰富的空间表现,减少运算时间。通过卷积注意力模块与自回归模型卷积神经网络,对空间邻域关联错位的特征进行分析。为验证本文提出算法对行人腿部的检测效果,在DROW验证集的3种评估半径下,曲线下面积(AUC)提高21%以上,F1提高14%以上,检测时间平均降低13 ms。实验结果表明:本文算法相比于DROW算法具有更高的检测精度与更快的运算速度。

永磁同步电机调速系统的复合控制策略研究

针对传统PI控制在永磁同步电机中存在调速性能不佳、抗干扰能力不足等问题,文章设计一种新型的复合控制方案——转速外环基于负载转矩观测器的滑模自抗扰控制和电流内环无差拍预测控制。在转速环,引入滑模算法设计非线性误差反馈控制律,提升自抗扰控制的响应速度,同时为适应实际工作环境,设计负载转矩观测器,对扩张观测器进行补偿,改善其干扰观测精度;在电流环,设计无差拍预测控制对电流精准跟踪,使得永磁同步电机动态性能和电流品质得到提高。仿真结果表明,文章提出的新型复合控制策略,对永磁同步电机的综合性能和抗干扰能力有明显提高,有效降低了复杂工况环境对电机的不良影响。