基于MPC8248的嵌入式Linux系统的研究与实现

首先介绍了嵌入式PowerPC处理器MPC8248的主要特征和嵌入式Linux系统.借助于Embedded Planet公司提供的一套BSP(board support package)开发套件着重阐述了如何开发嵌入式Linux系统,主要包括主机/目标系统配置、交叉编译和调试环境的建立、PPCBoot的修改、Linux内核的裁减与移植以及文件系统的制作,并且实现了实时Linux扩展--RTAI.Linux系统对于PowerPC处理器具有良好的支持性能.基于MPC8248的嵌入式Linux系统提供了一个小体积、低功耗、接口丰富的开发平台,为变电站通信网络和系统的开发打下了一个坚实的基础.     

结合改进密集模块深度估计网络和多视几何的视觉里程计

以多视图几何原理为基础,有效结合卷积神经网络进行图像深度估计和匹配筛选,构造无监督单目视觉里程计方法.针对主流深度估计网络易丢失图像浅层特征的问题,构造一种基于改进密集模块的深度估计网络,有效地聚合浅层特征,提升图像深度估计精度.里程计利用深度估计网络精确预测单目图像深度,利用光流网络获得双向光流,通过前后光流一致性原则筛选高质量匹配.利用多视图几何原理和优化方式求解获得初始位姿和计算深度,并通过特定的尺度对齐原则得到全局尺度一致的6自由度位姿.同时,为了提高网络对场景细节和弱纹理区域的学习能力,将基于特征图合成的特征度量损失结合到网络损失函数中.在KITTI Odometry数据集上进行实验验证,不同阈值下的深度估计取得了85.9%、95.8%、97.2%的准确率.在09和10序列上进行里程计评估,绝对轨迹误差在0.007 m.实验结果验证了所提出方法的有效性和准确性,表明其在深度估计和视觉里程计任务上的性能优于现有方法.     

基于OVMD算法集成学习模型的火电厂关键辅机故障诊断

针对火电厂辅机设备运行工况复杂、系统非线性强、易受背景噪声干扰、故障特征难以提取等问题,提出1种基于最优变分模态分解(OVMD)算法的集成学习模型故障诊断方法。首先,使用OVMD算法对辅机的纵向与横向原始振动信号进行预处理,从中提取均方根、裕度、峰值、平均值、波形指标、方差等10个参数作为轻量级梯度提升机(LightGBM)的特征向量。然后,结合集成学习算法构造Bagging-LightGBM集成学习模型。试验结果表明：与单一的LightGBM分类器相比,Bagging-LightGBM集成学习模型对于火电厂辅机故障诊断性能更优。集成学习模型为火电厂辅机故障诊断研究提供了参考。     

基于PSO的连续系统直接辨识及在带弹性负载电机的应用

针对连续方程误差模型辨识须引入数值滤波器而造成有偏估计,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和连续输出误差法的连续系统直接辨识方法.该方法用简化四阶龙格库塔法进行系统输出的数值逼近,并采用PSO进行数值优化以避免有偏估计.对所提出方法的估计性质进行分析,进而得出辨识问题的全局解在开环下参数估计的一致性.仿真案例表明,所提出方法对案例的辨识精度高于简化修正辅助变量法等几种连续系统辨识方法.将所提出的方法应用于带弹性负载的电机模型辨识,获得了良好的估计,从而表明了所提出方法在应用上的有效性.     

基于D-AHP和TOPSIS的火电厂控制系统信息安全风险评估

火电厂控制系统信息安全风险评估往往存在主观性强和不确定性等问题,而这些问题会对评估结果产生一定影响.对此,提出一种基于D 数偏好关系改进层次分析法(D-AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)的电厂控制系统信息安全风险评估方法.根据工业控制系统风险评估的相关行业标准,识别工业控制系统的资产、威胁、脆弱性及现有安全措施,建立评估指标体系和层次结构模型.针对评估专家经验差异导致的评估信息不确定性,先使用D-AHP方法求解各指标影响权重,再使用TOPSIS法求出专家权重,最后得到电厂控制系统信息安全风险值.实例分析表明了所提出方法的有效性,同时提高了评估结果的正确性.     

灰色预测神经网络PID控制研究

由于火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性,传统的串级PID控制方法不能适应负荷变化,因而难以取得满意的控制效果。因灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点,将灰色预测控制及神经网络相结合,提出了基于灰色预测的神经网络PID控制策略。仿真研究表明,该策略的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于Modbus协议的ARM嵌入式监测平台设计与实现

针对电厂自动化应用的嵌入式数据采集监测系统需求,在嵌入式Linux环境下设计开发了基于Mod-bus协议的ARM嵌入式监测平台,实现了ASCII和RTU 2种通信模式的串口ModlDUS协议主站,以满足与各串口Modbus协议从站设备的通信.嵌入式监测平台除了主要完成数据采集、数据处理等功能,还提供了数据采集接口、多种网络通信接口和人机交互接口等功能.通过对该平台的严格测试,所提供的串口Mod-bus协议主站服务程序运行稳定、可靠.     

基于Modbus的嵌入式数据采集系统设计

针对目前火电厂对数据采集的准确性、可靠性和实时性要求逐渐提高的情况,设计了一种基于ARM微控制器和μC/OS-II实时操作系统的嵌入式数据采集系统.系统包括数据处理子模块、数据采集子模块和通信子模块等部分,系统的通信方式采用Modbus RTU模式.详细说明了Modbus协议设备的工作流程,并给出了相应的流程图.     

电力变压器绕组热点温度软测量技术研究

电力变压器是发电系统中最重要的设备之一,变压器绕组热点温度是影响绕组绝缘寿命和变压器过载运行的主要原因;传统的热电类比模型忽略了变压器各器件之间的温度差及其在运行中可能出现的冷却系统运行方式的改变,实际应用中存在一定的误差;因此,在热电类比模型和IEEE导则推荐的热点温升模型基础之上,提出了一种软测量模型;该模型充分考虑了运行中不同的变压器实际操作情况的不同,添加了辅助变量(油黏度、冷却风扇运行个数等)对主导变量进行计算和优化;模型的有效性通过与某ONAN自然油循环冷却方式的变压器的实际温升数据对比得到了验证,其仿真结果相比于IEEE导则推荐的热点温升模型,具有更加精确的预测能力和更高的暂态过程准确性。     

基于RS-RBF的燃气轮机控制系统传感器故障诊断研究

燃气轮机控制系统在电厂安全运行中起到重要作用,而传感器作为控制系统中的测量信号装置,其安全性至关重要,因此开展对燃气轮机控制系统传感器的故障诊断研究具有重要意义。在传感器故障诊断中需要从故障信息中提取出有效的诊断规则。为了解决这一问题提出了一种改进离散化方法对数据进行预处理,结合粗糙集(RS)和径向基(RBF)神经网络对传感器进行故障诊断研究。实验结果表明,该方法减少了燃气轮机控制系统传感器故障类型的误判率。