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2.
针对溴素生产传统的人工观察蒸馏塔塔顶与塔底玻璃管的颜色,或者观察四氟塔蒸馏废液颜色,受环境光线和工人经验影响较大且无法精确控制,导致氯气过量或不足以及产品品质不稳定的问题,将智能视觉技术应用于溴素生产工艺,提出基于工业视觉的颜色智能识别系统,将生产工艺流程的颜色指标实时转换成数字指标,结合自主开发控制算法,实现工艺进程的量化计量,并通过控制算法实现现场情况的预判和精确控制,消除人工调控的随意性和滞后性,实现投料阀门的自动控制,提升装置产能的同时稳定产品质量,将溴素蒸馏工艺废液溴含量维持在0.13 kg/m3以下,溴成品氯含量全部稳定在0.01%以内,保证产品100%处于优级水平。 相似文献
3.
由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
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5.
检测工件表面缺陷主要方法有人工视觉、机械装置接触检测法、机器视觉检测法等,但上述几种方法在现实应用中都存在缺陷,造成人力和物料的浪费.改进Canny算法,使用二维中值滤波器,椒盐环境中检测效果更佳、自适应能力更强.并在计算梯度幅值中增加135度和45度两个卷积核,最后通过计算标准差来减少误差.通过仿真测试,改进后的算法在检测电路板中的精度提高了0.1到0.3. 相似文献
6.
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
7.
红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的■正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声. 相似文献
8.
随着油气勘探目的层逐步走向深部,球面扩散、透射损失、环境噪声等使得VSP资料的初至子波发生改变,导致常规的Q值估算方法质量难以得到保证。为此,利用塔里木盆地托甫台地区TP327井零偏移距VSP资料,综合考虑透射损失和球面扩散的影响,提出一种Q值正演模拟约束下的零偏移距VSP资料Q值估算方法。该方法通过研究区的纵波速度、横波速度和密度建立层状地质模型,利用射线追踪的方法,用大地吸收介质模型的Q值正演模拟结果,对频谱比法和经验公式估算的初始Q值进行修正,使得Q值正演模拟结果与实际地震波的衰减记录在频谱特征上吻合,从而得到更为精确的Q模型。TP327井Q值估算结果表明,该方法与李庆忠经验公式得到的结果在浅层比较接近,但在中层和深层,两者差异较大;Q值正演模拟结果约束的子波与实际VSP资料子波的频谱比较吻合,证实用Q值正演模拟约束得到的层间Q值更为可靠。利用Q值正演模拟约束方法得到的Q模型对研究区地震资料进行反Q滤波能显著提高地震资料分辨率,有助于提高碳酸盐岩地层中缝洞的识别精度。 相似文献
9.
针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法。由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡。首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号。通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息。最后与多种降噪方法对比,体现了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
10.