基于机器视觉的风机叶片缺陷检测

针对风机叶片缺陷难以检测的问题,提出一种基于机器视觉的风机叶片缺陷检测方法.首先,使用非局部均值方法去除图像中的背景噪声,同时平滑缺陷边缘;其次,使用自适应对比度增强方法进行图像增强,提升图像的整体质量;然后使用双阈值 OTSU 大津法分割增强后的图像,提取得到缺陷区域;最后,使用 Canny算子和形态学 变换对缺陷区域进行边缘检测,得到缺陷区域定位.试验结果表明,该算法具有一定的有效性和准确性.     

考虑出航时间窗的海上风电场运维调度建模研究

根据海上风电场的运维调度实际需求,提出考虑出航时间窗的船只航迹规划与调度问题,建立了以最小化出航成本与延迟成本为目标函数的数学模型.使用多种群遗传算法,对运维任务优先级进行编码并进行求解,同时利用移民算子和精华种群保证求解过程的有效性.案例的仿真模拟结果证明,该算法较常规维护规则可大幅度降低运维成本.     

基于SCADA数据驱动的风电机组状态监测

监测控制与数据采集 (SCADA)系统广泛部署于各大风场的风电机组上,其采集的 SCADA 数据可用于风电机组的状态监测.为了更有效地捕获SCADA 数据中的空间关联性,可以改进Inceptionv１方法建立１D_Inception v１模型提取SCADA 数据中的空间多尺度特征,以更准确地对风电机组进行状态监测.实验结果表明,该模型提供了一种端到端的数据驱动方法,可以直接从SCADA 原始数据中学习空间关联性,给出故障诊断结果,相较于传统方法有着更高的准确率.使用基于１D_Inceptionv１模型的数据驱动方法,可以及时、准确地对风电机组进行状态监测, 降低风电机组的运行和维护成本。     

基于神经网络的锅炉风煤比控制系统和通讯设计

针对锅炉燃烧控制中风煤比调节困难的情况,首先选取不同工况下效率最高点时风煤比数据,通过Matlab神经网络建立了给煤和鼓风的关系模型,然后利用Matlab引擎技术,完成了.NET对Matlab神经网络工具箱的调用,实现了神经网络模型和C#的通讯,生成最优风煤比燃烧控制曲线,最后经测试表明,该神经网络模型准确可靠,通信方法灵活.     

基于IPC的风力发电机组主控系统设计

以西门子IPC427C为控制器设计了1.5 MW双馈风力发电机组主控系统,详细介绍了该控制系统的结构、控制策略和人机界面。经现场运行表明,该控制系统稳定、可靠,实际应用效果良好。     

基于ADSL-Internet的换热站集中监控系统设计

针对目前换热站运行中存在的问题,设计了一套基于ADSL-Internet网络的换热站集中监控系统。该系统利用西门子Climatix控制器对换热站现场设备进行实时的数据采集和控制,并通过ADSL-Internet网络,将运行数据和运行情况远传到集中监控中心,实现换热站的集中控制。该系统经运行达到了预期的效果。     

基于力控的温湿度远程监控系统设计

以力控为开发平台设计了轮胎模具仓库温湿度远程监控系统,详细介绍了该控制系统的结构、上/下位机的通讯设置,给出了具体的通信方法.经现场运行表明,该通信方法灵活、可靠,由此开发的系统,实际应用效果良好.