基于数字图像处理技术计算炉膛温度场方法研究

炉膛燃烧温度是衡量炉膛性能的重要参数,是锅炉内燃烧过程及气体排放指标的重要特征.通过分析彩色CCD摄像机测量机理,建立由火焰图像求取炉膛燃烧温度场的数学模型,推导建立彩色CCD三色测温模型,进行仿真实验,实验表明,该方法对求取炉膛火焰的温度具有较高的计算精度,具有较好的工业应用前景.     

信道随机性对传感器网络连续渗流密度的影响

为同时保证无线传感器网络的覆盖与连通,探索连续渗流密度对网络覆盖与连通性的影响,设计了改进的吉尔伯特圆盘感知模型来研究传感器网络的连续渗流问题。该方法同时考虑了无线传感器网络节点的空间分布特征及信道传输特性,用等效半径与连续渗流填充因子的依赖关系,研究了信道随机性对网络连续渗流密度λc的影响。实验结果表明,信道随机性条件下,节点等效半径增大的衰落环境可增加网络的连通性,减小网络的连续渗流密度λc。     

改进的自适应均值滤波算法及应用

燃煤锅炉的燃烧过程复杂且不稳定,监视系统的图像可能受到各种噪声的干扰,针对此问题,提出一种改进的自适应均值滤波算法。此算法利用自适应阈值和图像的全局统计特性对滤波系数加以优化。实验结果表明,该方法可以更有效地减少噪声,并可以保护图像的边缘信息。由于阈值选取具有自适应性,可推广应用到其它去噪领域。     

基于数学形态学与Hough变换的道路边缘提取

道路边缘的提取是运动检测中最关键的一步。针对目前运动检测过程中更新数据量大、实时性不高的问题,提出了一种新型、快速的道路边缘提取方法。该方法首先利用数学形态学对原图像进行增强,然后通过Canny算子对增强图像进行边缘检测,最后采用Hough变换检测出二值图像中的道路边缘。实验证明,该方法准确性较高,可以减少后期运动检测的运算范围,提高运动检测速率。     

一种基于二维直方图的图像分割改进算法

针对基于二维直方图阈值斜分分割算法中斜分区域不定的问题,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,仅通过两条平行线将直方图分成内点区和噪声点区,然后根据图像自身的直方图自适应地确定斜分区域宽度,通过坐标变换,使得待处罂区域减少为原来的3％左右,大大减少了无用计算量,提高了运算速度,并且不影响分割精度。经过和其他算法比较表明,该算法有明显的优越性,可以运用于基于二维直方图的阁值分割中。     

基于火焰图像辨识和灰色模型的NOx排放量预测

随着人们对环境问题的重视,许多国家已将控制NOx的排放列为重点研究课题。高温低氧燃烧技术的特点,更增加了NOx监测和控制难度。文章在深入研究高温低氧火焰图像的基础上,提出了NOx排放指数数学模型和NOx排放量的灰色预测模型;经验证,该方法均可行。     

多尺度代价敏感卷积神经网络的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断过程中因采集数据不平衡而导致诊断精度下降的问题开展研究。面向原始一维振动信号多尺度复杂性的特点,提出一种基于多尺度代价敏感卷积神经网络的不平衡故障诊断方法。构建串并联结构的多尺度一维卷积特征提取层,通过设计不同卷积层的连接方式和选取不同的卷积核大小实现多特征提取;利用注意力机制自适应设置Adacost代价敏感损失函数的代价矩阵,实现权重的自适应分配。通过在多种不平衡比率的西储大学轴承数据集上的实验表明：该方法能有效提升模型在不同不平衡数据集中的分类性能,且具有更强的泛化能力。     

改进小波阈值去噪和胶囊直连网络的轴承故障诊断

作为轴承故障诊断依据,振动传感器采集的信号易受工作环境噪声干扰。为更加准确提取特征信息,采用改进传统小波阈值去噪方法,利用中间比例系数过渡方法,将传统硬阈值和软阈值结合,信号去噪更加平滑有效。去噪后的信号进行二维短时傅里叶变换,得到二维时频域数据结构。通过胶囊注意力方式改进ResNet网络直连结构,从而得到更好的分类模型Capsut-ResNet。通过对比去噪前后和不同注意力模型结构,证明了方法的有效性,能够实现更高的准确率。     

一种用于减小累计误差的微机配料控制算法

介绍了我们设计的微机配料系统，通过对金属镁微机配料系统工艺过程的分析，提出了一种能够减小配料累计误差的三步配料控制算法，并将其应用于微机配料系统中。实践证明该控制算法是一种简便实用，控制效果良好的算法。     

基于神经网络PID控制的电液位置伺服系统

针对电液位置伺服系统，利用神经元的自学习、自适应特点，将神经网络与PID控制方法相结合，对电液伺服系统在线边学习边控制，实现系统的快速实时控制。仿真研究表明，该电液伺服系统具有令人满意的静、动态性能。