基于电力线载波通信的电缆故障识别算法

随着电网中电缆的大规模使用，电缆状态监测和故障识别对于电网安全运行变得尤为重要。针对实际电缆带电检测或在线监测场景下的高噪声或强干扰情况，提出了一种基于电力线载波通信的电缆故障识别和定位算法。该方法在待测电缆一端注入载波通信中常用的前导码序列，同时采集电缆中的反射信号，并利用多径迭代分析算法提取反射路径数量、强度、到达时间等信息，实现电缆故障识别、故障类型/程度判断以及故障定位。由于前导码序列良好的自相关性能，所提出的电缆故障识别算法具有较强的抗噪声和干扰性能。通过仿真分析表明，所提算法在信噪比为-5 dB左右时故障识别准确率可达100%，故障定位均方根误差收敛到误差平台。此外，利用前两径的到达时间降低系统采样率对故障定位影响，相比传统方法定位精度可提升约60%。     

基于多分类支持向量机算法的PCB焊点检测研究

针对PCB焊点检测分类的应用需求,采用基于机器视觉的"图像特征+分类器"的技术方案,研究总结了焊点图像特征提取方法,并采用多分类支持向量机算法实现焊点分类;在检测算法具体实现上,综合考虑多类别样本空间均衡、类间离散程度以及分类器数量,在算法性能、分类器训练与分类执行效率3方面取得平衡。实验结果表明,该检测方法对焊点类型的正确识别率达到了97.9%,证明了方法的有效性。     

随机Hough变换识别PCB圆形焊盘

介绍一种基于随机Hough变换识别PCB布线对象圆形PAD的方法,并对识别的结果进一步采用相似性度量和四方向跳变算法判别和确认,算法在Visual C++2005软件开发平台上编程实现并比较识别效果.实验表明该方法有效提高了随机Hugh变换算法在几何识别应用中的识别效率,为PCB初检和成品检测工作奠定了良好基础.     

改进的BP神经网络与Snort系统的接入设计

Snort是一个轻量级的入侵检测系统（包含4个模块：解码模块,预处理模块,检测分析模块,输出插件）。文中针对BP神经网络的不足,对其算法进行了改进,并通过Snort系统的预处理插件,实现BP神经网络的接入;接入后用于对网络数据包的异常检测,实现误用与异常相融合的Snort系统。     

采用人体树图与混合粒子群聚类的行人检测

为提升辅助驾驶系统的可靠性及安全系数,实现更高精度的行人检测,基于人体树图模型提出了一种改进的离线训练、在线检测的行人检测方法。首先,定义人体部件间的共生关系,得到对应父子部件对,结合K-means算法对其位置关系进行聚类获得部件类型。为兼顾类内紧密性与类间分离性,采用MSE和DBI构建具有两阶段适应度函数的混合粒子群聚类算法,在有效估计各部件最优聚类中心数量的同时,消除随机初始化对聚类准确率造成的影响。其次,将优化聚类得到的部件类型作为隐藏变量,通过求解隐结构SVM获取改进后的人体检测模型。最后,通过动态规划算法求解状态转移方程,在多个尺度上有效估计人体部件位置及检测包围盒,并结合非极大值抑制思想得到最终的行人检测结果。实验结果表明,所提方法在检测性能上明显优于5种行人检测方法,并且相比于原始Pose-original方法,在INRIA和ETH数据集上的丢失率分别下降了8.14%和5.05%。实验证明该方法检测性能良好且具有较高的准确性和鲁棒性。     

基于DSP的谐波检测有源电力滤波器设计

谐波检测方法的精度及动态响应速度极大地影响有源电力滤波器的性能。以瞬时无功功率理论的ip-iq电流检测算法原理为基础,给出了在芯片TMS320LF2407下的谐波电流检测方法的具体实现,同时给出了硬件电路原理图及外围电路设计和实现该检测算法的程序框图。通过实验得出实验结果并进行了分析,结果表明了此方法的正确性和有效性。     

