基于多传感器数据融合的纸浆浓度自适应调节方法

纸浆浓度控制过程中,需要对即时温度、浆液状态、料口状态等数据进行实时综合分析,受到不同传感器模量之间的差量的影响,实际控制调节效果与预期调节指令之间误差较大。通过对问题的分析发现,减小误差的关键在于提升多传感器之间的适应度,因此基于多传感器数据融合算法与思路,通过对常规纸浆浓度控制参数优化、多传感器控制量的浓度指标深度优化、多传感器优化量自适应优化、数据融合输出,实现提升调节精度,改善多传感器数据融合适应度的效果。实验通过3种不同函数环境的测试,证明了提出方法能够应对不同函数变量,精度调节纸浆浓度,并且在多传感器数据融合过程中,实现函数级别的自适应阈值优化,保证实际应用过程中的效果稳定。     

基于大数据的制浆造纸设备远程故障监测方法

机械设备一旦出现故障,若不能及时发现和处理,将直接影响生产效率和质量。基于上述背景,以制浆造纸设备为研究对象,提出一种基于大数据的远程故障监测方法。在制浆造纸设备上布设振动传感器,采集设备工作时的振动大数据,并通过远程通信设备将振动数据传输到远程监测站当中。在远程监测站,对振动数据实施去噪。基于预处理好的振动数据,提取振动数据的时域特征和频域特征,以提取的特征为输入,通过深层神经网络识别故障,实现故障监测。结果表明:与基于温度的监测方法,基于油样分析的监测方法以及基于超声波的监测方法相比,所研究方法应用下,监测结果与实际情况一致,说明所研究的监测方法准确性较高。     

无线传感器网络数据融合技术的探讨

作为无线传感器网络的核心,数据融合技术可以缩减传感器节点之间的传输量,从而达到优化网络的目的。虽然数据融合技术仅仅处于研究阶段,但是通过介绍其重要性,以及数据融合技术的现状,指出其正面对的问题,以及其发展方向。     

国务院批准《长江中下游流域水污染防治规划》涉及流域内多家造纸企业

近日,《长江中下游流域水污染防治规划（2011-2015年）》（以下简称《规划》）已由国务院常务会议审议通过,并经国务院批准。     

基于多数据融合技术的腊肉品质分级方法

针对近年来备受关注的腊肉酸价和过氧化值超标、褪色、出油、发黏等品质问题,提出一种快速、准确、 实用的检测技术。首先利用自组织特征映射网,对生化实验测得的酸价、过氧化值以及微生物菌落总数数据,在相 关国家标准的基础上将样品腊肉的品质等级划分为4 级：放心食用、可食用、不推荐食用和不可食用。在此基础上 采用近红外光谱技术对腊肉的酸价与过氧化值进行检测,用遗传算法优选后的波长建模所得预测均方根误差分别是 用优选前建模的41%、57%,所用波长数约为整个波段波长数的1/3。采用显微图像技术获得腊肉的菌斑信息,极大 的改善了传统细菌总数检验方法操作复杂、主观性强、耗时长等问题。最后采用支持向量机对近红外光谱数据和显 微图像数据进行多数据融合,建立腊肉可食用等级快速判别模型。     

基于异常数据驱动数据融合方法

文章通过数据管理的基本思想,提出了一种基于异常数据管理的簇数据组合方法。在节点数据收集期间,仅异常数据发送到每个簇节点的标头,这减少了发送到监视网络的数据量。在合并簇头数据的过程中,将安装传感器之间的相互支持矩阵,将删除具有较低支持值的监视数据,并将为具有较高支持值的监视数据赋予最佳权重以确保结果的准确性和可靠性。     

基于ROS的多数据融合定位方法

研究一种Kinect和激光雷达数据融合的移动机器人定位技术及其在ROS(Robot Operating System)中的实现方法。首先,在ROS平台上搭建多传感器数据融合定位的软硬件平台,采集激光雷达和Kinect测距数据并分别滤波处理,再用自适应加权平均算法降低环境噪声影响。其次,融合后的定位数据配合里程计,进一步提高系统的定位精度。最后实验证明提出的方法正确有效,ROS平台上的算法实现比原有的传感器定位精度更高。     

基于大数据的制浆造纸设备远程故障监测方法

造纸产业是国家经济发展的重要产业之一,想要保障造纸产业的稳步发展,先进的造纸设备是不可或缺的重要组成部分。随着现代造纸产业基本完成了机械化和自动化的改革,大型造纸机械设备的使用也大幅度提高了造纸产业的生产效率和质量,不过由于制浆造纸设备需要在较为潮湿而且阴暗的环境中长时间运行,在运行的过程中很容易出现故障问题。为了及时发现故障并且对故障展开针对性的处理,积极采用基于大数据的远程故障监测方法成为造纸产业必须关注的技术。为此,文章分析了制浆造纸设备远程故障监测技术的概念,并且探讨了远程故障监测技术的应用,研究了大数据和在线监测技术对远程故障监测系统积极作用,并且展望了制浆造纸远程故障监测技术的发展趋势。     

造纸企业生产数据智能化知识系统构建

随着经济全球化的发展,我国提出碳达峰、碳中和的碳排放要求,作为高能耗的传统造纸企业面临前所未有的压力,正面临着转型升级和科技创新。造纸企业从传统制造向智能制造转型,从工厂生产效率、交付、质量、成本、库存等方面实现全面提升,从而推动生产企业的管理向精准化、精细化、协同化方向发展。当前造纸企业知识零散、不集中,同时智能管理系统缺乏,运用生产数据智能化知识系统能充分利用知识创造更多的价值,那么中国的造纸企业将迎来新机遇,让制造更智能,让工业更绿色,进而提高生产效率、节约能耗、降低成本。     

