基于聚类分析和Adaboost算法的绝缘子串识别

绝缘子串作为输电线路中最重要的基础设施之一,对其准确识别是实现运行状态监测与故障诊断的重要前提.为了提高绝缘子串识别的准确率,提出一种基于平聚类分析和Adaboost的绝缘子串识别方法.首先,利用LSD线段检测提取图像中的线段;然后,统计所有线段的长度、方向及中心点位置,通过聚类分析检测平行线段,初步确定绝缘子串区域;最后,提取初定位区域的不变矩特征,运用训练的Adaboost分类器进行进一步识别.实验中,绝缘子串在平均耗时0.23s的基础下识别准确率达到91.5％.结果表明,所提方法具有较好的识别准确率和快速性.     

基于台达PLC的水箱液位串级控制系统

本文介绍了2015年第二届台达杯高校自动化设计大赛的一个一等奖设计作品。通过对设计过程的回顾,总结了水箱液位串级控制方案总体的设计理念和设计方法。运用机理建模建立被控对象数学模型,通过对PLC下装程序,对触摸屏进行组态,采用PID串级控制,实现了对双容水箱液位快速、稳定、准确的控制。通过用simulink分别对串级控制和单回路控制进行仿真,响应曲线控制效果对比十分明显,当被控对象难以控制时体现了串级控制的优势。     

基于显著性检测的风机叶片裂纹提取研究

在基于数字图像处理技术的风力发电机桨叶故障巡检过程中,为了提取桨叶上的裂纹,结合裂纹与桨叶对比度的特点,文章提出了一种基于显著性区域检测与连通域原理相结合的裂纹提取方法。利用灰度化和基于引导滤波器的图像增强算法对图像进行预处理。然后转变处理前景目标区域的方法,转而分析背景区域的特点,达到把背景区域去除的效果,并与连通域检测标记相结合,最终把裂纹区域提取出来。实验结果表明,基于显著性区域检测的方法能够把风机桨叶上的裂纹较为完整地标记出来。