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1.
针对目前铝电解行业对于槽似在电阻的采集不够准确并且延时较高的问题,本文提出一种基于卡尔曼滤波的区间式槽似在电阻采集算法。该算法以卡尔曼滤波为基础,用预测值与采样值的均方差表征它们的高斯白噪声功率,使其能够在电阻平稳的状态下有着较强的跟踪性能;再结合一阶惯性滤波的强滤波特性和卡尔曼滤波的强跟踪优势,设置适用的滤波区间,确保组合算法在槽似在电阻波动较大的情况下能够滤除掉噪声的影响,并在电解槽稳定后能对槽似在电阻进行快速收敛跟踪。结果表明:与一阶惯性滤波相比,改进后的卡尔曼滤波在电阻平稳的状态下其均方根误差减少50%,在电解槽反生针振和摆动情况之后的收敛时间减少90%。  相似文献   
2.
木材在工业废水治理领域拥有独特优势,如绿色、可再生、原料易得、适用范围广等。本文简单介绍了以木材为原料,通过脱木质素、功能纳米材料负载、官能团修饰等方法制备新型功能化木质复合材料(如:木材滤膜、木材气凝胶吸附材料、木材海绵等),并用于净化含有重金属离子、微生物、有机物染料、油污等工业废水的相关研究进展。分析了制备工艺、改良方法等对木材过滤与吸附废水中污染物种类、降解效率、吸附容量、杀菌效果以及循环使用性的影响,并指出了木质复合材料在水污染净化领域存在的潜在问题与未来应用前景。  相似文献   
3.
云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展,有力的促进了计算机网络在多个领域的普及和使用,人们已经进入到了“互联网+”时代,实现了工作、生活和学习的数字化、智能化和共享化。计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁,比如木马、病毒等,不法分子攻击网络数据中心,破坏用户服务终端及服务器,为人们带来严重的威胁。网络安全学者或企业机构也提出了许多安全防御技术,比如入侵检测技术、深度包过滤技术、防火墙技术、数据加密技术等,一定程度上提高了网络安全防御的能力,但是随着互联网数据流量的增多,需要引入更加先进的人工智能技术,以便能够快速的采集、分析网络数据流,确定数据流中是否存在病毒或木马,以便及时的对其进行查杀,进一步提高网络安全防御的主动性、积极性  相似文献   
4.
激光测厚具有安全可靠、测量精度高、测量范围大等优点,广泛应用于纸张、电池极片等薄膜类材料厚度的在线测量。带材宽幅方向扫描测厚时由于扫描架往复运动会产生机械振动,影响在线测厚精度。针对该问题,以锂离子电池极片厚度测量为例,使用双激光差动式测厚平台对电池极片和铜箔分别进行厚度测量,然后对测厚数据进行频谱分析,探究其振动规律的相似性,并基于频谱分析结果采用滑动带阻滤波方式对测厚数据进行处理,滤波后极片和铜箔的厚度极差分别降低了33.4%和73.8%,有效过滤了机械振动导致的测量误差,可满足极片和铜箔厚度测量的精度要求。  相似文献   
5.
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。  相似文献   
6.
针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。  相似文献   
7.
为开发具有高效过滤性能的膜材料,以超支化季铵盐(HBP-HTC)为枝化促进剂,利用静电纺丝技术一步法制备了聚偏氟乙烯(PVDF)树枝状纳米纤维膜,探讨了纺丝工艺对纤维膜成形结构的影响,分析了树枝状纳米纤维膜的力学性能及其空气过滤性能。结果表明:由于HBP-HTC表面丰富的季铵基团具有对电荷的稳定富集作用,可获得比用小分子季铵盐制成膜更多的树枝状纳米纤维结构,当PVDF质量分数为12%,季铵基团添加量为 0.10 mol/L, 纺丝电压为25 kV时,制得的纤维膜树枝状覆盖率高达78.32%,且具有较好的力学性能;所制备的纳米纤维膜厚度为40 μm时,其过滤效率高达99.995%,而压降为122.4 Pa。  相似文献   
8.
Nonintrusive load monitoring (NILM) is crucial for extracting patterns of electricity consumption of household appliance that can guide users’ behavior in using electricity while their privacy is respected. This study proposes an online method based on the transient behavior of individual appliances as well as system steady-state characteristics to estimate the operating states of the appliances. It determines the number of states for each appliance using the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) method and models the transition relationship among different states. The states of the working appliances are identified from aggregated power signals using the Kalman filtering method in the factorial hidden Markov model (FHMM). Thereafter, the identified states are confirmed by the verification of system states, which are the combination of the working states of individual appliances. The verification step involves comparing the total measured power consumption with the total estimated power consumption. The use of transient features can achieve fast state inference and it is suitable for online load disaggregation. The proposed method was tested on a high-resolution data set such as Labeled hIgh-Frequency daTaset for Electricity Disaggregation (LIFTED) and it outperformed other related methods in the literature.  相似文献   
9.
何引生  李伟 《中州煤炭》2022,(2):247-251
当前使用的绿色能源传感器识别方法不具备传感器信号识别能力,导致其识别率较低、时间开销较大。针对该问题,设计基于数字滤波技术和动力学的绿色能源传感器识别方法。使用RVM回归算法处理采集到的传感器信号,构建样本集;基于数字滤波技术构建数字滤波器,剔除样本集中无用的信号与噪声;基于动力学分析信号冲击特征,确定信号来源,完成绿色能源传感器的识别。实验结果表明,基于数字滤波技术和动力学的绿色能源传感器识别方法的传感器识别率在98%以上,提高了传感器的实际识别效果;传感器识别时间波动值均在0 s以下,在保证传感器识别效果的基础上,降低了时间开销,提升了识别速度。  相似文献   
10.
针对大型泵站水泵机组运行时振动信号易受多种因素影响产生随机误差、噪声干扰,进而影响机组健康状态评价结果的问题,对水泵机组振动信号滤波方法进行分析研究。以南水北调东线某泵站水泵机组运行时机泵联轴器处的振动信号为例,分别使用巴特沃斯滤波器、基于汉宁窗的FIR 滤波器以及基于谐波小波的滤波器3 种滤波方法对水泵机组振动信号进行滤波处理并进行对比分析。结果表明:巴特沃斯滤波器和基于汉宁窗的FIR 滤波结果中存在时域波形的时延和轴心轨迹的连线,滤波不完全,而基于谐波小波的滤波几乎能够完全滤除干扰;对于特定频段的滤波,基于谐波小波的滤波在频段范围比较小的时候优势更加明显。  相似文献   
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