抗冲击弱电流传感器特性分析

在线监测电涌保护器漏电流,判断其失效程度,减少因雷电和电力需求增加引起的电涌造成电气设备损失。提出了一种基于互感型电流传感器的电涌保护器失效程度在线监测的方法,建立了雷电电流和电流传感器数学模型,分析了线圈匝数、负载电阻和杂散电容对电流传感器测量精度和抗冲击性影响,采用雷击和被测电流叠加后的复合信号作为激励,仿真研究了参数优化后电流传感器的时域响应特性。实验证明,在0.2～9 mA的电流测量范围内,笔者设计的互感型式电流传感器可抵抗50 kA大电流冲击,电流测量误差小于0.11 mA,满足漏电流在线监测要求。     

梯度方向图像分解的直线边缘提取算法

针对复杂背景下的直线边缘提取问题,提出了一种基于梯度方向图像分解,然后累积投影的直线边缘提取算法。该方法首先把图像分解成梯度方向子图像,再在子图像梯度垂直方向上进行投影,得到8个方向的投影序列。接着,对投影序列进行了二次非线性回归分析,得到了投影序列的残差序列,滤除原投影序列的低频成份。然后,提出了基于奇异点的支持邻域能量的判定方法,解决了残差序列奇异点提取问题,得到了直线边缘的位置。最后,建立了图像模型,分析了图像复杂度和可提取的直线边缘长度的关系,并进行了实验。该方法可以对直线边缘空间中的75%的直线边缘进行成功位置提取,满足复杂背景图像的直线边缘提取需求,具有良好的鲁棒性。     

齿轮表面倾斜对测量精度的影响及校正

为了满足应用激光位移传感器进行位移测量时的精度要求,分析了齿轮表面倾斜对激光位移传感器测量精度的影响。根据探测器信噪比与输出灰度值成正比,提出了光斑分布非线性加权和线性插值联合的重心校正算法,使高灰度值像素在光斑重心定位的贡献总体增大,其增长规律具有非线性特征。经量块组合实验表明:当物面粗糙度Ra小于0.4μm时,本校正法相对于传统的灰度重心算法,在物面倾斜角小于35°时位移测量精度能提高40%以上,在物面倾斜角为47°~75°时位移测量精度能提高30%以上,有效地减小了物面倾斜引起的位移检测误差。     

电涌保护器剩余电流检测方法

电涌保护器是电气设备雷电防护中的一种重要装置,其剩余电流是衡量电涌保护器是否失效的一个重要指标。采用霍尔元件、巨磁电阻和互感线圈3种方法检测电涌保护器的剩余电流,介绍了3种测量方法的基本原理,测量并分析试验数据,总结3种测量方法的优缺点。     

面向未知复杂曲面的视点自主规划方法

针对未知复杂曲面的视点规划问题,提出一种基于边界检验进行视点自主规划的方法。基于初始视点采集的曲面点云数据建立网格模型,依据边界边与三角形的关联属性,提取当前网格模型的边界;基于边界边之间的连通性和边界的封闭性,聚类闭合边界,进而根据闭合边界的相对长短区分外边界与孔洞边界;将外边界依据边界间方向向量的夹角偏差进行分段,对应不同潜在趋势面,采用二次曲面拟合估计趋势面并求导计算法矢,结合主成分分析法确定边界最大主成分方向进行视点规划;然后基于孔洞的中心、大小与中心的法向量规划孔洞区域的观测视点;最后使用规划的外边界和孔洞的视点观测当前模型边界,进行真伪边界判断自主决策视点规划是否终止。以汽车后保险杠为规划对象,试验结果表明：该方法能够自主实现未知复杂曲面三维测量时的视点规划任务,平均每个视点规划用时67 ms,总体建模时间用时约6 min;累积覆盖率达到100%,在扫描时间和完整性方面具有良好性能。     

曲面边缘均匀喷涂的路径分片规划方法

针对现有的切片法生成的喷涂路径在曲面边缘处喷涂不均匀的问题,提出一种基于点云模型的曲面边缘均匀喷涂的路径分片规划方法.该方法基于曲面点云模型,首先利用主成分分析法构建曲面外扩包围盒,基于外扩包围盒生成的主切片将曲面分片为一系列单条曲面,使得每一个单条曲面都对应于一条喷涂路径,再利用副切片将单条曲面分片为一系列单片曲面,...     

雷击浪涌电流检测方法的研究

对雷击浪涌电流测量进行了理论分析及各种测量方法的对比,提出了一种基于霍尔效应原理的非接触式测量雷击浪涌电流的方法,该方法可测量高达200 kA的电流。     

纤维板设备的几项改进

我厂具有年产2000吨、Sy型湿法硬质纤维板生产线两条,近年来在纤维板设备上进行了局部的改进.现介绍如下:一、SY装卸机控制系统的改进:Sy装卸机的控制系统,原采用机械行程开关定位.由于吊笼升降震动和晃动,撞块经常碰不到机械行程开关而发生失控,造成压弯、压断笼腿等现象,影响正常生产.     

小目标图像局部极值收敛提取算法

复杂背景下小目标自动提取技术尚不够完善,针对小目标自动提取问题,提出一种通过汇聚于同一极值点的所有路径来描述小目标区域的目标提取算法。该算法根据图像梯度特性筛选出路径的起始点位置;从起始点位置出发,沿着梯度最速下降方向,使路径收敛于图像的局部极小值点,收敛于同一极值点的所有路径构成独立核心区域;分析了焦点独立核心区域和噪声独立核心区域特征间的差异,以该特征中的内外均值比特征,对独立核心区域进行了滤波,分离出焦点核心区域;对独立核心区域聚合,得到目标核心区域。通过实验证明:该算法能够自动检测出焦点目标,和现有算法相比,提高了小目标提取的自动化程度。