基于高阶统计特征实值阴性克隆选择算法的轴承故障检测

为解决轴承故障检测领域中异常样本数据不易收集的现实应用问题,提出一种基于实值阴性克隆选择算法(Real-valued negative clone selection,RNCS)的一类轴承故障检测模型。该模型只需要正常样本数据进行训练,利用改进的RNCS生成故障检测器集合以此实现轴承故障检测。该算法通过引入自适应变异算子和克隆成熟度判定算子,能够提高原有算法抗体的检测能力并加快算法收敛速度。为解决因高阶统计特征(Higher order statistics,HOS)信息繁多而无法有效实现智能检测的不足,模型利用HOS特征矩阵分解的奇异值谱为特征进行检测,该方法不仅有效地减少了数据维度及训练时间,同时还降低了噪声影响提高了检测性能。试验中对不同参数选择及不同正常训练样本个数情况下的检测器性能进行了分析,不同检测器个数之间的性能比较也在试验中给出。将建议的方法同原有算法进行比较,试验结果验证了设计思想的正确性和算法的高效检测性能。     

采用知识的粒子群算法的多频微弱信号自适应随机共振检测方法

调参随机共振系统结构参数的选择对该检测方法的性能优劣起着决定性的作用。针对工程应用中对多频微弱信号实时检测的要求,提出以平均输出信噪比为适应度函数,将随机共振系统产生最佳共振效应时势垒与噪声强度大致相等这一特性作为知识,采用基于知识的粒子群算法来并行优化随机共振系统结构参数。与标准粒子群算法相比,该算法能以更快的速度得到最佳的系统结构参数,自适应地实现非线性系统、输入信号和噪声之间的最佳匹配,削弱多频含噪信号中的噪声,提高信号的输出信噪比。仿真试验和水轮机振动信号提取的工程应用均表明,该方法参数寻优效率高,简单易行,在采样点数较少的条件下能最优地检测出淹没在强噪声中的多频微弱信号,可以实现早期故障特征信号的提取。     

基于改进BP神经网络的货车车载称重方法

为了实现准确测量货车载重量以更加有效地控制货车的超载,提出了一种基于改进BP神经网络的货车车载称重方法。首先设计了测试方案,采集了不同载荷状况下的货车上各组钢板弹簧变形量和整车载重量数据,并对数据进行预处理,构建了样本数据集。其次,搭建了基于BP神经网络的货车载重量检测模型,在模型构建过程中探讨了隐含层神经元个数的确定方法,并对传统BP算法进行改进,在权值调整时加入了动量因子和自适应调节学习率以优化模型性能。最后,对模型的识别结果进行分析,并与传统BP算法进行对比。研究结果表明,与传统BP算法相比,基于改进BP算法的货车载重量检测模型的识别精度更高,相对误差在5%以内;该方法实现了通过测量钢板弹簧变形量就可以精确检测货车载重量。     

输电线路除冰机器人障碍视觉检测识别算法

障碍物检测识别是实现输电线路除冰机器人自主除冰作业的关键技术之一.针对220 kV输电线路的结构特点,提出了一种障碍物视觉检测识别算法.算法首先对机器人采集的原始图像进行中值滤波以减少图像噪声并减小障碍物内部的灰度差异;然后利用Otsu算法来确定Canny算子的参数,较好地提取出图像的边缘;最后利用改进的随机Hough变换(RHT)提取出几何图形基元,并施加一定的结构约束,实现了对障碍物的检测识别.在模拟线路上的实验结果表明,该方法能有效地对高压输电线路的导线以及防震锤、绝缘子等障碍物进行检测识别.     

基于SoC和FPGA的便携式变步长随机共振仪

随机共振作为一种新颖的信号处理手段在各个领域得到广泛应用,它的硬件实现具有重要的工程应用价值.介绍了一种便携式变步长随机共振仪,硬件采用片上系统(system on chip)作为CPU.为了同时实现FFT和随机共振算法,选用了FPGA作为协处理器.仪器软件建立在实时操作系统基础上,使系统性能更加稳定.介绍了随机共振仪的软硬件组成,给出了仿真实例,验证了算法在随机共振仪上实现的有效性.     

