工程教育认证中复杂工程问题设计、布局与实施——以西安石油大学测控技术与仪器专业为例

工程教育认证中深刻理解和把握复杂工程问题,并精心设计、周密布局与有效实施复杂工程问题是高等教育工作者面临的共性问题。文章依托西安石油大学测控技术与仪器专业认证,从明确复杂工程问题内涵入手,提出反映本专业特征的复杂工程问题,并将布局到可执行、可衡量以及可评价的课程教学当中,在此基础上能持续改进本专业的复杂工程问题。

石油化工领域自动化专业过程控制课程群交叉融合教学体系设计

设计一种适合于石油化工类学校自动化专业的过程控制方向课程教学体系。该体系以石油炼化实验平台为依托,将石油炼化这一过程复杂、工艺灵活、形态多样的工程实际问题作为案例贯穿于本科生全阶段学习过程中,使学生循序渐进地掌握系统的专业知识,并具备初步的工程分析与设计等实践能力。教学实践证明该体系效果提升明显,学生的学习能力、团队协作能力、实践能力等均得到显著提升。

石油高校大学生标准化教育探究

石油高校是以工科为主的高等学校。它所培养的人才．主要是面向石油行业的各类企业。能从事设计制造、技术开发、工程施工、生产管理等工作的工程技术人员。随着石油、石化工业国际化经营趋势的日益增强．标准化教育作为石油高校工科大学生基本教育内容的重要意义日渐凸显出来。

从工程实践与创新能力的培养谈电子技术实验教学改革

为了达到加强学生工程实践与创新能力培养,改进现行电子技术实验教学,增设综合性系统性实验,加强师资队伍建设,完善考核制度,是电子技术实验室成为学生提高综合素质的场所。

融入传统文化的工程伦理教学

“将公众的安全、健康和福祉放在首位”已成为国际工程界普遍遵守的原则,职业道德和工程伦理素质也已成为工程专业人员必须具备的重要素养。中华优秀传统文化底蕴深厚,蕴含着丰富的伦理道德理念和相关规范,通过学习优秀传统文化,并运用其中的思想来评估及防范工程中的风险,培养工科学生的社会责任感,提高伦理意识,促进经济、社会与自然的和谐发展。

IGCT门极驱动装置杂散电感测量与改进

集成门极换流晶闸管(IGCT)的关断能力高度依赖其门极驱动单元的换流能力,为了提高其换流能力,限制杂散电感是关键。分析了影响关断电路中杂散电感的主要因素,提出了抑制和减小电路杂散电感的方法,采用此方法将关断回路总杂散电感从13.6 nH降低到4.7 nH,最终达到3.5 nH,使门极电流峰值和上升率分别达到-6 120 A和-5 720 A/μs,满足4 500 V/4 000 A IGCT的驱动电路关断能力的要求。对环绕型关断电路的杂散电感进行详细划分和测量,针对采集的各部分电感分布量进行分析,结果对更高电流容量IGCT驱动电路板的设计有重要的参考价值。

隧道分岔形式对分流局部通风阻力特性的影响

目的:随着城市建设水平和强度提高,带匝道的分岔隧道日趋增多。针对分岔隧道通风设计难题,亟待获取隧道分岔形式对分流局部通风阻力特性的影响规律。方法:通过搭建同步满足阻力和压力相似的1/13缩尺分岔隧道通风试验平台,构建分岔隧道三维CFD模型,探究了分岔隧道不同分岔形式气流的流动特征和局部阻力系数,并进一步分析了分流结构与减速车道等隧道分岔形式特征对局部阻力系数的影响。结果:表明主线与匝道局部阻力系数随分流比增大呈现先减小后增大的趋势,且在分流比为0.4时达到最小。平行分岔隧道相比定向分岔隧道,主线局部阻力系数差别不大,而匝道局部阻力系数存在较明显的差异,分流比较小时,平行分岔隧道匝道局部阻力更大,分流比较大时则相反。增设减速车道,分流比较小时会减小匝道局部阻力系数,但会增加主线局部阻力系数,分流比较大时则相反。结论:研究结果可为分岔隧道的通风设计提供参考。

双目视觉下钻杆接口定位的实现

智能机器人技术的快速发展推动了石油钻机装备自动化和智能化的提升。针对目前石油钻机上卸扣作业中,传统的钻杆接口定位存在困难,无法实现完全自动化的问题,提出了一种基于改进YOLOv5x算法的智能钻杆接口检测方法,并在双目视觉下建立了钻杆接口定位模型。模型基于卷积神经网络提取钻杆接口的图像特征,从而实现自动识别;融合CBAM(Convolution Block Attention Module)注意力机制以提高模型的特征提取与表达能力,引入更大尺度特征图作为小目标检测层,减少了钻杆接口图像中小目标的误检和漏检情况;结合SGBM(Semi-Global Block Matching)算法,实现双目视觉下钻杆接口的精准定位;通过网络训练检验改进算法的性能,并在模拟试验环境下开展了钻杆接口的定位试验。试验结果表明:改进YOLOv5x算法平均精度达到98.6%,比原始YOLOv5x算法提高了3.0%;上下接口平均定位误差分别为7.64和6.56 mm,符合工程误差要求,具有一定的工程应用价值。所得结论可为钻杆接口的准确检测和精准定位提供技术参考。

