改进Faster R-CNN的微型扁平电机FPC表面焊点缺陷检测

目前微型扁平电机制造厂仍采用人工观察法对电机FPC板焊点的焊接质量进行检测,其检测准确率低、速度慢。针对这一问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的缺陷分类检测方法。首先通过多尺度特征融合网络对VGG16的最后两层网络进行融合后,代替原Faster R-CNN中区域候选网络的输入特征图,然后从三个不同深度的多尺度特征融合算法比较改进后网络的准确率、召回率和分数。试验结果表明：改进后的两层多尺度融合特征图代入模型,其缺陷分类检测准确率均值为91.89%,比传统模型增加了7.72%;与其他二种模型相比,改进后的模型分类检测准确率和精度是最高的。     

考虑双侧特征的电力信息物理系统异常检测方法

电力信息物理系统的主动异常检测能够弥补传统以隔离为主的防御手段的不足,实现对突破安全边界的攻击行为的检测。针对仅依靠信息侧通信特征的传统检测方法存在的高误报率及漏报率,文章计及电力系统状态对通信网络流量的影响,从信息-物理联合角度提出一种异常流量检测方法。该方法先通过数据驱动的通信行为特征异常检测方法实现异常流量初筛,同时提取异常流量对应物理侧特征,通过一种基于双侧特征的异常溯源方法区分故障流和攻击流,从而实现对攻击行为的准确检测。基于电力信息物理联合仿真平台实验构造了实验数据集,验证了所提方法能够在保证较高的攻击检测准确率的同时大幅降低误报率。     

基于多尺度特征融合与混合注意力的云检测算法

针对传统云检测方法对特殊场景识别效果较差而造成的边缘信息丢失和薄云、碎云误判等问题，提出了一种基于多尺度特征融合与混合注意力的高精度云检测MSHA-DeepLab算法。首先，在原始DeepLabV3+算法的基础上引入注意力模块，提高重要特征权重，增强网络对局部特征的感受能力。其次，使用深度可分离卷积提取不同尺度的语义信息，减少网络参数量。最后，进行逐级上采样和特征融合，减少特征信息丢失。选择多种方法与改进算法对比，使用不同场景、不同波段组合的数据集进行测试。结果表明，改进后算法的精确率达到了86.376 9%,召回率达到了85.895 9%,特异性达到了96.915 6%,交并比达到了82.846 7%,精确度达到了94.600 8%,相比原始算法和其他方法有明显提高。验证了提出算法能在不同条件下实现高精度的云检测。     

面向结构件几何特征保留的点云精简方法

汽车结构件表面几何特征测量时,传统的点云精简方法在高精简率时会对点云中的几何特征进行破坏,降低几何特征 的完整性和尺寸精度,针对此问题,提出一种面向几何特征保留的点云精简方法。 首先,基于空间区域分割思想进行点云的 Kmeans 聚类划分,并构建几何特征描述子,通过计算簇内信息熵提取特征区域点云。 其次,对特征区域点云进行基于 FCM( fuzzy C-means)& K-means 的迭代聚类精简,对于非特征区域点云进行八叉树精简。 最后,对不同区域精简后的点云进行拼接,实现 精简的目的。 结果表明,本文方法能较完整地保留模型表面的几何特征,避免孔洞的出现,且在 94. 30%精简率下,精简点云与 原始点云的最大误差为 0. 912 mm,均方根误差为 0. 041 mm,相较于传统的方法精度更高。     

基于生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测

针对网络入侵检测领域存在检测准确率低的问题,研究异常流量样本少和分类器性能不佳时的入侵检测模型,提出一种基于改进生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测模型。改进生成对抗网络通过学习异常流量样本的分布特性,生成具有特定标签的人工异常流量样本;融合卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络提取攻击流量的时空融合特征,利用注意力机制对时空融合特征进行加权,构建混合时空神经网络对网络流量进行分类预测。在UNSW-NB15数据集上对所提模型进行仿真实验,准确率和F1分数分别为92.93%和94.81%,表明所提模型能够有效改善原始数据集中的类别不平衡性问题,提高对异常流量样本的检测能力和网络入侵的检测准确率。     

基于RANSAC分割的点云数据K-近邻去噪算法研究

针对基于TOF深度相机的空间目标表面重建的点云源数据容易受到仪器本身、扫描环境、外界干扰等影响,而含有大量的无效点和噪声点,增加了计算负担且影响了重建质量等问题,提出了一种基于随机采样一致性背景分割的点云K 近邻去噪方法,以消除目标数据的异常值和无效点。首先,改进RANSAC算法,通过设置不同的阙值对原始点云进行背景分割,以确保准确提取待重建目标的主要特征。然后,通过K 近邻点云平均算法和双边滤波算法移除离群点,最后使用体素化网格方法实现点云大数据的下采样,简化了目标点云,保留了局部特征,加快了曲面重建速度。实验结果表明,该算法能够有效的剔除噪声点,准确率高,实时性好,满足应用的要求。     