基于达芬奇的运动目标检测系统

针对视频监控领域,利用达芬奇双核(ARM+DSP)处理芯片DM6446的高处理性能,设计了运动目标检测系统。在系统硬件上围绕DM6446进行了设计和实现;在用户软件上实现了视频的录制、存储、回放和运动目标检测等功能。ARM核应用程序采用多线程设计,DSP核运行目标检测算法。算法采用改进的颜色直方图方法,利用高斯模型计算颜色的背景概率,通过比较背景和前景的概率,达到了运动目标检测的目的。测试结果表明,算法简单可行,具有实时性,且软硬件工作良好,能够满足实时采集与图像处理的要求。     

冷凝器清洗机器人的奇Gabor边缘检测算法研究

冷凝器管口的边缘检测是实现清洗机器人喷枪口精确定位的关键步骤。由于二维Gabor函数是能够取得空域和频域联合测不准原理下限的唯一函数,本文提出了二维奇Gabor算法应用于大型冷凝器清洗机器人清洗中的边缘检测,它克服了傅里叶变换对信号的局部特征没有分析能力的缺陷,可以在多个尺度上对图像的边缘进行检测。文章对检测的性能做了详细分析,实验结果证明该方法具有良好的边缘检测效果,其性能优于Sobel、Prewitt、Roberts、Log等传统边缘检测算法。     

DSP在基于图像的硬度测量技术中的应用

对材料的硬度进行分析,对于检测和研究材料性能具有重要的意义。将DSP技术和图像测量处理方法相结合实现材料硬度分析,工程上具有较高的实用价值。文章介绍了在DSP平台上以图像处理算法来实现材料硬度测量的基本系统、主要过程、优化方法以及实验结果;与基于PC的系统相比,不仅设备的尺寸质量大为减小,系统性能也有较大改善。     

一种基于混沌优化算法的PCB板元件检测方法

先进电子制造生产中经常要对PCB板元件进行检测与识别,介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板元件自动快速检测方法.从检测速度和准确度出发,首先提出了一种图像相似性度量参数指标,并提出一种利用并行混沌算法融合单纯形的算法,来优化搜索图像相似性,给出了算法实现的全过程.用实际拍摄的PCB板元件进行性能测试,验证了该优化算法能提高检测速度.     

一种无线Mesh网络扩展改进方法研究

将ECMA-368协议应用于无线Mesh网络时,为了使其更好的适应多跳路由协议,提高网络吞吐率,减小路由中继节点接入时延,提出针对ECMA-368协议MAC层的改进方法ARTAP算法,并给出其具体实施步骤及分析过程。仿真结果表明,该方法能够提高网络吞吐率,减小中继节点接入时延,提高网络对多跳业务的服务性能。     

Hough算法在印刷电路板焊孔缺陷检测中的应用

印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)作为现代电子产品最重要的组成部分,是众多元器件发挥其功能的舞台,而电路板上焊孔的好坏直接影响了元器件的焊接,进而影响其功能的发挥,因此PCB焊孔缺陷的检测具有重要的现实意义。该文简要介绍了Hough变换算法应用在圆孔检测方面的研究现状,在MATLAB环境下研究分析了PCB板图像预处理、边缘提取等处理工程,通过对比经典Hough变换和随机Hough变换两种算法,对PCB板上焊孔进行仿真检测。给出检测结果,分析对比算法性能,根据实践应用确定较为合适的检测算法。     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型（IMM）的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和＂当前＂统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果。     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型（IMM）的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和＂当前＂统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果。     

超宽带接收机IQ不平衡估计与补偿方法

针对多频带正交频分复用超宽带(MB-OFDM UWB)接收机中由于IQ不平衡导致系统性能恶化的问题,提出了一种时频域联合的IQ不平衡参数估计和补偿方法。首先接收机利用前导符号在时域进行IQ不平衡估计完成数据预补偿,然后接收机利用设计的交织导频在频域进行残余IQ不平衡的逐段估计和补偿。仿真结果表明,在频率相关的IQ不平衡情况下,信噪比高于8 d B时,时频域联合的参数估计和补偿方法在接收性能上优于单一时域估计。实验结果表明,该算法可以有效克服超宽带系统中普遍存在的IQ支路不一致性问题,性能提升效果显著。