面向密集场景的多目标车辆检测算法

目标检测可为自动驾驶车辆提供附近目标的位置、大小和类别,但是密集场景中多目标检测仍然存在漏检、误检问题,为此该文提出了一种AD-YOLOv5车辆检测模型。首先,利用轻量型结构CBAM注意力机制对特征提取网络中的C3模块进行了优化得到C-C3模块,提高了对特征信息的获取能力,降低了对其他特征的关注度;其次,在检测头部分对分类和回归任务进行解耦,以实现更强的特征表达;然后,利用广义幂变换对IoU进行转换操作,提出鲁棒性更好的Alpha-IoU损失函数,提升了模型的检测精度并加快模型的收敛速度;最后,采用GridMask数据增强技术,增加了样本的复杂性,并在处理后的数据集上进行了实验。实验结果表明,改进后的目标检测模型的平均精度均值达到72.72%,与原YOLOv5模型相比提高了2.25%,且模型具有较高的收敛速度,通过可视化对比实验,直观展示了本文模型在密集场景能有效避免误检、漏检现象。

内置式永磁同步电机无感复合控制策略研究

为了解决内置式永磁同步电机无位置传感器控制系统中采用单一控制算法无法实现全速度范围内理想控制效果的问题,提出了一种改进型复合控制策略。在低速运行时,采用脉振高频注入法,解决了转子初始位置检测问题。通过二阶广义积分器代替带通滤波器,提高了系统的速度响应。在高速运行时,采用龙伯格观测器。同时,为了解决两种控制算法的切换问题,提出了基于改进粒子群算法的线性加权平均切换方法。仿真结果表明:在初始角度θ=2.5 rad的情况下,该策略能使电机运行在全速度范围内、转速误差范围控制在[-8 r/min,+5 r/min],且转子角度波动较小。该研究对机械制造与航天、航空领域具有实际指导意义。

基于DOB和反演时变滑模的PMSM位置跟踪

针对传统反演滑模位置伺服系统中位置跟踪误差较大,以及采用固定滑模面时系统动态响应速度和抖振抑制之间的矛盾,设计了一种基于扰动观测器和反演时变滑模的复合控制策略。首先在传统指数趋近律中引入状态变量并设计自适应律,提出一种新型趋近律,来提升系统的响应性能。为进一步提升系统在各个阶段的收敛速度,利用预测控制中遍历寻优思想,设计一种在线寻优的时变滑模面,并进行稳定性证明。最后设计非线性负载干扰观测器,对系统进行干扰估计与补偿。实验数据表明,本文所提复合控制策略与传统反演滑模控制相比,其稳态误差仅占传统方法的9/17,动态响应速度提升了30 ms,抗扰性能明显优越。

分布式电源对配电网潮流计算的影响研究

配电中接入的分布式电源的增多,潮流计算时,传统的前推回代法无法满足精度要求。对系统研究发现,分布式电源的出力和接入位置对配电网的网损有不同的影响,阐述了分布式电源潮流计算模型,并引入了一种带有PV节点无功修正的分布式电源配电网潮流计算方法。通过对IEEE14节点系统进行仿真验证,证明了所提算法的有效性和收敛性。研究结果显示:新提出的方案和技术能够更加高效地解决带有分布式电源的配电网潮流问题。

基于MPC的PMSM转矩电流误差控制研究

针对占空比双矢量模型预测电流控制方法采取无差拍思想计算占空比时,周期内较大的电流误差导致转矩脉动严重的问题,提出了一种矢量切换的方法。所提方法不以无差拍思想下转矩电流预测值与参考值相等为控制目标,而是通过改变电压矢量的切换时刻并保证电流误差正负对称相等,实现了降低转矩电流控制误差的目的。通过推导占空比,对比分析了矢量切换前后单个控制周期内的最大电流误差。并在Simulink仿真平台上验证了矢量切换方法,同时与占空比双矢量方法进行对比。结果表明矢量切换方法能有效减小周期内转矩电流跟踪误差,实现了每个周期过程最优控制。

基于开关流图法的Buck-Boost变换器小信号建模分析

阐述Buck-Boost变换器具有输出纹波低,电压可控等优点,广泛应用于新能源汽车电池发电、直流微电网。建立小信号模型有利于对电路系统主电路的控制和控制回路的设计。分析Buck-Boost变换器,利用开关流图法和信号支路的模型建立变换器的流图,从而推导出变换器的小型号模型。

