基于WolrdFIP现场总线技术的智能压力变送器的开发

本文首先对WorldFIP现场总线技术、现场总线智能压力变送器的特点进行了介绍,然后就现场总线智能压力变送器的主要工作原理和基于WorldFIP现场总线技术的通信圆卡的硬件设计进行了讨论。     

基于CPLD的ISA与CAN总线通信系统设计

本文将CAN总线与ISA总线和CPLD的设计相结合,设计出了在CPLD控制下的实现CAN总线与ISA总线间相互通信的嵌入式系统。从论述通信系统的工作原理出发,分别详细阐述了CAN总线、AT89C52、CPLD、双口RAMI、SA总线等各部分的软硬件设计。     

基于变量选择的深度置信神经网络锅炉烟气NOx排放预测

准确预测NOx排放量有利于降低选择性催化还原（SCR）烟气脱硝成本,优化锅炉燃烧过程。本文利用偏最小二乘法（PLS）对燃煤锅炉实际数据进行变量重要性投影分析,得到变量重要性投影指标Vip,以Vip为依据对原始变量进行排序,将20项最优变量子集作为深度置信神经网络（DBN）的输入,得到NOx排放预测的PLS-DBN模型,并将PLS-DBN模型与最小二乘支持向量机（LSSVM）、DBN、误差反向传播神经网络（BPNN）模型用于某660 MW机组锅炉的3 000组训练集及500组预测集进行测试对比。结果表明:PLS-DBN模型训练集和测试集的预测误差均较小,且在训练集和测试集上均方根误差不大于2%的预测准确率分别为0.940和0.714,预测准确率最高;表明PLS-DBN模型比其他3种NOx预测模型具有更高的预测精度和模型泛化能力。     

多媒体计算机遥控功能的实现

介绍一种多媒体计算机遥控功能的实现方案,该方案采用红外线发射接收技术,结合串行通讯,实现ＷＩＮＤＯＷＳ环境下声音、图象及其它功能的遥控。其中发射部分采用市售的通用遥控手机,手机中的编码芯片为Ｍ５０４６２,接收部分的解码算法由８９Ｃ２０５１单片机通过软件实现。着重介绍了遥控系统的原理、软硬件实现方案及若干关键技术问题的处理措施。     

基于RPCA和视觉显著性的风机叶片表面缺陷检测

摘 要：针对风机叶片表面缺陷检测问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)和视觉 显著性的表面缺陷检测方法。在 RPCA 的基础上,通过增加噪声项和考虑像素的空间关系,以 利于缺陷的分割,即通过 F 范数正则项抑制高斯噪声和光照不均,利用 Laplacian 正则项约束像 素的空间关系,以保持显著图中具有相似显著值且空间相邻超像素的局部一致性和不变性。首 先,对输入的风机叶片表面图像进行超像素分割和特征提取,得到图像的特征矩阵;然后,利 用改进的 RPCA 法得到稀疏矩阵,根据稀疏矩阵和视觉显著性方法计算出缺陷区域的显著图; 最后,优化显著图并采用自适应阈值分割实现缺陷的检测。通过实验仿真和对实验结果定性定 量分析,表明该方法具有较高的准确率。     

基于子带主频率信息的语音特征提取算法

提出一种用于语音识别的鲁棒特征提取算法。该算法基于子带主频率信息,实现子带主频率信息与子带能量信息相结合,在特征参数中保留语谱中子带峰值位置信息。使用该算法设计抗噪孤立词语音识别系统,分别在白高斯噪声和背景语音噪声环境下,与传统特征算法做多种信噪比对比实验。试验结果表明该特征算法在2种噪声环境下的识别率有不同程度提高,具有良好的噪声鲁棒性。     

直线度误差处理系统的研制

研制了与电子水平仪配套的直线度误差专用处理系统。介绍了该系统的工作原理、结构组成以及内嵌的直线度误差最小区域算法 ,阐述了该算法的原理及其在单片机上的实现方案 ,给出了系统原理图和程序框图     

红外测温系统在660 MW电厂锅炉应用研究

为解决直接测量电厂锅炉炉膛燃烧层温度困难的问题,开发了炉膛层温红外测温系统,并在国内某660MW超临界机组电厂锅炉上安装并运行。采用该系统可以直接、快速、连续地测量炉膛各燃烧层实时温度,实现了炉膛燃烧状态监测点的前移。基于炉膛各燃烧层温度数据,开展机组超低负荷燃烧适应性测试,最低负荷达到127MW,达到了额定负荷的19. 2%,与未采用该系统的同类电厂相比,每年节省燃油量约60%。     

基于深度卷积自编码器的风电机组故障预警方法研究

通过风电机组状态监测进行故障预警,可防止故障进一步发展,降低风场运维成本。为充分挖掘风电机组监控与数据采集（SCADA）各状态参数时序信息,以及不同参数之间的非线性关系,该文将深度学习中自动编码器（AE）与卷积神经网络（CNN）相结合,提出基于深度卷积自编码（DCAE）的风电机组状态监测故障预警方法。首先基于历史SCADA数据离线建立基于DCAE的机组正常运行状态模型,然后分析重构误差确定告警阈值,使用EMWA控制图对实时对机组状态监测并进行故障预警。以北方某风电场2 MW双馈型风电机组叶片故障为实例进行实验分析,结果表明该文提出DCAE状态监测故障预警方法,可有效对机组故障提前预警,且优于现有基于深度学习的风电机组故障预警方法,可显著提升重构精度、减少模型参数和训练时间。     

基于Ovation系统的辅助系统监视方案比较与选择

介绍三种基于Ovation系统的金属壁温数据采集方案,对各自的优缺点进行比较分析,结果显示:Ovation一体化的智能远程I/O系统实现全厂DCS一体化,方便运行维护和管理;基于Modbus协议的智能远程I/O系统性价比最高;基于FF技术的智能仪表系统最具有发展潜力。因此对于辅助系统的监视可根据用户的不同的侧重点采用智能远程I/O或现场总线技术。本文结论对确定辅助系统监视方案有一定的指导意义。