造纸企业废水排放CODCr在线监测方法

造纸业由于自身特点在发展中为生态环境带来了巨大压力,为提高其水资源利用率,设计一种造纸企业废水排放COD_Cr在线监测平台。平台由光电检测模块、微控制器模块、进样控制与液位计量模块、水样预处理与化学分析模块构成。通过光电检测模块测量温度降到60℃时水样的吸光度,利用其运算后获得测量的COD值。在微控制器模块中,设种嵌入式的微控制器作为平台控制器,利用实施数据的处理与运算。在进样控制与液位计量模块中,通过步进电机及其驱动器、蠕动泵、多通阀组实现进样控制,通过光电液位传感器实现液位检测与计量。在水样预处理与化学分析模块中,对造纸企业排放的废水水样实施沉淀、稀释等预处理,通过加热器、消解杯实施水样化学分析。测试结果表明,设计平台监测功能受到造纸企业排放废水的氯离子含量、pH值、温度以及硝酸根离子的影响均较小,监测耗时较低。     

基于RBF神经网络的多传感器信息融合技术在粮情测控系统的应用

将信息融合方法引入到粮情测控系统,提出一种基于多参数、两级信息融合的粮情测控方法。该方法综合了多因素对粮食品质的影响。首先通过改进的强跟踪kalman滤波器进行粮情数据初次融合,其融合结果再通过RBF神经网络算法进行融合处理。研究表明,此方法应用于粮情测控系统,提高了测控系统的可靠性。     

神经网络多传感器信息融合故障检测实现

燃料电池多传感器系统故障通过采用神经网络信息融合技术进行检测,然后在通过温度传感器对其故障检测进行仿真研究,通过此种方法显示,这种检测方法对系统故障特征的提取有很大的帮助,这种方法对燃料电池多传感器的故障检测的精准度有很大程度的提高,使故障检测的适时性得到很大程度的满足。     

环境监测中水污染监测的强化与改善方法探讨

众所周知,任何动、植物的生存都离不开水,随着时间的推移,我国的水污染问题变得越来越严重。为了有效改善水污染问题,需要加大水污染治理力度,应用科学的方法对水中污染物进行监督与检测,最后再制定出完善的监测方法,妥善解决环境污染问题,为人们营造一个健康的生活环境。本文主要对环境监测中水污染监测的强化与改善进行认真分析和研究,希望能够为相关工作人员提供一些参考和帮助。     

基于振动分析技术的造纸设备运行监测系统设计

造纸设备以旋转机械为主,在恶劣的工作环境下容易出现故障。一种高精度、高性能的设备运行监测系统的构建对造纸厂生产效率与经济效益的提升有着重要意义。对此,在介绍几种造纸设备工作原理的基础上,分析了设备常见的几种故障类型和原因,探究了针对不同故障所适用的监测算法。重点设计了一种基于振动分析技术的造纸设备运行监测系统,系统的硬件设计中采用STM32F103C8T6作为主控芯片,采用ADXL372型号数字式加速度传感器采集振动故障信号,并加入通信模块、存储模块和显示模块等。选择μC/OS-II系统作为操作系统,设计了传感器和SD卡初始化和操作过程。最后通过实验验证,证实该系统有着良好的应用效果。     

浅谈造纸企业的节水方法

本文通过对造纸机用水的关键工序点及用水的特点进行分析．提出不同的节水方法，以达到降低水耗的目的。     

基于多传感器融合的AGV安全防护系统研究

在AGV设计中,如果采用普通设计方法,将控制系统和安全系统合并,容易因为单个设备出现问题和故障或相应电线出现破损和断开,使AGV失控和失效,进而导致安全事故的发生。因此本文介绍一种AGV安全防护系统,通过融合多传感器信息,利用大量安全传感器和双通道按钮的信号判断,验证AGV和货物状态是否正常,保证AGV运行的安全性和稳定性。     

机载大气信息融合与评估技术研究

大气数据系统和惯性导航系统是飞行器至关重要的导航设备,进行大气/惯性数据信息融合,能够在不降低系统自主性的情况下,对两者的综合性能进行更改。因此我对机载大气/惯性数据信息融合与评估技术开展了较为深入且有针对性的研究。也较为充分的利用实际飞行数据验证了算法的可行性与有效性。论文设计了一种基于多传感器融合的导航信息评估方法,利用量测融合、集中式卡尔曼滤波以及最优固定区间平滑滤波的三步融合的方式获取高精度评价基准信息。同时论文也设计了仿真平台对融合后的基准信息精度进行了验证,评估基准精度高、稳定可靠。在算法设计的基础上,论文进行了机载大气/惯性数据信息融合与评估系统的设计与开发,并利用实际飞行数据对系统软件进行了性能测试,验证了软件设计的正确性与可行性。机载大气/惯性数据信息融合与评估系统具有较高的工程应用价值。     

基于极限学习机的多传感器旋转机械故障诊断

为了更好的对旋转机械故障进行识别与分类,文章提出了一类基于极限学习机的多传感器融合故障识别方法。首先,利用FFT对数据进行预处理,并对多传感器的预处理结果进行加权融合,以单传感器历史数据识别得到的正确率为融合系数。然后,对极限学习机进行训练和测试。结果表明基于融合数据特征的识别率表现优于基于单传感器数据特征的识别率。