煤矿巡检机器人仪表识别技术的研究

为实现煤矿巡检机器人的无人化和智能化,保障巡检机器人能够读取各类仪表仪器的显示数据,设计了一种基于深度学习的多类型仪表视觉识别系统。该系统利用YOLOv3网络模型进行仪表类型判别以及定位,同时采用改进的径向灰度法结合Hough变换和Canny边缘检测算法来读取指针式仪表的数据;并使用EasyOCR获取数字式仪表的读数。测试结果表明该系统在仪表识别方面有较好的准确性,三类仪表的读数相对误差均小于3.8%。该系统为煤矿巡检机器人的视觉系统提供了一种实际有效的解决方案。

混合多策略改进的樽海鞘群算法及其应用

针对标准的樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在寻优过程中易出现局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种混合多策略改进的樽海鞘群算法(ISSA)。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布于搜索空间;将反向学习的思想融入到领导者位置更新中,提高算法的搜索精度;加入自适应t分布,利用迭代次数iter作为其自由度参数,改善算法的全局探索能力;引入精英反向学习,筛选更好的种群,避免陷入局部最优。通过一组基准函数和Wilcoxin秩和检验来检测改进算法的性能,实验结果表明,改进算法的探索能力和优化精度都得到明显改善且算法之间存在显著差异,通过实际机械设计案例进一步验证ISSA算法的有效性。

小径管X射线焊缝图像缺陷识别算法

针对小径管X射线焊缝图像缺陷检测精确率低的现状,通过对图像进行特征分析并结合稀疏字典学习,提出一种基于图像分割的小径管焊缝图像缺陷检测算法.首先,对小径管焊缝图像进行两步图像分割获得感兴趣区域;其次,提取焊缝缺陷,得到缺陷疑似局部图像;最后,提出以不同类型原子间相关性最小为目标的小径管焊缝缺陷字典矩阵数学模型并使用K-SVD算法进行求解,利用该字典矩阵实现圆形缺陷、线形缺陷和噪声的分类鉴别.为提高系统实时性,使用并行编程对图像分割算法进行加速.结果表明,改进后缺陷字典矩阵对圆形缺陷识别成功率为0.974,线形缺陷识别成功率为0.967,且具有较快的识别速度,实现了小径管焊缝图像缺陷的有效识别.

基于物联网的油田低碳智能井场监控系统

为实现油田井场生产智能化监控与管理,降低能耗,提高生产效率,并推动井场向低碳智能化转型。该智能井场监控系统采用物联网技术,以边缘计算为核心,依托分布式光伏发电和储能,通过井场监控智能动态协调和单井智能采油控制,在稳定产量生产的基础上,最大限度提升单井生产系统效率,缩短开井时间,并通过井场智能群控协调,高产多抽、低产少抽,错峰填谷、充分利用清洁能源,实现油井井场低碳智能运行。该系统能够提高井场生产效率,对油气行业数字化转型与智能化发展具有重要的现实意义。

面向多模态数据的高速公路交通事故信息识别与评价

为实现从自然语言描述的交通事故文本中提取应急处置信息,提出了一种基于预训练模型和BiLSTM-CRF的交通事故命名实体识别方法。首先,基于陕西省高速公路2021年6月至2022年8月的多模态交通事故数据,分别比较了3种深度学习模型的识别效果和训练时长。其次,利用官方微博交通事故语料作为袋外测试集,检验实体识别模型的鲁棒性。然后,从一致性和丰富性两个维度,构建了文本信息和结构化数据的多模态交通事故信息内容评价指标。最后,以测试集为例进行交通事故信息识别,分析了应急处置实体数量与事故持续时间的相关性,计算并探讨了信息内容评价指标结果。结果表明,BERT-BiLSTM-CRF在测试集和袋外测试集的加权F1值分别为97.0294%和69.1555%,为模型精度、训练效率和鲁棒性3个方面综合表现最优。处置机构、处置设备、未处置、处置中、处置效果的实体数量与持续时间之间的相关系数依次为0.309,0.151,0.137,0.220和0.178,呈正相关性。天气、路产损失、交通分流、事故类型和伤亡情况的信息内容一致性依次为7.06%,45.79%,1.59%,67.65%和47.59%,应急处置占为36%,变异性为1.305,说明文本信息蕴含丰富的应急处置信息,然而文本信息和结构化数据对同一交通事故的信息内容一致性尚待提高。研究结果可为提高交通事故信息采集质量和有效性提供参考。

基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测

为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machines,SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重;在警戒者位置更新公式中引入莱维飞行策略。利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对外国某大型油田的实测钻井数据进行降维处理,并利用惩罚参数和核参数进行卡钻事故的预测。实验结果表明:ISSA-SVM的预测准确率高达85.1852%,且收敛速度更快,可见ISSA-SVM可有效预测钻井卡钻事故。