板纸机定量水分控制系统解决方案设计

针对板纸机定量水分控制系统的难点,基于S7-300系列PLC为控制核心,设计了适用于板纸机的整套质量控制（QCS）系统。该系统由绝干浆量控制子系统、热泵供汽子系统、扫描架子系统三部分组成。采用多种算法对定量水分测量进行补偿;采用线性PID/PI、模糊控制、前馈解耦等多种高级过程控制算法,利用子系统间相互通讯,实现了定量水分大闭环控制。目前已在浙江等地多个厂家的板纸机上成功投用。     

智能化工程计算器的设计与实现

现有工程技术人员实施进行的计算工作存在专业性较强,且冗余繁杂等问题,为了解决此类问题,减轻工作量,因此采用Delphi程序设计语言和适当的编译技术设计了一种智能化工程计算器系统,对各种专业符号识别、习惯性输入、数据库系统的设计和词法分析等若干关键技术进行了研究,并提出了具体的实现方法.通过在各种实际环境中进行测试,运行良好并应用于自主开发软件系统中,此模块也可以嵌入别的系统中以提高工作效率.     

基于小波神经网络的抄纸过程建模仿真研究

抄纸过程中水分定量控制是一种复杂的多变量耦合过程.它具有大滞后、非线性、时变、不确定等特性,因此一般采用常规方法很难准确建立其数学模型.神经网络是一种很好的非线性数学模型,运用多输入多输出的小波神经网络对抄纸过程中水分定量控制进行数学建模,并在小波神经的嘲络训练过程中采用了两种训练方法,加快了训练速度.结果表明,小波神经网络输出值与实际模型输出值的误差在允许范围内,可以很好的逼近抄纸过程的数学模型.     

DCS控制系统在蒸发工段的应用

分析了碱回收蒸发工段的工艺流程和控制要求,从硬件配置和软件设计等方面对碱回收蒸发工段进行了详细的叙述,同时采取软测量的方法测量黑液浓度,提出黑液浓度-压力串级控制方法;根据工艺要求设计出一种新型的DCS控制方法,它是由西门子公司的SIMATIC 400系列PLC连接ET200系列的分布式I/O系统及标准伺服控制系统组成的DP控制网络,通过相应的智能仪表及阀门对现场信号进行采集和控制;由此对碱回收蒸发工段实施集散控制的优化控制法案;工程实践表明,该系统在江苏甲乙粘胶公司生产线上投用,各种控制性指标能够很好地满足公司的要求。     

PLC网络的无线通信方式研究

针对PLC控制系统在无线领域中的应用需求,研究了构建无线PLC控制网络的方案;基于对PLC-DCS控制网络三层结构的分析,总结出三大类PLC无线通讯模式,并根据对当今测控系统实现无线网络连接主要方式的分析,提出适合不同模式的无线解决方法;通过对不同类型实现PLC无线网络的硬件拓扑结构和组网要点的分析,总结了各种方式的应用特点,并比对了它们的适用场合及局限性,以帮助工程中针对不同PLC的无线通讯模式,进行具体方案的设计.     

基于DSP的磁性材料缺陷在线监测系统

在工业制造中,常常需要对磁性材料表面质量进行检测;目前,这种检测仍然采用目视检测手段,既费时费力,又容易漏检,检测结果可靠性差;针对目前国内磁性材料缺陷检测方法比较落后、检测效果较差的情况.设计了一套基于DSP的嵌入式磁性材料表面缺陷的识别与在线检测系统,利用图像处理技术,应用模式识别方法和DSP高速处理能力实现快速无接触测量与分检;经过运行检验表明,该系统能够实时高速地采集和处理图像数据,符合系统对实时性和测量精度的要求.     

基于主元分析的可拓诊断模型及其应用研究

针对可拓诊断模型在实际应用中存在诊断准确度不高的问题,提出了一种基于主元分析的可拓故障诊断模型;该模型借助主元分析方法获取属性互不相关的训练集,在此基础上建立诊断对象描述的物元模型,然后利用关联函数定量计算待测对象对于每一种故障模式的关联程度,进而判断可能的故障模式;用该模型对某电喷发动机的运行状态进行了识别,实验结果表明,基于主元分析的可拓诊断模型可以大幅度提高诊断结果的准确率,具有重要的实践意义。     

一种新的基于Zernike正交矩亚像素边缘定位的直径测量方法

提出了一种新的基于亚像素边缘定位技术的棒状物体直径测量方法;该方法利用两个CCD摄像头,分别获得两张棒状物体横截面的椭圆特征图像,利用仿射变换将灰度椭圆特征图像变换成圆形特征图像,然后利用亚像素中的Zernike正交矩对边缘进行精确定位,进而分别计算出棒状物体的直径,再将两个测量数据加以平均融合,完成对直径的测量;实验结果表明,与像素级方法相比较,该方法定位精度高,测量误差小,能够达到提高测量精度的目的。     

WIFI技术及其应用研究

WIFI技术是一种重要的WLAN（无线网络）技术,伴随着3G时代的来临,新一轮的WLAN热潮开始,WIFI技术也越来越多的被人们提起。本文概述了WIFI技术的技术特点、发展现状以及目前国内外的应用情况,对WIFI技术在中国的应用前景进行了展望。     

基于改进Yolov5模型的实时人脸检测算法

针对疫情背景下,在一些人流密集场所进行体温筛查或身份识别,当待检测对象快速通过时,人脸检测实时性不高的问题,提出了一种改进Yolov5模型的实时人脸检测算法。该算法首先对骨干网络层进行轻量化改进并引入注意力机制减少冗余信息;其次修改了检测层网络结构,增加了对小目标人脸及倾斜人脸检测的适应性;随之使用Focal EIOU损失函数代替Yolov5原始损失函数中的GIOU损失函数来计算定位损失,有效解决了预测框在目标框内部或预测框与目标框大小一致时无法精确定位的问题。实验结果表明：提出的实时人脸检测算法检测精度达到97.2%,检测速度达到66.7 f/s,相较于原始Yolov5算法,检测精度提升了19.7%,检测速度提升了24 f/s,满足实时人脸检测要求,同时对于黑暗环境及不同表情姿态人脸检测也有较好的适应性。