高精度温度测量系统的设计

温度补偿和测量系统,由DS1820温度传感器和AT89C2051单片机组成.系统主机控制DS1820完成温度转换,每次读写前均对DS1820进行复位和预定操作.系统程序完成对DS1820调用中断管理、测量温度值的计算和显示等.复位要求主CPU将数据线下拉500,然后释放.DS1820收到信号后等待16～60 μs后,再发出低脉冲.主CPU收到此信号后复位成功,才对DS1820进行操作.     

一种改进鲁棒KPCA算法及其在齿轮泵故障诊断中的应用

核主元分析(KPCA)是一种有效的非线性特征提取方法,但其缺点是对样本中的野点比较敏感.为了消除野点对KPCA算法的影响,介绍一种鲁棒KPCA算法,通过修改特征空间中映射样本的最小重构误差表达式,并预先定义训练样本集中的野点数目,实现了在特征空间剔除野点的目的.将改进后的鲁棒KPCA算法应用于齿轮泵故障特征提取,试验结果表明:该算法的抗噪性比经典KPCA算法明显增强,能有效区分齿轮泵的不同故障模式.     

基于SVDD和距离测度的齿轮泵故障诊断方法研究

提出了一种基于支持向量域描述和距离测度的齿轮泵故障诊断方法。该方法首先对齿轮泵各种工况下的振动信号进行小波包分解,提取各频带能量百分比作为特征向量;然后仅利用正常工况下的特征向量训练SVDD超球模型,通过定义绝对距离测度检测齿轮泵状态是否出现异常;最后针对每类工况下的特征向量单独训练SVDD超球模型,通过定义相对距离测度准确定位齿轮泵的不同故障工况。试验结果表明,采用小波包频带能量降低了数据维数,有效浓缩了故障信息;基于绝对距离测度和相对距离测度的SVDD故障诊断方法既能检测异常状态,又能区分各种故障工况,达到了状态监测和故障分类识别的目的。     

CUDA架构下的高清视频实时校正及显示系统

为了解决高清视频的畸变校正及显示的实时性问题 ,提出了一种CUDA架构下的并行加速方案。系统利用张正友标定方法获得摄像机的内部 参数和 畸变参数,并利用GPU的大规模并行计算能力加速校正过程。校正后,位于显存的图像数据 直接利用OPENGL驱动进行显示。针对不同架构GPU片上资源限制不同,设计了一种并行划分 参数自整定算法,保证了程序移植到不同GPU后能充分利用硬件资源, 实现最佳性能。实验结果表明,本文设计的系统对传统串行处理系统的综合加速比最高可达 39倍以上,对2596×1920分辨率视频下的处理帧率可达100F/s以上。     

采用地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法

在视频监控领域,包含PTZ（pan-tilt-zoom）相机的双目主从系统可以同时获取跟踪目标的全景信息和高分辨率信息,因此得到了广泛研究与应用。针对智能视频监控的需求,提出了一种基于地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法。该方法分为离线标定和在线实时跟踪两个阶段。离线阶段,利用两相机不同视角间的目标匹配关系计算地平面所诱导的单应矩阵,提出了一种从两相机同步视频流中自动估计单应矩阵的方法,该方法与传统方法相比具有不需要标定物和人工干预的优点,然后采用匹配特征点的方法估计相机的主点和等效焦距。在线实时跟踪时,通过单应变换建立主从相机之间的坐标关联,并利用离线阶段标定的主点和等效焦距估计从相机控制参数,从而实现主从跟踪。与其他算法相比,该方法可以应用于宽基线的情形,能够适应目标深度的变化,满足了实时性的要求。室内、外场景的多组实验验证了所提方法的有效性。     

一种柴油机实时转速的高压油管外卡油压测量法

柴油机的转速综合反应了机器的工作状态和工作质量,转速的平稳意味着柴油机工况的稳定,转速波动则表示柴油机工况发生了变化,通过测量柴油机的平均转速可判断柴油机工作的稳定性。当前测量柴油机转速的方法较多,本文主要介绍一种利用柴油机高压油管油压波形信号提取柴油机实时转速的原理和方法,实验表明,这种测量方法精度是令人满意的。     

基于PLC的柴油机电站消烟降温控制系统

针对传统消烟降温系统自动化程度不高的缺点,构建了一种以PLC为控制核心的消烟降温控制系统。通过对控制原理的分析,给出了控制系统的硬件结构和软件设计。系统采用闭环控制,实时采集消烟降温系统状态参数,通过变频器控制电机转速,调节系统进排风量和冷却水流量,并通过人机交互界面监控系统运行状态,显示各传感器的实时测量值。     

基于CAN总线的温湿度智能测控装置

基于CAN总线的阵地环境温湿度智能测控装置,以片带CAN控制器的微控制器P80C592为核心硬件电路.其硬件由P80C592、电子式干湿球温湿度传感器、温湿度自动控制及其数据采集、CAN总线接口以及微控制器外围电路组成.其软件设计包括系统监控、温湿度传感器非线性校正、双精度湿度表的建立及查表计算等程序.     

基于多先验约束和一致性正则的半监督图像去雾算法

针对合成雾霾图像训练的去雾模型在真实场景中去雾效果不佳、对高层视觉任务性能提升不明显等问题,该文提出一种基于多先验约束和一致性正则的半监督图像去雾算法。该方法采用编码器-解码器网络结构,同时在合成雾霾图像与真实雾霾图像上学习去雾映射,并利用多种统计先验去雾结果作为真实雾霾图像参考真值进行半监督学习,同时通过多张真实雾霾图像的随机混合进行一致性正则约束,以消除多种先验去雾结果差异以及噪声干扰,提高图像去雾结果的视觉质量。实验对比结果表明,所提算法可比现有方法获得更好的真实场景去雾结果,并且能够显著提升高层视觉任务性能。     

射频识别在可视化后勤系统中的应用

射频识别技术是一种新型自动识别技术，具有可靠性高、保密性强，方便快捷、非接触等特点。将射频识别技术应用于后勤可视化系统，可以实时获取保障对象的需求及物资供应的类型、数量和流向等信息，从而实现全时段、全方位、全过程的供应保障。介绍了射频识别系统结构及工作原理，同时研究了射频识别技术在后勤可视化系统中的应用，所提出的在运物资可视化系统是根据贴在集装箱和装备上的射频识别标签实现的。