基于多信号特征融合的煤料漏斗堵塞检测研究

针对港口煤料堵塞检测的要求,提出一种基于多信号特征融合分析的煤料漏斗堵塞检测方案。首先分别对振动传感器,声音传感器单位窗内的短时能量,短时过零率,最大频谱组成的特征向量进行提取,然后利用相邻特征向量的欧氏距离结合卡尔曼滤波实现瞬间异常判断,最后通过上述异常特征综合判断煤料漏斗是否堵塞。利用Labview搭建的虚拟仪器平台开展了实验研究,结果表明,能快速实现漏斗堵塞检测,并且具有较高的准确率。     

基于 2D 预处理的点云分割和测量研究

针对传统 3D 工业相机获取的点云数据进行工件检测时因工件粘连和噪声干扰导致边缘分割问题,考虑点云数据量大 影响检测实时性和 3D 特征点选取不准确导致测量误差大的因素,提出一种基于 2D 边缘检测的预处理方法,实现点云快速分 割和测量。 首先,采用改进的 Canny 算法对有序点云的纹理图像进行边缘检测,将检测后的图像进行数学形态学操作和轮廓检 测完成纹理图像分割,规避了在 3D 空间中进行分割处理,有效减少了点云数量;其次,结合工件的形状特征和放置方式,利用 掩膜操作提取出有序点云数据,使用基于 RANSAC 和条件滤波结合的方法对分割后的点云进行自适应阈值滤波处理,有效去 除了噪声点云;最后,对经过预处理后的目标点云基于 PCA 的包围盒去计算工件尺寸以及表面法向量。 实验结果表面,和传统 的 3D 分割算法相比,能够更准确的提取出目标点云,有效减少了待处理点云数量,整体分割效率提高了约 20%;工件尺寸的平 均相对误差约 1. 24%,可以满足测量的需求。     

基于混沌系统的分布式发电系统孤岛检测

分布式电源集成化接入到公共电网中,给系统带来扰动和噪声,使基于谐波电压波动的孤岛检测方法准确性下降,同时传统谐波电压孤岛检测在提取相应特征谐波电压的幅值和相位较为困难.因此提出基于特征谐波混沌振子检测系统相结合的孤岛检测方法,把公共连接点(PCC点)的电压作为外驱动力加到混沌振子系统中,通过混沌振子系统相轨迹图的改变,...     

基于激光雷达的港口环境海面目标检测

针对16线激光雷达点云稀疏以及港口海面目标较远导致的感知算法效果不佳问题，提出一种融合IMU的动静态目标检测方法。首先针对无人艇尾迹流点云易导致误检测的问题，提出改进的Ray Ground Filter算法实现海杂波滤除；接着针对不同距离目标点云疏密程度不同导致的聚类效果不佳问题，提出一种适用于不同距离的目标聚类算法；最后通过融合IMU实现激光雷达点云帧间投影，完成了动静态目标检测与关键点预测。利用无人艇实船实验平台和仿真平台进行目标检测实验，本文算法检测效率快、鲁棒性稳定，可较好实现无人艇对港口环境的感知。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于SOPC的舵机控制器研究

研究一种开放式全数字舵机控制器。控制器采用了全数字三闭环控制,实现了舵机位置伺服控制功能,其中位置环采用PID参数模糊自整定的算法,电流环、速度环作为内环采用PI调节的算法,并对采用PID参数模糊自整定的算法和传统PID算法所得的结果进行了对比分析。实验结果表明,系统有较好的鲁棒性和动、静态性能,可达到位置跟踪效果。     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于Linux的SCADA系统后台服务器的研究

随着微机技术的不断发展，以Linux为代表的自由软件越来越多地应用于各个领域。针对自由软件Linux应用到电力SCADA系统后台服务器中这一课题进行了可行性研究。通过与传统的Unix工作站后台服务器相比较，提出了基于PC／Linux的SCADA后台服务器。     

基于RTDS建模的分布式光伏对配电网影响研究

随着分布式光伏的大规模推进,需要研究分布式光伏接入配电网后对电压、 电流和继电保护带来的影响.首先,根据分布式光伏和配电网的典型结构,基于RTDS建立分布式光伏接入配电网的仿真模型.其次,仿真分析在不同的光伏渗透率、故障类型和故障位置下分布式光伏对配电网电压和电流的影响.然后,研究电网故障状态下分布式光伏对配电网继电保护的影响.仿真结果表明,分布式光伏接入配电网后使电压增大、系统提供的电流减小,分布式光伏渗透率较大时可能使过流保护拒动以及重合闸失败,因此需要重新整定保护定值.     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

绝缘栅双极晶体管模块过电应力的研究

通过频率试验和阻断电压试验,研究了过电应力对ＩＧＢＴ模块的影响;利用扫描电镜（ＳＥＭ）和液液晶（ＬＣ）技术,对失效模块的失效机理进行了分析;报道了试验结果及失效分析结果。