基于PLC和人机界面的水质自动监测仪研究

针对目前市场水质监测仪缺少相应配套操作界面和上位机软件的问题,研究了一种集自动控制、手动控制、人机界面于一体的水质自动监测仪,实现对池塘中溶氧、pH、电导率等参数的实时监测和控制。监测仪以GX Works2和Dopsoft(版本号1.01.08)两款软件平台基础上开发,传感器选用CLEAN公司的5000系列,以FX1S系列PLC作为核心控制器,DOP-B07S411触摸屏作为人机界面,并结合RS485、RS422总线技术实现数据的采集和人机界面的通信,控制增氧机、电磁阀以及报警灯等设备。研究在宁海养殖池塘获得实际应用,结果表明,溶氧范围控制在6 mg/L以上,达到对虾生长的最佳适宜条件。研究的应用,极大地方便了人员对池塘的水质管理,且成本低廉,具有一定市场推广价值。     

一种基于DCT的图像多描述编码方法

多描述编码针对不可靠网络传输将信号源编码成多个比特流，利用信号冗余估计丢失的信息，支持多层次质量解码。就两个描述的情况提出了三种基于离散余弦变换(DCT)的多描述编码方案。     

一种新的光线空间插值方法研究

基于灰度共生矩阵的思想分析光线空间数据特征，在此基础上提出一种基于主方向匹配的光线空间插值方法。实验结果表明，新的插值方法插值生成的光线空间与传统的线性插值方法和自适应滤波插值方法生成的光线空间相比在PSNR上分别提高了3．44dB和1．97dB。     

粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的 雷电过电压识别

摘要： 为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型。首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采用粒子群优化算法确定最合理的分类器参数,最后通过实验分析其有效性和优越性。结果表明,PSO-LSSVM可以描述雷电过电压信号与特征间变化关系,提高了雷电过电压识别率,加快了雷电过电压识别速度,识别结果优于其他模型。     

粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的 雷电过电压识别

为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型。首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采用粒子群优化算法确定最合理的分类器参数,最后通过实验分析其有效性和优越性。结果表明,PSOLSSVM可以描述雷电过电压信号与特征间变化关系,提高了雷电过电压识别率,加快了雷电过电压识别速度,识别结果优于其他模型。     

基于任务激励的程序设计类课程教学模式

本文针对独立学院学生特点,采用"任务驱动+考核激励"的思想,建立了一种适合于程序设计类课程的任务激励教学模式,并通过在Java程序设计课程中的应用与实践阐述了该模式的实施方法。这种模式能充分发挥考核的引导、激励和反馈功能,有效激发学生的学习兴趣和动力。     

一种用于视点图像绘制的光线空间插值方法

光线空间表示是实现实时复杂场景自由视点视频的有效方法。提出了基于特征点检测的快速光线空间插值方法,首先采用自适应阈值提取光线空间片或图像域的特征点,然后结合遮挡问题采用相关性准则匹配特征点,根据匹配的特征点将光线空间分割成不同对象区域并进行插值,以实现快速任意视点图像绘制。实验结果表明,该方法能快速插值光线空间数据,生成的光线空间数据信噪比高、绘制的任意视点图像的主客观质量也较高。     

改进滑模变结构的永磁同步电机控制方法

永磁受到多种因素影响,具有复杂变化特性。传统方法存在抗干扰能力弱、系统响应时间长,稳定性差等问题。为了获得更优的磁同步电机控制效果,提出了改进滑模变结构的永磁同步电机控制方法,在Matlab 2014的平台上与其他方法进行了仿真对比实验。结果表明,所提方法可以准确实现磁同步电机进行控制,当负载发突变时,能够在短时间内做出响应,抗负载扰动能力强,提高了系统动态性能。实验结果验证了所提方法对永磁同步电机控制的有效性和优越性。     

中国焦炉煤气利用现状及发展前景

伴随着我国工业化的不断发展，焦炉煤气的回收利用的工作也在不断地发展当中。众所周知，焦炉煤气是工业发展使用的重要能源，同时焦炉煤气也是重要的化工原料。所以，为了实现资源的综合利用，同时为了积极响应国家的“节能减排”的号召，积极保护我国的生态环境。为了更好地利用工业焦炉煤气，文章就如何充分利用焦炉煤气所的现状及发展前景做出了一定的诠释，并且提出了见解。     

人工蜂群优化支持向量机的电气故障诊断方法研究

电气故障诊断具有重要的实际应用价值,针对电气故障诊断中的支持向量机(SVM)参数选择问题,提出了人工蜂群优化SVM的电气故障诊断模型。首先采用小波分析去除信号中的噪声,并提取特征,然后采用人工蜂群优化算法确定SVM的最优参数,建立电气故障诊断模型,最后通过与其他电气故障诊断模型进行对比实验。结果表明,WA-ABC-SVM可以描述电气设备状态与特征间的变化关系,提高了电气故障的诊断正确率,诊断结果要高于对比模型。