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摘 要:针对风机叶片表面缺陷检测问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)和视觉 显著性的表面缺陷检测方法。在 RPCA 的基础上,通过增加噪声项和考虑像素的空间关系,以 利于缺陷的分割,即通过 F 范数正则项抑制高斯噪声和光照不均,利用 Laplacian 正则项约束像 素的空间关系,以保持显著图中具有相似显著值且空间相邻超像素的局部一致性和不变性。首 先,对输入的风机叶片表面图像进行超像素分割和特征提取,得到图像的特征矩阵;然后,利 用改进的 RPCA 法得到稀疏矩阵,根据稀疏矩阵和视觉显著性方法计算出缺陷区域的显著图; 最后,优化显著图并采用自适应阈值分割实现缺陷的检测。通过实验仿真和对实验结果定性定 量分析,表明该方法具有较高的准确率。 相似文献
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研制了与电子水平仪配套的直线度误差专用处理系统。介绍了该系统的工作原理、结构组成以及内嵌的直线度误差最小区域算法 ,阐述了该算法的原理及其在单片机上的实现方案 ,给出了系统原理图和程序框图 相似文献
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基于神经网络的解耦控制器 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于神经网络的解耦控制系统。它采用神经网络作为解耦器,通过BP算法学习解耦,适用于多变量系统的解耦控制。 相似文献
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针对控制算法实物验证平台存在的不足,设计了基于AC800M与Matlab的算法设计与验证实验平台。该平台通过OPC技术建立Matlab与AC800M的数据通信,并利用Matlab编程的控制算法与AC800M DCS实验系统建立连接,来验证所设计控制算法的实际控制效果。 相似文献
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准确预测NOx排放量有利于降低选择性催化还原(SCR)烟气脱硝成本,优化锅炉燃烧过程。本文利用偏最小二乘法(PLS)对燃煤锅炉实际数据进行变量重要性投影分析,得到变量重要性投影指标Vip,以Vip为依据对原始变量进行排序,将20项最优变量子集作为深度置信神经网络(DBN)的输入,得到NOx排放预测的PLS-DBN模型,并将PLS-DBN模型与最小二乘支持向量机(LSSVM)、DBN、误差反向传播神经网络(BPNN)模型用于某660 MW机组锅炉的3 000组训练集及500组预测集进行测试对比。结果表明:PLS-DBN模型训练集和测试集的预测误差均较小,且在训练集和测试集上均方根误差不大于2%的预测准确率分别为0.940和0.714,预测准确率最高;表明PLS-DBN模型比其他3种NOx预测模型具有更高的预测精度和模型泛化能力。 相似文献
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汽轮机超速保护系统可靠性预测是保障机组安全运行的重要方法之一.针对静态可靠性分析方法不适于系统有缓慢渐变故障的可靠性预测,提出一种GO法和NARX神经网络相结合的超速保护系统可靠性实时预测方法.该方法采用GO法计算系统可靠度,然后结合系统可靠度和状态参数,利用NARX神经网络的时间关联性,进行汽轮机超速保护系统可靠度实... 相似文献
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在线评价核电机组可靠性是保障机组安全运行的关键.针对静态可靠性分析方法无法满足核电常规岛给水系统可靠性在线评价要求,提出了一种改进的适于时间序列分析的GO-FLOW可靠性分析方法;同时针对由于系统设备故障会造成设备可靠性参数变化进而影响可靠性分析的准确性问题,采用基于鱼群优化算法的支持向量机建立给水系统故障诊断模型,当... 相似文献